BACKGROUND/OBJECTIVES: This study aimed to analyze the association between dietary omega-3 fatty acid intake and depression in postmenopausal women using data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) VI. SUBJECTS/METHODS: The KNHANES is a cross-sectional nationwide health and nutrition survey. Dietary data, including omega-3 fatty acids, were assessed using the 24-h recall method. Depression was evaluated using a survey questionnaire. The association between dietary omega-3 fatty acids and depression was evaluated using multivariate logistic regression analysis. Depression, according to the dietary omega-3 fatty acid intake, was expressed as the odds ratio (OR) with a 95% confidence interval (CI). A total of 4,150 postmenopausal women were included in the analysis. RESULTS: In the fully-adjusted model, the group with the highest dietary omega-3 fatty acid intake significantly showed lower prevalence of depression than the group with the lowest intake (OR, 0.52; 95% CI, 0.33-0.83); a significant linear trend was detected (P for trend = 0.04). According to the dose-response analysis using cubic restricted spline regression, this association was linear and monotonic (P for non-linearity = 0.32). CONCLUSIONS: In this study, the dietary omega-3 fatty acid intake in postmenopausal women was inversely proportional to depression in a dose-response manner. Large cohort studies are needed to verify the causality between omega-3 fatty acids and depression in Korean postmenopausal women.
Wear model for predicting the vehaviour of a depth is considered in this paper. It is deduced from the energy and volume based wear models such as the Archard equation and the workrate model. A new parameter of the equivalent depth ($D_e$= wear volume /worn area) is considered for the wear model of a depth prediction. A concenpt of a dissipated shear energy density is accommodated for in the suggested models. It is found that $D_e$ can distinguish the worn area shape. A cubic of $D_e$($D_e^3$) gives a better linear regression with the volume than that of the maximmum depth $D_{max}e$($D_{max}^3$) does. Both $D_{max}$ and $D_e$ are used for the presently suggested depth-based wear model. As a result, a wear depth profile can be simulated by a model using $D_{max}$. Wear resistance from the concern of an overall depth can be identified by the wear coefficient of the model using $D_e$.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2017.11a
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pp.27-29
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2017
Container terminals in Northern Vietnam have recorded an impressive development in recent years. This development, however, also raises a fierce competition among local container terminals to attract customers. Beside the handling charges, the vessels' waiting cost is also an important factor that drive the opinion of users in choosing appropriate terminal. This research plans to estimate the waiting cost in different container terminals in Northern Vietnam by building regression equation that describe the relationship between the rate of throughput/capacity and waiting cost/TEU. Queuing theory with the application of Poisson distibution is used to estimate the waiting time of arrival vessels and uncertainty theory is applied to estimate the vessel's daily expenses. Previous studies suggested two different formation of the equation and according to the research results, cubic equation is more suitable in the given case. The research results are also useful for further research which require calculation of waiting cost per TEU in each container terminal in Northern Vietnam.
The present study investigates the effect of Accentual Phrase on F0 using a subset of large-scale corpus of Seoul Korean. Four syllable words which were neither preceded nor followed by silent pauses were presumed to be canonical exemplars of Accentual Phrases in Korean. These four syllable words were extracted from female speakers' speech samples. Growth curve analyses, combination of regression and polynomial curve fitting, were applied to the four syllable words. Four syllable words were divided into four groups depending on the categorical status of the initial segment: voiceless obstruents, voiced obstruents, sonorants, and vowels. Results of growth curve analyses indicate that initial segment types have an effect on the F0 (in semitone) in the nucleus of the initial syllable, and the cubic polynomial term revealed that some of the medial low tones in the 4 syllable words may be guided by the principle of contrast maximization, while others may be governed by the principle of ease of articulation.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.7
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pp.976-986
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2000
The purpose of this study is to clarify the relationship between the visual sensibility and the decorative design of clothing. 41 kinds of costume samples have been selected from photographs in fashion magazines under detail and trimming, and divided into three types according to line, shape, and form. I have measured these images by using Semantic Differential method. The obtained data were analyzed by factor analysis ANOVA, discriminant analysis, regression analysis and MDS. The results of analysis are as follow; 1. Factor analysis has extracted five factors which consist of decorative design sensibility. These factors are Attractiveness, Hardness and Softness, Rhythm, Decorativeness, Cuteness. 2. There were significant differences in visual evaluation of decorative design and demographics 3. The discrimination among formative designs was closely related to decorative image, especially between line and form. 4. The Image effect on Preference, Buying needs, Riches and Pleasant was consist of complicated sensibility. 5. Evaluative dimensions of decorative design were identified by Simple-Complicated, Cubic -Plane perceptive image differed in degree of similarity in spite of same formative design.
