실시간 통행시간관련자료의 집계시간간격은 보다 신뢰성있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나 대부분의 기존 VDS 및 TCS교통정보 데이터는 통계학적·공학적 차원에서의 합리적인 연구나 검증없이 경험적 간격으로 집계되고 있다. 본 연구의 목적은 링크 및 교통축(Corridor) 통행시간 산정 및 예측시의 최적 집계 시간간격을 결정할 수 있는 통계학적 모형을 개발하고 실제 도로망에서 수집되는 통행시간자료에 적용하는 것이다 첫째로, 본 연구는 링크 및 교통축 통행시간 산정 및 예측으로 인한 오차를 계량화하는 통계학적 모형을 제시하고, 제시된 모형의 의미를 교통류이론 측면과 통행시간정보 이용자측면에서 살펴보았다. 둘째로, 미국 Texas, Houston의 도시고속도로에서 AVI시스템을 통해 수집된 통행시간자료를 제시된 모형에 적용하였다. 적용결과 링크통행시간 산정을 위한 최적 집계시간간격보다 링크통행시간예측을 위한 최적 집계시간간격이 큰 것으로 나타났으며, 교통축 통행시간 산정 및 예측을 위한 최적 집계시간간격은 교통축을 구성하는 링크간의 상관관계 (Correlation)에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.
The Asian dust (Hwangsa) forecasting model, Asian Dust Aerosol Model (ADAM) has been modified by using satelliate monitoring of surface vegetation, which enables to simulate dusts occuring not only in springtime but also for all-year-round period. Coupled with the Unified Model (UM), the operational weather forecasting model at KMA, UM-ADAM2 was implemented for operational dust forecasting since 2010, with an aid of development of Meteorology-Chemistry Interface Processor (MCIP) for usage UM. The performance analysis of the ADAM2 forecast was conducted with $PM_{10}$ concentrations observed at monitoring sites in the source regions in China and the downstream regions of Korea from March to December in 2010. It was found that the UM-ADAM2 model was able to simulate quite well Hwangsa events observed in spring and wintertime over Korea. In the downstream region of Korea, the starting and ending times of dust events were well-simulated, although the surface $PM_{10}$ concentration was slightly underestimated for some dust events. The general negative bias less than $35{\mu}g\;m^{3}$ in $PM_{10}$ is found and it is likely to be due to other fine aerosol species which is not considered in ADAM2. It is found that the correlation between observed and forecasted $PM_{10}$ concentration increases as forecasting time approaches, showing stably high correlation about 0.7 within 36 hr in forecasting time. This suggests the possibility that there is potential for the UM-ADAM2 model to be used as an operational Asian dust forecast model.
Objective: Previous epidemiologic studies demonstrated that obesity might associated with the risk of bladder cancer. However, many of the actual association findings remained conflicting. To better clarify and provide a comprehensive summary of the correlation between obesity and bladder cancer risk, we conducted a meta-analysis to summarize results of studies on the issue. Stratified analyses were also performed on potential variables and characteristics. Methods: Studies were identified by searching in PubMed and Wanfang databases, covering all the papers published from their inception to March 10, 2013. Summary relative risks (SRRs) with their corresponding 95% confidence intervals (CIs) were calculated by either random-effect or fixed-effect models. Results: A total of 11 cohort studies were included in our meta-analysis, which showed that obesity was associated with an increased risk for bladder cancer in all subjects (RR=1.10, 95% CI=1.06-1.16; p=0.215 for heterogeneity; $I^2$=24.0%). Among the 9 studies that controlled for cigarette smoking, the pooled RR was 1.09 (95% CI 1.01-1.17; p=0.131 for heterogeneity; $I^2$=35.9%). No significant publication bias was detected (p = 0.244 for Egger's regression asymmetry test). Conclusions: Our results support the conclusion that obesity is associated with the increased risk of bladder cancer. Further research is needed to generate a better understanding of the correlation and to provide more convincing evidence for clinical intervention in the prevention of bladder cancer.
