In the cold rolling mill, coil breakage that generated in rolling process makes the various types of troubles such as the degradation of productivity and the damage of equipment. Recent researches were done by the mechanical analysis such as the analysis of roll chattering or strip inclining and the prevention of breakage that detects the crack of coil. But they could cover some kind of breakages. The prediction of Coil breakage was very complicated and occurred rarely. We propose to build effective prediction modes for coil breakage in rolling process, based on data mining model. We proposed three prediction models for coil breakage: (1) decision tree based model, (2) regression based model and (3) neural network based model. To reduce model parameters, we selected important variables related to the occurrence of coil breakage from the attributes of coil setup by using the methods such as decision tree, variable selection and the choice of domain experts. We developed these prediction models and chose the best model among them using SEMMA process that proposed in SAS E-miner environment. We estimated model accuracy by scoring the prediction model with the posterior probability. We also have developed a software tool to analyze the data and generate the proposed prediction models either automatically and in a user-driven manner. It also has an effective visualization feature that is based on PCA (Principle Component Analysis).
Objectives : Auklandia Lappa (ALE) is one of the herbs used frequently to treat abdominal pain and diarrhea and reported anti-inflammatory activity by suppressing proinflammatory cytokines. This study was designed to investigate whether ALE could show protective activities on experimental colitis induced by dextran sulfate sodium (DSS) models. Methods : Colitis was induced by DSS in Balb/c mice. ALE 10, 30, 100 and 300 mg/kg were orally administered twice a day for 7 days in DSS model. Mice weight was measured daily. Scoring of clinical findings was measured every other day. Colon length, edema, fecal blood and histological damages were assessed at day 7 in DSS model. In histological analysis, we checked cryptal glands, surface epithelium, submucosa, transmural, stroma and scored degree of inflammatory cell damage by modified histological scoring. We also calculated cytokines concentrations including IFN-${\gamma}$, TNF-${\alpha}$, IL-6, IL-$1{\beta}$, IL-17, IL-23, IL-10 and TGF-${\beta}1$ by Biometric Multiplex Cytokine Profiling method. Results : ALE showed the protective effects on DSS-induced experimental colitis. ALE inhibited shortening of colon length and histological damages of colon does-dependently, but it did not inhibit weight loss. ALE also inhibited IFN-${\gamma}$ and IL-6 expression, and upregulated cytokines (IL-10, TGF-${\beta}1$) related to regulatory T cell differentiation and proliferation. Conclusions : The current results demonstrate the clinical utility of ALE in traditional medicine and indicate the possibility of potent drug development of inflammatory bowel diseases from natural products. Further investigations for exact mechanisms will be needed.
Various cyber attacks against our society and the government are continuing, and cases and damages are reported from time to time. And the area of cyber attack is not limited to cyberspace, but it is expanding into physical domain and affecting it. In the military arena, we have established and implemented the principle of responding proportionally to enemy physical attacks. This proportionality principle is also required in the version where the region is expanding. In order to apply it, it is necessary to have a quantitative and qualitative countermeasure against cyber attack. However, due to the nature of cyber attacks, it is not easy to assess the damage accurately and it is difficult to respond to the proportionality principle and the proportional nature. In this study, we calculated the damage scale by quantitatively and qualitatively evaluating the cyber attack damage using the Gorden-Lobe model and the security scoring technique based on the scenario. It is expected that the calculated results will be provided as appropriate level and criterion to counteract cyber attack.
Kim, Se-Won;Park, Gil-Un;Cho, Changbum;Lee, Young-Gon;Yim, Deok-Bin
Atmosphere
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v.21
no.3
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pp.319-336
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2011
The objective of this study was to assess the meteorological capability of Korea by comparing with that of the U.S. and Japan as of 2010. The research was conducted based on various indices and surveys, and quantified the results using the Gordon's scoring model. The index assessment used 11 items derived from 9 segments - surface observation, advanced observation and observations quality in the observation field; data assimilation, numerical model and infrastructure in the data processing field; forecast accuracy in the forecast field; climate prediction and climate change in the climate field - in this research, we classified the meteorological technology into four fields. In the survey assessment, another 10 items in addition to the above 11 ones (total 21 items) were used. In the field of climate, Korea was found to lag far behind the U.S. (96.5p) and Japan (90.5p) with 77.6 points out of 100, which is 18.9 and 12.9 points lower than them respectively. On the other hand, Korea showed the narrowest gap with Japan (95.3p) and the U.S. (94.2) in the forecasting field, recording 90.3 points. Particularly, in surface observation, infrastructure and forecast accuracy segment, Korea was on a par with the U.S. and Japan, boasting 100.5 percent compared to their counterparts. However, in advanced observation, data quality and climate change segment, Korea was only at the level of 81.5 percent compared to that of the U.S. and Japan. All in all, the technological prowess of Korea, scoring 84.6 points, stood at 89.7 percent of that of the U.S. (94.3p) and 91.9 percent of Japan (92.1p).
