Purpose: This study was to investigate how dose the radiography findings are to magnetic resonance (MR) image findings in the L5-S1 instability patients. The subjects of this study were comprised of eleven males and fifteen females, who had Lumbago and agreed with this research. Methods: Radiography and MR images of Lumbar spine were acquired respectively from subjects in conditions of maximum flexion and extension. The horizontal and angular displacements in lumabosacral spine radiography were used to assess the instability of lumbar spine. MR images were also used to evaluate the intervertebral disc abnormalities and change of bone marrow. Results: The results are as follows. 1. In the case of flexion transitional displacement proposed by Dupuis et al, the specificity and negative predictive value were good accuracy ($0.7{\sim}0.8$), and the negative predictive value was in average. In the case of extension displacement, the negative predictive value was about average ($0.6{\sim}0.7$), but the sensitivity, specificity and positive predictive value were below the poor (<0.6). On the other side, the specificity was about average but other things were below in the case of angular displacement. 2. In the case of flexion transitional displacement proposed by Dupuis et al., compared with the intervertebral disc abnormalities, the negative prediction value was excellent, the sensitivity good, and the specificity about average. In the case of extension, the negative prediction value was about average, but the other things were poor. On the other side the specificity and negative predictive value had good accuracy and the sensitivity and positive prediction value were below average in the case of angular displacement. Conclusion: The above results show that the radiography finding is sufficiently helpful to find the lumbar spine instability as an economic point of view.
Cine-Hangeul is a program that can predict the running time of a movie based on the screenplay before production. This paper seeks to verify the prediction reporting function of Cine-Hangeul, which is the standard Korean screenplay format. Moreover, this paper presents a method to increase the accuracy of the Cine-Hangeul reporting function. The objective of this paper is to offer a correction method based on scientific evidence because the current Cine-Hangeul reporting function has many errors. The verification process for five scenarios and movies confirmed that the default setting value of Cine- Hangeul's screening time prediction reporting was many errors. Cine-Hangeul analyzes the amount of textual information to predict the time of the scene and the time of the dialogue and helps predict the total time of the movie. Therefore, if a certain amount of text information is not available, the accuracy is unreliable. The current Cine-Hangeul prediction report confirms that the efficiency is high when the scenario volume is about 90 to 100 pages. As a result, prediction of screening time by Cine-Hangeul, a Korean scenario standard format program, confirmed the verification that it could secure the same level of reliability as the actual screening time by correcting the reporting settings. This verification also affirms that when applying about 50 percent of the basic set of screening time reporting, it is almost identical to the screening time.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.8
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pp.1503-1512
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1992
The strength evaluation and life prediction on the corrosion part of structure is one of the most important subjects, as a viewpoint of reducing economic loss by regular inspection, maintenance, repair and replace. For this purpose, it has been difficult to obtain the available data on growth of pit depth or growth rate of each pit which depends on time. In this paper, the life prediction and strength evaluation method was suggested for the structure with irregular stress concentration part by surface corrosion. The statistical distribution pattern of corrosion depth and the degree of fatigue strength decline were confirmed according to corrosion period by artificial corrosion of SS41 steel. The life prediction and the fatigue strength evaluation of materials with consideration of the corrosion period on the extreme value statistic analysis by the data of maximum depth of corrosion and on random variable was studied.
Recommender System based on the Collaborative Filtering has a problem of trust of the prediction accuracy because of its problem of sparsity. If the sparsity of a preference value is large, it causes a problem on a process of a choice of neighbors and also lowers the prediction accuracy. In this article, a change of MAE based on the sparsity is studied, groups are classified by sparsity and then, the significant difference among MAEs of classified groups is analyzed. To improve the accuracy of prediction among groups by the problem of sparsity, We studied the improvement of an accurate prediction for recommending system through reducing sparsity by sorting sparsity items, and replacing the average preference among them that has a lot of respondents with the preference evaluation value.
Stock markets are popular investment avenues to people who plan to receive premium returns compared to other financial instruments, but they are highly volatile and risky due to the complex financial dynamics and poor understanding of the market forces involved in the price determination. A system that can forecast, predict the stock prices and automatically create a portfolio of top performing stocks is of great value to individual investors who do not have sufficient knowledge to understand the complex dynamics involved in evaluating and predicting stock prices. In this paper the authors propose a Stock prediction, Portfolio Generation and Selection model based on Machine learning algorithms, Artificial neural networks (ANNs) are used for stock price prediction, Mathematical and Statistical techniques are used for Portfolio generation and Un-Supervised Machine learning based on K-Means Clustering algorithms are used for Portfolio Evaluation and Selection which take in to account the Portfolio Return and Risk in to consideration. The model presented here is limited to predicting stock prices on a long term basis as the inputs to the model are based on fundamental attributes and intrinsic value of the stock. The results of this study are quite encouraging as the stock prediction models are able predict stock prices at least a financial quarter in advance with an accuracy of around 90 percent and the portfolio selection classifiers are giving returns in excess of average market returns.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.3
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pp.63-82
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2014
The main objective of this research is to investigate whether the RFM (recency-frequency-monetary value) information of a customer's redemption behavior of loyalty points can improve the prediction of future value of the customer. The conventional measurement of customer value has been primarily based on purchase transactions behavior although a customer's future behavior can be also influenced by other interactions between the customer and the firm such as redemption of rewards in a loyalty program. We theorize why a customer's redemption behavior can influence her future purchases and thereby the customer's total value based on operant learning theory, goal gradient hypothesis, and lock-in effect. Using a dataset from a major book store in Korea spanning three years between 2008 and 2010, we analyze both purchase transactions and redemption records of over 10,000 customers. The results show that the redemption-based RFM information does improve the prediction accuracy of the customer's future purchases. Based on this result, we also propose an improved estimate of customer lifetime value (CLV) by combining purchase transactions and loyalty points redemption data. Managerial implications will be also discussed for firms managing loyalty programs to maximize the total value customers.
