• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권6호
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• pp.605-625
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• 2017

This paper presents proportional odds cure models to allow spatial correlations by including spatial frailty in the interval censored data setting. Parametric cure rate models with independent and dependent spatial frailties are proposed and compared. Our approach enables different underlying activation mechanisms that lead to the event of interest; in addition, the number of competing causes which may be responsible for the occurrence of the event of interest follows a Geometric distribution. Markov chain Monte Carlo method is used in a Bayesian framework for inferential purposes. For model comparison some Bayesian criteria were used. An influence diagnostic analysis was conducted to detect possible influential or extreme observations that may cause distortions on the results of the analysis. Finally, the proposed models are applied for the analysis of a real data set on smoking cessation. The results of the application show that the parametric cure model with frailties under the first activation scheme has better findings.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.171-176
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• 2022

A dramatic rise in the number of people dying from heart disease has prompted efforts to find a way to identify it sooner using efficient approaches. A variety of variables contribute to the condition and even hereditary factors. The current estimate approaches use an automated diagnostic system that fails to attain a high level of accuracy because it includes irrelevant dataset information. This paper presents an effective neural network with convolutional layers for classifying clinical data that is highly class-imbalanced. Traditional approaches rely on massive amounts of data rather than precise predictions. Data must be picked carefully in order to achieve an earlier prediction process. It's a setback for analysis if the data obtained is just partially complete. However, feature extraction is a major challenge in classification and prediction since increased data increases the training time of traditional machine learning classifiers. The work integrates the CNN-MDRP classifier (convolutional neural network (CNN)-based efficient multimodal disease risk prediction with TANFIS (tuned adaptive neuro-fuzzy inference system) for earlier accurate prediction. Perform data cleaning by transforming partial data to informative data from the dataset in this project. The recommended TANFIS tuning parameters are then improved using a Laplace Gaussian mutation-based grasshopper and moth flame optimization approach (LGM²G). The proposed approach yields a prediction accuracy of 98.40 percent when compared to current algorithms.

• 제3의학
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• 제2권1호
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• pp.55-84
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• 1997

Inferential structure and reality problem is a serious issue to O.M.(oriental medicine). The study will analyze this issue through a philosophical and historical comparative study of W.M.M(Western modern medicine) and O.M. First, I presuppose some basic ideas. The first is the division of the 'the philosophy of medicine' and 'the medicine itself'. Second, there is a 'visibility' that discriminate between 'the abstractive concept' and 'the concrete object' in diagnostic terminology. The third is the separation of disease, the entity and disease, the phenomenon. Finally, the distinction between the cause of disease and the nature of disease. Through these basic concepts, this study will analyze O.M's diagnostic methodology, 'Pattern identification of the S.A.S(sign and symptom)'. The results are follows: 1. O.M's views disease as a phenomenon. So, the S.A.S, which is visible, is the disease itself. Tough the analysis and inference of the S.A.S, 證(zheng) the essence is derived. 2. 證(zheng) can be considered as 'the abstractive concept' reflecting the essence of a disease. 3. 證(zheng) is not arrived through causal sequence reasoning but rather by analogical reasoning. 4. 證(zheng) is 'the non-random correlative combination of S.A.S', pattern. These patterns secure the abstractive deduction in reality. that is, The causality, the positivism, the view of disease as entity, and anatomical knowledge are the traits peculiar to W.M.M. But, these properties can not be applied universally to every medical systems. Also, these properties do not indicate the superiority or inferiority of any medical system. 5. 證(zheng) summarizes the patients condition simultaneously with the S.A.S. However, 證(zheng) doesn't necessarily indicate the knowledge about the actual internal organ. That is, Early in O.M.'s history, the diagnostic terminologies including 證(zheng) were analogical reflections of a naive knowledge of internal organs and external environmental factors. Later, the naive knowledge in 證(zheng) changed int new nature, an abstractive concept. The confusion of the concept of disease, the indiscriminate acceptance of Western anatomical knowledge, and the O.M.'s theoretical evolution et are the challenge facing modern O.M. To find solutions, this study looks at the sequence of the birth of W.M.M. and then compares it's system with the O.M. system. The confusion of the concept of disease, the indiscriminate acceptance of Western anatomical knowledge, and the O.M.'s theoretical evolution et are the challenge facing modern O.M. To find solutions, this study looks at the sequence of the birth of W.M.M. and then compares it's system with the O.M. system. It is recommended that O.M. diagnostics should pay close attention to the ambiguity of the diagnostic methodology in order to further development. At present time, the concept and the system peculiar to O.M. can not be explained by common language. but O.M.'s practitioner can not persist in this manner an: longer. Along with the internal development of O.M., the adjustment of O.M.'s diagnostic terminology needs to be adopted.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.27-43
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• 2007

