• Title/Summary/Keyword: Decision Error

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고 위험약물의 투약확인을 위한 스마트 폰 어플리케이션의 개발 및 효과 (Development and Effectiveness of Smartphone Application for the Medication Confirmation of High-alert Medications)

  • 김명수
    • 성인간호학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.253-265
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    • 2014
  • Purpose: This study was done to develop and evaluate a smartphone application for the medication confirmation of high-alert medications. Methods: A nonequivalent control group non-synchronized design was used for this study. Participants in the treatment group used the application for four weeks. Data were analyzed using descriptive analysis, ${\chi}^2$-test, and t-test for the homogeneity of participants, and a paired t-test for effectiveness in each group with the SPSS 18.0. Results: Stability of medication administration was estimated by knowledge and certainty, ranged from a score of one to three. A correct answer with high certainty was coded as high stability, low certainty regardless of correct answer was coded as a moderate stability, and incorrect answers with high certainty were rated as low stability. There were no differences in 'knowledge of high alert medication', 'Certainty of knowledge', 'stability of medication administration', 'confidence of single checking medication', and 'medication safety activities' between the treatment group and the comparison group. The treatment group reported a greater difference between pretest and post-test in 'certainty of medication knowledge' (t=3.51, p=.001) than the comparison group. Conclusion: Smartphone application for medication confirmation of high-alert medications will provide an important platform for reducing medication errors risk.

가변 분산을 갖는 시그모이드 비선형성을 이용한 가변 모듈러스 알고리즘 (A Variable Modulus Algorithm using Sigmoid Nonlinearity with Variable Variance)

  • 김철민;최익현;오길남
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.649-653
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    • 2005
  • 눈 모형이 닫혀있는 등화 초기에 축소 신호점을 적용한 시그모이드 비선형성으로 오차신호를 추정하면, 기존 연판정의거 알고리즘의 문제점인 고차 신호점을 적용 시 계산 복잡도가 증가하고 수렴속도가 저하되는 단점을 개선할 수 있다. 시그모이드 함수는 평균과 분산 파라미터로 특성이 조절되므로, 분산 값을 조절함에 따라 축소 신호점의 값$(\gamma)$이+$\gamma$와-$\gamma$ 사이의 범위를 가질 수 있다. 본 논문에서는 등화가 올바르게 진행하여 각 신호점에서 군집의 크기가 줄어들 때 분산 값을 가변함으로써 정상상태 성능을 개선할 수 있는 가변 모듈러스 알고리즘(Variable Modulus Algorithm: VMA)을 제안한다.

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선박 충돌회피 우선순위지정 및 회피모델 연구 (A Study on Ship Collision Avoidance and Order of Priority Designation Model)

  • 김성우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.5442-5447
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    • 2013
  • 본 연구는 해상에서 선박간의 충돌상황을 회피하기 위한 선박 충돌 회피 우선순위지정 및 회피모델의 개발에 중점을 두었다. 이 논문에서는 DCPA, TCPA, VCD 등의 개념을 새롭게 접근하였고, 타 함정의 AIS, GPS 등에서 수집 가능한 정보, 즉 침로, 속도, 목적지, 길이 등을 바탕으로 선박의 조함자가 사전에 설정한 DCPA를 적용하는 SCAAM 개념을 제안하였다. 만약 선박이 충돌 위험이 존재한다면 조함자는 SCAAM을 이용하여 회피항해 또는 현재 침로-속도를 유지할 것인지를 결정하게 된다. 그리고 조함자가 회피를 결심하게 되면 선박은 국제해상 충돌예방규칙에 의거 회피를 결정하게 될 것이다. 따라서 이 연구는 사람의 실수로 인한 선박 충돌사고를 감소함으로써 선박의 안전항해에 기여할 수 있다.

DEVELOPMENT OF A MACHINE VISION SYSTEM FOR WEED CONTROL USING PRECISION CHEMICAL APPLICATION

  • Lee, Won-Suk;David C. Slaughter;D.Ken Giles
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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    • pp.802-811
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    • 1996
  • Farmers need alternatives for weed control due to the desire to reduce chemicals used in farming. However, conventional mechanical cultivation cannot selectively remove weeds located in the seedline between crop plants and there are no selective heribicides for some crop/weed situations. Since hand labor is costly , an automated weed control system could be feasible. A robotic weed control system can also reduce or eliminate the need for chemicals. Currently no such system exists for removing weeds located in the seedline between crop plants. The goal of this project is to build a real-time , machine vision weed control system that can detect crop and weed locations. remove weeds and thin crop plants. In order to accomplish this objective , a real-time robotic system was developed to identify and locate outdoor plants using machine vision technology, pattern recognition techniques, knowledge-based decision theory, and robotics. The prototype weed control system is composed f a real-time computer vision system, a uniform illumination device, and a precision chemical application system. The prototype system is mounted on the UC Davis Robotic Cultivator , which finds the center of the seedline of crop plants. Field tests showed that the robotic spraying system correctly targeted simulated weeds (metal coins of 2.54 cm diameter) with an average error of 0.78 cm and the standard deviation of 0.62cm.

