Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.5
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pp.850-858
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1997
A new a posteriori error estimator is introduced and applied to variational inequalities occurring in problems of flow through porous media. In order to construct element-wise a posteriori error estimates the global error is localized by a special mixed formulation in which continuity conditions at interfaces are treated as constraints. This approach leads to error indicators which provide rigorous upper bounds of the element errors. A discussion of a compatibility condition for the well-posedness of the local error analysis problem is given. Two numerical examples are solved to check the compatibility of the local problems and convergence of the effectivity index both in a local and a global sense with respect to local refinements.
For the purpose of an estimation of age based on the changes in the human dental cavity caused by increase in age, 1,208 extracted teeth in the parts from central incisors and lateral incisors and lateral incisors to second premolars of upper and lower, right and left side were evaluated and analized all of surface index of pulp cavity. The results are as follows : 1. The surface index of pulp caxities of upper and lower, central and lateral incisors, and tend to decrease regularly as the age increase. So above teeth are more applicable to age estimation than canine and premolars. 2 For the purpose of age estimation by surface index of pulp cavity of central and lateral incisor, linear equations are as follows. Upper central incisor: X=(16.301-Y)/0.12 Upper lateral incisor: X=(16.620-Y)/0.11 Lower central incisor: X=(20.963-Y)/0.16 X=Age Y=Surface index of pulp cavity Correlation coefficient between chronologic age and estimated age is 0.699 3.The least error(3.3 yrs of age)reveals in 41-45 age group, which shows the highest possibility of estimation of age. The highest error(4.1 yrs of age)reveals in 61-65 age group and 56-60 age group.
Recently, interest in improving the quality of EMS(emergency medical services) has been increasing. Much effort is being made to innovate the EMS process. The rapid progress of ICT technology has accelerated the automation or intelligence of EMS processes. This study suggests an emergency room management method based on real-time data considering resource utilization optimization, minimization of human error and enhancement of predictability of medical care. Emergency room operation indices - Emergency care index, Short stay index, Human error inducing index, Waiting patience index - are developed. And emergency room operation rules based on these indices are presented. Simulation was performed on a virtual emergency room to verify the effectiveness of the proposed operating rule. Simulation results showed excellent performance in terms of length of stay.
This study reports one approach for the classification of magnetic storms into recurrent patterns. A storm event is defined as a local minimum of Dst index. The analysis of Dst index for the period of year 1957 through year 2000 has demonstrated that a large portion of the storm events can be classified into a set of recurrent patterns. In our approach, the classification is performed by seeking a categorization that minimizes thermodynamic free energy which is defined as the sum of classification errors and entropy. The error is calculated as the squared sum of the value differences between events. The classification depends on the noise parameter T that represents the strength of the intrinsic error in the observation and classification process. The classification results would be applicable in space weather forecasting.
The K-means algorithm is widely used at the initial stage of data analysis in data mining process, partly because of its low time complexity and the simplicity of practical implementation. Cluster validity indices are used along with the algorithm in order to determine the number of clusters as well as the clustering results of datasets. In this paper, we present a performance comparison of sixteen indices, which are selected from forty indices in literature, while considering their applicability to nonhierarchical clustering algorithms. Data sets used in the experiment are generated based on multivariate normal distribution. In particular, four error types including standardization, outlier generation, error perturbation, and noise dimension addition are considered in the comparison. Through the experiment the effects of varying number of points, attributes, and clusters on the performance are analyzed. The result of the simulation experiment shows that Calinski and Harabasz index performs the best through the all datasets and that Davis and Bouldin index becomes a strong competitor as the number of points increases in dataset.
This paper investigates the relation between the Process capability index(PCI) and the quality assurance level under various conditions. The effect of the off-targetness of the process mean, deviation from the nomality, the estimation error, and tile measurement error on the quality assurance level is evaluated. Various distributions such as the Student-t, the chi-square, the gamma, the Weibull, and the log-normal distributions are considered to evaluate the deviation from the nomality. The quality levels under abnormal conditions turn out to be severely different from that under the standard condition. We provide tables and graphs of the quality assurance level on various abnormal conditions. In order for the industry users to use the PCI properly, they should refer to the tables and graphs, especially when they are not certain about the standard assumptions on which the PCI depends.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.1
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pp.19-24
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2009
We propose some properties for fuzzy binomial proportion test by agreement index. First we define fuzzy probability space and fuzzy type I error and type II error for the fuzzy probability of the two type errors. Also, we show that a fuzzy power function of performance for a fuzzy hypothesis test and drawing conclusions from the test.
Based on the profiles of cone index with depth, physical properties of hardpan in selected rice fields were measured and analyzed in the study. An error correction algorithm removing a random measurement error from raw CI profile data was introduced in the study. The properties of hardpan included the shape, the thickness and the rice root growing layer. The analysis of physical properties of hardpan in the rice fields showed that the type of hardpan could be classified into 6 categories. The thickness of hardpan ranged from 6 cm up to 41 cm and the average hardness of hardpan was analyzed to be from 1.1 MPa through 3.2 MPa in Cone index.
Tahira, Muzammil;Alias, Rose Alinda;Bakri, Arayti;Shabri, Ani
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.2
no.4
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pp.20-30
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2014
This study examines the foremost concerns related to most noted research performance index. The most popular and widely acceptable h-index underestimates the highly visible scientist, the middle order group, due to citation distribution issues. The study addresses this issue and uses 'Corrected Quality Ratio' (CQ) to check the implicit underpinnings as evident in h-index. CQ helps to incorporate the aspects of a good research performance indicator. This simple revision performs more intimately and logically to gauge the broader research impact for all groups and highly visible scientists with less statistical error.
Site index information given from forest site map only exist in the sampled locations. In this study, site index for unsampled locations were estimated using kriging interpolation method which can interpolate values between point samples to generate a continuous surface. Site index of Pinus densiplora in Danyang area were calculated using Chapman-Richards model by plot unit. Then site index for unsampled locations were interpolated by theoretical variogram models and ordinary kriging. Also in order to assess parameter selection, cross-validation was performed by calculating mean error (ME), average standard error (ASE) and root mean square error (RMSE). In result, gaussian model was excluded because of the biggest relative nugget (37.40%). Then spherical model (16.80%) and exponential model (8.77%) were selected. Site index estimates of Pinus densiplora throughout the entire area in Danyang showed 4.39~19.53 based on exponential model, and 4.54~19.23 based on spherical model. By cross-validation, RMSE had almost no difference. But ME and ASE from spherical model were slightly lower than exponential model. Therefore site index prediction map from spherical model were finally selected. Average site index from site prediction map was 10.78. It can be expected that regional variance can be considered by site index prediction map in order to estimate forest biomass which has big spatial variance and eventually it is helpful to improve an accuracy of forest carbon estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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