The organic carbon in the ambient particulate matter (PM) is divided into primary organic carbon (POC) and secondary organic carbon (SOC) by their formation way. To regulate PM effectively, the estimation of the amount of POC and SOC separately is one of important consideration. Since SOC cannot be measured directly, previous studies have evaluated determination of SOC by the EC tracer method. The EC tracer method is a method of estimating the SOC value from calculating the POC by determining (OC/EC)pri which is the ratio of the measured values of OC and EC from the primary combustion source. In this study, three different ways were applied to OC and EC concentrations in PM2.5 measured at Seoul for determining (OC/EC)pri: 1) the minimum value of OC/EC ratio during the measurement period; 2) regression analysis of OC vs. EC to select the lower 5-20% OC/EC ratio; 3) determining the OC/EC ratio which has lowest correlation coefficient value (R2) between EC and SOC which is reported as minimum R squared method (MRS). Each (OC/EC)pri ratio of three ways are 0.35, 1.22, and 1.77, respectively from the 1 hourly data. We compared the (OC/EC)pri ratio from 1hourly data with 24 hourly data and revealed that (OC/EC)pri estimated from 24 hourly data had twice larger than 1hourly data due to the low time resolution of sampling. We finally confirmed that the most appropriate value of (OC/EC)pri is that calculated by a regression analysis of 1 hourly data and estimated SOC amounts at PM2.5 of the Seoul atmosphere.
Chae Jung Park;Yae Won Park;Sung Soo Ahn;Dain Kim;Eui Hyun Kim;Seok-Gu Kang;Jong Hee Chang;Se Hoon Kim;Seung-Koo Lee
Korean Journal of Radiology
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제23권1호
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pp.77-88
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2022
Objective: Our study aimed to evaluate the quality of radiomics studies on brain metastases based on the radiomics quality score (RQS), Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) checklist, and the Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) guidelines. Materials and Methods: PubMed MEDLINE, and EMBASE were searched for articles on radiomics for evaluating brain metastases, published until February 2021. Of the 572 articles, 29 relevant original research articles were included and evaluated according to the RQS, TRIPOD checklist, and IBSI guidelines. Results: External validation was performed in only three studies (10.3%). The median RQS was 3.0 (range, -6 to 12), with a low basic adherence rate of 50.0%. The adherence rate was low in comparison to the "gold standard" (10.3%), stating the potential clinical utility (10.3%), performing the cut-off analysis (3.4%), reporting calibration statistics (6.9%), and providing open science and data (3.4%). None of the studies involved test-retest or phantom studies, prospective studies, or cost-effectiveness analyses. The overall rate of adherence to the TRIPOD checklist was 60.3% and low for reporting title (3.4%), blind assessment of outcome (0%), description of the handling of missing data (0%), and presentation of the full prediction model (0%). The majority of studies lacked pre-processing steps, with bias-field correction, isovoxel resampling, skull stripping, and gray-level discretization performed in only six (20.7%), nine (31.0%), four (3.8%), and four (13.8%) studies, respectively. Conclusion: The overall scientific and reporting quality of radiomics studies on brain metastases published during the study period was insufficient. Radiomics studies should adhere to the RQS, TRIPOD, and IBSI guidelines to facilitate the translation of radiomics into the clinical field.
Purpose: To develop outcome indicators of urinary incontinence to measure quality of care in long term care hospitals in Korea. Methods: The draft indicators of urinary incontinence were developed from a literature review and clinical expert panel. A survey of medical records of 280 patients in 20 hospitals was conducted to test inter-rater reliability. Statistical analysis was done to test risk adjustment criteria, variation between hospitals, and stability of indicators, using assessment data from 77,918 patients in 623 hospitals. Results: The inter-rater reliability of items was high (Kappa range: 0.66- 0.92). Severe cognitive impairment (odds ratio [OR]: 3.15, confidence interval [CI]: 3.03-3.26) and total mobility activities of daily living (ADLs) dependency (OR: 4.85, CI: 4.72-4.98) increased the prevalence of urinary incontinence, thus they proved to be significant criteria to stratify high and low risk groups. The prevalence for low risk showed more substantial variation than the high risk group. The indicators were stable over one month. Conclusion: This study demonstrated the feasibility of outcome indicators of urinary incontinence. Improving the reliability of the patient assessment tool and refining the indicators through validation study is a must for future study.