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An Integrated Design Process for Manufacturing and Multidisciplinary Design Under System Uncertainty

  • Byeng Dong
    • International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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    • 제5권4호
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    • pp.61-68
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    • 2004
  • Necessity to address engineering system uncertainties in design processes has long been acknowledged. To obtain quality of product, a safety factor is traditionally used by many design engineers due to its easy of use and comprehension. However, the safety factor approach often yields either conservative or unreliable designs, since it ignores the type of probability distribution and the mechanism of uncertainty propagation from the input to the output. For a consistent reliability-based design, two fundamental issues must be investigated thoroughly. First, the design-decision process that clearly identifies a mechanism of uncertainty propagation under system uncertainties needs to be developed, which must be an efficient and accurate process. To identify the mechanism more effectively, an adaptive probability analysis is proposed by adaptively setting probability levels through a posteriori error estimation. The second is to develop the design process that not only yields a high quality design but also a cost-effective optimum design from manufacturing point of view. As a result, a response surface methodology is specially developed for RBDO, thus enhancing numerical challenges of efficiency and complicatedness. Side crashworthiness application is used to demonstrate the integrated design process for product and manufacturing process design.

GPS측량에 의한 경위도원점의 신원방위각 결정 및 정확도 분석 (Determination of New Azimuth on the Suwon Geodetic Datum by GPS Surveying and Its Accuracy Analysis)

  • 최윤수;박병욱;김경수;강인구;안영길;조현천
    • 한국측량학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.403-410
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    • 1999
  • 우리나라의 원방위점이 주변지역의 개발로 인하여 시통이 불가능하게 되어 새로운 원방위점의 설정과 원방위각의 결정이 불가피한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 측점간의 시통문제와 기상문제에서 탈피하여 정확도, 경제성 등에서 효율적인 GPS를 이용하여 수원원점의 신원방위각을 결정하였다. 즉, 외국 문헌조사를 토대로 GPS를 이용한 방위각결정에 관한 작업규정을 우리나라 실정에 맞도록 수정ㆍ보완하였으며 이에 따라 GPS 관측망을 구성ㆍ관측하여 신원방위각을 결정하고 정확도를 분석하였다.

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우도비를 이용한 DBN 기반의 음성 검출기 (Voice Activity Detection based on DBN using the Likelihood Ratio)

  • 김상균;이상민
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.145-150
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    • 2014
  • 본 논문에서는 입력된 신호에 의해 결정되는 각 주파수 밴드별 우도비(likelihood ratio, LR)를 deep belief networks(DBN)의 입력층으로 이용하는 새로운 음성 검출기(voice activity detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기는 음성 구간을 판단하기 위해 우도비를 기하 평균을 이용한 결정식을 사용한다. 제안된 음성 검출기는 이 결정식을 대신해 DBN을 이용하여, 오검출 확률을 최소화 하도록 학습을 한다. 제안된 DBN 기반의 음성 검출 알고리즘은 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능을 개선한 support vector machine(SVM) 기반의 음성 검출기와 정상 및 비정상 잡음 환경에서 다양한 조건을 부과하여 비교하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 SVM 기반의 알고리즘보다 전체 오분류 확률 [0.7, 2.7]의 향상 폭을 보였다.

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영상데이타베이스 구축을 위한 항공사진의 최적해상도 (Optimal Resolution of Aerial Photo for Construction of Image Database)

  • 이현직;이승호;박홍기
    • 대한공간정보학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.89-99
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    • 2000
  • 수치사진측량시스템(Digital Photogrammetry System)환경 내에서 일어나는 모든 작업은 수치영상을 기본 자료로 이용하게 되므로 수치영상의 품질과 정확도는 수치사진측량의 정확도를 좌우하는 중요한 요소 중에 하나이다. 그림에도 불구하고 현재까지는 수치사진측량 환경의 작업 수행 시 수치영상의 품질이나 정확도에 관한 명확한 기준이 설정되어 있지 않아 자료의 활용성 및 품질을 화보하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 수치사진측량을 이용하여 항공사진영상 데이터베이스를 구축할 경우 선행되어질 항공사진의 수치영상화시 최적해상도를 제시하고자 자동내부표정을 통하여 최적 해상도를 결정하였고, 다음으로 표정해석을 통하여 최적해상도를 검증 하고자 하였다. 그리고 앞서 결정된 최적해상도의 수치영상을 활용하여 정사투영영상이나, 모자이크영상을 제작함으로 그 타탕성을 입증 하고자 하였다.

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인터넷 뉴스 빅데이터를 활용한 기업 주가지수 예측 (A Prediction of Stock Price Through the Big-data Analysis)

  • 유지돈;이익선
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.154-161
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    • 2018
  • This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model (1) is low, and so the prediction performance of the model (1) is relatively better than that of the prediction model (2). As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.

Improved Two-Phase Framework for Facial Emotion Recognition

  • Yoon, Hyunjin;Park, Sangwook;Lee, Yongkwi;Han, Mikyong;Jang, Jong-Hyun
    • ETRI Journal
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    • 제37권6호
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    • pp.1199-1210
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    • 2015
  • Automatic emotion recognition based on facial cues, such as facial action units (AUs), has received huge attention in the last decade due to its wide variety of applications. Current computer-based automated two-phase facial emotion recognition procedures first detect AUs from input images and then infer target emotions from the detected AUs. However, more robust AU detection and AU-to-emotion mapping methods are required to deal with the error accumulation problem inherent in the multiphase scheme. Motivated by our key observation that a single AU detector does not perform equally well for all AUs, we propose a novel two-phase facial emotion recognition framework, where the presence of AUs is detected by group decisions of multiple AU detectors and a target emotion is inferred from the combined AU detection decisions. Our emotion recognition framework consists of three major components - multiple AU detection, AU detection fusion, and AU-to-emotion mapping. The experimental results on two real-world face databases demonstrate an improved performance over the previous two-phase method using a single AU detector in terms of both AU detection accuracy and correct emotion recognition rate.