Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제6권1호
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pp.63-71
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1995
We have consider the study of local influence for smoothing parameter estimates in spline regression model with heteroscedasticity. Practically, generalized cross-validation does not work well in the presence of heteroscedasticity. Thus we have proposed the local influence measure for generalized cross-validation estimates when errors are heteroscedastic. And we have examined effects of diagnostic by above measures through Hyperinflation data.
본 연구에서는 자동차의 발달에 따른 정비 전문가의 상대적인 능력 감퇴를 보 완하고 진단의 정확성을 높일 수 있도록 소음계측에 의한 인공 지능적 뉴로-퍼지 진단 기법을 연구하였다. 이를 위하여 진단결과에 영향을 미치는 많은 작용변수와 다양한 차량상태 등을 고려함으로서 보다 신뢰성 있는 결과를 산출해내기 위한 퍼지(fuzzy) 추론 방식의 판단법을 도입하였으며, 진단이 실패했을 경우나 입력된 데이터가 충분하 지 못할 경우에 시스템 자체의 지식을 확장시켜 나갈 수 있도록 해밍네트(hamming net )에 의한 패턴인식 기법을 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션과 자동차를 대상 으로 고장진단 실험을 실시하여 기존의 진단기법과의 비교를 통한 뉴로-퍼지 진단기법 의 효율성과 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
1. Objectives This is the comparative study with hand-operated measurement method and Automatic measurement method, in order to convert the automatic measurement method. 2. Methods We measured the body of patients(hand-operated Width 5 Places and hand-operated circumference 8 place,Automatic Width 5 and automatic circumference 8 place by 3D body measuring instrument) and analyzed the anthropometric data divding into sex&age. 362 patient's data are used in the analysis. 3. Results and Conclusions 1) 1th circumference variable which standing was not a sasang constitutional difference. 2) Diagnostic accuracy rate of the body measurement was 50-80%. 3) Diagnostic accuracy rate of man is higher than Diagnostic accuracy rate of women 4) Diagnostic accuracy rate of Automatic & hand-operated measuring was not a big difference.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권2호
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pp.34-42
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2009
Gas turbine performance diagnostics is a method for detecting, isolating and quantifying faults in gas turbine gas path components. On-line precise fault diagnosis can promote greatly reliability and availability of gas turbine in real time operation. This work proposes a GUI-type on-line diagnostic program using SIMULINK and Fuzzy-Neuro algorithms for a helicopter turboshaft engine. During development of the diagnostic program, a look-up table type base performance module are used for reducing computer calculating time and a signal generation module for simulating real time performance data. This program is composed of the on-line condition monitoring program to monitor on-line measuring performance condition, the fuzzy inference system to isolate the faults from measuring data and the neural network to quantify the isolated faults. Evaluation of the proposed on-line diagnostic program is performed through application to the helicopter engine health monitoring.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.855-863
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2016
이 연구에서는 RF (random forest)의 크기 결정을 위한 간편 진단통계량을 제안한다. 이 방법은 현재까지 생성된 의사결정나무의 1등과 2등인 집단이 무한히 생성된 의사결정나무에서 차지하는 승리표차인 MV (margin of victory)에 근거한다. 따라서 MV가 음수이면 현재의 RF와 무한 RF 사이에 괴리가 생기는 것을 의미한다. 이 연구에서 제안하는 방법은 -MV가 고정된 작은 양수 (예를 들면 0.03)보다 큰 개체의 비율에 근거한다. 이 방법에 의한 적절한 통계량 도출과 함께 이 통계량의 이론적인 분포를 유도한다. 또한 최근에 제안된 진단통계량과 성능을 비교하는 모의실험을 수행한다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the prevalence of metabolic syndrome and diagnostic components in adult women. Methods: The subjects of this study were 12,016 women that were aged twenty years or older and underwent an annual health check-up for National Health Insurance Service (NHIS) from 2009 to 2013. Data including blood pressure, waist circumstance, fasting glucose, triglyceride, and high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) were received from the NHIS. This data was analyzed through the use of descriptive statistics, ${\chi}^2$-test, and multiple logistic regression. Results: The prevalence of metabolic syndrome and diagnostic components increased with age. In the five diagnostic components of the metabolic syndrome, the prevalence of low HDL-C was highest in 20s to 40s. The prevalence of high blood pressure was highest in the people aged fifty or older. The risk of metabolic syndrome in 2013 was higher in women with abnormal diagnostic component of metabolic syndrome in 2009 and highest in women with abnormal waist circumstance in 2009. Conclusion: There was a need to investigate the prevalence of metabolic syndrome components according to age. Education on metabolic syndrome was required for those that had one or two abnormal diagnostic components. The risk of abdominal obesity related to metabolic syndrome needs to be emphasized. Moreover the education for management of abdominal obesity also needs to be emphasised.
