관측된 파형의 특성들을 해석하여 굴절파와 광각으로 도달한 반사파를 분석하면 결과물로 얻어지는 지각구조 모델의 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 균일한 격자상의 그래프 이론에 기반한 파면법은 복잡한 구조에서도 주시와 파선경로를 효과적으로 계산할 수 있으나, 기본적으로 초동만을 이용하게 되는 단점이 있다. 이번 연구에서는 초동뿐만 아니라 후기 시간대에 도달하는 반사파와 굴절파 및 변환된 P파와 5파의 주시와 파선경로를 계산하기 위하여 다층 모델상에서 표현되는 slowness network 노드에 기반한 수정 파면법을 이용하는 새로운 알고리즘을 개발하였다. 새로운 알고리즘을 통해 모호면의 형태와 변환된 P파와 S파의 위상을 획득하기 위하여 후기 시간대의 Pg파, Pn파 이후에 들어오는 강한신호의 파, 모호면에서 중첩된 PmP를 분석하였다. 제안된 알고리즘의 효용성을 검증하기 위하여 해양-대륙의 전이대와 해령 및 해산에 러한 모델링 연구를 수행하였으며, 2차원 유한차분법을 이용한 수치모형을 통해 그 효용성을 확인하였다. 초동 주시만을 해석에 사용할 경우 대륙-해양 전이대와 해령 및 해산과 같은 모델에서 획득되는 도달파들과 파선경로들의 특성이 각기 다르게 나타나 많은 해석상의 오류가 발생할 수 있는 위험성이 있기 때문에 제안된 기법을 통해 효과적인 해석을 수행할 수 있을 것이다.
1. 일반방사선사진과 칼라화한 방사선사진의 비교에서 각각 필름에서 진단을 시행할 때 ROC해석법에서는 true positive fraction (TPF), false positive fraction (FPF)를 매개변수로 하고 있으므로 우선 두가지 필름형태에 대해 각각 따로 다음과 같이 평가한다. 2. 판정기준 병변없다 A, 거의 없다 B, 모르겠다 C, 거의 있다 D, 있다 E 먼저 일반방사선사진에서 실제로 병소가 총있는 것이 50, 총없는 것이 50인데 위 판정기준 각각에 대해(equation omitted) 3. 곡선만들기 a.횡축은 FPF 종축은 TPF로 한 그래프를 plot를 한다. sensitivity 17/50 specificity 26/50 accuracy 43/100 b. 곡선만들기 프로그램을 이용하여 곡선을 만들시에는 TPF를 a에 입력하고 PFP를 b에 입력한다. 이 plot을 그릴 수 있는 프로그램은 http://www.members.tripod.co.kr/jdakim 또는 http://www.chosun.ac.kr/∼jdakim의 홈페이지내 공개자료실에서 다운 받으실 수 있습니다. (equation omitted) 이 프로그램에서 입력할 a, b의 값은 (equation omitted) 위와같이 입력하여 얻어진 일반방사선사진에서의 판독 결과 얻어진 곡선이 그래프에서 곡선이 된다. 이와 같은 커브를 컬러화한 사진 판독에서 똑같이 시행하여 ROC곡선(윗곡선)을 만든 다음 두 곡선을 비교하여 아래면적이 더 큰 쪽이 병소 판독에 우수하다고 결론짓는다.
In the past a few decades, various kinds of cells have been examined in laboratories all over the world, and their interesting results have been expressed through various methods in journal publications. For a representative example, the increment or reduction of cell numbers during a bio-related experimental process has been demonstrated using the hazard ratio in survival analysis or in the form of a graph. In addition, the condition of cells such as their normality or abnormality would be indicated by the images of the cell nuclei or membranes treated with proper fluorescent labeling. However, the above methods seem to not be quantitative but rather qualitative assessments, which might be difficult to provide people with the eidetic understanding through parameters or numerical data. With adequate suggestions on any indices enabling the explanation for cell conditions, some analyses may be underestimated due to the lack of objectiveness caused by merely linguistic evaluation for the cell conditions, not numerally scientific interpretation. Therefore, in this study, we would suggest some indices enabling quantitative analysis on the cellular conditions.
HDPE smooth and textured GMs were cut into dumbbell shape and notched where depth of the notch produced a ligament thickness of 90% to 10% of the nominal thickness of the specimen at 10% interval. Yield stress and elongation were measured of those samples and plotted on Graph. Yield stress and elongation at yield point decreases gradually as the notch depth is increased. Both installations damaged and notched GMs were used to understand stress crack behavior. Intact sample were notched in such a manner that the depth of notch produced a ligament thickness of 80% of the nominal thickness of the specimen. Installation damaged samples were not notched. Stress Crack Resistance behavior was observed using NCTL Test at $50{\pm}1^{\circ}C$ at different yield stresses immerging with pH 4 and pH 12 buffer solutions. Significant difference was observed in both cases.