Background: Monitoring terrestrial vegetation cover condition is important to evaluate its current condition and to identify potential vulnerabilities. Due to simplicity and low cost, point intercept method has been widely used in evaluating grassland surface and quantifying cover conditions. Field-based digital photography method is gaining popularity for the purpose of cover estimate, as it can reduce field time and enable additional analysis in the future. However, the caveats and uncertainty among field-based vegetation cover estimation methods is not well known, especially across a wide range of cover conditions. We compared cover estimates from point intercept and digital photography methods with varying sampling intensities (25, 49, and 100 points within an image), across 61 transects in typical steppe, forest steppe, and desert steppe in central Mongolia. We classified three photosynthetic groups of cover important to grassland ecosystem functioning: photosynthetic vegetation, non-photosynthetic vegetation, and bare soil. We also acquired normalized difference vegetation index from satellite image comparison with the field-based cover. Results: Photosynthetic vegetation estimates by point intercept method were correlated with normalized difference vegetation index, with improvement when non-photosynthetic vegetation was combined. For digital photography method, photosynthetic and non-photosynthetic vegetation estimates showed no correlation with normalized difference vegetation index, but combining of both showed moderate and significant correlation, which slightly increased with greater sampling intensity. Conclusions: Results imply that varying greenness is playing an important role in classification accuracy confusion. We suggest adopting measures to reduce observer bias and better distinguishing greenness levels in combination with multispectral indices to improve estimates on dry matter.
ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 는 초음파의 도플러 효과를 이용하여 수중에서 유속의 측정 및 교란 정도를 분석한다. 따라서 수신되는 각 공간 영역에 대한 속도 정보를 추출하기 위하여 수신 펄스 신호에 대한 자기 상관 함수나 FFT(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 추정한다. 그러나 자기 상관 함수 추정은 수신되는 반사 신호가 가우시안 형태의 대칭적인 도플러 스펙트럼을 가진다는 가정이 필요하며 이러한 조건이 만족 되지 않는 경우 추정치에서의 큰 편향오차가 발생할 수 있다. 또한 유속의 변화가 빠르게 나타나는 경우 신호 획득시간이 짧아 유속을 측정하기 위한 자기 상관 함수 나 FFT 스펙트럼의 정확한 추정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 반사 신호가 대칭형 또는 비대칭형 가우시안 형태의 스펙트럼을 보이면서 상대적으로 짧은 반사 획득 신호인 경우에도 정확한 유속 추정이 가능한 AR(Autoregressive) 스펙트럼 첨두치 추정 방법을 제안하였다. 이러한 방법을 이용하면 기존 방법에 비하여 그 정확도를 개선할 수 있음을 보였다. 제안된 방법의 평가를 위하여 다양한 환경에서의 모의 신호들을 구현하였으며 그 결과들을 비교하고 분석하였다.
We have compared near-real time Kp forecast models based on neural network (NN) and support vector machine (SVM) algorithms. We consider four models as follows: (1) a NN model using ACE solar wind data; (2) a SVM model using ACE solar wind data; (3) a NN model using ACE solar wind data and preliminary kp values from US ground-based magnetometers; (4) a SVM model using the same input data as model 3. For the comparison of these models, we estimate correlation coefficients and RMS errors between the observed Kp and the predicted Kp. As a result, we found that the model 3 is better than the other models. The values of correlation coefficients and RMS error of the model 3 are 0.93 and 0.48, respectively. For the forecast evaluation of models for geomagnetic storms ($Kp{\geq}6$), we present contingency tables and estimate statistical parameters such as probability of detection yes (PODy), false alarm ratio (FAR), bias, and critical success index (CSI). From a comparison of these statistical parameters, we found that the SVM models (model 2 and model 4) are better than the NN models (model 1 and model 3). The values of PODy and CSI of the model 4 are the highest among these models (PODy: 0.57 and CSI: 0.48). From these results, we suggest that the NN models are better than the SVM models for predicting Kp and the SVM models are better than the NN models for forecasting geomagnetic storms.
Purpose: This study aimed to identify the mediating effects of depression amid the influence of fear and social distancing arising from Coronavirus disease 2019 (COVID-19) in Korean women's suicidal ideation. Methods: A descriptive correlation study was conducted. Study participants, recruited by Hankook Research from March 2 to March 5, 2021, included 300 women aged 19 to 49 living in South Korea, and 100 people were randomly allocated and enlisted for each age group out of 700,000 Hankook Research Panels recruited in advance from 17 cities and provinces nationwide. Data were collected through a self-reported questionnaire and analyzed using Pearson's correlation coefficient and Hayes' Process Macro Model 4 with 95% bias-corrected bootstrap confidence interval via SPSS statistics 27.0. Results: Suicidal ideation was significantly correlated with fear of COVID-19 (r = .16, p = .006) and depression (r = .65, p < .001). The mediation effect of depression in the relationship between the fear of COVID-19 and suicidal ideation was found to be significant (B = 0.40, boot 95% CI: 0.21~0.61). However, social distancing did not significantly affect suicidal ideation via depression (B = - 0.79, boot 95% CI: - 1.94~0.26). Conclusion: It is necessary to develop and apply interventions to prevent depression and suicidal behaviors by continuously observing and reducing the negative psychological responses caused by COVID-19.