Composite bridges offer many advantages compared to current steel and aluminum bridges. This paper presents the results of a comprehensive on-going research program to develop innovative Diagnostic Prognostic System (DPS) and a structural evaluation of Composite Army Bridge (CAB) system. The DPS is founded on three technologies: optical fiber sensing, remote data transmission, and virtual testing. In developing this system, both laboratory and virtual test were used in different damage scenarios. Health monitoring with DPS entailed comparing live strain data to archived strained data in various bridge locations. For field repairs, a family of composite chords was subjected to simple ramp loads in search of ultimate strength. As such, composite bridge specimens showcased their strengths, heralded the viability of virtual testing, highlighted the efficacy of field repair, and confirmed the merits of health monitoring.
Purpose: A personal computer-based system was developed for automated metabolic profiling of organic aciduria and aminoacidopathy by gas chromatography-mass spectrometry and data interpretation for the diagnosis of metabolic disorders Methods: For automatic data profiling and interpretation, we compiled retention time, two target ions and their intensity ratio for 77 organic acids and 13 amino acids metabolites. Metabolites above the cut-off values were flagged as abnormal compounds. The data interpretation was a based on combination of flagged metabolites. Diagnostic or index metabolites were categorized into three groups, "and", "or" and "NO" compiled for each disorder to improve the specificity of the diagnosis. Groups "and" and "or" comprised essential and optional compounds, respectively, to reach a specific diagnosis. Group "NO" comprised metabolites that must be absent to make a definite diagnosis. We tested this system by analyzing patients with confirmed Propionic aciduria and others. Results: In all cases, the diagnostic metabolites were identified and correct diagnosis was founded to be made among the possible disease suggested by the system. Conclusion: The study showed that the developed method could be the method of choices in rapid, sensitive and simultaneous screening for organic aciduria and amino acidopathy with this simplified automated system.
Objectives: The purpose of this study was to identify the distribution of diagnostic disease among applicants for shoulder musculoskeletal disease. Methods: In 2020, 47 diagnostic disease applicants were investigated for sociodemographic, health, work, job, and diagnostic disease characteristics. The data were corrected through on-site visits and analyzed using descriptive statistics with SPSS WIN23.0. Results: Most of the applicants were male and elderly. They had high blood pressure(38.3%) and diabetes (21.3%), and the drinking rate and smoking rate were also high. The most common type of employment was daily workers, and it was confirmed that the working condition was poor due to excessive working hours and short rest times. Most of the applicants for shoulder diagnostic diseases were in the construction industry, and the most common diagnostic disease was a rotator cuff tear. Conclusions: It is necessary to develop a musculoskeletal disease prevention program suitable for construction workers to reduce their work-related disease. When establishing a program, business type, task, and diagnostic disease must be considered.
최근에는 차량 진단을 위한 방법으로 차량 내 네트워크 방식이 사용되고 있으며, CAN(Controller Area Network), MOST, LIN, FlexRay와 같은 차량 프로토콜의 사용 증대로 인해 차량에 대한 분산 제어와 원하는 데이터를 실시간 모니터링 하기 위한 방법들이 모색되고 있다. 현재의 자동차의 경우 자가진단 점검단자인 OBD2(On Board Diagnostics)표준 DLC(Data Link Connector)커넥터를 이용한 진단용 모듈(스캐너)을 통해 차량을 진단 한다. 그러나 엔진과 동력전달 계통(Powertrain) 부분으로 진단이 국한되어 있고, 사용자 측면을 고려하지 못하였다. 따라서, 본 논문에서는 Ethernet port를 이용한 차량 진단 모니터링 시스템을 설계하여 CAN 프로토콜 차량 데이터를 송수신하고 PC를 이용하여 보다 간편하게 차량의 상태와 정보를 제공하고 진단할 수 있는 모니터링 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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