Park, In-Soo;Jung, Won-Mo;Lee, Ye-Seul;Hahm, Dae-Hyun;Park, Hi-Joon;Chae, Younbyoung
Korean Journal of Acupuncture
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v.32
no.2
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pp.66-74
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2015
Background : Saam acupuncture were composed by applying the elemental concepts from the Five Phase theory - the relationships between the cycles such as Saeng(Sheng, 'nourishing' or 'creating') and Geuk(Ke, 'suppressing' or 'controlling') - onto the Five Phase points and 12 channels to compensate for the imbalance in each of the 12 main energy traits. Objective : The present study is aimed to find out the characteristics of Five Phase points pattern in Saam acupuncture. Methods : We analysed the characteristics of five elements of the Five Phase points in Korean medical texts such as Saamdoinchimguyogyeol, Dongeuibogam and Chimgugyeongheombang in mid Chosun Dynasty. Using non-negative factorization(NNMF) methods, we extracted the feature matrix of five elements of Five Phase points in each classic medical text. Results : In Saam acupuncture, two characteristics were most prominent: (1) "Self" component of Five elements, (2) "Mother" and "Grandmother" component of Five elements. Conclusions : Saam acupuncture used the combination of Five-Shu acupoint based on ZangFu pattern identification. Our findings suggest that grasping the characteristics of Five Phase points combinations can improve the understanding the selection of the relevant acupoints based on the ZangFu pattern identifications.
This study aimed to reveal the perceptions and trends of digital fashion technology through an informational approach. A big data analysis was conducted after collecting the text shown in a web environment from April 2019 to April 2021. Key words were derived through text mining analysis and network analysis, and the structure of perception of digital fashion technology was identified. Using textoms, we collected 8144 texts after data refinement, conducted a frequency of emergence and central component analysis, and visualized the results with word cloud and N-gram. The frequency of appearance also generated matrices with the top 70 words, and a structural equivalent analysis was performed. The results were presented with network visualizations and dendrograms. Fashion, digital, and technology were the most frequently mentioned topics, and the frequencies of platform, digital transformation, and start-ups were also high. Through clustering, four clusters of marketing were formed using fashion, digital technology, startups, and augmented reality/virtual reality technology. Future research on startups and smart factories with technologies based on stable platforms is needed. The results of this study contribute to increasing the fashion industry's knowledge on digital fashion technology and can be used as a foundational study for the development of research on related topics.
The effects of accidental eccentricity on the seismic response of four-storey steel buildings laterally stabilized by buckling restrained braced frames are studied. The structures have a square, symmetrical footprint, without inherent eccentricity between the center of lateral resistance (CR) and the center of mass (CM). The position of the bracing bents in the buildings was varied to obtain three different levels of torsional sensitivity: low, intermediate and high. The structures were designed in accordance with the seismic design provisions of the 2010 National Building Code of Canada (NBCC). Three different analysis methods were used to account for accidental eccentricity in design: (1) Equivalent Static Procedure with static in-plane torsional moments assuming a mass eccentricity of 10% of the building dimension (ESP); (2) Response Spectrum Analysis with static torsional moments based on 10% of the building dimension (RSA-10); and (3) Response Spectrum Analysis with the CM being displaced by 5% of the building dimension (RSA-5). Time history analyses were performed under a set of eleven two-component historical records. The analyses showed that the ESP and RSA-10 methods can give appropriate results for all three levels of torsional sensitivity. When using the RSA-5 method, adequate performance was also achieved for the low and intermediate torsional sensitivity cases, but the method led to excessive displacements (5-10% storey drifts), near collapse state, for the highly torsionally sensitive structures. These results support the current provisions of NBCC 2010.
