Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.9-16
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2016
In this paper, we present a performance evaluation agent based on fuzzy cluster analysis and validity measures. The proposed agent is consists of three modules, fuzzy cluster analyzer, performance evaluation measures, and feature ranking algorithm for feature selection step in CAD system. Feature selection is an important step commonly used to create more accurate system to help human experts. Through this agent, we get the feature ranking on the dataset of mass and calcification lesions extracted from the public real world mammogram database DDSM. Also we design a CAD system incorporating the agent and apply five different feature combinations to the system. Experimental results proposed approach has higher classification accuracy and shows the feasibility as a diagnosis supporting tool.
The purpose of this study was to develop and to evaluate the Computerized Nursing Diagnosis/ Intervention System for Nutritional and Eliminative Problems for clinical application. Each stage was processed based on the System Development Life Cycle. At the Strategy Planning Stage, valid nursing diagnoses and interventions were chosen. At the System Analysis Stage, a nursing diagnosis and intervention flowchart was drawn up. At the System Design Stage, a system was developed based on the flowchart and named the Nursing Diagnosis/Intervention System. The Nursing Diagnosis/Intervention System consisted of the Patient's Basic Information, Patient's Nursing Process, Nursing Process, and Code Registration. Each element in flowchart was coded and made into a database. The System was used and evaluated. A total of 30 cases were collected. After the application, the nurses evaluated the System using a 5 point Likert scale. Every item was scored at three points or more and 13 out of 17 items were scored at four points or more, thus the Nursing Diagnosis/Intervention System that was developed in this study was regarded as a useful one.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.16
no.2
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pp.148-158
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1991
The Built-In-Test (BIT) system is an integrated subsystem for the determination of the health status of any primary system. The BIT consists of hardware and software installations directed at performance of the functions of fault detection, diagnosis and isolation, as well as primary system record failure information. Evaluation of the difinitions appropriate to the BIT system, including system characteristics and parameters, is important to an understanding of system functions. The object of this paper is to present general definitions of the BIT diagnosis parameters and a semiquantiative evaluation method for BIT systems. Finally, two case studies for actual problem solutions are included.
Kim, Byung-ki;Choi, Sung-sik;Wang, Jong-yong;Oh, Seung-Taek;Rho, Dae-seok
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.3
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pp.1356-1362
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2015
The location of PV systems in distribution system has been increased as one of countermeasure for global environmental issues. As the operation efficiency of PV systems is getting decreased year by year due to the aging phenomenon and maintenance problems, the optimal algorithm for state diagnosis in PV systems is required in order to improve operation performance in PV systems. The existing output prediction algorithms considering various parameters and conditions of PV modules could have complicated calculation process and then their results may have a possibility of significant prediction error. To solve these problems, this paper proposes an optimal prediction algorithm of PV system by using least square methods of linear regression analysis. And also, this paper presents a performance evaluation algorithm in PV modules based on the proposed optimal prediction algorithm of PV system. The simulation results show that the proposed algorithm is a practical tool of the state diagnosis for performance improvement in PV systems.
This study focused on the developing a system of computer adaptive diagnosis and instruction(CADI). This system is a conceptual model that connected learning with assesment by using new media such as computers, multimedia, and new technologies. In this conceptual model, adaptive diagnosis means tailored or customized diagnostic evaluation, and adaptive instruction implies tailored or customized instruction. The connection between learning and assesment suggests that they are closely related to determine following learning contents and learning methods. CADI's expected effect are 1) it can contribute to real learning of core concept, 2) it can enlarge the educational opportunities, 3) it can help students study by student himself and learn media literacy, 4) information for evaluation functions more essential roles, 5) it is possible to work cooperatively with any other school subject.
Neural networks have recently attracted considerable attention in the field of classification and other areas. The purpose of this study was to demonstrate an experiment using back-propagation neural network model applied to nursing diagnosis. The network's structure has three layers ; one input layer for representing signs and symptoms and one output layer for nursing diagnosis as well as one hidden layer. The first prototype of a nursing diagnosis system for patients with stomach cancer was developed with 254 nodes for the input layer and 20 nodes for the output layer of 20 nursing diagnoses, by utilizing learning data set collected from 118 patients with stomach cancer. It showed a hitting ratio of .93 when the model was developed with 20,000 times of learning, 6 nodes of hidden layer, 0.5 of momentum and 0.5 of learning coefficient. The system was primarily designed to be an aid in the clinical reasoning process. It was intended to simplify the use of nursing diagnoses for clinical practitioners. In order to validate the developed model, a set of test data from 20 patients with stomach cancer was applied to the diagnosis system. The data for 17 patients were concurrent with the result produced from the nursing diagnosis system which shows the hitting ratio of 85%. Future research is needed to develop a system with more nursing diagnoses and an evaluation process, and to expand the system to be applicable to other groups of patients.
This study is concerned with analysis and reliability evaluation of LV circuit in Cab Cubicle system which controls train to keep safety in High Speed Train. LV circuit is operated with diagnosis system as safety system. In this paper, we suggest a design and an implementation method to analyze LV circuit or trace fault area in LV circuit. This simulator uses 28 package modules and examines input and output by equations. So, user can trace where is fault area. The implemented system can be expected to be useful for long term test and evaluation of circuit in high speed train systems. We expect reduction to diagnosis area or repair time by this simulator.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.430-433
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2003
Air-operated valve is one of principal valves that are using to control fluid flow. A period diagnosis for safety of power plants is necessary. But there are many difficulties such as economic loss caused by intone of high cost devices and a matter hard to deal with users. In this study we developed the diagnosis system that usersofpower plants are easy to handle. The diagnosis system is composed of database module, reliability analysis module, design safety nodule and diagnosis test and evaluation module.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.7
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pp.1295-1302
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2016
In this paper, a black box, which is provided the reliability and user safety of home battery energy storage system connected with solar energy generation, is developed. In the developed scheme, a status and diagnosis data of battery management system, power conditioning system, solar energy generation and grid is measured. This status and diagnosis data is stored and displayed in the developed black box. In addition, this status and diagnosis data is stored and displayed in a monitoring system and a smart phone of user. A performance evaluation of the developed black box is carried out using emulator of home battery energy storage system connected with solar energy generation. Consequently, the developed black box is proved its superiority of the reliability and user safety.
Recently, due to the increase of power conversion devices and nonlinear loads with the development of information, communication and control technologies, the instantaneous minute interruption factors such as voltage & current harmonics, surge occurring frequency, instantaneous voltage variation, voltage unbalance, flicker etc. have greatly threatened the power quality, and the deterioration of electric power facilities and the functional error of controllers are increasing. As such an instantaneous minute interruption appears to be small and local, accurate evaluation with measurement is difficult and total analysis system is required through a wide range of power quality effect analysis such as the simultaneous measurement on various power supply phenomena and the analysis on the interrelation with system loads. Most of conventional power quality diagnosis equipments have beer developed and applied, which were able to measure the stability rate of frequency, the stability rate of voltage, the electricity-failure duration etc, However, they were insufficient to analyze the system present situation, understand the cause of the failure occurred by the problem of power quality and analyze out the phenomena. Accordingly, this study will address the development of the system for a wide range of power quality diagnosis over the present level, the system for supporting the determination such as the analysis on risk factors, failure mode and impact, the system for harmonic evaluation based on international standards(IEC 61000 Series) and the total power quality diagnosis network & system with the extension and openness as a local and national-scale broadband power quality diagnosis system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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