Dong Ho Lee;Se Hyung Kim;Sang Min Lee;Joon Koo Han
Korean Journal of Radiology
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v.20
no.4
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pp.589-598
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2019
Objective: To evaluate whether data acquired from perfusion computed tomography (PCT) parameters can aid in the prediction of treatment outcome after palliative chemotherapy in patients with unresectable advanced gastric cancer (AGC). Materials and Methods: Twenty-one patients with unresectable AGCs, who underwent both PCT and palliative chemotherapy, were prospectively included. Treatment response was assessed according to Response Evaluation Criteria in Solid Tumors version 1.1 (i.e., patients who achieved complete or partial response were classified as responders). The relationship between tumor response and PCT parameters was evaluated using the Mann-Whitney test and receiver operating characteristic analysis. One-year survival was estimated using the Kaplan-Meier method. Results: After chemotherapy, six patients exhibited partial response and were allocated to the responder group while the remaining 15 patients were allocated to the non-responder group. Permeability surface (PS) value was shown to be significantly different between the responder and non-responder groups (51.0 mL/100 g/min vs. 23.4 mL/100 g/min, respectively; p = 0.002), whereas other PCT parameters did not demonstrate a significant difference. The area under the curve for prediction in responders was 0.911 (p = 0.004) for PS value, with a sensitivity of 100% (6/6) and specificity of 80% (12/15) at a cut-off value of 29.7 mL/100 g/min. One-year survival in nine patients with PS value > 29.7 mL/100 g/min was 66.7%, which was significantly higher than that in the 12 patients (33.3%) with PS value ≤ 29.7 mL/100 g/min (p = 0.019). Conclusion: Perfusion parameter data acquired from PCT demonstrated predictive value for treatment outcome after palliative chemotherapy, reflected by the significantly higher PS value in the responder group compared with the non-responder group.
Given that most of the link prediction algorithms for signed social networks can only complete sign prediction, a novel algorithm is proposed aiming to achieve both link prediction and sign prediction in signed networks. Based on the structural balance theory, the local link tightness and global link tightness are defined respectively by using the structural information of paths with the step size of 2 and 3 between the two nodes. Then the total similarity of the node pair can be obtained by combining them. Its absolute value measures the possibility of the two nodes to establish a link, and its sign is the sign prediction result of the predicted link. The effectiveness and correctness of the proposed algorithm are verified on six typical datasets. Comparison and analysis are also carried out with the classical prediction algorithms in signed networks such as CN-Predict, ICN-Predict, and PSNBS (prediction in signed networks based on balance and similarity) using the evaluation indexes like area under the curve (AUC), Precision, improved AUC', improved Accuracy', and so on. Results show that the proposed algorithm achieves good performance in both link prediction and sign prediction, and its accuracy is higher than other algorithms. Moreover, it can achieve a good balance between prediction accuracy and computational complexity.
The purpose of this study was to design a single frequency BIA(Bioelectrical Impedance Analyzer) which can measure body impedance when patient is sitting on the toilet and to develope a prediction equation for designed BIA. For the purpose of this study, we acquired body impedances with designed BIA from 181 subjects composed of healthy Korean by attaching electrodes to suitable positions(wrist and thigh) for toilet measurement. We computed an appropriate FFM(Fat Free Mass) for Korean using modified-Siri equation to the same subjects instead of Siri equation which nay cause accuracy problems in hydrodensitometry when it applied to Korean. We used this FFM as reference value and developed a Korean FFM prediction equation based on body impedance index, body weight and sex. Correlation coefficient between prediction value and reference value of FFM was extremely high (r = 0.977) and SEE(Standard Error of Estimation) was low 2.47kg.(p<0.05) For comparison between existing electrode-attaching method and our method for toilet measurement, we acquired body impedance with designed BIA from same subjects attaching electrodes on existing positions (wrist and ankle) and made FFM prediction equation for BIA. Correlation coeffient between predicted value and reference value was 0.978 and SEE was 2.43kg(p<0.05). It means that the developed system has not significant differences with existing method. In conclusion bioelectrical impedance analyzer and the FFM prediction equation developed in this paper are evaluated to he adequate to compute FFM of Korean.
For real-time precise positioning, IGS provides ephemeris predictions (IGS ultra-rapid, IGU) and real-time ephemeris estimates (real-time service, RTS). Due to the RTS data latency, which ranges from 5 s to 30 s, a short-term prediction process is necessary before applying the RTS corrections. In this paper, the real-time performance of the RTS correction and IGU prediction are compared. The RTS correction availability for the GPS satellites observed in Korea is computed as 99.3%. The RTS correction is applied to broadcast ephemeris to verify the accuracy of the RTS correction. The 3D orbit RMS error of the RTS correction is 0.043 m. Prediction of the RTS correction is modeled as a polynomial, and then the predicted value is compared with the IGU prediction value. The RTS orbit prediction accuracy is nearly equivalent to the IGU prediction, but RTS clock prediction performance is 0.13 m better than the IGU prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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