We define a broad class of rotation designs whose monthly sample is balanced in interview time, level of recall, and rotation group, and whose rotation scheme is time-invariant. The necessary and sufficient conditions are obtained for such designs. Using these conditions, we derive a minimum variance unbiased generalized composite estimator (MVUGCE). To examine the existence of time-in-sample bias and recall bias, we also propose unbiased estimators and their variances. Numerical examples investigate the impacts of design gap, non-sampling error sources, and two types of correlations on the variance of MVUGCE.
Purpose : This study aimed to present evidence by analyzing the characteristics and effectiveness of group art therapy interventions through an examination of domestic studies on group art therapy for older people with dementia. Methods : The database used DBpia, Riss, and Google Scholar, and the research period was from 2016 to November 2021. For the selected studies, the level of evidence was analyzed, bias evaluation was performed, and patient, intervention, comparison, and outcome were analyzed. For the evaluation of bias, the risk of bias assessment tool for non-randomized study (RoBANS) and Cochrane's risk of bias (RoB) were used. Results : As for the level of evidence of the included studies, level I consisted of five studies, and levels II and III each had one article. As a result of the bias evaluation of five studies through RoB, a "low risk of bias" was found for incomplete result data, selective result reporting, and others, except for four unclear evaluation areas. The "low risk of bias" ratio was 0~25 % in the evaluation of bias in two studies through RoBANS. For the evaluation tool, cognitive evaluation tool was used the most while mini-mental state examination-Korea was used the most frequently. For the intervention method, the most frequently used was group art therapy that employed recall in three studies, while collage, Korean painting, use of paper media, and procedural memory were used in each of the other studies. Each intervention was found to be significantly effective overall. Conclusion : This study provided clinical evidence by systematically reporting research on group art therapy for older people with dementia. In the future, it is necessary to check the effect of group art therapy on various areas other than cognition for older people with dementia. Moreover, the study should be conducted with the risk of bias sufficiently taken into consideration.
The 2-way balanced one-level rotation design has been discussed (Park et al., 2001), where the 2-way balancing is done on interview time in monthly sample and rotation group. We extend it to 3-way balanced multi-level design to obtain more information of the same sample unit for one or more previous months. The 3-way balancing is accomplished not only on interview time in monthly sample and rotation group but also on recall time as well. The 3-way balancing eliminates or reduces any bias arising from unbalanced interview time, rotation group and recall time, and all rotation groups are equally represented in the monthly sample. We present the rule and rotation algorithm which guarantee the 3-way balancing. In particular, we specify the necessary and sufficient condition for the 3-way balanced multi-level rotation design.
Underreporting of dietary intake is common and might distort analysis and interpretation of dietary surveys. This study was designed to investigate the degree of underreporting and characterastics of under-reporting group in Korean college female students. Dietary survey of 1-day 24-hour recall method was conducted on 379 college students in Seoul and Chonan areas. Physical activity and life style were aquired from questionnnaires. Underreporting was defined as energy intake(EI) lower than 0.9BMR(based metabolic rate), since EI<0.98BMR is statistically judged as bias in 1-day 24 hour recall. BMR was calculated from Schofield's equation. Proportion of underreporting was 18.7% and it's not so different from one of American or European women. Intake of nutrients except vitamin A by underreporting group was lower than other groups(p<0.001). Proportions of subjects with nutrient intake level less than 75% of Korean RDA were more than 80% in protein, Ca, Fe, vitamin A, riboflavin, niacin, zinc as well as energy. Dietary quality of underreporting group was also worse than other groups. Proportion of subjects less than 3 food groups among 5 food group was higher in underreporting group. The number of foods eaten by underreporting group were also less than those of other groups. BMI and body weight were the largest in underreporting group(p<0.05) and the trial of weight reduction was shown higher trend(p<0.01). Different in PAC and other characteristics between underreporting group and other group were not significant. Not only dietary quantity but also dietary quality were worse in the underreporting group. Furthermore underreporting in college female students seemed to be affected by body weight and concern for weight reduction.
