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Oral Health Diagnosis by Using Combination of Evidence in Dezert-Smarandache Theory

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 7 Number 4 (2018.12)바로가기
  • 페이지
    pp.185-196
  • 저자
    Muhammad Kamil Fadhillah, Syntia Listio, Yong Keum Choi, Hyun Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A345776

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원문정보

초록

영어
Based on World Health Organization (WHO) children and adults have a problem with their oral health, such as Dental cavities and periodontal disease. It is not easy to obtain the high convince level of result of the dental and periodontal diseases. Because each of them have different degrees of uncertainty and there have several discounting factors (error rates) in different of survey. To solve this problem we propose the Dezert-Smarandache Theory (DSmT) for efficient combination of uncertain, imprecise and highly conflicting sources of information. Moreover, we apply the SEFP as a context reasoning. Finally, we make the simulation by using 12 surveys and compare Propotional Conflict Redistribution 5 (PCR5) and Dempster-Shafer Theory (DST) to show the belief or probability for the low, a heavy, high and ultra-high risk situation.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Basics of Sensor Data Fusion Methods
2.1 Dempster-Shafter Theory (DST)
2.2 Combination Rules (Dempster’s and PCR5)
2.3 Classical and Generalized Pignistic Transformation: CPT and GPT
2.4 Sensor
3. Static Evidential Fusion Process (SEFP)
3.1 Evidential Operations with SENs
4. Dental Diagnosis Example
5. Conclusion
References

키워드

Oral Health Dempster-Shafer Theory Dezert-Smarandache Theory Context-Reasoning.

저자

  • Muhammad Kamil Fadhillah [ Division of Computer Science and Engineering, Sun Moon University, Korea ]
  • Syntia Listio [ Division of Computer Science and Engineering, Sun Moon University, Korea ]
  • Yong Keum Choi [ Department of Dental Hygiene, Sun Moon University, Korea ]
  • Hyun Lee [ Division of Computer Science and Engineering, Sun Moon University, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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