For the quality control of traditional herbal medicine, Galgeun tang, simultaneous determination of glycyrrhizin, paeoniflorin, puerarin, 6-gingerol was established by using a high performance liquid chromatographic (HPLC) method with diode array detector. To separate five four constituents, DIONEX $C_{18}$ column ($5{\mu}m$, $120{\AA}$, $4.6\;mm{\times}150\;mm$) was used with gradient elution system of water and methanol. Validation of the chromatography method was evaluated by linearity, recovery, and precision test. Calibration curve of standard components showed excellent linearity ($R^2$>0.9906). Limits of detection (LOD) and limits of quantification (LOQ) varied from 0.15 to $0.52{\mu}g$/ml and 0.27 to $0.80{\mu}mg$/ml, respectively. The relative standard deviations (RSDs) of data of the intra-day and inter-day experiments were less than 2.88% and 1.21%, respectively. The results of recovery test were ranged from 96.71 to 106.29% with RSD values 0.01-0.80%.
Nonpoint source (NPS) pollution is a serious problem causing the degradation of soil and water quality. Concentrated overland flow is the primary transport mechanism for a large amount of NPS pollutants from hillslope areas to downslope areas in a watershed. In this study, a soil erosion model, nLS model, to identify transitional overland flow regions (i.e., ephemeral gully head areas) was developed using the kinematic wave overland flow theory. Spatial data, including digital elevation models (DEMs), soil, and landcover, were used in the GIS-based model algorithm. The model was calibrated and validated using gully head locations in a large agricultural watershed, which were identified using 1-m aerial photography. The model performance was better than two previous approaches; the overall accuracy of the nLS model was 72 % to 87 % in one calibration subwatershed and the mean overall accuracy was 75 to 89 % in four validation subwatersheds, showing that the model well predicted potential transitional erosion areas at different watersheds. However, the user accuracy in calibration and validation was still low. To improve the user accuracy and study the effects of DEM resolution, finer resolution DEMs may be preferred because DEM grid is strongly sensitive to estimating model parameters. Information gained from this study can improve assessing soil erosion process due to concentrated overland flow as well as analyze the effect of microtopographic landscapes, such as riparian buffer areas, in NPS control.
Objective: The aim of the present study was to develop and validate a recognition scale for childcare teachers' rights. Methods: Statistical methods for data analysis involved the use of SPSS 20.0 and AMOS 20.0. To confirm the reliability and validity of the developed scale, various analyses, including item quality assessment, item discrimination, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and Pearson correlation analysis, were conducted. The maximum likelihood estimation method was employed for model fitting. Goodness of fit was assessed using SRMR, RMSEA and its 90% confidence interval, CFI, and TLI. Through these analyses, the scale's reliability and validity exceeded the standard. Consequently, 5 factors and 30 questions were ultimately selected as the recognition scale for childcare teachers' rights. Results: First, a recognition scale for childcare teachers' rights was developed to reflect changes in childcare settings. Second, an objective measurement was incorporated into the recognition scale of childcare teachers' rights. Third, the analysis using the proposed scale revealed a correlation between the recognition of childcare teachers' rights and life satisfaction. Conclusion/Implications: The study developed a scale capable of objectively measuring the recognition of childcare teachers' rights.