Le, Thi Thu Ha;Nguyen, Van Trung;Pham, Thi Lan;Tong, Thi Huyen Ai;La, Phu Hien
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.2
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pp.113-122
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2021
Urban expansion, particularly converting sub-urban areas to residential and commercial land use in metropolitan areas, has been considered as a significant signal of regional economic development. However, this results in urban climate change. One of the key impacts of rapid urbanization on the environment is the effect of UHI (Urban Heat Island). Understanding the effects of urban land cover change on UHI is crucial for improving the ecology and sustainability of cities. This research reports an application of remote sensing data, GIS (Geographic Information Systems) for assessing effects of urban land cover change on the LST (Land Surface Temperature) and heat budget components in Ho Chi Minh City, where is one of the fastest urbanizing region of Vietnam. The change of urban land cover component and LST in the city was derived by using multi-temporal Landsat data for the period of 1998 - 2020. The analysis showed that, from 1998 to 2020 the city had been drastically urbanized into multiple directions, with the urban areas increasing from approximately 125.281 km2 in 1998 to 162.6 km2 in 2007, and 267.2 km2 in 2020, respectively. The results of retrieved LST revealed the radiant temperature for 1998 ranging from 20.2℃ to 31.2℃, while that for 2020 remarkably higher ranging from 22.1℃ to 42.3℃. The results also revealed that given the same percentage of urban land cover components, vegetation area is more effective to reduce the value of LST, meanwhile the impervious surface is the most effective factor to increase the value of the LST.
Time effect on the deformation and strength characteristics of geogrid reinforced sand retaining wall has become an important issue in geotechnical and transportation engineering. Three physical model tests on geogrid reinforced sand retaining walls performed under various loading conditions were simulated to study their rate-dependent behaviors, using the presented nonlinear finite element method (FEM) analysis procedure. This FEM was based on the dynamic relaxation method and return mapping scheme, in which the combined effects of the rate-dependent behaviors of both the backfill soil and the geosynthetic reinforcement have been included. The rate-dependent behaviors of sands and geogrids should be attributed to the viscous property of materials, which can be described by the unified three-component elasto-viscoplastic constitutive model. By comparing the FEM simulations and the test results, it can be found that the present FEM was able to be successfully extended to the boundary value problems of geosynthetic reinforced soil retaining walls. The deformation and strength characteristics of the geogrid reinforced sand retaining walls can be well reproduced. Loading rate effect, the trends of jump in footing pressure upon the step-changes in the loading rate, occurred not only on sands and geogrids but also on geogrid reinforced sands retaining walls. The lateral earth pressure distributions against the back of retaining wall, the local tensile force in the geogrid arranged in the retaining wall and the local stresses beneath the footing under various loading conditions can also be predicted well in the FEM simulations.
Objective: The purpose of this study was to detect signals of Adverse Events (AEs) after varenicline treatment using spontaneous AEs reporting system in Korea. Methods: This study was conducted by Korea Institute of Drug Safety and Risk Management-Korea Adverse Event Reporting System Database (KIDS-KD) reported from January 2013 to December 2017 through Korea Adverse Event Reporting System. Signals of varenicline that satisfied the data-mining indices, proportional reporting ratio, reporting odds ratio and information component were defined. The detected signals were checked whether they included in drug labels in South Korea and United States of America (USA). Results: A total number of drug AE reports associated with all drugs in the KIDS-KD reported between January 2013 and December 2017 was 2,665,429. Among them, the number of AE reports associated with varenicline was 1,398. Eighteen meaningful signals of varenicline were detected that satisfied with the criteria of data-mining indices. Finally, two signals such as hypotonia, incorrected dose administered were not included in the drug labels. Conclusion: New AE signals of varenicline that were not listed on the drug labels in South Korea and USA were detected. However, further pharmacoepidemiological studies such as randomized controlled trial are needed to evaluate the causality of the signals of varenicline.
