This study aims to develop a patient-specific radiation exposure dose prediction model based on anthropometric data that can be easily measurable during CT examination, and to be used as basic data for DRL setting and radiation dose management system in the future. In addition, among the machine learning algorithms, the most suitable model for predicting exposure doses is presented. The data used in this study were chest CT scan data, and a data set was constructed based on the data including the patient's anthropometric data. In the pre-processing and sample selection of the data, out of the total number of samples of 250 samples, only chest CT scans were performed without using a contrast agent, and 110 samples including height and weight variables were extracted. Of the 110 samples extracted, 66% was used as a training set, and the remaining 44% were used as a test set for verification. The exposure dose was predicted through random forest, linear regression analysis, and SVM algorithm using Orange version 3.26.0, an open software as a machine learning algorithm. Results Algorithm model prediction accuracy was R^2 0.840 for random forest, R^2 0.969 for linear regression analysis, and R^2 0.189 for SVM. As a result of verifying the prediction rate of the algorithm model, the random forest is the highest with R^2 0.986 of the random forest, R^2 0.973 of the linear regression analysis, and R^2 of 0.204 of the SVM, indicating that the model has the best predictive power.
Purpose: The objective of this study was to develop a predictive model for the sexual experiences of adolescents using the random forest method and to identify the "variable importance." Methods: The study utilized data from the 2019 to 2021 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey, which included 86,595 man and 80,504 woman participants. The number of independent variables stood at 44. SPSS was used to conduct Rao-Scott χ2 tests and complex sample t-tests. Modeling was performed using the random forest algorithm in Python. Performance evaluation of each model included assessments of precision, recall, F1-score, receiver operating characteristics curve, and area under the curve calculations derived from the confusion matrix. Results: The prevalence of sexual experiences initially decreased during the COVID-19 pandemic, but later increased. "Variable importance" for predicting sexual experiences, ranked in the top six, included week and weekday sedentary time and internet usage time, followed by ease of cigarette purchase, age at first alcohol consumption, smoking initiation, breakfast consumption, and difficulty purchasing alcohol. Conclusion: Education and support programs for promoting adolescent sexual health, based on the top-ranking important variables, should be integrated with health behavior intervention programs addressing internet usage, smoking, and alcohol consumption. We recommend active utilization of the random forest analysis method to develop high-performance predictive models for effective disease prevention, treatment, and nursing care.
In this study, the dynamic environment of satellite consists of excessive vibration at low
frequency and irregular acceleration transferred by launch vehicle structure.
Excessive vibration at low frequency is generally approximated by a sinusoidal wave from
100Hz to 200Hz and primarily used to preliminary design The random vibration is created by
structural vibration due to the combustion of launch vehicle, separation stage and external
aerodynamic noise. these are transferred to the adapter structure between satellite and launch
vehicle through the structure of launch vehicle. random vibration is being specified for acceptance
tests, screening tests, and qualification tests, because it has been shown that random vibration
more closely represents the true environments in which the electronic equipment must operate.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.878-881
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2009
As for the technology developed for network security, there is little difference of design ability between the domestic and the foreign studies. Although the development of 2048 RSA processor has been undergone, the processing speed does not meet the requirement due to its long width. These days, an RSA processor architecture with higher speed comsuming less resource is necessary. As for the development of RNG (Random Number Generator), the technology trend is moving from PRNG (Pseudo Random Number Generator) to TRNG (True Random Number Generator), also requiring less area and high speed.
Lukovic, Z.;Uremovic, M.;Konjacic, M.;Uremovic, Z.;Vincek, D.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.20
no.2
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pp.160-165
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2007
Dispersion parameters for the number of piglets born alive were estimated using a repeatability and random regression model. Six sow breeds/lines were included in the analysis: Swedish Landrace, Large White and both crossbred lines between them, German Landrace and their cross with Large White. Fixed part of the model included sow genotype, mating season as month-year interaction, parity and weaning to conception interval as class effects. The age at farrowing was modelled as a quadratic regression nested within parity. The previous lactation length was fitted as a linear regression. Random regressions for parity on Legendre polynomials were included for direct additive genetic, permanent environmental, and common litter environmental effects. Orthogonal Legendre polynomials from the linear to the cubic power were fitted. In the repeatability model estimate of heritability was 0.07, permanent environmental effect as ratio was 0.04, and common litter environmental effect as ratio was 0.01. Estimates of genetic parameters with the random regression model were generally higher than in the repeatability model, except for the common litter environmental effect. Estimates of heritability ranged from 0.06 to 0.10. Permanent environmental effect as a ratio increased along a trajectory from 0.03 to 0.11. Magnitudes of common litter effect were small (around 0.01). The eigenvalues of covariance functions showed that between 7 and 8 % of genetic variability was explained by individual genetic curves of sows. This proportion was mainly covered by linear and quadratic coefficients. Results suggest that the random regression model could be used for genetic analysis of litter size.
