Hyo Sang Lee;Yeongkuk Kim;Doo Ho Lee;Dongwon Seo;Dong Jae Lee;Chang Hee Do;Phuong Thanh N. Dinh;Waruni Ekanayake;Kil Hwan Lee;Duhak Yoon;Seung Hwan Lee;Yang Mo Koo
Journal of Animal Science and Technology
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v.65
no.4
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pp.720-734
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2023
In Korea, Korea Proven Bulls (KPN) program has been well-developed. Breeding and evaluation of cows are also an essential factor to increase earnings and genetic gain. This study aimed to evaluate the accuracy of cow breeding value by using three methods (pedigree index [PI], pedigree-based best linear unbiased prediction [PBLUP], and genomic-BLUP [GBLUP]). The reference population (n = 16,971) was used to estimate breeding values for 481 females as a test population. The accuracy of GBLUP was 0.63, 0.66, 0.62 and 0.63 for carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back-fat thickness (BFT), and marbling score (MS), respectively. As for the PBLUP method, accuracy of prediction was 0.43 for CWT, 0.45 for EMA, 0.43 for MS, and 0.44 for BFT. Accuracy of PI method was the lowest (0.28 to 0.29 for carcass traits). The increase by approximate 20% in accuracy of GBLUP method than other methods could be because genomic information may explain Mendelian sampling error that pedigree information cannot detect. Bias can cause reducing accuracy of estimated breeding value (EBV) for selected animals. Regression coefficient between true breeding value (TBV) and GBLUP EBV, PBLUP EBV, and PI EBV were 0.78, 0.625, and 0.35, respectively for CWT. This showed that genomic EBV (GEBV) is less biased than PBLUP and PI EBV in this study. In addition, number of effective chromosome segments (Me) statistic that indicates the independent loci is one of the important factors affecting the accuracy of BLUP. The correlation between Me and the accuracy of GBLUP is related to the genetic relationship between reference and test population. The correlations between Me and accuracy were -0.74 in CWT, -0.75 in EMA, -0.73 in MS, and -0.75 in BF, which were strongly negative. These results proved that the estimation of genetic ability using genomic data is the most effective, and the smaller the Me, the higher the accuracy of EBV.
Satellite altimeters have continuously observed sea surface height (SSH) in the global ocean for the past 30 years, providing clear evidence of the rise in global mean sea level based on observational data. Accurate altimeter-observed SSH is essential to study the spatial and temporal variability of SSH in regional seas. In this study, we used measurements from the Ieodo Ocean Research Station (IORS) and validate SSHs observed by satellite altimeters (Envisat, Jason-1, Jason-2, SARAL, Jason-3, and Sentinel-3A/B). Bias and root mean square error of SSH for each satellite ranged from 1.58 to 4.69 cm and 6.33 to 9.67 cm, respectively. As the matchup distance between satellite ground tracks and the IORS increased, the error of satellite SSHs significantly amplified. In order to validate the correction of the tide and atmospheric effect of the satellite data, the tide was estimated using harmonic analysis, and inverse barometer effect was calculated using atmospheric pressure data at the IORS. To achieve accurate tidal corrections for satellite SSH data in the seas around the Korean Peninsula, it was confirmed that improving the accuracy of tide data used in satellites is necessary.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.29-42
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2023
In this paper, we propose a method to enhance the prediction accuracy of solar irradiance for three major South Korean cities: Seoul, Busan, and Incheon. Our method entails the development of five generative models-vanilla GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, and TVAE-to generate independent variables that mimic the patterns of existing training data. To mitigate the bias in model training, we derive values for the dependent variables using random forests and deep neural networks, enriching the training datasets. These datasets are integrated with existing data to form comprehensive solar irradiance prediction models. The experimentation revealed that the augmented datasets led to significantly improved model performance compared to those trained solely on the original data. Specifically, CTGAN showed outstanding results due to its sophisticated mechanism for handling the intricacies of multivariate data relationships, ensuring that the generated data are diverse and closely aligned with the real-world variability of solar irradiance. The proposed method is expected to address the issue of data scarcity by augmenting the training data with high-quality synthetic data, thereby contributing to the operation of solar power systems for sustainable development.