Purpose : This study aimed to compare peripheral pulse oxygen saturation (SpO2) values, measured at different monitoring sites, and arterial oxygen saturation (SaO2) of neurocritical patients. Methods : The study included 110 patients admitted to the neurosurgical intensive care unit of a university hospital. The patients' SpO2 values were measured in their index fingers, both second toes, both earlobes, and foreheads, using the patient monitoring system. These values were compared with the standard value of SaO2 measured using a blood gas analyzer. Data were analyzed using descriptive values, Pearson's correlation coefficients, Lin's concordance correlation coefficients (CCC), and Bland-Altman plots. Result : Regardless of the measuring site, SpO2 was correlated with the paired measurements of SaO2 (r=.40~.60, p<.001, CCC range=.40~.58). No significant bias in paired measurements of SpO2 and SaO2 was observed at all sites (-0.06~0.19%, p>.05). SpO2 values at the left finger and right earlobe had the narrowest range, with a 95% limits of agreement (LOA) (left finger -3.04~2.93% and right earlobe -3.18~2.79%). SpO2 at the index finger, on the side without an arterial catheter, had a narrower range of 95% LOA than that of the opposing finger (-3.00~2.97% vs. -3.73~3.26%). Conclusion : SpO2 at the finger without an arterial catheter had the highest level of precision. This study suggests using the index finger, on the side without an arterial catheter, for pulse oximetry in neurocritical patients.
Serin Kim;Ukkyo Jeong;Hanlim Lee;Yeonjin Jung;Jae Hwan Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.1-8
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2024
Busan is the 6th largest port city in the world, where nitrogen dioxide (NO2) emissions from transportation and port industries are significant. This study aims to assess the NO2 products of the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) over Busan using ground-based instruments (i.e., surface in-situ network and Pandora). The GEMS vertical column densities of NO2 showed reasonable consistency in the spatiotemporal variations, comparable to the previous studies. The GEMS data showed a consistent seasonal trend of NO2 with the Korea Ministry of Environment network and Pandora in 2022, which is higher in winter and lower in summer. These agreements prove the capability of the GEMS data to monitor the air quality in Busan. The correlation coefficient and the mean bias error between the GEMS and Pandora NO2 over Busan in 2022 were 0.53 and 0.023 DU, respectively. The GEMS NO2 data were also positively correlated with the ground-based in-situ network with a correlation coefficient of 0.42. However, due to the significant spatiotemporal variabilities of the NO2, the GEMS footprint size can hardly resolve small-scale variabilities such as the emissions from the road and point sources. In addition, relative biases of the GEMS NO2 retrievals to the Pandora data showed seasonal variabilities, which is attributable to the air mass factor estimation of the GEMS. Further studies with more measurement locations for longer periods of data can better contribute to assessing the GEMS NO2 data. Reliable GEMS data can further help us understand the Asian air quality with the diurnal variabilities.
Riccardo Sartoris;Alberto Calandra;Kyung Jin Lee;Tobias Gauss;Valerie Vilgrain;Maxime Ronot
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1300-1309
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2021
Objective: To assess the feasibility and reproducibility of pancreatic surface lobularity (PSL) quantification derived from abdominal computed tomography (CT) in a population of patients free from pancreatic disease. Materials and Methods: This retrospective study included 265 patients free from pancreatic disease who underwent contrast-enhanced abdominal CT between 2017 and 2019. A maximum of 11 individual PSL measurements were performed by two abdominal radiologists (head [5 measurements], body, and tail [3 measurements each]) using dedicated software. The influence of age, body mass index (BMI), and sex on PSL was assessed using the Pearson correlation and repeated measurements. Inter-reader agreement was assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC) and Bland Altman (BA) plots. Results: CT images of 15 (6%) patients could not be analyzed. A total of 2750 measurements were performed in the remaining 250 patients (143 male [57%], mean age 45 years [range, 18-91]), and 2237 (81%) values were obtained in the head 951/1250 (76%), body 609/750 (81%), and tail 677/750 (90%). The mean ± standard deviation PSL was 6.53 ± 1.37. The mean PSL was significantly higher in male than in female (6.89 ± 1.30 vs. 6.06 ± 1.31, respectively, p < 0.001). PSL gradually increased with age (r = 0.32, p < 0.001) and BMI (r = 0.32, p < 0.001). Inter-reader agreement was excellent (ICC 0.82 [95% confidence interval 0.72-0.85], with a BA bias of 0.30 and 95% limits of agreement of -1.29 and 1.89). Conclusion: CT-based PSL quantification is feasible with a high success rate and inter-reader agreement in subjects free from pancreatic disease. Significant variations were observed according to sex, age, and BMI. This study provides a reference for future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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