Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1151-1160
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2006
The similarity weight, the pearson's correlation coefficient, which is used in the recommender system has a weak point that it cannot predict all of the prediction value. The similarity weight, the vector similarity, has a weak point of the high MAE although the prediction coverage using the vector similarity is higher than that using the pearson's correlation coefficient. The purpose of this study is to suggest how to raise the prediction coverage. Also, the MAE using the suggested method in this study was compared both with the MAE using the pearson's correlation coefficient and with the MAE using the vector similarity, so was the prediction coverage. As a result, it was found that the low of the MAE in the case of using the suggested method was higher than that using the pearson's correlation coefficient. However, it was also shown that it was lower than that using the vector similarity. In terms of the prediction coverage, when the suggested method was compared with two similarity weights as I mentioned above, it was found that its prediction coverage was higher than that pearson's correlation coefficient as well as vector similarity.
The similarity weight, the pearson's correlation coefficient, which is used in the recommender system has a weak point that it cannot predict all of the prediction value. The similarity weight, the vector similarity, has a weak point of the high MAE although the prediction coverage using the vector similarity is higher than that using the pearson's correlation coefficient. The purpose of this study is to suggest how to raise the prediction coverage. Also, the MAE using the suggested method in this study was compared both with the MAE using the pearson's correlation coefficient and with the MAE using the vector similarity, so was the prediction coverage. As a result, it was found that the low of the MAE in the case of using the suggested method was higher than that using the pearson's correlation coefficient. However, it was also shown that it was lower than that using the vector similarity In terms of the prediction coverage, when the suggested method was compared with two similarity weights as I mentioned above, it was found that its prediction coverage was higher than that pearson's correlation coefficient as well as vector similarity.
Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Son, Edwin;Kim, Young-Min;Kim, Kyungmin
천문학회보
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제39권2호
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pp.105.1-105.1
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2014
The study on linear correlation between auxiliary channels in LIGO data has been performed by using Pearson's correlation coefficient, generating a correlation map.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1649-1667
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2012
In order to improve the accuracy and universality of the flow metric correlation analysis, this paper firstly analyzes the characteristics of Internet flow metrics as random variables, points out the disadvantages of Pearson Correlation Coefficient which is used to measure the correlation between two flow metrics by current researches. Then a method based on Symmetrical Uncertainty is proposed to measure the correlation between two flow metrics, and is extended to measure the correlation among multi-variables. Meanwhile, the simulation and polynomial fitting method are used to reveal the threshold value between different correlation degrees for SU method. The statistical analysis results on the common flow metrics using several traces show that Symmetrical Uncertainty can not only represent the correct aspects of Pearson Correlation Coefficient, but also make up for its shortcomings, thus achieve the purpose of measuring flow metric correlation quantitatively and accurately. On the other hand, reveal the actual relationship among fourteen common flow metrics.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1129-1139
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2006
Pearson's correlation coefficient and vector similarity are generally applied to The users' similarity weight of user based recommender system. This study is needed to find that the correlation coefficient of similarity weight is effected by the number of pair response and significance probability. From the classified correlation coefficient by the significance probability test on the correlation coefficient and pair of response, the change of MAE is studied by comparing the predicted precision of the two. The results are experimentally related with the change of MAE from the significant correlation coefficient and the number of pair response.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
To identify the spatial distribution pattern of water quality in Masan Bay, Pearson's correlation as a common statistic method and Moran's I as a spatial autocorrelation statistics were applied to the hydrological data seasonally collected from Masan Bay for two years ($2004{\sim}2005$). Spatial distribution of salinity, DO and silicate among the hydrological parameters clustered strongly while chlorophyll a distribution displayed a weak clustering. When the similarity matrix of Moran's I was compared with correlation matrix of Pearson's r, only the relationships of temperature vs. salinity, temperature vs. silicate and silicate vs. total inorganic nitrogen showed significant correlation and similarity of spatial clustered pattern. Considering Pearson's correlation and the spatial autocorrelation results, water quality distribution patterns of Masan Bay were conceptually simplified into four types. Based on the simplified types, Moran's I and Pearson's r were compared respectively with spatial distribution maps on salinity and silicate with a strong clustered pattern, and with chlorophyll a having no clustered pattern. According to these test results, spatial distribution of the water quality in Masan Bay could be summed up in four patterns. This summation should be developed as spatial index to be linked with pollutant and ecological indicators for coastal health assessment.
