Objectives : This study was done for reporting the effect of scratching method on patients with peripheral facial palsy. Methods : We investigated 34 cases of patients with peripheral facial paralysis, and devided patients into two groups : We treated one group by complex oriental medical treatment with scratching method therapy, and did the other group by complex oriental medical treatment without scratching method therapy. gross grading system of House-Brackmann(HB score) and Yanagihara's unweighed grading system(Y score) at baseline and final were used for evaluating the effect of the treatment. Results : 1. In scratching method group and non-scratching method group, compared with baseline, at final, HB score was significantly decreased and Y score was significantly increased. 2. At final, scratching method group showed significant decrease on HB score and significant increase on Y score compared with non-scratching method group. Conclusions : scratching method showed significant improvement in peripheral facial palsy.
1985년에 처음 등장했던 테트리스는 많은 시간이 지난 지금에도 많은 유저들에게 사랑 받는 게임이 되었다. 지금까지의 테트리스는 줄이 삭제 될 때마다 삭제된 줄의 수에 따라 점수를 주는 방식을 채용하였고, 연속 공격 등에 관해 가산점을 부여해주었다. 그러나 이러한 점수 산출방식은 너무 일정하고 단순한 패턴을 주었다. 본 논문에서는 기존의 점수 계산 방식과는 다른 단계별 점수 계산 방식을 통하여 새로운 테트리스 게임 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 즉, 이는 전에 삭제된 줄의 수와 현재 삭제된 줄의 수를 비교하여 기본 점수에 가산점을 부여하는 방식이다. 단계별 점수산출방식을 이용하여 기존의 테트리스에서 한층 더 진보된 테트리스의 전략적인 이용을 가능하게 해 줄 것이다.
Objective : This study was done for reporting the effect of $Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method to $Ryodoraku$ on the patients with chronic low back pain Methods : We investigated 49 cases of patients with chronic low back pain, and devided patients into two groups : We treated one group by needling with $Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method, and did the other group by needling without $Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method. And we analyzed the $Ryodoraku$ score (F4). Results : 1. In $Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method group and non-$Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method group, compared with baseline, at final, $Ryodoraku$ score (F4) was significantly increased. 2. At final, $Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method group showed significant increase on $Ryodoraku$ score (F4) score compared with non-$Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method group. Conclusions : $Sa-Am$ acupuncture bladder reinforcing method showed significant improvement in $Ryodoraku$ score (F4) on chronic low back pain.
본 연구는 사회조사에서 무응답으로 인한 편향을 축소하는 방안으로 성향점수를 이용하는 방법과 사례를 설명하기 위해서 성향점수 방법의 이론적인 개념과 배경을 정리하였다. 또한 성향점수 방법을 처음으로 적용한 역학적인 관찰연구에서 성향점수 모형의 정의와 이론적 배경을 살펴보았고 추정에서 편향의 축소방법으로 이용되는 가지 성향점수 방법을 정리하였다. 성향점수로 짝짓기는 통제그룹의 데이터가 상대적으로 많을 경우에 이용되고 부차분류법은 통제그룹의 모든 데이터를 이용할 수 있으며 회귀모형을 이용한 보정은 다중공변량에서도 사용할 수 있을 뿐만 아니라 각 관찰단위에 성향점수 값을 산출하여 사용할 수 있는 특징이 있다. 그리고 사회여론조사에서 항목무응답으로 인한 편향을 축소하는 데 성향점수 가중법을 적용하는 절차를 제안하고 기존의 데이터를 이용하여 실제 적용에 대한 가능성을 검토하였다.
The propensity score matching method is a statistical method used to reduce selection bias in observational studies and to show effects similar to random allocation. There are many observational studies in dentistry research, and differences in baseline covariates between the control and case groups affect the outcome. In order to reduce the bias due to confounding variables, the propensity scores are used by equating groups based on the baseline covariates. This method is effective, especially when there are many covariates or the sample size is small. In this paper, the propensity score matching method was explained in a simple way with a dental example by using R software. This simulated data were obtained from one of retrospective study. The control group and the case group were matched according to the propensity score and compared before and after treatment. The propensity score matching method could be an alternative to compensate for the disadvantage of the observation study by reducing the bias based on the covariates with the propensity score.