BACKGROUND/OBJECTIVES: The doubly labeled water (DLW) method is the gold standard for estimating total energy expenditure (TEE) and is also useful for verifying the validities of dietary evaluation tools. In this study, we compared the accuracy of total energy intakes (TEI) estimated by the 24-h diet recall method with TEE obtained using the doubly labeled water method. SUBJECTS/METHODS: This study involved 71 subjects aged 20-49 yrs. Over a 14-day period, three 24-h diet recalls per subject (2 weekdays and 1 weekend day) were used to estimate energy intakes, while TEE was measured using the DLW method. The paired t-test was used to determine the significance of differences between TEI and TEE results, and the accuracy of the 24-h recall method was determined by accuracy predictions percentage, root mean square error, and bias. RESULTS: Average study subject age was 33.4 ± 8.6 yrs. The association between TEI and TEE was positive and significant (r = 0.463, P < 0.001), and the difference between TEI (2,084.3 ± 684.2 kcal/day) and TEE (2,401.7 ± 480.3 kcal/day) was also significant (P < 0.001). In all study subjects, mean TEI was 12.0% (307.5 ± 629.3 kcal/day) less than mean TEE, and 12.2% (349.4 ± 632.5 kcal/day) less in men and 11.8% (266.7 ± 632.5 kcal/day) less in women. Rates of TEI underprediction for all study subjects, men, and women, were 60.5%, 51.4%, and 66.7%, respectively. CONCLUSIONS: This study shows that 24-h diet recall underreports energy intakes. More research is needed to corroborate our findings and evaluate the accuracy of 24-h recall with respect to additional demographics.
교체표본조사에서는 모든 표본단위를 복수 개(=G)의 교체그룹으로 나누고 일정 횟수만큼 조사한 후 표본단위 의 교체를 하는 경우와 조사기 간 동안 동일한 표본단위를 조사한 후 교체그룹 자체를 교체하는 두 가지 경우가 있다. 본 연구는 후자의 경우를 일반화하는 것으로, 매 조사월에서 하나의 교체그룹이 조사되고 이 교체그룹에 속한 모든 표본단위는 최근 l개월 동안의 정보를 제공하는 l-수준 교체표본설계이다. 표본단위 교체가 오직 교체그룹의 총 개수인 G와 회상 개월 수인 l에 의해 결정되므로 이를 l/G 교체표본설계로 일반화하였으며 일반화복합추정량의 분산과 두 가지 형태의 편향(bias)하에서 MSE를 구하고 절충 GCE(compromise GCE)의 계수를 유도하였다. 또한 GCE의 분산과 MSE를 상관계수, 편향, 표본조사단위의 분산의 형태, 그리고 설계간격(design gap)의 형태에 따라 분석하였다.