본 연구의 목적은 이공계 대학생들에게 수학에 대한 동기유발과 수학학습에 도움을 주기 위하여 기반 학습 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 Mathematica와 웹 연동을 가능하게 해주는 webMathematica를 사용하여 이공계 대학생을 위한 미적분학습용 웹 콘텐츠 시스템인 MathBooster를 제작하였다. 이공계 대학생을 위한 웹 콘텐츠의 구성은 먼저 미적분의 개념을 그래프와 같은 시각화한 그림을 사용함으로써 흥미와 동기의 유발, 그리고 개념 형성을 위해 요소 지식에 관련된 내용을 수식과 텍스트로 제시하였다. 또한 단계별 풀이과정이 제시되는 예제를 제공하여 개념의 이해를 통한 응용력을 배양하도록 콘텐츠를 제공하였다. 학습자의 이해력을 확인하기 위하여 퀴즈를 제공하였으며 베이지언 네트워크를 이용하여 학습자의 퀴즈 풀이 결과에 따라 해당 콘텐츠에 대한 학습의 이해 정도를 진단하는 기능을 개발하였다. 이공계 수학용 웹 콘텐츠의 형성평가를 위하여 MathBooster에 대한 사용자의 반응, 화면구성의 적절성, 실습하기 모드의 만족도, 퀴즈, 진단결과, 피드백 만족도 등의 네 영역으로 구분하여 설문지를 작성하였다. MathBooster의 실습을 마친 이공계 학생을 대상으로 설문지를 배포하였으며 영역별로 통계 처리한 결과 MathBooster 사용에 대한 높은 만족도를 보여 주었다. 이 결과에 따라 향후 시스템을 수정보완 할 과제를 제시하였다.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제3권2호
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• pp.45-51
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• 2002

Recently the interest for the environment is increasing. So the criterion for the evaluation of the burner has changed. For efficient driving problem, if the thermal efficiency is higher and the oxygen in exhaust gas is lower, then burner is evaluated better. For environmental problem. burner must satisfy NOx limit, soot limit and CO limit. Generally the experienced operator judge of the combustion status of the burner by the color of flame. we don't still have any satisfactory solution against it. the relation of the combustion status and the color of the flame hasn't still been established. This paper is the study about the relation of the combustion status and the color of the flame. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. In this paper, it was proposed on the flame diagnosis technique of burner using image processing algorithm, the parameter extracted from the image of the flame was used as the input variables of the flame diagnostic system. at first, linear regression algorithm and multiple regression algorithm was used to obtain linear multi-nominal expression. Using the constructed inference algorithm, the amount of NOx and CO of the combustion gas was successfully inferred. the combustion control system will be realized sooner or later.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.14-24
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• 2001

복잡한 공정계통들로 구성된 원자력 발전소에서 정상적인 운전상태를 벗어나 이상사태로 진행될때 이를 조기에 진단하고 사고를 예방할 수 있는 제반 조치를 적절히 취하는 것은 플렌트 가동율을 향상시키고 사고의 심각성을 줄이기 위한 필수요건이 된다 이상사태 발생시 과도현상의 원인과 증상은 모호하고 복잡한 인과관계를 갖기 때문에 운전원의 실수를 유발할 수 있으므로 운전원을 지원할 수 있는 사고진단 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 일반화된 퍼지 추론 알고리즘의 개선된 퍼지진단방법론을 제시하고, 사고초기단계에서 주요 운전변수의 거동 변화에 따른 사고원인 및 사고유형을 정확하게 예측하고 일부 입력의 오류에도 진단의 신뢰성을 유지할 수 있는 원자력 발전소 사고유형 분류 시스템을 개발하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.117-126
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• 2005