Choi, Myung Hyun;Park, Chung Soo;Kim, Dong Soo;Kim, Ki Hwan
Pediatric Infection and Vaccine
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v.21
no.1
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pp.29-36
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2014
Purpose: The objective of this study was to find the predictors and generate a prediction scoring model of nonresponse to intravenous immunoglobulin in patients with Kawasaki disease. Methods: We examined 573 children diagnosed with KD at the Severance Children's Hospital between January 2009 and december 2012. We retrospectively reviewed their medical records. These patients were divided into 2 groups; the experimental group (N=433) and the validation group (N=140). Each group were divided into 2 groups the intravenous immunoglobulin nonresponders and the responders. Multivariate logistic regression analysis identified predictive factors of intravenous immunoglobulin nonresponders which make predictive scoring model. We practice internal validation and external validation. Results: Multivariate logistic regression analysis identified male, cervical lymphadenopathy, changes of the extremities, platelet, total bilirubin, alkaline phophatase, lactate dehydrogenase, C-reactive protein as significant predictors for nonresponse to intravenous immunoglobulin. We generated prediction score assigning 1 point for (1) male, (2) cervical lymphadenopathy, (3) changes of the extremities, (4) platelet (${\leq}368,000/mm^3$), (5) total bilirubin (${\geq}0.4mg/dL$), (6) alkaline phophatase (${\geq}227IU/L$), (7) lactate dehydrogenase (${\geq}268IU/L$), (8) C-reactive protein (>77.1 mg/dL). Using a cut-off point of 4 and more with this prediction score, we could identify the intravenous immunoglobulin nonresponder group. Sensitivity and specificity were 52.5% and 82.4% in experimental group and 37.8% and 81.8% in validation group, respectively. Conclusion: Our predictive scoring models had high specificity and low sensitivity in Korean patients. Therefore it is useful in predicting nonresponse to intravenous immunoglobulin with Kawasaki disease.
Currently, there are little evaluated model for each industry and systematic analysis for each item about current business web sites. And the approach way to improve it all depends on individual. This research is about two different points of view on I-Evaluation development as an approach method to provide analysis, evaluation, and guideline on business web sites. The one is about developing a working step and a site evaluation model that are necessary to improve the quality of site. The other is about a framework development to apply a feedback on site most rapidly and site optimization. The former is from the methodological point of view for I-Evaluation, and the latter is from the point of view for I-Evaluation Framework. In terms of methodology, developing site evaluation model and defining a working step belong to it. Site evaluation model means customizing each customers web site, using each evaluated scoring model which can be a standard for each industry to analyze a similar business web site. Defining a working step means defining input and output parameters for composed elements, working processes, and results analysis on an evaluated model. And also it includes building a working environments to automatic steps mentioned the above by clarifying them.
Clusters of parental and peer variables associated with adolescent risk behaviors are explored using the mixture model. Questionnaires were completed by 917 high school freshmen in the Daegu Kyungpook area and included measures of risk behaviors, parental attachment, autonomy, parental monitoring, and peers' risk behaviors and desirable behaviors. As a result of the mixture model, five clusters were produced. Two of the subgroups were consistent with the literature of showing linear relationships among adolescent risk behaviors and above variables; a group of higher parental attachment and autonomy as well as parental monitoring, lower friends' risk behaviors, and lower adolescent risk behaviors, and a group of lower parental attachment and autonomy as well as parental monitoring, higher friends' risk behaviors, and higher adolescent risk behaviors. Two other subgroups were similar in parental attachment and autonomy, but differed in parental monitoring, friends' risk behaviors, and adolescent risk behaviors. The last subgroup was characterized by scoring the lowest parental attachment and autonomy, parental monitoring, friends' risk behaviors, and lower adolescent risk behaviors compared to other subgroups. The utility of the mixture model in research on adolescent risk behaviors is discussed in the conclusion.
Choong-Wan Koo;Sang H. Park;Joon-oh Seo;TaeHoon Hong;ChangTaek Hyun
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.676-684
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2009
Decision making at the early stages of a construction project has a significant impact on the project, and various scenarios created based on the owner's requirements should be considered for the decision making. At the early stages of a construction project, the information regarding the project is usually limited and uncertain. As such, it is difficult to plan and manage the project (especially cost planning). Thus, in this study, a cost model that could be varied according to the owner's requirements was developed. The cost model that was developed in this study is based on the case-based reasoning (CBR) methodology. The model suggests cost estimation with the most similar historical case as a basis for the estimation. In this study, the optimization process was also conducted, using genetic algorithms that reflect the changes in the number of project characteristics and in the database in the model according to the owner's decision making. Two optimization parameters were established: (1) the minimum criteria for scoring attribute similarity (MCAS); and (2) the range of attribute weights (RAW). The cost model proposed in this study can help building owners and managers estimate the project budget at the business planning stage.
Quality of Service(QoS) in the telecommunications can be evaluated by analyzing the opinion data which result from the surveyed opinions of respondents and quantify subjective satisfaction on the QoS from the customers' viewpoints. For analyzing the opinion data, MOS(mean opinion score) method and Cumulative Probability Curve method are often used. The methods are based on the scoring method, and therefore, have the intrinsic deficiency due to the assignment of arbitrary scores. In this paper, we propose an analysis method of the opinion data using logit models which can be used to analyze the ordinal categorical data without assigning arbitrary scores to customers' opinion, and develop an analysis procedure considering the usage of procedures provided by SAS(Statistical Analysis System) statistical package. By the proposed method, we can estimate the relationship between customer satisfaction and network performance parameters, and provide guidelines for network planning. In addition, the proposed method is compared with Cumulative Probability Curve method with respect to prediction errors.
We develop a stochastic model to predict the score of a soccer match. We describe the scoring process of the soccer match as a markovian arrival process (MAP). To do this, we define a two-state underlying Markov chain, in which the two states represent the offense and defense states of the two teams to play. Then, we derive the probability vector generating function of the final scores. Numerically inverting this generating function, we obtain the desired probability distribution of the scores. Sample numerical examples are given at the end to demonstrate how to utilize this result to predict the final score of the match.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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