In this paper, two diagnosis algorithms using the simple fuzzy, cognitive map (FCM) that is an useful qualitative model are proposed. The first basic algorithm is considered as a simple transition of Shiozaki's signed directed graph approach to FCM framework. And the second one is an extended version of the basic algorithm. In the extension, three important concepts, modified temporal associative memory (TAM) recall, temporal pattern matching algorithm and hierarchical decomposition are adopted. As the resultant diagnosis scheme takes short computation time, it can be used for on-line fault diagnosis of large scale and complex processes that conventional diagnosis methods cannot be applied. The diagnosis system can be trained by the basic algorithm and generates FCM model for every experienced process fault. In on-line application, the self-generated fault model FCM generates predicted pattern sequences, which are compared with observed pattern sequences to declare the origin of fault. In practical case, observed pattern sequences depend on transport time. So if predicted pattern sequences are different from observed ones, the time weighted FCM with transport delay can be used to generate predicted ones. The fault diagnosis procedure can be completed during the actual propagation since pattern sequences of tvo different faults do not coincide in general.
Jo, Yeo-Won;Hong, Ju-Yeong;Lee, Hye-Won;Lee, Seung-Rim
Journal of the Korean Dietetic Association
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v.3
no.1
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pp.1-8
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1997
The purpose of the study is to evaluate the differential effects caused by the interviewers and the days of the week using the 24-hour dietary recall method on the dietary evaluation of nutrient intakes. Thirteen subjects were interviewed by three trained interviewers on a Monday, Wednesday, and Friday. The consumption of nutrients by the subjects during each day was assessed. The average intake of nutrients was found to be sufficient except in calcium, iron, and vitamin A. there was a significant difference between the food intake on the weekdays and that o the weekend. However, the were no significant differences between the interviewers assessments on the intake of nutrients consumed by the subjects. The standardization of the portion size, interview skill and experience may be a few of the reasons explaining the elimination of the potential error created by variations among the interviewers. This study suggests that repeated 24-hour recalls during weekdays and weekends may be a better method for estimating the nutrients consumed by the subjects.
Today many owners of Web sites are looking to user's satisfaction survey as a key means of measuring the usability of a Web site. While it is preferred for it simplicity and ease of use, this survey method is not without potential risks. This paper focuses on showing that the existing practice of questionnaire-based usability measurement is subject to human recall errors, and that such flaws can be reduced when the questionnaire survey is followed by the users hands-on experience of the site. An empirical study was conducted, and the results indicate that the above speculation holds true. Even if respondents felt highly confident about their responses on a recall survey, a hands-on experience with a focal Web site increased the extent to which the respondents were satisfied with the shopping mall site. This indicates that a user's perception of the quality of a Web site may be distorted or lost as time goes by. In addition, the findings have shown that the use of the verbal protocol analysis method can reveal critical information that can help track the root causes of Web site usability problems, thereby helping to develop site enhancement strategies. The paper concludes with directions for future research.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.9
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pp.159-165
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1994
In this paper, we propose a multi-layer associative neural network structure suitable for hardware implementaion with the function of performance refinement and improved robutst capability. Unlike other methods which reduce network complexity by putting restrictions on synaptic weithts, we are imposing a requirement of hidden layer neurons for the function. The proposed network has synaptic weights obtainted by Hebbian rule between adjacent layer's memory patterns such as Kosko's BAM. This network can be extended to arbitary multi-layer network trainable with Genetic algorithm for getting hidden layer memory patterns starting with initial random binary patterns. Learning is done to minimize newly defined network error. The newly defined error is composed of the errors at input, hidden, and output layers. After learning, we have bidirectional recall process for performance improvement of the network with one-shot recall. Experimental results carried out on pattern recognition problems demonstrate its performace according to the parameter which represets relative significance of the hidden layer error over the sum of input and output layer errors, show that the proposed model has much better performance than that of Kosko's bidirectional associative memory (BAM), and show the performance increment due to the bidirectionality in recall process.