본 논문에서는 상황인식(Context Awareness)에 필수적인 정보인 사용자의 활동을 감지하고 인식하기 위한 무선 생체신호처리 시스템과 퍼지추론에 의한 사용자의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 상황을 인식하는 방안을 제안한다. 제안된 방법에서는 지속적인 동작관찰과 사용자의 생체운동량 및 운동패턴을 측정하기 위하여 가속도 센서인 ADXL 202JE를 사용하였다. 측정된 데이터를 RF(Radio Frequency)로 상황인식 서버에 전송하여 퍼지추론 방법으로 사용자의 상황인식(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)을 하였다. 실험결과 Longitudinal Accelometer Average Value의 크기데이터 만으로는 사용자가 뛰고 걷는 행동상태 판단에 어려움이 있었으며, 임의의 블록에 대한 L.A.A의 분산은 걷고 뛰는 행동 판단에 유용하게 이용될 수 있음을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.75-81
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• 2007

본 논문은 가스절연변전소에 설치되어 있는 피뢰설비의 감시와 진단이 가능한 전문가 시스템의 선계 및 구현에 대하여 기술하였다. 제안한 전문가 시스템은 마이크로프로세서 기반의 데이터 취득 모듈과 진단 알고리즘으로 구성되며, 피뢰기 진단에 필요한 계통전압, 누설전류성분 및 온도 등을 검출하고 분석한다. 또한 서지전류의 발생시각, 극성 및 크기를 기록할 수 있는 지능형 서지 카운터를 내장하고 있다. 측정된 모든 데이터는 IEEE 802.15.4에 규정된 저속 무선망을 통해 원격지의 컴퓨터로 전송되며, 이로 인해 고전압 대전류 환경에서도 전자계 간섭을 피할 수 있다. 전문가 시스템에서 피뢰기의 진단은 지식 베이스와 추론 엔진, 그리고 그래픽 사용자 인터페이스로 구성된 JESS(Java Expert System Shell)를 이용하여 결정한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제14권1호
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• pp.166-178
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• 1997

위성의 수와 복잡도가 증가함에 따라서 다양한 고장이 생기는 경우를 예측하고 고장이 발생한 경우 이를 감지하여 신속히 감지하여 처리하는 노력의 필요성이 증가하게 된다. 현재는 위성 관제소의 전문요원들이 이러한 작업을 수행하고 있지만, 많은 부분이 일상적인 작업이므로 이러한 진단 작업을 자동화할 필요성이 있다. 즉, 일상적인 작업은 전문가시스템이 수행하고, 보다 복잡하고 고차원적인 문제는 전문요원이 해결하는 방식이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 인공지능의 사례기반 방식을 도입한 위성 고장진단 전문가시스템을 구축하기 위한 방법론과 이에 따른 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 사례기반 시스템은 과거의 사례를 기억하고 있는 사례베이스를 구축하고 고장의 증상이 발생한 경우에 이러한 사례베이스로부터 가장 근사한 경우를 인덱스하여 처리하는 기능을 가지고 있다. 이 논문은 이러한 기능을 가지는 사례기반 시스템의 구조와 활용방안에 대해서 서술하고자 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.70-77
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• 2004

산업 응용분야에서 유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 전체 계통의 정지, 막대한 손실 등을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하는 방법 중에 하나로서 본 논문은 유도전동기 구동을 위한3상 전압형 PWM 인버터에 개방-스위치 손상의 고장진단에 대하여 연구한다. 고장진단 방법으로는, 먼저 고장의 특징추출을 위하여 3상 전류를 d-q 전류로 변환한 후 평균 전류벡터를 구한다. 다음으로 여러 종류의 고장 패턴을 진단하기 위하여 한 인공지능 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 일반적인 뉴로-퍼지 시스템(adaptive neuro-fuzzy algorithm)의 전제 부에 클러스터링을 도입한 기법으로 적은 계산 양과 좋은 성능을 갖는다. 최종적으로, 여러 불확실한 요소를 가진 고장계통에 대하여 제안된 알고리즘의 유용성을 모의실험에 의해 검증하였다.