International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.23-30
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2021
Sentiment Analysis has become very important field of research because posting of reviews is becoming a trend. Supervised, unsupervised and semi supervised machine learning methods done lot of work to mine this data. Feature engineering is complex and technical part of machine learning. Deep learning is a new trend, where this laborious work can be done automatically. Many researchers have done many works on Deep learning Convolutional Neural Network (CNN) and Long Shor Term Memory (LSTM) Neural Network. These requires high processing speed and memory. Here author suggested two models simple & bidirectional deep leaning, which can work on text data with normal processing speed. At end both models are compared and found bidirectional model is best, because simple model achieve 50% accuracy and bidirectional deep learning model achieve 99% accuracy on trained data while 78% accuracy on test data. But this is based on 10-epochs and 40-batch size. This accuracy can also be increased by making different attempts on epochs and batch size.
This paper presented a new measuring system to improve circular motion accuracy by using two-dimensonal probe and master ring for NC machine tools. This measuring system reduced the circular motion error conspicuously by eliminating the influence of the acceleration/deceleration range and compensating the friction force whose influences were significant while measuring the motion. Experimental results show that this system had enough accuracy to measure a circular motion for NC machine tools, compared with the circular test method and the r .theta. method.
Purpose: This dissertation is a descriptive research study analyzing the accuracy and reliability of the cardiopulmonary resuscitation (CPR) application developed in Korea. Methods: Two faculty members from the emergency medical services department and the emergency medicine department searched applications from July 1 to July 10, 2019 and selected a total of 13 applications. Twelve questions were assessed for information accuracy and three were assessed for reliability. In accordance with application types, the number and mean ± standard deviation were analyzed. The t-test was used to compare the accuracy of CPR information in accordance with information sources. Results: The results revealed the following errors: 7 cases (53.8%) identified the chest center lining from the nipple center-line as the chest pressure point; 5 cases (38.5%) did not provide information on the depth of 6 cm that should not be exceeded; and 4 cases (30.8%) did not provide advise to check respiration. When the CPR information sources were included, the information accuracy score was high; a significant difference was observed (p=.035). Conclusion: In the case of applications providing medical information regarding CPR, it is necessary to provide at least authoritarian, sources of information, and author transparency as well as continuous effort and attention.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.157-164
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2021
The aim of this study is to provide empirical evaluation of the accuracy of data-model fit using growing levels of invariance models. Overall model accuracy of factor solutions was evaluated by the examination of the order for testing three levels of measurement invariance (MIV) starting with configural invariance (model 0). Model testing was evaluated by the Chi-square difference test (∆𝛘2) between two groups, and root mean square error of approximation (RMSEA), comparative fit index (CFI), and Tucker-Lewis index (TLI) were used to evaluate the all-model fits. Factorial invariance result revealed that stability of the models was varying over increasing levels of measurement as a function of variable-to-factor ratio (VTF), subject-to-variable ratio (STV), and their interactions. There were invariant factor loadings and invariant intercepts among the groups indicating that measurement invariance was achieved. For VTF ratio (3:1, 6:1, and 9:1), the models started to show accuracy over levels of measurement when STV ratio was 6:1. Yet, the frequency of stability models over 1000 replications increased (from 69% to 89%) as STV ratio increased. The models showed more accuracy at or above 39:1 STV.
PURPOSE. The present study compared the accuracy between digital and conventional implant impressions. MATERIALS AND METHODS. The experimental models were divided into six groups depending on the implant location and the scanning span. Digital impressions were captured using the intraoral optical scanner TRIOS (3Shape, Copenhagen, Denmark). Conventional impressions were taken with the monophase impression material based on addition-cured silicones, Honigum-Mono (DMG, Hamburg, Germany). A high-precision laboratory scanner D900 (3Shape, Copenhagen, Denmark) was used to obtain digital data of resin models and stone casts. Surface tessellation language (STL) datasets from scanner were imported into the analysis software Geomagic Qualify 14 (3D Systems, Rock Hill, SC, USA), and scan body deviations were determined through two-dimensional and three-dimensional analyses. Each scan body was measured five times. The Sidak t test was used to analyze the experimental data. RESULTS. Implant position and scanning distance affected the impression accuracy. For a unilateral arch implant and the mandible models with two implants, no significant difference was observed in the accuracy between the digital and conventional implant impressions on scan bodies; however, the corresponding differences for trans-arch implants and mandible with six implants were extremely significant (P<.001). CONCLUSION. For short-span scanning, the accuracy of digital and conventional implant impressions did not differ significantly. For long-span scanning, the precision of digital impressions was significantly inferior to that of the traditional impressions.
