This paper proposes a weighted fuzzy reasoning algorithm for rule-based systems based on weighted fuzzy Pr/T nets, where the certainty factors of the fuzzy production rules, the truth values of the predicates appearing in the rules and the weights representing the importance of the predicates are represented by the fuzzy numbers. The proposed algorithm is more flexible and much closer to human intuition and reasoning than other methods : $\circled1$ calculate the certainty factors using by the simple min and max operations based on the only certainty factors of the fuzzy production rules without the weights of the predicates[10] : $\circled2$ evaluate the belief of the fuzzy production rules using by the belief evaluation functions according to fuzzy concepts in the fuzzy rules without the weights of the predicates[12], because this algorithm uses the weights representing the importance of the predicates in the fuzzy production rules.
Peritonitis is a serious problem in patients undergoing peritoneal dialysis. Rarely pneumatosis intestinalis can occur as a complication of this infectious process. Pneumatosis intestinalis is a potential life threatening condition with a challenging management. The mortality of peritoneal dialysis patients with pneumalosis intestinalis secondary to mesenteric ischemia is almost 100%. We describe a rare case of pneumatosis intestinalis in a peritoneal dialysis patient who developed Staphylococcus aureus peritonitis which was initially treated with appropriate antibiotics. Since initial response to therapy was not achieved, an abdominal computerized tomography was done which revealed a pneumatosis intestinalis. A laparotomy was performed and small bowel necrosis was seen. A segmental resection with ileostomy, jejunostomy was done. Though surgical treatment was performed, the patient died in 2 weeks after admission. Pneumocystitis intestinalis in peritoneal dialysis peritonitis is a uncommon complication which requires prompt evaluation to rule out mesenteric ischemia as it carries a high mortality and its management will be surgical.
Purpose - This paper aims to articulate relationship about factors influencing FTA utilization by dividing them into company's external and internal factors and performing investigation on the relationship between FTA utilization and export performance. Design/methodology - This study verified factors influencing FTA utilization by dividing them into company's external and internal factors and performing investigation on the relationship between FTA utilization and export performance. Empirical analysis was performed by setting internal and external factors required for FTA utilization as variables. To achieve this, research model was established based on previous study, hypothesis was deduced, and statistical program were used to test the hypothesis. This study performed empirical analysis using statistical program of SPSS 18.0 and AMOS 18.0 for the research model. Findings - Empirical analysis was performed regarding the effect of the FTA utilization on export performance and previous study defined export performance as the company's increased economy benefits through export and increase in new transactions. Analysis was also performed for factors affecting the FTA utilization by the company and through management and response of external factors and internal factors it was confirmed that the FTA utilization by the company led to increase in the company's export performance as a result. This study proposes a method to achieve export performance based on this. Originality/value - Companies seeking to utilize the FTA sign the Contract for the International Sale of goods and there are many conditions to meet in order to receive trade preferences during the transaction process. Existing trade order and order in the FTA have to be followed. Country of origin can be seen as key in the FTA. The Rule of Origin becomes the most important evaluation standard in applying preferential tariff in the FTA. Such regulations can be seen as external factors which cannot be controlled by the company. Internal factors are capabilities owned before that can be controlled by the company. The study sought to test the variables regarding factors centered on such capability. This study verified factors influencing FTA utilization by dividing them into company's external and internal factors and performing investigation on the relationship between FTA utilization and export performance.