Tamoxifen and radiotherapy are used in breast cancer treatment worldwide. Radiation recall dermatitis (RRD), induced by tamoxifen, has been rarely reported. Herein, we report a RRD case induced by tamoxifen. A 47-year-old woman had a right quadrantectomy and an axillary lymph node dissection due to breast cancer. The tumor was staged pT2N0; it was hormone receptor positive, and human epidermal growth factor receptor 2 negative. The patient received adjuvant chemotherapy followed by tamoxifen and radiotherapy. After 22 months of tamoxifen, the patient developed a localized heating sensation, tenderness, edema, and redness at the irradiated area of the right breast. The symptoms improved within 1 week without treatment. Three weeks later, however, the patient developed similar symptoms in the same area of the breast. She continued tamoxifen before and during dermatitis, and symptoms resolved within 1 week.
Hwang, Kyung Hoon;Lee, Haejun;Koh, Geon;Choi, Duckjoo;Sun, Yong Han
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.36
no.4
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pp.128-134
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2015
Recently, the structured data format in RDF/OWL has played an increasingly vital role in the semantic web. We converted pediatric and oncologic nuclear medicine imaging reports in free text into RDF/OWL format and evaluated the usefulness of nuclear medicine imaging reports in RDF/OWL by comparing SPARQL query results with the manually retrieved results by physicians from the reports in free text. SPARQL query showed 95% recall for simple queries and 91% recall for dedicated queries. In total, SPARQL query retrieved 93% (51 lesions of 55) recall and 100% precision for 20 clinical query items. All query results missed by SPARQL query were of some inference. Nuclear medicine imaging reports in the format of RDF/OWL were very useful for retrieving simple and dedicated query results using SPARQL query. Further study using more number of cases and knowledge for inference is warranted.
This experimental research explores the effect of infographic, visual element of TV news, on audience's memory and comprehension. For this experimental research, 2 groups of subjects composed of 87 university students were exposed to two different types of TV news, one group was exposed to news with infographic, the other group was exposed to news without infographic. and questions which were designed to measure recognition memory, recall memory, and comprehension, were asked and analysed. This research found that subjects who watched news with infographic showed higher degree of recall memory and comprehension than those who watched news without infographic. however effect of infographic on audience's recognition memory could not be found.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.13
no.1
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pp.65-82
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1996
The aim of this study is to identify how searchers reflect the search goal requirements associated with search questions in process and outcome. One query which has two different search goal requirements was given to subjects, that is, one is to increase high precision and the other is to increase high recall. Using ERIC ONTAP file through DIALOG online search system, 54 subjects conducted online searches twice for the high precision search and for the high recall search. Subjects employed significantly different search strategies, invested significantly different efforts, and achieved significantly different results between the high precision and the high recall search.
The purpose of this study was to investigate how clothing interest, fashion involvement, and self-consciousness affect brand recall, brand attitude and buying intension of the product placed on TV drama. The data were collected using a self-administered and structured questionnaire on subject of 270 middle school students and 260 high school students in Pusan. Frequency analysis, $X^2$-test, t-test, and multiple regression were used to conduct the data analysis on 524 out of 530 questionnaires. Clothing interest and the level of self-consciousness had significant influence on brand recall and emotional brand attitude of the product placed on TV drama. Self-consciousness affected cognitional brand attitude. Moreover, TV drama clothing interest and fashion involvement had a significant influence on buying intension. Therefore, TV drama clothing interest was the main factor which affected brand recall, brand attitude and buying intension of the product placed on TV drama.
In general Information retrieval systems, improper keywords are often extracted and different search results are offered comparing to user's aim bacause the systems use only term frequency informations for selecting keywords and don't consider their meanings. It represents that improving precision is limited without considering semantics of keywords because recall ratio and precision have inverse proportion relation. In this paper, a system which is able to improve precision without decreasing recall ratio is designed and implemented, as client user module is introduced which can send feedbacks to server with user's intention. For this purpose, keywords are selected using relative term frequency and inverse document frequency and co-occurrence words are extracted from original documents. Then, the keywords are clustered by their semantics using calculated mutual informations. In this paper, the system can reject inappropriate documents using segmented semantic informations according to feedbacks from client user module. Consequently precision of the system is improved without decreasing recall ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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