An experimental research investigated the components of lottery games affecting lottery-purchasing behaviors and the psychological consequences of the behaviors. In the experiment, participants were given a chance to purchase a lottery tickets during a series of computer games and their decision of purchasing the lottery ticket was measured. Also, the size and probability of the lottery games were manipulated and the perceived difficulty, satisfaction of the mid-outcome, and perceived probability of success in the computer game were measured in order to examine their impacts on participants' lottery-purchasing decisions. In addition, the behavioral tendency, satisfaction of the final outcome, and perceived self-capability in the computer game were measured at the end of the computer games in order to examine the effects of lottery-purchasing experiences on the variables. Participants who perceived the games as easier and estimated the probability of their success highly were more likely to buy the lottery tickets. However, the winning prize and odd of lottery tickets, perceived satisfaction of their own performance, and the performance itself did not influence the purchasing decisions. The common beliefs on the negative effects of lottery-purchasing experiences on human motivation and behaviors were not supported. The implications of the present research findings and limitations of the experimental research on lottery were discussed.
Chan Hwi Kim;Suyeon Cho;Hyeongtae Kim;Won Joo Lee;Jun Hong Park
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.33
no.6
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pp.255-260
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2023
As demanding the detection of explosive molecules, it is required to develop rapidly and precisely responsive sensors with ultra-high sensitivity. Since two-dimensional semiconductors have an atomically thin body nature where mobile carriers accumulate, the abrupt modulation carrier in the thin body channel can be expected. To investigate the effectiveness of WSe2 semiconductor materials as a detection material for TNT (Trinitrotoluene) explosives, WSe2 was synthesized using thermal chemical vapor deposition, and afterward, WSe2 FETs (Field Effect Transistors) were fabricated using standard photo-lithograph processes. Raman Spectrum and FT-IR (Fourier-transform infrared) spectroscopy reveal that the adsorption of TNT molecules induces the structural transition of WSe2 crystalline. The electrical properties before and after adsorption of TNT molecules on the WSe2 surface were compared; as -50 V was applied as the back gate bias, 0.02 μA was recorded in the bare state, and the drain current increased to 0.41 μA with a dropping 0.6% (w/v) TNT while maintaining the p-type behavior. Afterward, the electrical characteristics were additionally evaluated by comparing the carrier mobility, hysteresis, and on/off ratio. Consequently, the present report provides the milestone for developing ultra-sensitive sensors with rapid response and high precision.
Climate change is expected to amplify the future flooding risks in rural areas which could have devastating implications for the sustainability of the agricultural sector and food security in South Korea. In this study, spatially disaggregated and statistically bias-corrected outputs from three global circulation models (GCMs) archived in the Coupled Model Intercomparison Project Phases 5 and 6 (CMIP5 and 6) were used to project the future climate by 2100 under medium and extreme scenarios. A hydrological model was developed to simulate the flood phenomena at the Shindae experimental site located in the Chungcheongbuk Province, South Korea. Hourly rainfall, inundation depth, and discharge data collected during the two extreme events that occurred in 2021 and 2022 were used to calibrate and validate the hydrological model. Probability analysis of extreme rainfall data suggested a higher likelihood of intense and unprecedented extreme rainfall events, which would be particularly notable during 2051-2100. Consequently, the flooded area under an inundation depth of >700 mm increased by 13-36%, 54-74%, and 71-90% during 2015-2030, 2031-2050, and 2051-2100, respectively. Severe flooding probability was notably higher under extreme CMIP6 scenarios than under their CMIP5 counterparts.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.5
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pp.141-157
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2023
Start-ups are the driving force of economic development and play an important role in improving national competitiveness. The country's start-up support policies are increasing every year, but indicators that do not challenge them and do not consider future start-ups can predict employment reduction and unemployment can increase further. You can. The increase in the number of young people doing nothing is causing economic hardship and neglect of future precious human resources, which calls for a more realistic national entrepreneurship policy. Accordingly, this study sought to identify bias and environmental factors in order to reveal factors that influence the will to start a business among potential entrepreneurs in Korea. For this purpose, descriptive statistical analysis was performed using SPSS on a sample of 227 responses from the general public who are potential entrepreneurs interested in starting a business. As a result, prejudice decreased the will to start a business and increased fear of failure. On the other hand, the entrepreneur's environmental factors reduced the fear of failure and increased the will to start a business. Lastly, fear of failure was found to play a mediating role between the two independent variables and the will to start a business. The results of this study showed that prejudice was a negative factor in the will to start a business, and the environment was a positive factor. These research results suggest that in order to revitalize entrepreneurship, positive environmental factors that can provide entrepreneurs' correct recognition and support for entrepreneurship are necessary.