The diffusion and partition coefficients of polyurethane foam (PUF) are estimated using a microbalance experiment and small chamber test. The microbalance is used to measure sorption/desorption kinetics and equilibrium data. When the diffusion condition is controlled in the chamber of the sample, interactions between volatile organic compounds (VOCs) and PUF can lead to the estimation of a relatively homogenous rate of mass transfer in the interiors and surfaces of PUF. The estimates of the material/air partition coefficient (K) and the material-phase diffusion coefficient (D) are shown to be independent of the concentrations of VOCs. This approach, if applied to a diffusion-controlled or physically-based model, can facilitate more precise prediction of their source/sink behavior. Although further research and more rigorous validation is needed, an emission model applied with the diffusion and partition coefficients from this research holds promise for the improvement of reliability in predicting the behavior of VOCs emitted from porous building materials by D and K.
Branding strategy is important in the hyper-competitive luxury industry. In digitalized market environments, it is critical for luxury brands to transfer their established brand equity from the offline market to the online market. The purpose of this study is to examine the causal relationships between offline brand equity (i.e., brand awareness, brand image, and perceived quality)toward online consumer responses, including satisfaction and loyalty, in the context of luxury brands. In addition, this study investigates the moderating effects of offline brand trust on the relationship between offline brand equity and online satisfaction and loyalty. Data was collected via online surveys. For empirical validation of the proposed hypotheses, a structural equation modeling technique was employed. The results show that offline luxury brand awareness, brand image, and perceived quality have a positive effect on consumers' online satisfaction. Also, offline brand image has a positive effect on online consumer loyalty. The results indicate that there is a significant moderating effect of offline brand trust on the relationship between brand image and e-loyalty. The results of the present study provide implications for luxury brand managers and retailers to develop effective online sales strategies.
Byeonghyun Hwang;Hangseok Choi;Kibeom Kwon;Young Jin Shin;Minkyu Kang
Geomechanics and Engineering
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제38권5호
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pp.507-515
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2024
An accurate estimation of the geotechnical parameters in front of tunnel faces is crucial for the safe construction of underground infrastructure using tunnel boring machines (TBMs). This study was aimed at developing a data-driven model for predicting the rock quality designation (RQD) of the ground formation ahead of tunnel faces. The dataset used for the machine learning (ML) model comprises seven geological and mechanical features and 564 RQD values, obtained from an earth pressure balance (EPB) shield TBM tunneling project beneath the Han River in the Republic of Korea. Four ML algorithms were employed in developing the RQD prediction model: k-nearest neighbor (KNN), support vector regression (SVR), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGB). The grid search and five-fold cross-validation techniques were applied to optimize the prediction performance of the developed model by identifying the optimal hyperparameter combinations. The prediction results revealed that the RF algorithm-based model exhibited superior performance, achieving a root mean square error of 7.38% and coefficient of determination of 0.81. In addition, the Shapley additive explanations (SHAP) approach was adopted to determine the most relevant features, thereby enhancing the interpretability and reliability of the developed model with the RF algorithm. It was concluded that the developed model can successfully predict the RQD of the ground formation ahead of tunnel faces, contributing to safe and efficient tunnel excavation.
