Purpose. This study was conducted to provide basic data for decrease campus life stress investigated survey on the socio-demographic characteristic and campus life stress of the dental hygiene students. Methods. The research subjects are the total 220 and it was analyzed with structured questionnaires. The collected data was analyzed by IBM SPSS ver. 20.0, a statistical program (IBM Co., Armonk, NY, USA) for the frequency and percentage, ANOVA, Regression. The result is as following Results. The campus life stress was statistically significant differences by in case of poor family reason (${\beta}$=0.287), the fourth grader(${\beta}$=0.151), pocket money a month(${\beta}$=-0.136). Conclusions. As the results of the reasearch, it is necessary support and expansion plan with systemized cooperation between the government and school to state scholarship, living expenses and worker's scholarship for decrease the campus life stress.
This study describes an oscillometric-based blood pressure measuring algorithm by detecting turning points of oscillation signal from digitally filtered cuff signals of an automatic sphygmomanometer. The blood pressure measuring algorithm uses a characteristic ratios method from the turning points. The accurate values of the systolic/diastolic blood presures(SBP/DBP) are calculated using the peaks in the ranges of characteristic ratios. Performances of the proposed algorithm and four automatic sphygmomanometers are compared with the mercury manometer(manual type sphygmomanometer), regarding the SBP and DBP values of manual sphygmomanometer as the reference values. The performance test showed the proposed algorithm revealed the best results in errors and a statistical analysis. Therefore this algorithm can be usable in any automatic sphygmomanometers.ssure states. This may be compromising results for subject-independent sensibility evaluation using EEG signal.
The aim of the paper is to introduce the statistical definition of the specified compressive strength of the concrete to be used for safety evaluation of the existing structure in domestic practice and to present the practical method to obtain the specified strength by utilizing the non-destructive test data as well as the limited number of core test data. The statistical definition of the specified compressive strength of concrete in the design codes is reviewed and the consistent formulations to statistically estimate the specified strength for assessment are described. In order to prevent estimating an unrealistically small value of the specified strength due to limited number of data, it is proposed that the information from the non-destructive test data is combined to that of the minimum core test data. The the sample mean, standard deviation and total number of concrete test are obtained from combined test data. The proposed procedures are applied to an example test data composed of the artificial numerical values and the actual evaluation data collected from the bridge assessment reports. The calculation results show that the proposed statistical estimation procedures yield reasonable values of the specified strength for assessment by applying the non-destructive test data in addition to the limited number of core test data.
Survival analysis mainly deals with the time to event, including death, onset of disease, and bankruptcy. The common characteristic of survival analysis is that it contains "censored" data, in which the time to event cannot be completely observed, but instead represents the lower bound of the time to event. Only the occurrence of either time to event or censoring time is observed. Many traditional statistical methods have been effectively used for analyzing survival data with censored observations. However, with the development of high-throughput technologies for producing "omics" data, more advanced statistical methods, such as regularization, should be required to construct the predictive survival model with high-dimensional genomic data. Furthermore, machine learning approaches have been adapted for survival analysis, to fit nonlinear and complex interaction effects between predictors, and achieve more accurate prediction of individual survival probability. Presently, since most clinicians and medical researchers can easily assess statistical programs for analyzing survival data, a review article is helpful for understanding statistical methods used in survival analysis. We review traditional survival methods and regularization methods, with various penalty functions, for the analysis of high-dimensional genomics, and describe machine learning techniques that have been adapted to survival analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권6호
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pp.497-515
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2016
Modern processes often monitor more than one quality characteristic that are referred to as multivariate statistical process control (MSPC) procedures. The MSPC is the most rapidly developing sector of statistical process control and increases interest in the simultaneous inspection of several related quality characteristics. Most multivariate detection procedures based on a multi-normality assumptions are independent, but there are many processes that assume non-normality and correlation. Many multivariate control charts have a lack of related joint distribution. Copulas are tool to construct multivariate modelling and formalizing the dependence structure between random variables and applied in several fields. From copula literature review, there are a few copula to apply in MSPC that have multivariate control charts, and represent a successful tool to identify an out-of-control process. This paper presents various types of copulas modelling for the multivariate control chart. The performance measures of the control chart are the average run length (ARL) and the average number of observations to signal (ANOS). Furthermore, a Monte Carlo simulation is shown when the observations were from an exponential distribution.