사회정서적 선택이론에 의하면, 사람들이 자신의 미래가 길다고 인식하면 미래지향적인 삶의 목표를 가지나, 짧다고 인식하게 되면 삶의 목표가 현재의 정서적 만족을 추구하는 것으로 변화된다. 따라서 나이가 들어 남은 인생기간이 짧다고 인식하게 되면, 현재의 정서 상태를 긍정적으로 유지하기 위해 부정적인 자극보다 긍정적인 자극에 더 주의하고 더 잘 기억하게 되는데, 이를 긍정성 효과라 한다. 본 연구에서는 사회정서적 선택이론의 주장과 같이 긍정성 효과는 남은 인생기간이 짧다고 인식하여 나타나는 현상인지를 연구하였다. 참가자에게 시간이 확장되거나 제한되는 가상의 상황에 대한 시나리오를 제시하고 그 상황에서 어떤 일을 할 것인지, 누구와 시간을 보내고 싶은 지 등에 대해 대화를 나누도록 하여 가상의 상황에 몰입하도록 하였다. 그 후 긍정, 부정, 중립적인 정서 사진들을 제시하고 10분 후에 회상시켰다. 75명의 대학생과 65명의 노인이 연구에 참여하였다. 남은 인생기간을 조작하지 않는 통제조건에서 노인은 부정사진 보다 긍정사진을 더 많이 회상하는 긍정성 편향을 보였으며, 청년은 반대로 부정사진에 대한 편향을 보였다. 시간확장조건의 노인은 통제조건의 노인에 비해 긍정사진을 덜 회상하였고 부정사진은 더 많이 회상하였다. 이에 반해 시간제한 조건의 청년은 통제조건의 청년에 비해 부정사진을 덜 회상하였다. 이는 노인도 남은 인생기간을 길게 인식하면 긍정 회상이 감소하고 부정 회상은 증가하여 긍정성 편향을 보이지 않는다는 것을 보여준다. 반대로 청년의 경우 남은 시간이 제한적인 상황에서 부정 회상이 감소하는 긍정성 편향과 유사한 반응을 보였는데, 이러한 반응은 노인이 보이는 반응과 유사한 것이다. 이러한 결과는 긍정성 편향은 남은 시간을 제한적으로 인식할 때 나타나는 현상임을 보여준다.
Objectives: The lung injuries by exposure to the humidifier disinfectants (HDs) were reported in 2011, Korea. For the HD victims, environmental exposure level and clinical diagnosis were conducted to determine the levels of damage by HDs. Methods: The exposure assessment to the HDs from 1st to 4th questionnaire surveys were carried out for 5,245 victims. And the affecting factors of exposure levels were analyzed by characterizing exposure and demographic information. By using of exposure concentration and cumulative time, exposure levels were classified and compared by percentage of clinical diagnosis classes. The high exposure and low clinical diagnosis rating groups, and low exposure and high clinical diagnosis rating groups were analyzed to overcome the limitation of past exposure assessment such as recall bias. Results: Among the all applicants damaged by the humidifier disinfectants, survivors were 4,028 and the dead were 1,217. And male and female were 2,675, and 2,547, respectively. In case of occurrence age of lung disease, under 10 years was majority age group (1,536) and followed by thirties (917). Pregnant women and fetuses were 339 and 439, respectively. And the damages by exposure to the HDs were concentrated on these susceptible populations in groups with low exposure and high clinical diagnosis rating. On the other hand, the groups classified by high exposure and low clinical diagnosis rating were shown different characterization. Conclusions: The questionnaire survey on past exposure may be uncertain due to recall bias. However, the relationship between classified exposure levels and clinical diagnosis ratings might be shown positive correlation if the exposure assessment errors were analyzed and controlled.
화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 베어링의 결함 진단을 위한 단일 클래스 분류의 진동 이상 탐지 시스템을 제안한다. 베어링 고장으로 인해 발생하는 경제적 및 시간적 손실을 줄이기 위해 정확한 결함 진단시스템은 필수적이며 문제 해결을 위해 딥러닝 기반의 결함 진단 시스템들이 널리 연구되고 있다. 그러나 딥러닝 학습을 위한 실제 데이터 채집 환경에서 비정상 데이터 확보에 어려움이 있으며 이는 데이터 편향을 초래한다. 이에 정상 데이터만 활용하는 단일 클래스 분류 방법을 활용한다. 일반적인 방법으로는 AutoEncoder를 통한 압축과 복원 과정을 학습하여 진동 데이터의 특성을 추출한다. 추출된 특성으로 단일 클래스 분류기를 학습하여 이상 탐지를 실시한다. 하지만 이와 같은 방법은 진동 데이터의 주파수 특성을 고려하지 않아서 진동 데이터의 특성을 효율적 추출할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 진동 데이터의 주파수 특성을 고려한 AutoEncoder 모델을 제안한다. 분류 성능은 accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, f1-score 0.901이 나왔다. 주파수 특성을 고려한 네트워크 설계로 기존 방법들보다 우수한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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