Eunsoo Sohn;Sung Hyeok Kim;Sohee Jang;Se-Hui Jung;Kooyeon Lee;Eun-Hwa Sohn
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2021.04a
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pp.45-45
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2021
This study aimed to explore research on bibliometric features of cannabis by applying scientometric analysis method, and to approach experimental research evaluation based on it. A total of 30,352 articles on cannabis published since 2001 from SCOPUS were analyzed using KnowledgeMatrix Plus and VOSviewer software. Results showed differences in research activities in countries where cannabis is legalized (Canada, the United States, the Netherlands) and Asian countries where its use is illegal. Related to medical cannabis, there has been a noticeable increase in the number of studies on pain, epilepsy, seizures and brain diseases such as multiple sclerosis. In the field of basic research, the number of pharmacological studies of cannabis on the cannabinoid type 1 receptor signaling pathway and inflammation and obesity has increased significantly. Subsequent experimental studies have compared the anti-inflammatory effects of four parts of Korean cannabis such as root, stem, leaf, and bark. Consistent with the predicted results of the scientometric analysis, all parts of C. sativa showed inhibitory effects on COX-2, NO/iNOS and TNF-α expression in LPS-stimulated RAW264.7 cells. These attempts provide an experimental research approach based on scientometric assessment.
Purpose: This study aimed to evaluate the effects of health interventions using virtual reality (VR) on improving knowledge, attitudes, and skills; and inducing behavioral change among adolescents. Methods: This study is a systematic review and meta-analysis following PRISMA guidelines. We searched Cochrane, MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus, Web of Science, and Korean databases between database inception and April 10, 2021. Based on heterogeneity, a random- or fixed-effects model was used, as appropriate, to calculate effect sizes in terms of the standardized mean difference (SMD) and odds ratio (OR). Studies were selected if they verified the effects of health education using VR on adolescents; there was an appropriate control group; and if the effects of education were reported in terms of changes in knowledge, attitudes, skills, or behaviors. Results: This analysis included six studies (n = 1,086). The intervention groups showed greater responses in knowledge and attitudes (SMD = 0.57, 95% confidence interval (CI) [0.12 to 1.02]), skills related to health behavior (SMD = - 0.45, 95% CI [- 0.71 to - 0.19]), and behavioral change after 12 months (OR = 2.36, 95% CI [1.03 to 5.41]). Conclusion: The results confirm the effectiveness of health interventions using virtual reality (VR). Although the analysis include a small number of studies, a case can be made for health interventions using VR to be utilized as educational methods and strategies to prevent risky behaviors among adolescents.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the interaction effects between price determinants of artworks. We expand the methodology in art market by applying machine learning techniques to estimate the price of artworks and compare linear regression and machine learning in terms of prediction accuracy. Methods: Moderated regression analysis was performed to verify the interaction effects of artistic characteristics on price. The moderating effects were studied by confirming the significance level of the interaction terms of the derived regression equation. In order to derive price estimation model, we use multiple linear regression analysis, which is a parametric statistical technique, and k-nearest neighbor (kNN) regression, which is a nonparametric statistical technique in machine learning methods. Results: Mostly, the influences of the price determinants of art are different according to the auction types and the artist 's reputation. However, the auction type did not control the influence of the genre of the work on the price. As a result of the analysis, the kNN regression was superior to the linear regression analysis based on the prediction accuracy. Conclusion: It provides a theoretical basis for the complexity that exists between pricing determinant factors of artworks. In addition, the nonparametric models and machine learning techniques as well as existing parameter models are implemented to estimate the artworks' price.
Model-based predictions of structural behavior are negatively affected by uncertainties of various type and in various stages of the structural analysis. The present paper focusses on dynamic analysis and addresses the effects of uncertainties concerning material and geometric parameters, mainly in the context of modal analysis of large-scale structures. Given the large number of uncertain parameters arising in this case, highly scalable simulation-based methods are adopted, which can deal with possibly thousands of uncertain parameters. In order to solve the reliability problem, i.e., the estimation of very small exceedance probabilities, an advanced simulation method called Line Sampling is used. In combination with an efficient algorithm for the estimation of the most important uncertain parameters, the method provides good estimates of the failure probability and enables one to quantify the error in the estimate. Another aspect here considered is the uncertainty quantification for closely-spaced eigenfrequencies. The solution here adopted represents each eigenfrequency as a weighted superposition of the full set of eigenfrequencies. In a case study performed with the FE model of a satellite it is shown that the effects of uncertain parameters can be very different in magnitude, depending on the considered response quantity. In particular, the uncertainty in the quantities of interest (eigenfrequencies) turns out to be mainly caused by very few of the uncertain parameters, which results in sharp estimates of the failure probabilities at low computational cost.