Purpose: This study examined the suitability of using text network analysis (TNA) methodology for topic analysis of academic papers related to nursing. Methods: TNA background theories, software programs, and research processes have been described in this paper. Additionally, the research methodology that applied TNA to the topic analysis of the academic nursing papers was analyzed. Results: As background theories for the study, we explained information theory, word co-occurrence analysis, graph theory, network theory, and social network analysis. The TNA procedure was described as follows: 1) collection of academic articles, 2) text extraction, 3) preprocessing, 4) generation of word co-occurrence matrices, 5) social network analysis, and 6) interpretation and discussion. Conclusion: TNA using author-keywords has several advantages. It can utilize recognized terms such as MeSH headings or terms chosen by professionals, and it saves time and effort. Additionally, the study emphasizes the necessity of developing a sophisticated research design that explores nursing research trends in a multidimensional method by applying TNA methodology.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.307-313
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2024
This study explores the integration of Explainable Artificial Intelligence (XAI) and network science in healthcare, focusing on enhancing healthcare data interpretation and improving diagnostic and treatment methods. Key methodologies like Graph Neural Networks, Community Detection, Overlapping Network Models, and Time-Series Network Analysis are examined in depth for their potential in patient health management. The research highlights the transformative role of XAI in making complex AI models transparent and interpretable, essential for accurate, data-driven decision-making in healthcare. Case studies demonstrate the practical application of these methodologies in predicting diseases, understanding drug interactions, and tracking patient health over time. The study concludes with the immense promise of these advancements in healthcare, despite existing challenges, and underscores the need for ongoing research to fully realize the potential of AI in this field.
The visualization of business reports has received greater attention from information system scholars. Tables, graph and charts are often used to represent vast amount of complex numerical data and spreadsheet visuals become a de facto standard in business. This study suggests the use of individual's cognitive differences on business report visualization instead of providing "one visual fits all type of reports." It is argued that reports with data augmented by appropriate visuals will affect the efficiency and effectiveness of an individual's learning outcomes and subsequently his or her decision making processes. It is argued here that report visualization can augment the usefulness of contents and enhance many desirable features of reports as specified in those proposed models.
This work presents an IR-based system for parking assistance and obstacle detection in the automotive field that employs the Microsoft Kinect camera for fast 3D point cloud reconstruction. In contrast to previous research that attempts to explicitly identify obstacles, the proposed system aims to detect "reachable regions" of the environment, i.e., those regions where the vehicle can drive to from its current position. A user-friendly 2D traversability grid of cells is generated and used as a visual aid for parking assistance. Given a raw 3D point cloud, first each point is mapped into individual cells, then, the elevation information is used within a graph-based algorithm to label a given cell as traversable or non-traversable. Following this rationale, positive and negative obstacles, as well as unknown regions can be implicitly detected. Additionally, no flat-world assumption is required. Experimental results, obtained from the system in typical parking scenarios, are presented showing its effectiveness for scene interpretation and detection of several types of obstacle.
The purpose of this study was to examine high school second graders' understanding of the basic nature of logarithm, the major type of error they made about logarithmic function and the cause of such an error, and to seek ways to instruct it better. For that purpose, three research questions were posed: 1. Investigate how much high school students in their second year comprehend the nature of logarithm. 2. Analyze what type of error they make about logarithmic function. 3. Analyze the cause of their error according to the selected error models and how it could be taught more efficiently. The findings of this study were as below: First, the natural science students had a better understanding of the basic nature of logarithm than the academic students. What produced the widest gap between the two groups' understanding was applying the nature of logarithm to the given problems, and what caused the smallest gap was the definition of logarithm and the condition of base. Second, the academic students had a poorer understanding of the basic nature of logarithmic function graph and of applying the nature of logarithm to the given problems. Third, the natural science students didn't comprehend well the basic nature of logarithmic function graph, the nature of characteristics and mantissa. Fourth, for all the students from academic and natural science courses, the most common errors were caused by the poor understanding of theorem or nature of the [E4] model. Fifth, the academic students made more frequent errors due to the unfamiliar signs of the [El] model, the imperfect understanding of theorem or nature of the [E4] model, and the technical part of the [E6] model. Sixth, the natural science students made more frequent errors because of the improper problem interpretation of the [E2] model and the logically improper inference of the [E3] model.
본 연구는 실제 자료로 통계적 과정을 경험할 수 있는 교수 학습 자료를 개발하고 수업에 적용했을 때 나타나는 중학교 1학년생들의 통계적 사고를 단계별, 수업형태별로 비교분석하였다. 그 결과 통계적 사고와 수업 형태간의 연관성이 있으며 단계별, 수업 형태별 차이가 나타났다. 향후 통계교육을 위한 교수 학습 모델의 설계와 적용에 유용한 시사점을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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