Through a screening and selection approach method, decamer random markers were used in a technique called random amplified polymorphic DNA (RAPD) assay with 252 genomic DNAs isolated from four major Haimen chicken populations: Rugao (62), Jiangchun (62), Wan-Nan (63) and Cshiqishi (65). A total of 3-score decamer random primers (S241-S260, S1081-S1100 and S1341-S1360) were employed in the preliminary RAPD-polymerase chain reaction (RAPD-PCR) assay with 50 random template DNA samples from all the populations. Four (6.67%) of the primers that produced obvious polymorphic patterns, interpretable and reproducible bands were selected and used with both the individual DNAs from each population and with pooled DNA samples of the four populations in subsequent analyses. The selected primers produced a total of 131 fragments with molecular size ranging from 835 to 4,972 base pairs (bp) when used with the individual DNAs; 105 (80.15%) of these fragments were polymorphic. With the pooled DNAs, 47 stable and characteristic bands with molecular size ranging from 840 to 4,983 bp, of which 23 (48.94%) polymorphic, were also generated. The band-sharing coefficient (BSC) calculated for the individuals in the population and among populations of bulked samples was between 0.8247 (Rugao) and 0.9500 (Cshiqishi); for pairwise populations, it was between 0.7273 (Rugao vs. Wan-Nan) and 0.9367 (Jiangchun vs. Cshiqishi) chicken populations. Using the BSC for individual and pairwise populations, the Nei's standard genetic distances between the chicken populations were determined and ranged from 0.0043 (Jiangchun vs. Cshiqishi) to 0.1375 (Rugao vs. Cshiqishi). The reconstructed dendrogram linked the Jiangchun and Cshiqishi chickens as closely related populations, followed by Wan-Nan, while the Rugao was the most genetically distant among the populations.
Recently, there has been an increasing social concern over the use of random reward game items. In this paper, we try to understand the effect of using random reward game on adolescents based on the survey data over a year. In addition, regression analysis was conducted to examine how socio-psychological variables affect the game addiction of adolescents according to use of random reward games. As a result of analysis, it was found that the random reward game use group had lower self esteem and higher material value than the normal game use group. Also, self esteem and material value have a significant effect on game addiction. And finally, the results and implications were discussed.
BACKGROUND: In recent year, there has been great concern regarding agricultural land uses and their importance for the conservation of biodiversity. Rice fields are managed unique wetland for wildlife, especially waterbirds. A comprehensive monitoring of the waterbird assemblage to understand patterning changes was attempted for rice ecosystem in South Korea. This rice ecosystem has been recognized as one of the most important for waterbirds conservation. METHODS AND RESULTS: Biweekly monitoring was implemented for the 4 years from April 2009 to March 2010, from April 2011 to March 2014. 32 species of waterbirds were observed. Self-organizing map (SOM) and random forest were applied to the waterbirds dataset to identify the characteristics in waterbirds distribution. SOM and random forest analysis clearly classified into four clusters and extract ecological information from waterbird dataset. Waterbird assemblages represented strong seasonality and habitat use according to waterbird group such as shorebirds, herons and waterfowl. CONCLUSION: Our results showed that the combination of SOM and random forest analysis could be useful for ecosystem assessment and management. Furthermore, we strongly suggested that a strict management strategy for the rice fields to conserve the waterbirds. The strategy could be seasonally and species specific.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2000.04a
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pp.59-62
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2000
In this study, the distribution of the effective modulus was investigated statistically Plain weave structures were modeled with random stacking phase shift angles and the effective modulus was calculated by the unit cell analysis. The analysis results indicated that the effect of random phase shift angles was significant on the modulus distribution. As the number of layers increased, the coefficient of variation decreased and higher degree of homogeneity was attained.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.227-234
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2002
In this paper, we consider hierarchical Bayes generalized linear models for the analysis of longitudinal count data. Specifically we introduce the hierarchical Bayes random effects models. We discuss implementation of the Bayes procedures via Markov chain Monte Carlo (MCMC) integration techniques. The hierarchical Baye method is illustrated with a real dataset and is compared with other statistical methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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