This study was undertaken to develop an instrument to be used for measuring the concept of quality of life of Korean patients with cancer multidimensionary and correctly. It can contribute in holistic nursing care for Korean cancer patients and also provide and validate basic data to help oncology nurses measure the outcome of nursing intervention correctly. To develop this instrument, the researchers first estabilished a conceptual framework based on the results of qualitative data analysis and indepth interview method Development of the scale was conducted using a method in which 31 items were assessed by subjects' self report using linear analogue scales. The subjects were 79 D.M. patients, 103 patients with acute illness, and 91 cancer patients residing in Busan, Korea. Data were collected during the period from July, 24 to August 14, 2000. This instrument consisted of 31 items with a self report scale. This instrument covered 4 dimensions of cancer patients : 1) physical wellbeing 2) psychological wellbeing 3) social wellbeing and 4)spiritual wellbeing. Each item had a possible score of 10. The reliability of the scale was tested with Cronbach's alpha. Validity was evaluated by examining the relationships of this scale, Youn's Quality of Life Questionnare scores and the Simple Quality of Life scale. Two separate runs of multiple regression were used to predict scores on the Simple Quality of Life measurement. Further validation was obtained by examining the correlation between the instrument subscores and Youn's Quality of Life measurement subscore for convergence of this scale. Examination of the discriminant. power of the instrument was done using ANOVA test. The results are summarized as follows: 1. The reliability of the instrument for the quality of life was 0.8321(Cronbach's alpha.), physical wellbeing dimension 0.6343, psychological wellbeing dimension 0.6501, spiritual wellbeing dimension 0.5883. 2. This instrument had a high correlation with Youn's Quality of Life measurement(r= 0.636) in cancer patients, whereas it had a low correlation with Simple Quality of Life measurement(r=0.455) in cancer patients. In the D.M. patients, the instrument correlated with both the Youn's Quality of Life measurement and Simple Quality of life measurement(r=0.313, r= 0.407) and in the acute stage patients, the instrument had no correlation. 3. Multiple regression of individual items on the Simple Quality of Life scores accounted for 56.8% of the variance in the Simple Quality of Life measurement, whereas, Youn's Quality of Life measurement scores accounts for 31.7%. 4. The correlations collected from the three group had the same patterns of variations but especially the instrument developed in this study had higher disciminant power than that of Youn's Quality of Life Measurement.
전자기록은 평가 시 가치 평가와 진본 여부 평가를 함께 수행해야 한다. 그간 기록의 가치 평가에 대해서는 여러 논의가 진행되어 왔지만 진본 평가에 대해서는 그러하지 못했다. 이 글에서는 진본 평가가 기록관리 각 과정의 어느 국면에서 필요하고 그 구체적인 방법은 무엇인가를 밝히고 있다. 대체로 입수단계에서는, 생산기관에서의 재생산 직후의 일치 검증, 수신된 전자기록의 품질 및 일치 검증, 입수기록패키지와 보존기록패키지의 일치 검증이 필요하다. 저장단계에서는 매체수록된 보존기록패키지의 일치 검증, 저장된 전자기록의 손상여부 검사와 복구가, 각종 처리의 단계에서는 관리기준값 변경 처리 후의 적절성 평가, 기록철 분류구조 변경 후의 평가, 마이그레이션 이후의 일치평가 및 기타 주기적 무결성 평가, 배부기록의 일치 평가 등이 요구된다. 이러한 진본 평가를 위해서는 일치검증평가, 내용적 동일성 확인 평가, 메타데이터 요소의 적절성 평가, 불법적 변경여부의 확인 평가, 물리적 상태평가 등의 방법이 적용되어야 한다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제4권2호
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pp.8-11
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2014
The interactions and interrelationships between stakeholders largely determine the overall performance of a construction project, and have the crucial responsibility for delivering a project to successful completion. An important component of stakeholder management is stakeholder analysis. Two case studies are conducted within Kerala (India). The main objective was to carry out stakeholder analysis using stakeholder organiser deluxe software, considering the data's collected from the project execution team using questionnaire. During data collection the key stakeholders were identified, to know how to manage them, their interest, power, attitude level etc, for quality improvement. Analyze the results using the software Stakeholder organizer deluxe and modeling of stakeholders is to be done. Finally validate the models of the projects. These findings may mainly reflect the stakeholder management environment in the respective regions of project implementation.