FFP(Fitness For Purpose) type defect assessment methodologies based on ECA(Engineering Critical Analysis) have been established and are in use for the structural integrity evaluation of gas pipelines. ECA usually includes the fracture mechanics analysis, and it assumes that J-integral uniquely characterizes crack-tip stress-strain fields. However, it has been shown that it is not sufficient to characterize the crack-tip field under low levels of constraint with a single parameter. Since pipeline structures are made of ductile material, locally loaded in tension, cracks may experience low level of constraint, and therefore, J-dominance will be lost. For this reason, the level of constraint must be quantified to establish a precise assessment procedure for pipeline defects. The objective of this paper is to Investigate the fracture behavior of a crack in gas pipeline by quantifying the level of constraint. For this purpose, tensile tests and CTOD tests were performed at room temperature$(24^{\circ}C)$ and low temperature$(-40^{\circ}C)$ to obtain the material properties. J-Q analyses were performed for SENB and SENT specimens based on 2-D finite element analyses, in order to investigate the in-plane constraint effects on pipeline defects.
The purpose of this study is to investigate the effects of clothing shopping orientations on consumers emotions in clothing stores based on level of clothing involvement. For this purpose, factor analysis was used to identify shopper types by clothing shopping orientation and factors of consumers' emotions and multiple regression analysis was used in each level of upper 25% and lower 25% of clothing involvement to find out the effects of clothing shopping orientations on consumers' emotions. The results of this study can be summarized as follows; 1. 4 factors were found in clothing involvement. 2. 6 factors were found in clothing shopping orientations but 'recreational shopping orientation' 'economic shopping orientation' of high loading factors were used for multiple regression analysis, 3. 4 factors were found in consumers' emotions but 'pleasure' arousal' 'enervation' were selected for multiple regression analysis. 4. In the upper 25% group of clothing involvement level; it is founded that 'recreational shopping orientation' influenced 'pleasure' and 'economic shopping orientation' did not influence 'pleasure'; it is founded that 'recreational shopping orientation' influenced 'arousal' and 'economic shopping orientation' did not influence 'arousal'; 'recreational shopping orientation' and 'economic shopping orientation' did not influence 'enervation'. 5, In the lower 25% group of clothing involvement level; it is founded that 'recreational shopping orientation' and 'economic shopping orientation' influenced 'pleasure' and did not influence 'arousal'; it is founded that only 'economic shopping orientation' influenced 'enervation' negatively.
The purpose of this study is to find out the effects of learning that has applied instruction module utilizing ICT in project-based learning in elementary science classroom on improvement of the self-directed learning skills and the problem-solving skills. For this purpose, the project based learning instruction module utilizing ICT based was developed and conducted to 2 class consisting of 66 elementary students in the 6th grade to clarify the effects. As a result of the study, first, the instruction module utilizing ICT in project-based learning was effective in improving self-directed learning skills of students. As the subordinate effects of self-directed learning skills it showed improved effects in diagnosing desire to learn, setting goals, basic self-managing ability, selecting learning strategy, durability of practicing learning, making effort for result, and self-examination but it did not show improved effects in figuring out recognition of resources for Learning. Second, it was effective in improving the problem-solving skills of students. As the subordinate effects of problem-solving skills it showed improved effects in problem recognition, information gathering, analysis, thinking prior to dissemination, planning skill, and evaluation but it did not show effect on decision making, implementation & risk-taking and feedback.
Background: This study purposed to provide meaningful information for the accumulation of knowledge on coordinative locomotor training in patients with stroke. Design: Meta-analysis. Methods: This study collected articles which the coordinative locomotor training in patients with stroke. For systematic meta-analysis, 6 articles were finally selected after searching based on the PICOSD criteria. This meta-analysis was conducted according to PRISMA guidelines. Randomized controlled trials were included and the risk of bias was evaluated for each study. Pooled standardized mean differences were calculated using a random effects model. To extract the effect size of each study, the R 3.5.3 software was used. Results: The meta-analysis showed that a total effects size was 1.23 indicating that coordinative locomotor training for patients with stroke had a maximum effect size. Conclusion: A meta-analysis is warranted for further research to determine the effects of coordinative locomotor training in patients with stroke on muscle strength, walking and range of motion.
The effects-based operation, which would reduce unnecessary efforts and meaningless sacrifices incurred during a war and simultaneously reach the will of the enemy leadership by strategic attacks, was discarded for the reason that it was difficult to apply it to military power except for airpower. However, cyberspace, which can be thoroughly logical and calculated, can be suitable for conducting effects-based operations. This study examined a way to carry out effects-based operations in such cyberspaces. It laid the foundation for overcoming the limitations of effects-based operations revealed in previous battle cases and executing the operations in cyber battlespace where the boundary between physical and cyberspaces gradually disappeared. Futhermore, it demonstrated that effects-based operations could be carried out in cyberspace by establishing a military strategy, which could conduct the operations through an analysis of previous cyber-attack cases.
Wind-induced mean and dynamic interference effects of tall buildings are studied in detail by a series of wind tunnel tests in this paper. Interference excitations of several types of upwind structures of different sizes in different upwind terrains are considered. Comprehensive interference characteristics are investigated by artificial neural networks and correlation analysis. Mechanism of the wakes vortex-induced resonance is discussed, too. Measured results show significant correlations exist in the distributions of the interference factors of different configurations and upwind terrains and, therefore, a series of relevant regression equations are proposed to simplify the complexity of the multi-parameter wind induced interference effects between two tall buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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