Objectives The purpose of this study is to reduce the question items in Korea Sasang Constitutional Diagnostic Questionnaire (KS-15) and to assess the validity. Methods The subjects of this study were 1,553 people who had information on body shape, personality, and symptoms among the data established at the Korean Medicine Data Center. Among them, 155 people were separated into a test group to assess the validity, and the remaining 1,398 were used as training groups for model development. The reduction question items were finally confirmed through discussion by two experts. The model development went through Multinomial Logistic Regression. Results & Conclusions The Percent Correctly Predicted (PCP) in the test group was 60.00% (58.49% in men and 60.78% in women). The PCP of each constitution was 72.6% in Taeeumin, 53.3% in Soeumin, and 50% in Soyangin. The accuracy rate of KS-10 seems to be reasonable considering the ease of use of reduced time required.
진단영역에서 사용하는 넓은 선속 X선 에너지에 대한 차폐물질의 투과 특성을 Archer의 수학적 모델을 적용하여 나타내었다. 인버터 방식의 고전압발생장치를 사용하는 X선 발생장치를 사용하여 관전압 60 kVp부터 140 kVp까지의 범위에서 납, 철, 콘크리트, 유리등의 차폐체의 투과 특성을 나타내었다. 이러한 인버터 방식의 고전압발생장치를 사용하는 진단영방사선발생장치의 관전압별 투과도는 진단방사선발생장치를 사용하는 작업공간에서의 차폐 설계 시 차폐물질의 종류와 두께의 설정에 도움이 될 것이다.
In this paper, we have developed a new fault detection method based on vibration signal for rotor machinery. Generally, many methods related to detection of rotor fault exist and more advanced methods are continuously developing past several years. However, there are some problems with existing methods. Oftentimes, the accuracy of fault detection is affected by vibration signal change due to change of operating environment since the diagnostic model for rotor machinery is built by the data obtained from the system. To settle a this problems, we build a rotor diagnostic model by using feature residual based on vibration signal. To prove the algorithm's performance, a comparison between proposed method and the most used method on the rotor machinery was conducted. The experimental results demonstrate that the new approach can enhance and keeps the accuracy of fault detection exactly although the algorithm was applied to various systems.
Genetic algorithm(GA) is applied for detecting multiple outliers. GA is a heuristic optimization tool solving for near optimal solution. We compare the performance of GA and the other diagnostic measures commonly used for detecting outliers in regression model. The results show that GA seems to have better performance than the others for the detection of multiple outliers.
This paper examines a diagnostic model based on the concept of rule and fuzzy pattern recognition. One example is presented to demonstrate the feasibility of the model in diagnosing crack formations in reinforced concrete structures and the result by the expert system is generally satisfactory
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.403-414
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2000
A diagnostic tool for testing homogeneity for random effects is proposed in unbalanced linear mixed model based on score statistic. The finite sample behavior of the test statistic is examined using Monte Carlo experiments examine the chi-square approximation of the test statistic under the null hypothesis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.55-67
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1998
Recent work by Shin and Sarkar (1996) examines model misspecification problems for nonstationary time series. Shin and Sarkar introduce a general regression model with integrated errors and one system of integrated regressors and discuss the limiting distributions of the OLS estimators and the usual OLS statistics such as $\hat{\sigma^2}$t, DW and $R^2$. We analyze three different model misspecification problems through a Monte Carlo study and investigate each model misspecification problem. Our Monte Carlo experiments show that DW and $R^2$ can be in general used as diagnostic tools to detect spurious regression, misspecification of nonstationary autoregressive and polynomial regression models.
This paper considers a linear regression model with space and time data in where the disturbances follow spatially correlated error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error component model with spatial autocorrelation. Further, we derive two diagnostic test statistics for the assessment of model specification due to spatial dependence and random effects as an application of the Lagrange Multiplier principle.
The purpose of this study is through a analysis between old diagnostic tests of the Internet Addiction Syndrome to make a new test model for the physical disturbance problems for the addiction persons. Suggestion treatment for the Internet Addiction Syndrome are follows: 1. Try to decide in advance how much time you will spend on the Net time a day. 2. Decide how much you want the Internet to be a part of each area of your life and then allocate time accordingly. 3. You may decide that you want to keep the Internet at work, and shut the door on it when you leave for home. 4. To physical exercise regularly. 5. Take frequent breaks. 6. Seek out friends and acquaintances who couldn't care less about the Internet. 7. Interact with people in a non-wired world. 8. Consult a Dr. if you can't solved.
A diagnostic system has been developed which reports modeling errors generated when exchanging CAD data using IGES (Initial Graphics Exchange Specification) format. The system determines whether the CAD data contains errors. It also helps to define the criteria for determining the integrity and interoperability of CAD data with downstream applications of another CAD/CAM/CAE/PDM systems. The methodology of our algorithms is to analyze IGES model data by identifying errors and anomalies with respect to the diagnosis of geometry and topology. The GUI (Graphic User Interface) of the developed system helps users to input values and to visualize diagnostic results at real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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