This study suggests on optimal process when decision maker is confronted with expert's biased information under the situation that the bias is caused mainly by the difference of their interest. In order to make honest transmission of expert's probabilistic information, the concept of expert use and scoring rule to provide expert with an incentive is used in this paper. And expected regret concept is introduced to evaluate the value of expert's information. A simple example is also shown.
The concept of portfolio is rarely understood and used in R&D management field. The conventional management technique in selecting R&D projects is scoring each projects and choosing projects based on the scores which are determined during evaluation. As a collection of good stocks is not necessarily a good stock portfolio, a collection of good R&D projects is not always a good R&D project portfolio. In this paper, framework and practical technique for constructing a R&D project portfolio are introduced. This technique can be easily applied in private and plublic R&D institutes.
현재 한국에서는 거짓말탐지검사의 채점과정에서 '일관성' 기준을 사용하고 있다. 본 연구에서는 현재 한국에서 사용하고 있는 거짓말탐지검사 기법의 채점 기준 중 '일관성' 기준의 실증적 타당성을 검증하고자 하였다. 구체적으로는 한국에서 이루어지고 있는 거짓말탐지검사의 채점과정에서 '일관성'을 실제로 고려하고 있는지의 여부를 검증한 후 '일관성'을 고려하여 채점하는 경우와 그렇지 않은 경우에서 거짓말탐지검사 결과의신뢰도(Cronbach' $\alpha$)와 정확성이 어떻게 달라지는지를 파악하였다. 본 연구는 실제 현장에서 '일관성'을 고려하여 채점 한 원채점자료와 '일관성'을 고려할 수 없도록 가공하여 채점한 실험채점자료를 분석하였다. 원채점자료와 실험채점자료는 동일한 검사관들이 채점하도록 하였다. 그 결과 현재 한국에서는 거짓말탐지검사의 채점과정에서 '일관성'을 고려하고 있는 것이 확인되었다. 신뢰도는 원채점자료가 .93, 실험채점자료가 .91로 비슷한 수준이었다. 정확성은 검찰의 기소 여부와 거짓말탐지검사 점수에 의한 판정을 지표로 사용한 잠재계층분석(N=182)의 결과를 실제 거짓말 여부를 판단하는 기준으로 사용했을 때 원채점자료에서 76.9%, 실험채점자료에서 61.5%로 나타났다. 논의에서는 이러한 결과가 나타난 원인과 한국에서 사용하고 있는 '일관성' 기준이 거짓말탐지검사 채점에서 갖는 유용성에 대하여 논의하였다.
Kim, Ho Jin;Kim, Joon Bum;Kim, Seon-Ok;Yun, Sung-Cheol;Lee, Sak;Lim, Cheong;Choi, Jae Woong;Hwang, Ho Young;Kim, Kyung Hwan;Lee, Seung Hyun;Yoo, Jae Suk;Sung, Kiick;Je, Hyung Gon;Hong, Soon Chang;Kim, Yun Jung;Kim, Sung-Hyun;Chang, Byung-Chul
Journal of Chest Surgery
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제54권2호
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pp.88-98
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2021
Background: This study aimed to develop a new risk prediction model for operative mortality in a Korean cohort undergoing heart valve surgery using the Korea Heart Valve Surgery Registry (KHVSR) database. Methods: We analyzed data from 4,742 patients registered in the KHVSR who underwent heart valve surgery at 9 institutions between 2017 and 2018. A risk prediction model was developed for operative mortality, defined as death within 30 days after surgery or during the same hospitalization. A statistical model was generated with a scoring system by multiple logistic regression analyses. The performance of the model was evaluated by its discrimination and calibration abilities. Results: Operative mortality occurred in 142 patients. The final regression models identified 13 risk variables. The risk prediction model showed good discrimination, with a c-statistic of 0.805 and calibration with Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit p-value of 0.630. The risk scores ranged from -1 to 15, and were associated with an increase in predicted mortality. The predicted mortality across the risk scores ranged from 0.3% to 80.6%. Conclusion: This risk prediction model using a scoring system specific to heart valve surgery was developed from the KHVSR database. The risk prediction model showed that operative mortality could be predicted well in a Korean cohort.
