We suggest a method to configure feature functions of continuous conditional random field (C-CRF). Regression tree and similarity analysis are introduced to construct the first and second feature functions of C-CRF, respectively. Rules from the regression tree are transformed to logic functions. If a logic in the set of rules is true for a data then it returns the corresponding value of leaf node and zero, otherwise. We build an Euclidean similarity matrix to define neighborhood, which constitute the second feature function. Using two feature functions, we make a C-CRF model and an illustrate example is provided.
This study analyzed whether the patients' visits to oriental medicine hospitals were influenced by the Euclidean distance from patients' residence to oriental medicine hospitals. Patient who visited two oriental medicine hospitals in a metropolitan area were selected for study sample. The number of patient from each Dong (which is the smallest administrative district) to two hospitals was calculated based on claims data in 2008. ArcGIS was used to calculate the distance. Distance variable was not statistically significant in regression analysis after controlling the difference of socio-economic status of people in each Dong. It seems that distance factor did not play an important role in deciding whether to use the services of oriental medicine hospitals in a metropolitan area.
Omran, Ahmed;Wertheim, David;Smith, Kathryn;Liu, Ching Yiu Jessica;Naini, Farhad B.
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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제42권
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pp.37.1-37.13
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2020
Background: The human mandible is variable in shape, size and position and any deviation from normal can affect the facial appearance and dental occlusion. Objectives: The objectives of this study were to determine whether the Sassouni cephalometric analysis could help predict two-dimensional mandibular shape in humans using cephalometric planes and landmarks. Materials and methods: A retrospective computerised analysis of 100 lateral cephalometric radiographs taken at Kingston Hospital Orthodontic Department was carried out. Results: Results showed that the Euclidean straight-line mean difference between the estimated position of gonion and traced position of gonion was 7.89 mm and the Euclidean straight-line mean difference between the estimated position of pogonion and the traced position of pogonion was 11.15 mm. The length of the anterior cranial base as measured by sella-nasion was positively correlated with the length of the mandibular body gonion-menton, r = 0.381 and regression analysis showed the length of the anterior cranial base sella-nasion could be predictive of the length of the mandibular body gonion-menton by the equation 22.65 + 0.5426x, where x = length of the anterior cranial base (SN). There was a significant association with convex shaped palates and oblique shaped mandibles, p = 0.0004. Conclusions: The method described in this study can be used to help estimate the position of cephalometric points gonion and pogonion and thereby sagittal mandibular length. This method is more accurate in skeletal class I cases and therefore has potential applications in craniofacial anthropology and the 'missing mandible' problem in forensic and archaeological reconstruction.
Objectives: To investigate whether medical institutions can prevent accidents by analyzing the root cause of a medical accident and identifying the tendencies. Methods: A total of 345 medical cases were used for the RCA(Root Cause Analysis). The root causes were classified using the SHELL model. The suitability of the model was confirmed by SPSS's MDPREF and Euclidean distance. An SPSS20.0 hierarchical regression analysis was used as an influencing factor on the degree of injury resulting from medical accidents. Results: The SHELL model was suitable for classification. The rates of accident causes were LS49%, L34%, LL10.2%, LE3.7%, LH2.3%. The order in which the degree of a patient's injury was affected were: Risk Threshold (${\beta}=.180$), Time (${\beta}=.175$), Surgical stage (${\beta}=-.166$), Do not use procedure (${\beta}=.147$). Conclusions: Health care institutions should remove priorities through system improvement and training. For patients' safety, the five factors of the SHELL model should be managed in harmony.
This study focuses on the analysis of the results of computational fluid dynamics simulations of mist-chemical vapor deposition for the growth of an epitaxial wafer in power semiconductor technology using artificial intelligence techniques. The conventional approach of predicting the uniformity of the deposited layer using computational fluid dynamics and design of experimental takes considerable time. To overcome this, artificial intelligence method, which is widely used for optimization, automation, and prediction in various fields, was utilized to analyze the computational fluid dynamics simulation results. The computational fluid dynamics simulation results were analyzed using a supervised deep neural network model for regression analysis. The predicted results were evaluated quantitatively using Euclidean distance calculations. And the Bayesian optimization was used to derive the optimal condition, which results obtained through deep neural network training showed a discrepancy of approximately 4% when compared to the results obtained through computational fluid dynamics analysis. resulted in an increase of 146.2% compared to the previous computational fluid dynamics simulation results. These results are expected to have practical applications in various fields.
