Since the early 1980s scholars have applied latent structure and other type of finite mixture models from various academic fields. Although the merits of finite mixture model are well documented, the attempt to apply the mixture model to medical service has been relatively rare. The researchers aim to try to fill this gap by introducing finite mixture model and segmenting inpatients DB from one general hospital. In section 2 finite mixture models are compared with clustering, chi-square analysis, and discriminant analysis based on Wedel and Kamakura(2000)'s segmentation methodology schemata. The mixture model shows the optimal segments number and fuzzy classification for each observation by EM(expectation-maximization algorism). The finite mixture model is to unfix the sample, to Identify the groups, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each group. In section 3 and 4 we illustrate results of segmenting 4510 patients data including menial and ratio scales. And then, we show AHP can be identify the attractiveness of each segment, in which the decision maker can select the best target segment.
Kim, Hong-Sik;Mun, Seung-Pil;Choe, Jae-Seok;No, Dae-Seok;Cha, Jun-Min
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.9
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pp.431-439
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2001
This Paper illustrates a new numerical analysis method using a nodal effective load model for nodal probabilistic production cost simulation of the load point in a composite power system. The new effective load model includes capacities and uncertainties of generators as well as transmission lines. The CMELDC(composite power system effective load duration curve) based on the new effective load model at HLll(Hierarchical Level H) has been developed also. The CMELDC can be obtained from convolution integral processing of the outage capacity probabilistic distribution function of the fictitious generator and the original load duration curve given at the load point. It is expected that the new model for the CMELDC proposed in this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems under competition environment in future. The CMELDC based on the new model at HLll will extend the application areas of nodal probabilistic production cost simulation, outage cost assessment and reliability evaluation etc. at load points. The characteristics and effectiveness of this new model are illustrated by a case study of MRBTS(Modified Roy Billinton Test System).
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2350-2364
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1999
In this paper, we propose a method of class library repository design for provide reuser the object-oriented C++ class component. To class library design, we started by studying the characteristics of a reusable component. We formally defined the reusable component model using an entity relationship model. This formal definition has been directly used as the database schema for storing the reusable component in a repository. The reusable class library may be considered a knowledge base for software reuse. Thus, we used that Enumerative classification of breakdown of knowledge based. And another used classification is clustering of based on class similarity. The class similarity composes member function similarity and member data similarity. Finally, we have designed class library for hierarchical inheritance mechanism of object-oriented concept Generalization, Specialization and Aggregation.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.34
no.9
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pp.3-8
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2018
In the social information facilities with physical stacks, it is critical to arrange categories of knowledge since there should be conventional methods by which users and visitors can browse index of all sorts of media relating to their topics. The classical index system of knowledge has been developed with primitive libraries and museums and therefore the system can be addressed by analyzing typical cases of precedents. As the forth industrial revolution has emerged, there will be quite innovative approach to provide information to the public as well as the private. The coalition between knowledge and space has always been considered as essential characteristics that remind scholars of hierarchical layout of knowledge resources such as maps, books, documents and diverse specimens. This research assumes that the spatial layout of knowledge can be classified in terms of physical attributes, symbolic entities, and information media and it defines what coalition between knowledge and space is creative in order to enacting interactive dialogue among information navigators. The spaces in between the knowledges function as trasition areas where the index system informs and stimulates, where the interface between the different knowledges is optimized and therefore the library as the public facilities no longer dedicated to the text, but as an information space in which all sorts of media are distributed equally.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.53-58
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2023
As smartphones increasingly support the execution of various applications, the function of virtual memory swapping is becoming important. However, unlike traditional computer systems, mobile platforms do not basically support swapping. This is because swapping results in frequent writes to flash memory, which may degrade the performance of smartphone's storage significantly. To cope with this situation, this paper suggests two multi-swap architectures, hierarchical swapping and hybrid swapping, and compares their performance quantitatively. Specifically, this paper shows that hybrid swapping with the consideration of single-access data can reduce swapping traffic to flash memory, and improve the performance compared to traditional swapping.
Stellar kinematics is a useful tool to understand the formation and evolution of young stellar systems. Here, we present a kinematic study of the HII region, NGC 821, using the Gaia Early Data Release 3. NGC 281 contains the open cluster IC 1590. This cluster has a core and a low-stellar density halo. We detect a pattern of cluster expansion from the Gaia proper motion vectors. Most stars radially escaping from the cluster are distributed in the halo. We measure the 1-dimensional velocity dispersion of stars in the core. The velocity dispersion (1 km/s) is comparable to the expected virial velocity dispersion of this cluster, and therefore the core is at a virial state. The core has an initial mass function shallower than that of the halo, which is indicative of mass segregation. However, there is no significant correlation between stellar masses and tangential velocities. This result suggests that the mass segregation has a primordial origin. On the other hand, it has been believed that the formation of young stars in NGC 281 West was triggered by feedback from massive stars in IC 1590. We investigate the ages of stars in the two regions, but the age difference between the two regions is not comparable to the timescale of the passage of an ionization front. Also, the proper motion vectors of the NGC 281 West stars relative to IC 1590 do not show any systematic receding motion from the cluster. Our results suggest that stars in NGC 281 West might have been formed spontaneously. In conclusion, the formation of NGC 281 can be understood in the context of hierarchical star formation model.