Endometrial cancer (EC) in young women tends to be early-stage and low-grade; therefore, such cases have good prognoses. Fertility-sparing treatment with progestin is a potential alternative to definitive treatment (i.e., total hysterectomy, bilateral salpingo-oophorectomy, pelvic washing, and/or lymphadenectomy) for selected patients. However, no evidence-based consensus or guidelines yet exist, and this topic is subject to much debate. Generally, the ideal candidates for fertility-sparing treatment have been suggested to be young women with grade 1 endometrioid adenocarcinoma confined to the endometrium. Magnetic resonance imaging should be performed to rule out myometrial invasion and extrauterine disease before initiating fertility-sparing treatment. Although various fertility-sparing treatment methods exist, including the levonorgestrel-intrauterine system, metformin, gonadotropin-releasing hormone agonists, photodynamic therapy, and hysteroscopic resection, the most common method is high-dose oral progestin (medroxyprogesterone acetate at 500-600 mg daily or megestrol acetate at 160 mg daily). During treatment, re-evaluation of the endometrium with dilation and curettage at 3 months is recommended. Although no consensus exists regarding the ideal duration of maintenance treatment after achieving regression, it is reasonable to consider maintaining the progestin therapy until pregnancy with individualization. According to the literature, the ovarian stimulation drugs used for fertility treatments appear safe. Hysterectomy should be performed after childbearing, and hysterectomy without oophorectomy can also be considered for young women. The available evidence suggests that fertility-sparing treatment is effective and does not appear to worsen the prognosis. If an eligible patient strongly desires fertility despite the risk of recurrence, the clinician should consider fertility-sparing treatment with close follow-up.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.3
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pp.247-271
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2019
Uncertainty in scientific knowledge means an uncertain state where propositions are neither true or false at present. The existing studies have analyzed the propositions written in the academic literature, and have conducted the performance evaluation based on the rule based and machine learning based approaches by using the corpus. Although they recognized that the importance of word construction, there are insufficient attempts to expand the word by analyzing the meaning of uncertainty words. On the other hand, studies for analyzing the structure of networks by using bibliometrics and text mining techniques are widely used as methods for understanding intellectual structure and relationship in various disciplines. Therefore, in this study, semantic relations were analyzed by applying Word2Vec to existing uncertainty words. In addition, WordNet, which is an English vocabulary database and thesaurus, was applied to perform a network analysis based on hypernyms, hyponyms, and synonyms relations linked to uncertainty words. The semantic and lexical relationships of uncertainty words were structurally identified. As a result, we identified the possibility of automatically expanding uncertainty words.
Because offshore structures are affected by various environmental loads, the risk of damage is high. As a result of ever-changing ocean environmental loads, damage to offshore structures is expected to differ from year to year. However, in previous studies, it was assumed that a relatively short period of load acts repeatedly during the design life of a structure. In this study, the residual life of an offshore wind turbine support structure was evaluated in consideration of the timing uncertainty of the ocean environmental load. Sampling points for the wind velocity, wave height, and wave period were generated using a central composites design, and a transfer function was constructed from the numerical analysis results. A simulation was performed using the joint probability model of ocean environmental loads. The stress time history was calculated by entering the load samples generated by the simulation into the transfer function. The damage to the structure was calculated using the rain-flow counting method, Goodman equation, Miner's rule, and S-N curve. The results confirmed that the wind speed generated at a specific time could not represent the wind speed that could occur during the design life of the structure.
This study aims to investigate the problem recognition and clue capture processes of the observation stage in a geological field trip using abductive inquiry. To this end, eight outdoor geological programs were developed in the order of diagnostic evaluation, outdoor geological fieldwork, and review. Six middle-school students participated in these programs The geological field trip was conducted twice, followed by data provision, observation, rule generation, hypothesis generation, and final hypothesis presentation. Outdoor geological fieldwork recordings and student activity sheets were collected and analyzed qualitatively. From these data, three aspects of student observations emerged during the geological fieldwork: The characteristics of each pattern were subdivided into the geological importance of the clues, attention, type of clues, observation characteristics (attention factor), clue utilization, and clue deletion. Here, by combining these results, we propose educational applications that correspond to each aspect.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.2
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pp.51-62
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2022
This study suggests a design of predictive modeling for a hospital fall risk based on inpatients' posture. Inpatient's profile, medical history, and body measurement data along with basic information about a bed they use, were used to predict a fall risk and suggest an algorithm to determine the level of risk. Fall risk prediction is largely divided into two parts: a real-time fall risk evaluation and a qualitative fall risk exposure assessment, which is mostly based on the inpatient's profile. The former is carried out by recognizing an inpatient's posture in bed and extracting rule-based information to measure fall risk while the latter is conducted by medical staff who examines an inpatient's health status related to hospital fall risk and assesses the level of risk exposure. The inpatient fall risk is determined using a sigmoid function with recognized inpatient posture information, body measurement data and qualitative risk assessment results combined. The procedure and prediction model suggested in this study is expected to significantly contribute to tailored services for inpatients and help ensure hospital fall prevention and inpatient safety.
This paper uses a data extension technique originally designed for the rule refinement problem to handling incomplete data. This technique is characterized in that each event can have a weight indicating importance, and each variable can be expressed as a probability value. Since the key problem in this paper is to find the probability that is closest to the missing value and replace the missing value with the probability, three different algorithms are used to find the probability for the missing value and then store it in this data structure format. And, after learning to classify each information area with the SVM classification algorithm for evaluation of each probability structure, it compares with the original information and measures how much they match each other. The three algorithms for the imputation probability of the missing value use the same data structure, but have different characteristics in the approach method, so it is expected that it can be used for various purposes depending on the application field.
The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO2 fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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