Purpose: Composite tissue allotransplantation has emerged as a new therapeutic modality to reconstruct major tissue defects of the head, neck and extremities. A questionnaire-based instrument, the Louisville Instrument for Transplantation (LIFT), has been developed to objectively assess the risk-versus-benefit ratio for composite tissue allotransplantation procedures. The objective of this study is to assess if the LIFT is a useful, reliable and valid tool to apply to the Korean population. Methods: Seventy-three medical students and 60 lay public completed the LIFT questionnaire (translated to Korean) over the period from February 2010 to April 2010. Internal consistency was assessed using Cronbach's alpha. Test-retest reliability was analyzed using Pearson's correlation coefficient. Construct validity was assessed by comparing Pearson's correlation coefficients between perceived improvements in quality of life and responses to risk tolerance questions concerning organ transplants. Results: Measurements of the test-retest reliability showed that Pearson's correlation coefficients ranged from 0.241 to 0.902, and Cronbach's alphas ranged from 0.52 to 0.80 for medical students and from 0.63 to 0.83 for the lay public. Pearson's correlation coefficients showed significant correlations between perceived improvements in quality of life and responses to risk tolerance questions concerning organ transplants. Hand transplant showed a significant correlation in medical students. Foot, hand, two hands, larynx, partial face transplants showed significant correlations for the lay public. Conclusion: The applicability of the LIFT to the Korean population was found to be reliable and valid. The LIFT may serve as a useful tool for clinical application in the Korean population.
본 연구는 경유와 바이오디젤(대두유) 혼합연료의 디젤엔진 배기특성을 조사하였고, 연료 혼합비는 BD(biodiesel)3, BD5, BD20, BD50 및 BD100이며, 분사압력 조건을 400 bar, 600 bar, 800 bar, 1000 bar 및 1200 bar로 변화시켰다. 그리고 연료 혼합비 및 분사압력에 따른 엔진배출물인 NOx와 Soot의 정량적인 분석을 위해 통계학에 기초한 피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수를 이하였다. 본 연구의 결과로서 실험변수인 혼합비와 분사압력에 대한 NOx 및 Soot 발생량의 피어슨 상관계수는 -0.811이며, 스피어만 상관계수는 -0.884로 NOx와 Soot 발생량 관계가 선형적이며, 이것은 trade-off관계를 나타낸다. 또한 각각의 분사압력 조건에서 피어슨 상관계수가 음의 상관 관계를 나타내며 이것은 NOx와 Soot 배출관계가 반비례적인 것을 나타낸다.
목 적: Machine Performance Check (MPC)는 Electronic Portal Imaging Device(EPID)를 기반으로 빔 출력을 별도의 설치 없이 측정할 수 있는 장점을 지닌 자체 검사 소프트웨어이다. 본원에서는 MPC와 QA Beamchecker PLUS 간의 일간 빔 출력을 비교 및 상관관계를 분석하여 MPC의 유용성을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 본 실험을 진행하기 위해 선형가속기(Truebeam 2.5)를 이용하였고, 광자선(6 MV, 10 MV, 15 MV, 6 MV-FFF, 10 MV-FFF), 전자선(6 MeV, 9 MeV, 12 MeV, 16 MeV, 20 MeV) 총 10개의 에너지를 대상으로 5 개월간 치료 전 빔 출력을 MPC와 QA Beamchecker PLUS로 측정하여, 총 80 회의 데이터를 획득하였다. Pearson 상관계수를 사용하여 MPC와 QA Beamchecker PLUS 간의 빔 출력을 비교 및 상관관계를 평가하였다. Pearson 상관계수는 0.8 이상은 아주 강함, 0.6 이상 0.8 미만 강함, 0.4 이상 0.6 미만 보통, 0.2 이상 0.4 미만 약함, 0.2 미만 아주 약함을 의미한다. 결 과: MPC와 QA Beamchecker PLUS 모두 일간 빔 출력 일치도는 2 % 이내로 나타났다. MPC의 빔 출력은 광자선이 $0.29{\pm}0.26%$, 전자선이 $0.30{\pm}0.26%$로 나타났고, QA Beamchecker PLUS의 빔 출력은 광자선이 $0.31{\pm}0.24%$, 전자선이 $0.33{\pm}0.24%$로 나타났다. MPC와 QA Beamchecker PLUS 사이의 Pearson 상관계수는 광자선의 경우 15 MV에서는 아주강함, 6 MV, 10 MV, 6 MV-FFF 그리고 10 MV-FFF에서는 강함으로 나타났고, 전자선의 경우 16 MeV, 20 MeV에서 강함, 9 MeV, 12 MeV에서 보통, 6 MeV에서 아주 약함으로 나타났다. 결 론: MPC는 일간 빔 출력 평가 면에서 광자선과 고에너지 전자선에서는 QA Beamchecker PLUS와 강한 상관관계로 보임을 확인할 수 있었다. 다만, 저에너지 전자선(6 MeV)에서는 낮은 상관관계를 보였지만, 관찰기간동안 MPC, QA Beamchecker PLUS 모두 빔 출력 일치도는 2 % 이내로 일간 빔 출력 확인 용도로는 적절할 것으로 판단된다. MPC는 기존의 일간 빔 출력 측정 도구 보다 빠르게 수행 할 수 있어 사용자 입장에서 효과적인 방법인 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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