In this paper, we propose a quality assessment method of biometrics for estimating an authentication result in an user authentication system. The proposed quality assessment method is designed to compute a quality score called CIMR (Confidence Interval Matching Ratio) as a result by small-sample analysis like T-test. We use the C/MR-based quality assessment method for testing how to well draw a distinction between various biometrics in a multimodal biometric system. We also test a predictability for authentication results of obtained biometrics using the mean $\bar{X}$ and the variance $s^2$ in T-test-based CIMR. As a result, we achieved the maximum 88% accuracy for estimation of user authentication results.
The purpose of this study was to investigate differences in the diet with the amount and the qualitative assessment of nutrient intakes by the economic level. Data from the 1998 Korean Health and Nutrition Survey were used. Using the poverty line based on the 1998 Korean minimum cost of living, Subjects (n = 10400) were classified into high class (36.1%), middle class (40.7%) and low class (23.1%). Chi-square-test and Analysis of Variance following Duncan's multiple range test were used to test the difference in nutrient intake pattern among three groups ($\alpha$ = 0.05). The amount of nutrient intake and nutrient intake adequacy were statistically different by the economic level (p<0.01). The ratio of energy intake from carbohydrate is higher than the criteria of WHO recommendation in all economic levels. Especially people in the low class depended much on the carbohydrate for the energy intake. The ratio of energy from the protein and fat are lower in the middle and low class than that of the high class. The Intake level of calcium and vitamin B$_2$ were lower than those of the Recommended Dietary intake level, regardless of economic status. It also showed differences in major food sources of nutrients by the economic level Consequently, it seems that the nutrition policy and program should be prepared according to their economic status. Also, there should more detailed studies to find out the nutrient intake pattern, their determinant, and health consequences.
It is well understood that a paired comparison (paired t test) provides better precision than a group comparison (two-sample t test), when the pairing is effective (the variation within a pair is small). However, when the variation among the pairs is sufficiently small, the group comparison is likely to yield a better result. To get a statistical explanation of this, we examine the two methods through an analogy to one-way and two-way analysis of variance. We introduce a new measure, R statistic, which is the ratio of their confidence interval lengths, as a quantitative criterion for comparing the two methods. The distribution of the Rf statistic is described by t and F distribution functions. Through this characterization, we show that the paired comparison can be better than group comparison when the variation among the pairs is statistically significantly large.
Test-day records (n=13677) sampled from 896 ewes in 5-9 (${\mu}$=7.5) monthly test-days were used to estimate genetic and phenotypic parameters of test-day yields, lactation milk yield (TMY), length of the milking period (DAYS) and three measures of persistency of milk yield in Boutsico dairy sheep. Τhe measures of persistency were the slope of the regression line (${\beta}$), the coefficient of variation (CV) of the test-day milk yields and the maximum to average daily milk yield ratio (MA). The estimates of variance components were obtained under a linear mixed model by restricted maximum likelihood. The heritability of test-day yields ranged from 0.15 to 0.24. DAYS were found to be heritable ($h^2$=0.11). Heritability estimates of ${\beta}$, CV and MA were 0.15, 0.13, 0.10, respectively. Selection for maximum lactation yields is expected to result in prolonged milking periods, high rates of decline of yields after peak production, variable test-day yields and higher litter sizes. Selection for flatter lactation curves would reduce lactation yields, increase slightly the length of the milking period and decrease yield variation as well as litter size. The most accurate prediction of TMY was obtained with a linear regression model with the first five test-day records.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.907-910
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1995
Though SLA(Stereolithography Apparatus) is being recognized as an innovative technology, it still can not be used to fully practical applications since it lacks of dimensional accuracy compared to conventional processes. In SLA, the accuracy of cured part depends upon the set of process parmeters. In order to improve the accuracy of SLA, this paper quantitatively evaluates how largely each process parameter of SLA contributes to the part accuracy and estimates the optimal set of process parameter which minimizes the dimensional errors of the test part, "letter-H" part. For this purpose, we use ANOVA(analysis of variance) and S/N(signal-to-noise)ratio of Taguchi method.hi method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.707-711
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2007