Based on our experience on exoplanet transit observation, we propose the exoplanet science cases with Small Telescope Network. One is the follow-up observation for validation of exoplanet candidates. TESS(Transiting Exoplanet Survey Satellite) is pouring out exoplanet candidates in bright stars(V<15) on all the sky. Since Small Telescope Network will consist of 0.5-1m telescopes, we will expect to produce promising outcomes from the follow-up observation of bright candidates. Next is the transit time observation. By spectroscopy of space and large telescopes during transit event, it can be possible to find the bio signatures in exoplanet atmosphere. So, in terms of cost, it is critical to determine the exact time of transit event. In addition, detecting the variation of transit time can reveal another exoplanet and exomoon in the system. In order to determine the transit time and its variation, the accumulation of transit event data is more important than the quality of photometric data. We expect that it can be a challenging project of Small Telescope Network.
Typically, water quality sampling takes place intermittently since sample collection and following analysis requires substantial cost and efforts. Therefore regression models (or rating curves) are often used to interpolate water quality data. LOADEST has nine regression models to estimate water quality data, and one regression model needs to be selected automatically or manually. The nine regression models in LOADEST and auto-selection by LOADEST were evaluated in the study. Suspended solids data were collected from forty-nine stations from the Water Information System of the Ministry of Environment. Suspended solid data from each station was divided into two groups for calibration and validation. Nash-Stucliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination ($R_2$) were used to evaluate estimated suspended solid loads. The regression models numbered 1 and 3 in LOADEST provided higher NSE and $R_2$, compared to the other regression models. The regression modes numbered 2, 5, 6, 8, and 9 in LOADEST provided low NSE. In addition, the regression model selected by LOADEST did not necessarily provide better suspended solid estimations than the other regression models did.
This paper was studied abouta technology for detecting damage to temporary works equipment used in construction sites with explainable artificial intelligence (XAI). Temporary works equipment is mostly composed of steel or aluminum, and it is reused several times due to the characters of the materials in temporary works equipment. However, it sometimes causes accidents at construction sites by using low or decreased quality of temporary works equipment because the regulation and restriction of reuse in them is not strict. Currently, safety rules such as related government laws, standards, and regulations for quality control of temporary works equipment have not been established. Additionally, the inspection results were often different according to the inspector's level of training. To overcome these limitations, a method based with AI and image processing technology was developed. In addition, it was devised by applying explainableartificial intelligence (XAI) technology so that the inspector makes more exact decision with resultsin damage detect with image analysis by the XAI which is a developed AI model for analysis of temporary works equipment. In the experiments, temporary works equipment was photographed with a 4k-quality camera, and the learned artificial intelligence model was trained with 610 labelingdata, and the accuracy was tested by analyzing the image recording data of temporary works equipment. As a result, the accuracy of damage detect by the XAI was 95.0% for the training dataset, 92.0% for the validation dataset, and 90.0% for the test dataset. This was shown aboutthe reliability of the performance of the developed artificial intelligence. It was verified for usability of explainable artificial intelligence to detect damage in temporary works equipment by the experiments. However, to improve the level of commercial software, the XAI need to be trained more by real data set and the ability to detect damage has to be kept or increased when the real data set is applied.
Real time ultrasound data was generated on 10,596 live Hanwoo cows to study genetic variation on ultrasonic beef quality traits and to assess the best model to estimate genetic parameters on these traits. Pedigree stacking and data validation was done using the SAS statistical software and the genetic parameter estimates were obtained by EM-REML algorithm. Out of the five different multi-trait mixed animal models constructed, the optimal model included fixed effects of herd, year-season-appraisal, body condition score, linear and quadratic covariates for chest girth, the linear covariate effect of age and the random animal and residual effect of the five models studied. The heritability of longissimus muscle area (LMA), $12^{th}$ rib measurement of back fat thickness (BF) and marbling score (MS) was 0.11, 0.17 and 0.15, respectively. Genetic correlation of LMA vs. BF, LMA vs. MS and BF vs. MS was -0.15, 0.06 and 0.61, respectively. The results showed presence of genetic variation in these ultrasonic beef quality traits in Hanwoo cows and suggest that the selection of Hanwoo cows may be possible by performing ultrasonic scans on live animals, which will ultimately be helpful in reducing the generation interval and the cost of selection procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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