It has been shown that many of physiological systems have nonlinear dynamics. The evidences of these nonlinear behaviors make us analyze physiological systems in the new viewpoint. And, some of these nonlinear dynamics can be represented by chaotic behaviors, which is studied by several methods-correlation dimension, return map, power spectrum analysis, etc. This study is on the analysis of nonlinear characteristics of ECG. After data have been acquired from 20 children (10-13 years old), and 30 students (20-24 years old). We have calculated parameters HR, PR, VAT, TD, TRD, TPD from data, and estimated correlation dimension, return map, power spectrum, time series. Results show the nonlinear and chaotic characteristics of ECG.
The object of this study is to apply a chaotic signal analysis method to the EEG research, especially in the aspect of neuropsychiatry, and to get some inspection of the chaotic phenomena according to the brain sites and subjects. We have acquired 21 channel EEG data and one EOG according to the international 10-20 system and calculated the correlation dimension. The subject groups are schizophrenics, bipolar disorder, major depression and normal control. They were all awoke and eye-closed. We have found no distinctive features from our experiments except temporal regions have slightly higher correlation dimension. There is also no specific distinctions between groups. We conjecture that these results are mainly because the subjects were not well controlled. EEG dimension may change in accordance with to the age, sex, medication and the time data were selected to calculate. We have also considered some conditions for a better and more objective research of chaotic analysis to EEG research. Better conditioning and standardizing the calculation of correlation dimension is necessary for the application of the chaotic analysis to neuropsychiatry.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.6
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pp.721-733
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2022
In this paper we compare parameter estimation by Grassmann manifold optimization and sequential candidate set algorithm in a structured principal fitted component (PFC) model. The structured PFC model extends the form of the covariance matrix of a random error to relieve the limits that occur due to too simple form of the matrix. However, unlike other PFC models, structured PFC model does not have a closed form for parameter estimation in dimension reduction which signals the need of numerical computation. The numerical computation can be done through Grassmann manifold optimization and sequential candidate set algorithm. We conducted numerical studies to compare the two methods by computing the results of sequential dimension testing and trace correlation values where we can compare the performance in determining dimension and estimating the basis. We could conclude that Grassmann manifold optimization outperforms sequential candidate set algorithm in dimension determination, while sequential candidate set algorithm is better in basis estimation when conducting dimension reduction. We also applied the methods in real data which derived the same result.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.857-860
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1993
In this paper, we apply the self generating neuro fuzzy model (SGNFM) to the dimension analysis of the chaotic time series. Firstly, we formulate a nonlinear time series identification problem with nonlinear autoregressive (NARMAX) model. Secondly, we propose an identification algorithm using SGNFM. We apply this method to the estimation of embedding dimension for chaotic time series, since the embedding dimension plays an essential role for the identification and the prediction of chaotic time series. In this estimation method, identification problems with gradually increasing embedding dimension are solved, and the identified result is used for computing correlation coefficients between the predicted time series and the observed one. We apply this method to the dimension estimation of a chaotic pulsation in a finger's capillary vessels.
Purpose: It has been suggested that primary implant stability plays an essential role in successful osseointegration. Resonance frequency analysis (RFA) is widely used to measure the initial stability of implants because it provides superior reproducibility and non-invasiveness. The purpose of this study is to investigate whether the fractal dimension from the panoramic radiograph is related to the primary stability of the implant as represented by RFA. Methods: This study included 22 patients who underwent dental implant installation at the Department of Periodontology of Seoul National University Dental Hospital. Morphometric analysis and fractal analysis of the bone trabecular pattern were performed using panoramic radiographs, and the implant stability quotient (ISQ) values were measured after implant installation using RFA. The radiographs of 52 implant sites were analyzed, and the ISQ values were compared with the results from the morphometric analysis and fractal analysis. Results: The Pearson correlation showed a linear correlation between the ISQ values of RFA and the parameters of morphometric analysis but not of statistical significance. The fractal dimension had a linear correlation that was statistically significant. The correlation was more pronounced in the mandible. Conclusions: In conclusion, we suggest that the fractal dimension acquired from the panoramic radiograph may be a useful predictor of the initial stability of dental implants.