The purpose of this study is to conduct an exploratory investigation into Korean psychopathy by synthesizing the results of prior domestic research on the validation of psychopathy assessment tools. Domestic research on the validation of psychopathy scales has been constrained by limited research methodologies, bias toward male subjects, and the application of inappropriate factor structures. Furthermore, although discrepancies between the original scale and the Korean scale were identified regarding the factor structures through in construct validity research, discussion on the concept of Korean psychopathy has been limited. As a result, this study compared 16 domestic papers on the validation of psychopathy assessment tools along with 9 international foreign papers that addressed the factor structure of each original scale. By comparing the derived factor structures, items assigned to each factor, and omitted items from each study, the characteristics of Korean psychopathy were explored. The findings revealed that Korean psychopathy is recognizable from materialism, machiavellianism, and antisocial behavior and impulsivity. This study holds significance in synthesizing the outcomes of current domestic psychopathy validation research and offers a conceptual foundation to help understand Korean psychopathy.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.29
no.1
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pp.1-13
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2024
The southwestern part of the East Sea is known to have a high primary productivity compared to those in the northern and eastern parts, which is attributed to nutrients supplies either by Tsushima Warm Current or by coastal upwelling. However, research on the biological pump in this area is limited. We developed machine learning models to estimate net community production (NCP), a measure of biological pump, with high spatial and time scales of 4 km and 8 days, respectively. The models were fed with the input parameters of sea surface temperature, chlorophyll-a, mixed layer depths, and photosynthetically active radiation and trained with observed NCP derived from high resolution measurements of surface O2/Ar. The root mean square error between the predicted values by the best performing machine model and the observed NCP was 6 mmol O2 m-2 d-1, corresponding to 15% of the average of observed NCP. The NCP in the central part of the Ulleung Basin was highest in March at 49 mmol O2 m-2 d-1 and lowest in June and July at 18 mmol O2 m-2 d-1. These seasonal variations were similar to the vertical nitrate flux based on the 3He gas exchange rate and to the particulate organic carbon flux estimated by the 234Th disequilibrium method. To expand this method, which produces NCP estimate for spring and summer, to autumn and winter, it is necessary to devise a way to correct bias in NCP by the entrainment of subsurface waters during the seasons.
This paper proposes a new noise-biased compensation of minimum statistics(MS) method using a nonlinear function and a priori speech absence probability(SAP) for speech enhancement in non-stationary noisy environments. The minimum statistics(MS) method is well known technique for noise power estimation in non-stationary noisy environments. It tends to bias the noise estimate below that of true noise level. The proposed method is combined with an adaptive parameter based on a sigmoid function and a priori speech absence probability (SAP) for biased compensation. Specifically. we apply the adaptive parameter according to the a posteriori SNR. In addition, when the a priori SAP equals unity, the adaptive biased compensation factor separately increases ${\delta}_{max}$ each frequency bin, and vice versa. We evaluate the estimation of noise power capability in highly non-stationary and various noise environments, the improvement in the segmental signal-to-noise ratio (SNR), and the Itakura-Saito Distortion Measure (ISDM) integrated into a spectral subtraction (SS). The results shows that our proposed method is superior to the conventional MS approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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