In the past couple of years, there has been increasing interest in the fusion of neural networks and fuzzy logic. Most of the existing fused models have been proposed to implement different types of fuzzy reasoning mechanisms and inevitably they suffer from the dimensionality problem when dealing with complex real-world problem. To overcome the problem, we propose the self-organizing networks with activation nodes based on fuzzy inference and polynomial function. The proposed model consists of two parts, one is fuzzy nodes which each node is operated as a small fuzzy system with fuzzy implication rules, and its fuzzy system operates with Gaussian or triangular MF in Premise part and constant or regression polynomials in consequence part. the other is polynomial nodes which several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and cubic form are used and are connected as various kinds of multi-variable inputs. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, time series data for gas furnace process has been applied.
Kriging is a nonparametric regression method used in geostatistics for estimating curves and surfaces for spatial data. It may come as a surprise that the Kriging estimator, normally derived as the best linear unbiased estimator, is also the solution of a particular variational problem. Thus, Kriging estimators can also be interpreted as generalized smoothing splines where the roughness penalty is determined by the covariance function of a spatial process. We build off the early work by Silverman (1982, 1984) and the analysis by Cox (1983, 1984), Messer (1991), Messer and Goldstein (1993) and others and develop an equivalent kernel interpretation of geostatistical estimators. Given this connection we show how a given covariance function influences the bias and variance of the Kriging estimate as well as the mean squared prediction error. Some specific asymptotic results are given in one dimension for Matern covariances that have as their limit cubic smoothing splines.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.9
no.4
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pp.278-287
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1993
In order to calssify smog type durnig the summer season in Seoul, air Quality and meterorological data were analyzed by multivariate analysis. Among 15 variables relating to visibility, 10 variables were selected by multiple regression analysis for clustering of smog types; total suspended particle, sulfur dioxide, ozone, ntrogen dioxide, total hydrocarbon, south-north wind component, ralative humidity, precipitable water, mixing height and air temperature. Somg types were grouped into three clusters using cubic clustering criterion and the mumbers of days in each cluster were contained 74, 28 and 16 days. Each cluster was seperated clearly by sulfur dioxide, precipitable water and air teperature. The first cluster was representative of high ozone concentration and prevailing meterological conditions for ozone formation. Therefore, visibility in the first cluster was considered to be affected by photochemical smog. The third cluster showed characteristics of sulphurous smog type due to the higher concentration of primary pollutant, based on the dry condition than that in another cluster. On the other hand, the characteristic of the second cluster was not relatively clear, but considered to be in an intermediate characteristic between photochemical smog and sulphurous smog type.
A Fuzzy Hybrid-Multilayer Perceptron (FH-MLP) Structure is proposed in this paper. proposed FH-MLP is not a fixed architecture. that is to say. the number of layers and the number of nodes in each layer of FH-MLP can be generated to adapt to the changing environment. FH-MLP consists of two parts. one is fuzzy nodes which each node is operated as a small fuzzy system with fuzzy implication rules. and its fuzzy system operates with Gaussian or Triangular membership functions in premise part and constants or regression polynomial equation in consequence part. the other is polynomial nodes which several types of high-order polynomial such as linear. quadratic. and cubic form are used and is connected as various kinds of multi-variable inputs. To demonstrate the effectiveness of the proposed method. time series data for gas furnace process has been applied.
The use of recycled aggregate concrete for the purpose of environmental and resource conservation has gained increasing interest in construction engineering. Nevertheless, few studies have reported on the bonding performance of the bars in recycled aggregate concrete after exposed to high temperatures. In this paper, 72 pull-out specimens and 36 cubic specimens with different recycled coarse aggregate content (i.e., 0%, 50%,100%) were cast to evaluate the bond behavior between recycled aggregate concrete and steel bar after various temperatures ($20^{\circ}C$, $200^{\circ}C$, $400^{\circ}C$, $600^{\circ}C$). The results show that the recycled aggregate concrete pull-out specimens exhibited similar bond stress-slip curves at both ambient and high temperature. The bond strength declined gradually with the increase of the temperature. On the basis of a regression analysis of the experimental data, a revised bond strength mode and peak slip ratios relationship model were proposed to predict the post-heating bond-slip behavior between recycled aggregate concrete and steel bar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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