This study investigated the correlation between parents' nutrition quotient (NQ) and the nutrition quotient of Korean preschoolers (NQ-P) of picky eaters (PE) aged five years living in Dobong-gu, Seoul. The questionnaire was conducted online by parents of 187 preschoolers between May 25 and June 5, 2020. PE was defined as an average score of 3 or more on the picky eating questionnaires; non-picky eaters (NPE, n=120) and PE (n=67). The correlation between preschoolers and their parents was assessed using the NQ-P and NQ, respectively. Compared to the NPE, picky eating (p<0.001) was significantly higher, and vegetable preference (p<0.001), NQ-P (p<0.05), moderation dimension (p<0.05), frequency of vegetable intake (p<0.05) of balance dimension, and processed beverages (p<0.01) of moderation dimension were significantly lower in the PE. The correlation between the NQ and NQ-P was related to the diversity (p<0.05), moderation (p<0.05), and environment (p<0.01) of NQ in the NPE and not related to the PE. PEs should increase their frequency of vegetable intake and reduce their intake of processed beverages. To increase the NQ-P of PE, parents should eat a balanced diet. Future studies on the NQ-P of preschoolers aged 3 to 5 are needed.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.9
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pp.499-504
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2020
Service quality of any institution is a pull factor for attracting and retaining the customer. The present study examines the customer satisfaction level toward the quality of service offered by the Islamic banks in Oman. It also aims to find out which dimension influences customer satisfaction more concerning the other dimension chosen for the study. To fulfil the need of the study, a structured questionnaire is distributed amongst 100 customers of Islamic banks. The random stratified sampling technique is used for the collection of the data. The collected data is analyzed using the correlation and the multiple linear regression techniques. The result of the study indicates that timely service provided by the banking personnel has a mean score of 4.57, bank staff readiness to serve the customer has a mean score of 4.36, and the security of the banking operation has a mean score of 4.37 occupies the highest rank in their respective dimension chosen for the study. The study reveals that all three dimensions of quality of service represented by Services Reliability, Services Responsiveness and Services Security have a positive and significant correlation with customer satisfaction. The regression results also indicate that all three dimensions influence customer satisfaction of the Islamic banks.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.1083-1087
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1997
End milling is available for machining the variable shape of products and has brrn widely applied in many Manufacturing industries. The surface finish of machined parts determines quality and functionality of products. Surface roughness causes friction,noise,fracture, glossiness and seizure, so many research had been performed to precisely. In particular an experimental analysis was carried out to investigate the influence ofsurface roughness on the fractal dimension. This parameter was assumed to contain not only information of roughness but also extra meaning. Experiments which were performed under various cutting conditions to compare fractal dimension with surface roughness R /sab a/ show fractal dimension to be useful parameter for determining of roughness.
A fractal analysis on fracture surface of aluminium-particulate SiC composites was attempted. As the volume fraction of SiC in composites increases, the fractal dimension tends to increase. However, no correlation between the fractal dimension and the fracture toughness in terms of critical energy release rate was observed. Since the fractal dimension represents the roughness of fracture surface, the fracture toughness would be a function of not only fracture surface roughness but also additional parameters. Thus the applicability of fractal analysis to the estimation of fracture toughness must depend on the proper choice and interpretation of additioal paramerters. In this paper, the size of characteristic strctural unit for fracture was considered as an additional parameter. As a result, the size appeared to be a function of only volume fraction of SiC. Finally, a master curve for fracture toughness of aluminium-particulate SiC composites was proposed as a function of fractal dimension and volume fraction of SiC.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.11
no.6
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pp.530-542
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2005
In this study, GIS method has been used to get fractal characteristics. Using the projected area and surface area, 2 dimensional fractal characteristic of terrain was found out. Correlation of fractal dimension and mean slope were also checked over. Results are as below. 1) To get a fractal dimension, the method which is using the surface area is also directly proportional to complexity of the terrain as other fractal dimension. 2) Fractal dimensions using the surface area, that is proposed in this thesis are carried out as below : Uiseong : $2.02{\sim}2.15$ Yeongcheon : $2.10{\sim}2.24$. These values are in a range of fractal $2.10{\sim}2.20$ dimensions which has known. 3) Correlation of mean slope and fractal dimension is diminished about 30% in a region which is more than $25^{\circ}$ of mean slope. So, in this region using the fractal dimension method is better than using the mean slope. From this study, on formula using the projected area and surface area is still good to get a fractal dimension that has been found. But to confirm this method the region of research should be wider and be set up the correlation of mean slope, surface area and fractal dimension. It can be applicable to restoration of terrain and traffic flow analysis in the future research.
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