This paper discusses American disability theater's representations of disability identity and disability identity politics. Dramatists John Belluso and Lynn Manning, among others, present characters with disabilities who experience oppressions at multiple, interlocking levels of domination on the basis of disability, race, and ethnicity. In Manning's Shoot, the black, blind hero iterates episodes in which he experienced discrimination and insults in encounters with whites who used derogatory racist words or belittled him and with some school children who taunted him for just being blind. This play, as in Manning's solo performance, Weights, presents narratives of a blind person traversing multiple locations of oppression in "a long litany of losses" in a white-dominated and ableist society. Belluso's Gretty Good Time similarly weaves together stories of disabled women, Gretty and Hideko, who bond together to resist the dominant ideology that reduces them into titillating commodities of mass consumption. Hideko's story serves the two-fold function of both affirming the specificity of her individual experience as an ethnic other and espousing the communal experience of stigmatization she shares with other disabled women like Gretty. In these plays, the intersection of the identity categories of disability, race, and ethnicity highlights the diversity of the body and the fluidity of boundaries, foregounding the specificity of disabled bodies, while at the same time overthrowing the hierarchical binarism between disabled and "normal" bodies.
Song, Kwonsik;Park, Moonseo;Lee, Hyun-Soo;Ahn, Joseph
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.559-563
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2015
Identification of energy use patterns in buildings has a great opportunity for energy saving. To find what energy use patterns exist, clustering analysis has been commonly used such as K-means and hierarchical clustering method. In case of high dimensional data such as energy use time-series, data reduction should be considered to avoid the curse of dimensionality. Principle Component Analysis, Autocorrelation Function, Discrete Fourier Transform and Discrete Wavelet Transform have been widely used to map the original data into the lower dimensional spaces. However, there still remains an ongoing issue since the performance of clustering analysis is dependent on data type, purpose and application. Therefore, we need to understand which data reduction techniques are suitable for energy use management. This research aims find the best clustering method using energy use data obtained from Seoul National University campus. The results of this research show that most experiments with data reduction techniques have a better performance. Also, the results obtained helps facility managers optimally control energy systems such as HVAC to reduce energy use in buildings.
Facial expressions (FEs) serve as fundamental components for human emotion assessment and human-computer interaction. Traditional convolutional neural networks tend to overlook valuable information during the FE feature extraction, resulting in suboptimal recognition rates. To address this problem, we propose a deep learning framework that incorporates hierarchical feature fusion, contextual data, and an attention mechanism for precise FE recognition. In our approach, we leveraged an enhanced VGGNet16 as the backbone network and introduced an improved group convolutional channel attention (GCCA) module in each block to emphasize the crucial expression features. A partial decoder was added at the end of the backbone network to facilitate the fusion of multilevel features for a comprehensive feature map. A reverse attention mechanism guides the model to refine details layer-by-layer while introducing contextual information and extracting richer expression features. To enhance feature distinguishability, we employed islanding loss in combination with softmax loss, creating a joint loss function. Using two open datasets, our experimental results demonstrated the effectiveness of our framework. Our framework achieved an average accuracy rate of 74.08% on the FER2013 dataset and 98.66% on the CK+ dataset, outperforming advanced methods in both recognition accuracy and stability.
Kim, Joo-Hee;Chang, Hun Soo;Shin, Seung Woo;Baek, Dong Gyu;Son, Ji-Hye;Park, Choon-Sik;Park, Jong-Sook
Allergy, Asthma & Immunology Research
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v.10
no.6
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pp.614-627
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2018
Purpose: Asthma is a heterogeneous disease that responds to medications to varying degrees. Cluster analyses have identified several phenotypes and variables related to fixed airway obstruction; however, few longitudinal studies of lung function have been performed on adult asthmatics. We investigated clinical, demographic, and inflammatory factors related to persistent airflow limitation based on lung function trajectories over 1 year. Methods: Serial post-bronchodilator forced expiratory volume (FEV) 1% values were obtained from 1,679 asthmatics who were followed up every 3 months for 1 year. First, a hierarchical cluster analysis was performed using Ward's method to generate a dendrogram for the optimum number of clusters using the complete post-FEV1 sets from 448 subjects. Then, a trajectory cluster analysis of serial post-FEV1 sets was performed using the k-means clustering for the longitudinal data trajectory method. Next, trajectory clustering for the serial post-FEV1 sets of a total of 1,679 asthmatics was performed after imputation of missing post-FEV1 values using regression methods. Results: Trajectories 1 and 2 were associated with normal lung function during the study period, and trajectory 3 was associated with a reversal to normal of the moderately decreased baseline FEV1 within 3 months. Trajectories 4 and 5 were associated with severe asthma with a marked reduction in baseline FEV1. However, the FEV1 associated with trajectory 4 was increased at 3 months, whereas the FEV1 associated with trajectory 5 was persistently disturbed over 1 year. Compared with trajectory 4, trajectory 5 was associated with older asthmatics with less atopy, a lower immunoglobulin E (IgE) level, sputum neutrophilia and higher dosages of oral steroids. In contrast, trajectory 4 was associated with higher sputum and blood eosinophil counts and more frequent exacerbations. Conclusions: Trajectory clustering analysis of FEV1 identified 5 distinct types, representing well-preserved to severely decreased FEV1. Persistent airflow obstruction may be related to non-atopy, a low IgE level, and older age accompanied by neutrophilic inflammation and low baseline FEV1 levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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