본 연구에서는 닭진드기에 감염된 산란계 농장을 대상으로 3point 5score 현미경 모니터링 방법을 이용하여 방제 골든타임(golden time)과 충란제거제를 결합한 닭진드기 종합방제법(Integrated Pest Management; IPM)의 효과를 조사하기 위해 수행되었다. 처리구는 닭진드기에 감염된 총 8개 산란계 농장을 바탕으로 1) 닭진드기 종합방제법을 이용한 농가 그리고 2) 일반적인 닭진드기 방제법을 이용한 농가로 2가지 처리구로 구분하였다. 또한, 농가의 닭진드기 오염도는 3point 5score 현미경 모니터링 방법을 이용하여 평가하였다. 그 결과, 산란계 농장에 대한 IPM 적용의 유무에 따른 청소 및 소독 전, 후 그리고 4주부터 20주까지의 score는 유의적인 차이를 보이지 않았다(P>0.05). 하지만, 24주에는 IPM을 적용한 농가가 IPM을 적용하지 않은 농가보다 유의적으로 낮은(P<0.05) Score를 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로, 3point 5score 현미경 모니터링 방법으로 지속적인 모니터링과 보완과 함께 충란제거제를 포함한 IPM을 이용하여 닭진드기를 제어하는 것은 궁극적으로 목표로 하는 닭진드기의 감염률을 감소시키는 데 효과적인 것으로 판단된다.
현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.
BSC(Balanced Scorecard)는 기업의 성과를 총체적으로 측정할 수 있는 도구로 이용되어 왔다. BSC를 이용해 도출된 지표는 서로 다른 단위를 가지므로 측정값을 통해 개별적 지표의 달성도를 파악할 수는 있지만, 전체적인 기업의 전략 달성도를 측정하기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 BSC의 서로 다른 지표값에 대한 정규화된 Total Score산출이 필요하다. 본 연구에서는 먼저 AHP(Analytical Hierarchy Process)를 이용하여 BSC 지표들의 가중치를 결정한 후 만족도 함수를 이용하여 서로 다른 측정단위를 가진 BSC지표 측정값을 정규화하여 Total Score를 산출하고자 한다. 산출 방법의 타당성을 검증하기 위하여 CRM의 효과성 측정에 본 방법을 적용한 사례연구를 수행하였다.
Purpose: Recently, propensity score matching method is used in a large number of research paper, nonetheless, there is no research using fitness test of before and after propensity score matching. Therefore, comparing fitness of before and after propensity score matching by logistic regression analysis using data from 'online survey of adolescent health' is the main significance of this research. Method: Data that has similar propensity in two groups is extracted by using propensity score matching then implement logistic regression analysis on before and after matching separately. Results: To test fitness of logistic regression analysis model, we use Model summary, -2Log Likelihood and Hosmer-Lomeshow methods. As a result, it is confirmed that the data after matching is more suitable for logistic regression analysis than data before matching. Conclusion: Therefore, better result which has appropriate fitness will be shown by using propensity score matching shows better result which has better fitness.
오차항의 분포가 정규분포에 따르지 않는 비선형 시계열인 ARCH모형의 예측구간을 설정하는데 붓스트랩 방법과 근사적 방법간의 포함비율에 대한 정확성을 비교한다. 이 때 모형에서 모수를 추정하는 방법으로서는 분포에 대한 가정을 필요로 하지 않는 quasi-score 추정함수를 이용한 추정 법과 로버스트 추정 함수인 M quasi-score 추정 함수를 이용한 추정법을 사용한다. 추정된 모수를 이용하여 예측구간의 정확성을 비교하고 마지막으로 소비자 물가지수 자료를 이용하여 실제 예측구간을 구하는데 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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