The purpose of this study is to examine the feasibility of using stable isotopes as a hydrologic tracer, and to elucidate the groundwater circulation system and the source of S component dissolved in thermal water of the Chonju Jukrim thermal spring district based on the O, H and S isotopic variabilities of environmental materials including bedrock, rainwater, surface water, shallow subsurface water and thermal spring water. The ${\delta}^{18}O$ and ${\delta}D$ of subsurface waters and surface water show highly restricted range and plotted on the same meteoric water line as a ${\delta}D=8{\delta}^{18}O+19$ line, and derivate from the mean annual isotopic composition of the rain water but are analogous to those of rain waters precipitated during winter season, indicating that ground waters are originated from the meteoric water and are strongly affected by the seasonal variation of air mass. Thermal spring waters are more depleted in ${\delta}^{18}O$ and ${\delta}D$ than those of shallow ground water and surface water. It can be explained by the difference of recharge area. The hydrochemical properties of subsurface waters and surface water devide into two groups: $Ca(HCO_3)_2$ type including shallow subsurface water and surface water, and $Na(HCO_3)$ type of thermal spring waters. The ${\delta}^{34}S$ values of thermal spring water show very high positive and quitely distinct from those of shallow subsurface water and surface water that are similar to those of bed rocks, indicating that sulfate dissolved in thermal spring water has not only a terrigenic origin, but also originates partially from the foreign source containing very heavy ${\delta}^{34}S$ component such as an ancient sea water. However, the presence of $H_2S$ can not be ignore the affact of the isotopic fractionation to explaine the heavy ${\delta}^{34}S$ of thermal spring water. Overall, the Oxygen and Hydrogen stable isotopes can identify the source and the circulation system of the natural waters and the S-isotopes can provide a crucial clue on tracing the dissolved material transports in the circulation system of the natural water.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.3
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pp.113-121
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2019
The death rate of industrial accidents per 10,000 people in Korea is two to three times higher than that of major countries. Falling accidents at the construction site happened to have caused the most deaths. Analysis of existing research and measures by national institutions showed that the industrial accident management concentrated on falling accidents was insufficient and the seasonal safety management measures were not enough. There is thus the need for research that provides detailed and enough information on falling accidents. This study, therefore, aims to overcome the limitations of existing research and safety management accident response using a methodology that provides the necessary information for the prevention of fall accidents by deriving seasonal crash characteristics of the construction site. In order to provide enough information, 387 cases of seasonal construction site falling were collected, which describes the causal relationship of accidents. Text mining using principal component analysis and cluster analysis was carried out. The analysis showed that: In the spring, snowfall and unreasonable operation of equipment including lifts were the major cause. In summer, most accidents were caused by form, insufficient safety inspection, and installation work. In autumn, weather factors such as wind and typhoon were the cause. In winter, material transportation, exterior wall work, and ignore safety precautions were the cause of the crash.
All-solid-state batteries are one of the promising candidates for next-generation batteries and are drawing attention as a key component that will lead the future electric vehicle industry. This study analyzes 10,280 comments on Reddit, which is a global social media, in order to identify policy issues and public interest related to all-solid-state batteries from 2016 to 2021. Text mining such as frequency analysis, association rule analysis, and topic modeling, and sentiment analysis are applied to the collected global data to grasp global trends, compare them with the South Korean government's all-solid-state battery development strategy, and suggest policy directions for its national research and development. As a result, the overall sentiment toward all-solid-state battery issues was positive with 50.5% positive and 39.5% negative comments. In addition, as a result of analyzing detailed emotions, it was found that the public had trust and expectation for all-solid-state batteries. However, feelings of concern about unresolved problems coexisted. This study has an academic and practical contribution in that it presented a text mining analysis method for deriving key issues related to all-solid-state batteries, and a more comprehensive trend analysis by employing both a top-down approach based on government policy analysis and a bottom-up approach that analyzes public perception.
Purpose: The purpose of this paper is to get a meaningful information for improving manufacturing quality of the products before they are produced in client's manufacturing process. Methods: A variety of data mining techniques have been being used for wide range of industries from process data in manufacturing factories for quality improvement. One application of those is to get meaningful information from process data in manufacturing factories for quality improvement. In this paper, the failure rate at client's manufacturing process is predicted by using the parameters of the characteristics of the product based on PCA (Principle Component Analysis) and regression analysis. Results: Through a case study, we proposed the predicting methodology and regression model. The proposed model is verified through comparing the failure rates of actual data and the estimated value. Conclusion: This study can provide the guidance for predicting the failure rate on the manufacturing process. And the manufacturers can prevent the defects by confirming the factor which affects the failure rate.
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