Park, Chang-Hyun;Yang, Won-Jun;Sohn, Jae-Hyung;Kim, Jong-Hoon
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1530-1530
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2001
The objectives of this study were to develop models to predict quality parameters of Korean bee-honeys by visible and NIR spectroscopic technique. Two kinds of bee-honey fronl acacia and polyflower sources were tested in this study. The honeys were harvested in the spring of 2000 and stored in the storage facility at 20$^{\circ}C$ during experiments. Total of 394 samples of honey were analyzed. Reflectance spectra, moisture contents, ash, invert sugar, sucrose, F/G (fructose/glucose) ratio, HMF (hydroxymethyl furfural), and C12/C13 ratio of honeys were measured. The average values for the tested honeys were 19.9% of moisture contents, 0.12% of ash, 68.4% of invert sugar, 5.7% of sucrose, 1.27 of F/G(fructose/glucose) ratio, 14.4 mg/kg of HMF, and -19.1 of C12/C13 ratio. A spectrophotometer, equipped with a single-beam scanning monochromator (NIR Systems, Model 6500, USA) and a horizontal setup module, was used to collect reflectance data from honey. The reflectance spectra were measured in wavelength ranges of 400∼2,498 nm. with 2 nm of interval. Thirty-two repetitive scans were averaged, transformed to log(1/Reflectance), and then were stored in a microcomputer file, forming one spectrum per measurement. A sample cell and reflectance plate were made to hold honey samples constantly. Spectra of honey samples were divided into a calibration set and a validation set. The calibration set was used during model development, and the validation set was used to predict quality parameters from unknown spectra. The PLS(Partial Least Square) models were developed to predict the quality parameters of honeys. The first and the second derivatives of raw spectra were also used to develop the models with proper smoothing gap. The MSC (multiplicative scatter correction) and the SNV & Dtr.(standard normal variate and detranding) preprocessing were applied to all spectra to minimize sample-to-sample light scatter differences. The PLS models showed good relationships between predicted and measured quality parameters of honeys in the wavelength range of 1100∼2200 nm. However, the PLS analysis was not good enough to predict HMF of honeys.
Tarutal Ghosh Mondal;Jau-Yu Chou;Yuguang Fu;Jianxiao Mao
Smart Structures and Systems
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제32권3호
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pp.179-193
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2023
This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.
The importance of measurement of health-related quality of life (HRQL) cannot be overemphasized. However, efforts to implement HRQL measurement often fail because of differences in definition and insufficient information about available measures. In this paper, many available HRQL measures are reviewed, which have been designed for, or frequently used with, people with cancer in order to aid in the evaluation of effects of oriental medicine on cancer patients. A total of 28 articles were selected from three different databases. The selected articles were analyzed according to three aspects of application of the Korean version of HRQL measures, namely generic, disease specific and symptoms related instruments. Nine HRQL measures are completed with Korean validation and data collection under contact and permission of the author. However, research studies that reported data on quality of life (QOL) in cancer patients treated with oriental medicine were wholly lacking. It is recommended that further studies be performed, using methods of data collection whose validity and reliability has been confirmed.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제12권2호
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pp.1-21
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2024
This study aims to develop a comprehensive technological framework anchored in a theoretical model to assess user satisfaction with university library websites (ULWs) in Myanmar. Adopting a quantitative approach, data were obtained via convenience sampling and subsequent inferential analysis. The target population for this study investigated users of various ULWs in Myanmar who were utilizing six university libraries. Of the collected responses, 273 valid surveys were analyzed using SPSS (version 25) and AMOS. Tools such as structural equation modeling and confirmatory factor analysis played pivotal roles in data interpretation and hypothesis validation. The proposed model highlights the significance of information quality, system quality, and librarian services in influencing both perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU), culminating in user satisfaction. Notably, information quality and librarian services primarily impact PU, while system quality is more influential on PEOU. Interestingly, while PU has a direct bearing on user satisfaction, PEOU does not. Moreover, demographic elements such as age, gender, and education level introduce considerable differences in the utilization of ULW services. Drawing from the study's findings, recommendations are made for ULW managers in Myanmar to bolster services, aligning with user preferences. The resulting framework offers tangible benefits to Myanmar's educational sector, including academia, government entities, librarians, and policy framers. This pioneering research delves into the realm of ULWs in Myanmar's higher education sector. Practically, the research underscores the necessity for stakeholders, encompassing Myanmar's library experts and governing bodies, to elevate the standard of ULWs. Theoretically, a salient takeaway is the direct linkage between heightened usefulness and increased user satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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