동일한 설명변수 집합에 여러 개의 반응 변수들이 종속되어 있는 경우를 많은 실제 자료에서 볼 수 있다. 특히, 여러 개의 반응변수가 서로 상관관계를 가지고 있으면 각각의 반응변수에 대한 개별적인 분석보다는 반응변수들 사이의 상관관계를 고려한 동시 추정(simultaneous estimation)이 매우 효과적이다. 이러한 다변량 회귀분석에서 최소거리추정량(least distance estimator; LDE)은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합 과정에 반영하여 다차원 유클리드 공간에서 각 훈련 개체와 추정값 사이의 거리를 최소화하도록 회귀계수들을 동시에 추정한다. 뿐만 아니라 최소거리추정량은 이상치에 대한 강건성을 제공한다. 본 논문에서는 다변량 선형 회귀분석에서의 최소거리추정법에 대해 살펴보고, 나아가 효율적인 변수선택을 위한 벌점화 최소거리추정량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 adaptive group LASSO 벌점항을 적용한 AGLDE 기법은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합에 반영함과 동시에 설명변수의 중요도에 따라 효율적으로 변수선택을 수행할 수 있다. 제안 방법의 유용성은 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 확인하였다.
기계학습은 데이터를 기반으로 한 컴퓨터를 학습시켜 컴퓨터 스스로 데이터의 경향성을 파악하게 하여 새로운 입력 데이터의 출력을 예측하도록 하는 알고리즘이다. 기계학습은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다. 지도학습은 데이터에 대한 레이블이 주어진 상태로 기계를 학습시키는 방법이다. 즉, 데이터 및 레이블의 쌍을 통해 해당 시스템의 함수를 추론하는 방법으로 새로운 입력 데이터에 대해서 추론한 함수를 이용하여 결과를 예측한다. 그리고 예측하는 결과 값이 연속 값이면 회귀분석, 예측하는 결과 값이 이산 값이면 분류로 사용된다. 새로운 붓꽃 데이터 Sepal length(5.01)과 Sepal width(3.43)을 이용하여 기초 데이터와 유클리드 거리를 분석하였다. 분석결과, 테이블 3의 8번(5, 3.4, setosa), 27번(5, 3.4, setosa), 41번(5, 3.5, setosa), 44번(5, 3.5, setosa) 그리고 40번(5.1, 3.4, setosa)의 데이터 순으로 유사도가 높은 붓꽃으로 분류되었다. 따라서 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
대동여지도의 공간적 정확성을 측정하기위하여 이를 현대지도와 비교할 경우 가장 문제되는 것의 하나가 현대지도의 도법이며 이는 곧바로 대동여지도의 도법과 연관된다. 본 연구에서는 이러한 비교를 위하여 대동여지도의 도법을 각종 도법에 의한 현대지도와 대동 여지도의 유사성, 김정호와 관련된 지지 또는 지도의 기록, 그리고 대동여지도의 제작자료를 중심으로 검토하였다. 그 결과 대동여지도의 도법으로는 몇가지의 가능성이 있으나 현재 대 축척의 지형도와 같은 지도의 제작에 사용되고 있는 TM 도법이 적절할 것으로 판단되었다.
본 연구는 금강 수계의 환경요인을 이용한 서식지 유형분류와 그에 따른 수서곤충 섭식기능군의 분포특성을 규명하기 위한 것으로 2007년부터 2008년까지 금강 수계에서 총 38개 지점에 대하여 봄과 가을에 걸쳐 년 2회씩 총 4회 조사를 실시하였다. 38개 조사지점별로 15개의 환경요인들을 현장 측정한 후 서식지 유사도 분석을 실시한 결과, 거리 척도값 4를 전후하여 상류구간(HD)은 C1과 C3그룹, 중류구간(MS)은 C2와 C4 그리고 C5그룹, 하류구간(LR)은 C6과 C7그룹으로 서식지 유형이 분류되었다. 서식지 유형분류에 있어 영향을 끼치는 주요한 환경요인은, 물리적 환경요인의 경우 하폭과 고도, 화학적 환경요인의 경우 수온과 전기전도도 그리고 DO, 하상재료의 경우 모래와 실트 그리고 잔자갈의 함량으로 분석되었다. 조사시기 동안 출현한 수서곤충은 총 9목 46과 142종으로 조사되었고, 서식지 유형별 종수 및 개체수 현존량 증감과 높은 상관성을 보인 주요 환경요인은 유속과 모래의 함량으로 나타났다. 또한 섭식기능군과 환경요인 사이의 상관성 분석결과, (1) 걸러먹는 무리(FC)는 유속, 수폭, 실트 (2) 주어먹는 무리(GC)는 유속 (3) 잡아먹는 무리(P)는 고도, 유속, 큰돌, 전기전도도, 모래 (4) 뚫어먹는 무리(PP)는 수폭, 실트 (5) 긁어먹는 무리(SC)는 유속, 전기전도도 (6) 썰어먹는 무리(SH)는 고도, 큰돌, DO, pH, 전기전도도, 수온과 각각 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 단계적 다중회귀분석(SMRA)에 의해 도출된 금강 수계의 환경요인 중 고도, 하폭, 유속, 전기전도도, 수온 그리고 모래 등 6개의 요인은 생물군집의 서식과 상관성($r{\geqq}0.600$, P<0.01)이 있는 것으로 나타나 금강 수계 섭식기능군 분포에 영향을 미치는 주요한 요인으로 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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