In this study, a diamond turning machine and a laser-assisted machining module were utilized for the complex combined cutting of aspheric shapes and fine patterns on the surface of high-hardness brittle material, silicon. The analysis of material's form accuracy and corrective machining was conducted based on key factors such as laser output, rotational speed, feed rate, and cutting depth to achieve form accuracy below 1 ㎛ and surface roughness below 0.1 ㎛. The cutting condition and corrective machining methods were investigated to achieve the desired form accuracy and surface roughness. The rotational speed of the spindle and the linear feed rate of the diamond turning machine were varied in five stages for the cutting condition test. Surface roughness and form accuracy were measured using both a contact surface profilometer and a non-contact surface profilometer. The experimental results revealed a tendency of improved surface roughness with increased rotational speed of the workpiece, and the best surface roughness and form accuracy were observed at a feed rate of 5 mm/min. Furthermore, based on the cutting condition experiments, corrective machining was performed. The experimental results demonstrated an improvement in form accuracy from 0.94 ㎛ to 0.31 ㎛ and a significant reduction in the average value of the surface roughness curve from 0.234 ㎛ to 0.061 ㎛. This research serves as a foundation for future studies focusing on the machinability in relation to laser output parameters.
The indoor environment is an important source of exposure to various aeroallergens and pathogenic microorganism. It has been shown that exposure to aeroallergens enhances the risk of indoor inhabitants developing asthma. Since the skin prick test, a typical clinical method for identification of subjects positive to allergens, can rarely cause fatal or non-fatal reactions in susceptible persons, an in vitro assay such as ELISA using serum has been considered for testing positivity against various allergens. We evaluated the validity of a serum ELISA kit for screening positive subjects to major aeroallergens including Dermatophagoides farinae, Dermatophagoides pteronyssinus, cockroach, Alternaria, Cladosporium, Aspergillus, Penicillium, dog hair, cat fur, mugwort, and ragweed. The ELISA results were compared with the skin prick test results, and sensitivity, specificity, and overall accuracy were calculated to each allergen. Higher sensitivities were obtained from D. farinae, (77.8%) and D. pteronyssinus (69.2%), but sensitivities to Aspergillus, Penicillium, dog hair, cat fur, and ragweed were very low down to 0%. Specificity ranged from 88.7% (cat fur) to 100% (mugwort and ragweed). Overall the accuracy of the serum ELISA kit was relatively high, in that the lowest was 85.1% for cat fur and the highest was 98.6% for Alternaria, Cladosporium, and ragweed. Considering specificity and overall accuracy for the serum ELISA kit, it may be considered reliable. However, when the kit is used for screening purpose, positivity to aeroallergens should be carefully determined since sensitivity for the kit is low.
Conentionally, LS factor for the USLE suggested by Wischmeier has been computed manually on topographic maps based on one dimensional approach. But outcomes of the equation could be severely affected by the convergence and divergence of surface runoff at complex terrains. Thus the objective of this research are to develop a method to automatically compute LS factor based on the multiple flow algorithm, and to test the accuracy of this method by comparing outcomes of this method to previous measurements or estimations of soil erosion. The program for the automatic calculation of LS factor was developed by utilizing Fox Pro 4.5, and outcomes of the program is designed to input to IDRISI. The accuracy test of LS factor was carried out by comparing the actual measurements of soil loss at two test sites in and around of Suwon. The calculated volume of soil erosion at Buju mountain, Mokpo, was also compared to the outcome of a previous research based on the LS factor calculated by the conventional onedimensional approach. The outcomes of this research are as follows. First, the computed L based on the multiple flow algorithm for concae slopes are greater than those of convex slopes,. Second, the estimated soil loss based on this method at the test site in Mokpo is much greater than the outcomes based on the conventional one-dimensional approach. It can e concluded that the application of this automatic calculation method of LS factor can improve the accuracy of USLE and facilitate soil erosion prevention methods.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제35권2호
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pp.143-149
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2024
Objectives: This study aimed to identify the effectiveness of treatment programs for children with reading (RD) or mathematics disorders (MD). Structured treatment programs were developed to improve phonological awareness and number sense among children and adolescents with RD or MD, respectively, and the effectiveness of the learning disorder treatment programs were evaluated. Methods: We used standardized, objective diagnostic, and evaluation tools not only to recruit participants with RD, MD, or comorbid attention deficit and hyperactivity disorder, but also to assess the effectiveness of the treatments regarding both improved core neurocognitive deficits of RD or MD and academic achievement. Forty children with RD or MD received one-on-one treatments from therapists. Results: In the RD group, treatment effects were observed in all subtests. In the word and paragraph reading tests, the accuracy rates and fluency improved. The results of the phonological working memory test, word-sound correspondence test, and rapid automatic naming tests also improved. In the MD group, the accuracy rate and fluency on the arithmetic test improved. An increase in the accuracy rate in the size and distance comparison tests and a decrease in the error rate in the estimation test were also observed. However, there were no improvements in reaction time in these subtests. Conclusion: Learning disorder treatment programs that focus on improving phonological awareness or number sense in children with RD or MD improved achievement, phonological awareness, and number sense.
이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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