Power transformers are the most important facilities in the substation of electrical power, yet they do not have the efficient operating life characteristics which are the important elements of repairing and maintenance in regional conditions. This paper describes the statistical analysis of operating conditions and troubles on transformers for the operating life assessment using Statistical Analysis System programs, Hazard method and Weibull distributions. We analyze transformers in several methods, and compares correlation relationship of operating life and troubles. Therefore, this study will be the useful basic operating life prediction technique of power transformers in the future.
본 논문에서는 파노라믹 적외선 영상에서의 영상 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 파노라믹 적외선 영상을 작은 부영상으로 나누고, 각 부영상의 통계적 특성을 이용하여 각 부영상에 대하여 대조 확장을 행한다. 그러나 이때 통계적 특성이 다른 인접하는 부영상의 경계 영역에서는 블럭화 현상이 나타난다. 이러한 블럭화 현상을 제거하기 위하여 제안한 기법에서는 수평적으로 인접하는 부영상의 통계적 특성을 이용하여 부영상의 경계영역에 대하여 대조 확장을 행한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 효율적으로 시각적인 화질을 개선하였음을 확인하였다.
The study on reducing vehicle noise and vibration has gained much attention to ensure the comfortability as well as the safety. These days. in this paper, we applied Statistical Energy Analysis(SEA) to characterize the tire assembly, which is useful analytical tool for mid- and high-frequency range. First, the SEA tire model was developed by dividing the tire and the wheel into several subsystems. The material properties were estimated experimentally. Finally. the SEA model was validated by comparing the estimated and the measured. In addition, we investigated the energy level and the energy transfering paths through the tire assembly in different frequency region.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.399-422
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2003
In actual manufacturing industries, process capability analysis often entails characterizing or assessing processes or products based on more than one engineering specification or quality characteristic. Since these characteristics are related, it is a risky undertaking to represent variation of even a univariate characteristic by a single index. Therefore, the desirability of using vector-valued process capability index(PCI) arises quite naturally. In this paper, some vector-valued ${PCI}_p$${C}_p$=(${C}_{px}$, ${C}_{py}$),${C}_{pk}$=(${C}_{pkx}$, ${C}_{pky}$) and ${C}_{pm}$=(${C}_{pmx}$, ${C}_{pmy}$) considering univariate PCIs ${C}_p$,${C}_{pk}$ and ${C}_{pm}$ are studied. First, we propose some asymptotic confidence regions of our vector-valued PCIs with bootstrap. And we examine the performance of asymptotic confidence regions of our vector-valued PCIs ${C}_p$ and ${C}_{pk}$ under the assumption of bivariate normal distribution BN($\mu_{x}$, $\mu_{y}$, $\sigma_{x}^{2}$, $\sigma_{y}^{2}$, $\rho$) and bivariate chi-square distribution Bivariate $x^2$(5,5,$\rho$).
Kim, Bong-Seok;Kwon, Kee-Koo;Kwon, Seong-Geun;Park, Kyung-Nam
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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pp.1019-1022
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2002
The current paper proposes a wavelet-based digital watermarking algorithm using statistical characteristic of image and human visual system (HVS). The original image is decomposed into 4-level using a discrete wavelet transform (DWT), then the watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of the image. In general, the baseband of a wavelet-decomposed image includes most of the energy of the original image, thereby having a crucial effect on the image quality. As such, to retain invisibility, the proposed algorithm does not utilize the baseband. Plus, the wavelet coefficients on the lowest level are also excluded in the watermark-embedding step, because these coefficients call be easily eliminated and modified by lossy compression and common signal processing. As such, the PSCs are selected from all subbands, except for the baseband and subbands on the lowest level. Finally, using the selected PSCs, the watermark is then embedded based on spatial masking of the wavelet coefficients so as to provide invisibility and robustness. Computer simulation results confirmed that the proposed watermarking algorithm was more invisible and robust than conventional algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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