The problem of qualitative reliability system is very important issue in the digitalized nuclear power plant, because the failure of its system brings about extravagant economic loss, extensive environment destruction, and fatal damage of human. Therefore this study is to develop the reliability evaluation model through the normalized scoring model by the quantitative and qualitative factors considering the advanced safety factors In the Advanced Pressurized water Reactor 1400MWe(APR 1400) under uncertainty Especially, the qualitative factors considering the information and human factors for the systematic and rational justification have been closely analyzed. The reliability evaluation model can be simply applied in real fields in order to minimize the industrial accident and human error in the digitalized nuclear power plant.
This paper considers a procedure for the economic design of a cumulative score(CUSCORE) control chart and more sensitive than X-type control chart for small shift to control the mean of a process with a exponentially distributed quality characteristic. An expected loss - cost model as a function of design variables(sample size, sampling interval, scoring limit and decision limit) is derived. Direct search techniques are used to optimize the model subject to ARL in control. Numerical examples and sensitivity analysis of the model are presented. For selected values of situation parameters a comparison study with CUSUM charts is given. CUSCORE control charts compare favourably with CUSUM charts in cost for speedy production process. The proposed control chart can be directly applied for controlling the lifetime characteristics.
This paper proposes a model to assess the maturity level of Six Sigma activities. We classify the maturity level into 5 stages: initial, forming, storming, performing and mature stage. To evaluate the maturity level, 10 categories of Six Sigma with 3 factors each are identified: management leadership, belt system, expert training, establishing execution system, compensation, organization, corporate culture, customer focus, project selection, and management of project results. Scoring 277 items in total, the value of each factor is evaluated by weighted average of those items. Maturity level is appraised by rating the sum of scores of 10 categories that are obtained by summing up the values of its 3 factors. Values of weights and criteria of rating maturity levels are determined by analyzing 90 companies and Six Sigma exper's opinion. This study also shows the actual appraisal results of some companies.
Software acquisition involves purchase of new technology as well as the product itself. Consequently, evaluation of candidate packages or development contractors requires formal models that can objectively compare the candidates' technological characteristics with respect to user requirements. This paper proposes three technological evaluation models for software acquisition : 1) a structural model dthat organizes the technological factors to be evaluated, 2) a scoring model that quantifies the candidates' technological values, and 3) an organization model that orgnizes and assigns responsibilities to technical evaluators. Three models, initially built on expert surveys and later refined through interviews with opinion leaders, are primarily intended for governmental use : the Korean government is expected to use these models as the software acquisition standards starting in 1994.
Top music 10 is a additional service product of the A mobile telephone company. Up to now, A company is just selling it by outbound TM to customers which visit any contents of Top Music 10. In this paper, we proposed a targeting method combining two score models by data mining. The proposed combining model is to find customers more likely to respond to outbound TM. The proposed targeting method is expected to improve both from 32.8% to 44.0% in the response rate and from 54.7% to 61.4% in the retention rate.
Park, Chae-eun;Lee, Dong-seok;Nam, Sung-hyun;Kwon, Soon-kak
Journal of Multimedia Information System
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제8권3호
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pp.183-190
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2021
In this paper, we implement a system for a fund recommendation based on the investment propensity and for a future fund price prediction. The investment propensity is classified by scoring user responses to series of questions. The proposed system recommends the funds with a suitable risk rating to the investment propensity of the user. The future fund prices are predicted by Prophet model which is one of the machine learning methods for time series data prediction. Prophet model predicts future fund prices by learning the parameters related to trend changes. The prediction by Prophet model is simple and fast because the temporal dependency for predicting the time-series data can be removed. We implement web pages for the fund recommendation and for the future fund price prediction.
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