Microarray gene expression data is believed to show the functions of living organism through the gene expression values. We have studied a method to get the informative genes from the microarray gene expression data. There are several ways for this. In recent researches to get more sophisticated and detailed results, it has used the intelligence information theory like fuzzy theory. Some methods are to add fudge factors to the significance test for more refined results. In this paper, we suggest a method to get informative genes from microarray gene expression data. We combined the difference of means between two groups and the fuzzy membership degree which reflects the variance of the gene expression data. We have called our significance test the Fuzzy Information method for Gene Expression data(FIGER). The FIGER calculates FIGER variation ratio and FIGER membership degree to show how strongly each object belongs to the each group and then it results in the significance degree of each gene. The FIGER is focused on the variation and distribution of the data set to adjust the significance level. Out simulation shows that the FIGER-test is an effective and useful significance test.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.17
no.3
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pp.327-335
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2011
Purpose: The objective of this study was to analyze the effects of medical staffing level as bed-to-medical staff ratio on patient outcomes as length of stay (LOS) among hospitals in Korea. Methods: Two hundred and fifty one hospitals participated in the study between January and March 2008. Data for the study was requested by an electronic data interchange from the Health Insurance Review Agency in 2008. In data analysis, SPSS WIN 15.0 program was utilized for descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, and multiple regression. Results: The mean score for length of stay was 13.6 days. The mean of operating bed-to-nurse ratio was 7.93:1. The predicting factors for LOS were bed-to-nurse's aide ratio, bed-to doctor's ratio, severely ill patient rate, and hospital type. These factors explained 28.9% of the variance in patient outcomes. Conclusion: This study results indicate that the relationship between medical staffing level and patient outcomes is important in the improvement of the quality of patient care. Thus, improvements in the quality of the nurse practice environment could improve patient outcomes for hospitalized patients.
In the present study, process optimization for thermal-sprayed Ni-based alloy coating has been performed using Taguchi method and analysis of variance(ANOVA). Ni-based alloy coatings were fabricated by flame spray process on steel substrate, and the hardness test and wear test were performed. Experiments were designed as per Taguchi's L9 orthogonal array and tests were conducted with different Oxygen gas flow, Acetylene gas flow, Powder feed rate and Spray distance. Multi response signal to noise ratio (MRSN) was calculated for the response variables and the optimum combination level of factors was obtained simultaneously using Taguchi's parametric design.
The viviparity of 28 rice varieties was tested at 25 days after heading(DAH), 35DAH, and 45DAH in the laboratory and field condition for 12 days. The incubation temperature was 20/l$0^{\circ}C$ (day/night), 25/15$^{\circ}$C$ and 30/20$^{\circ}$C$ in the laboratory test, and under field water conditions in the field test. The biggest varietal difference of viviparity was found in the laboratory test when examined at 45DAH with the 6-day incubation under 25/15$^{\circ}$C$ . At this conditions the mean viviparous ratio was 32.1 % with the range of 53.9 and the variance of 259.5. In the field test, the significant varietal difference in the viviparity was also found in the lodging treatment at 45 DAH for 6 days. Correlation coefficient analysis between the field and laboratory tests was highly significant from 4 days after incubation at 45 DAH and after 6-day incubation at 35 DAH, and correlation coefficient was higher as incubation days in the laboratory and submerged days under field water became longer. Considering the correlation between the field and laboratory tests, varietal difference of viviparity and convenience of testing, the laboratory test at 45 DAH for 6-day incubation under 25/15$^{\circ}$C$ was the most efficient evaluation method for the viviparity of rice cultivar.
We propose a permutation approach to the classic Behrens-Fisher problem of comparing two means in the presence of unequal variances. It is motivated by the observation that a paired test is valid whether or not the variances are equal. Rather than using a single arbitrary pairing of the data, we average over all possible pairings. We do this in both a parametric and nonparametric setting. When the sample sizes are equal, the parametric version is equivalent to referral of the unpaired t-statistic to a t-table with half the usual degrees of freedom. The derivation provides an interesting representation of the unpaired t-statistic in terms of all possible pairwise t-statistics. The nonparametric version uses the same idea of considering all different pairings of data from the two groups, but applies it to a permutation test setting. Each pairing gives rise to a permutation distribution obtained by relabeling treatment and control within pairs. The totality of different mean differences across all possible pairings and relabelings forms the null distribution upon which the p-value is based. The conservatism of this procedure diminishes as the disparity in variances increases, disappearing completely when the ratio of the smaller to larger variance approaches 0. The nonparametric procedure behaves increasingly like a paired t-test as the sample sizes increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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