This study was conducted to estimate the best-fit nonlinear height-DBH growth models for Larix kaempferi in Gangwon and North Gyeongsang province in South Korea. Exponential, Modified Logistic, Chapman-Richards, and Weibull function were used for estimating height-DBH models. To evaluate the selected models, $R^2$, RMSE, MD, MAD, and residual plots were performed in each model. Also, the coefficients and patterns in models of the previous studies were compared with those in this study. The result showed that Weibull equation was found to be the best-fit model with $R^2$=0.9837, RMSE=2.6133, MD=0.0089, and MAD=2.0896. All model parameters in our study had similar values to those in the previous models except for asymptotic parameter a. Our research result showed that Gangwon and North Gyeongsang province were superior to other provinces with regard to height growth for Larix kaempferi.
Mango shell (MS) and mango shell activated carbon (MSAC) was used to adsorb crude oil from water at various experimental conditions. The MSAC was prepared by carbonization at $450^{\circ}C$ and chemical activation using strong $H_3PO_4$ acid. The adsorbents were characterized with Fourier Transform Infrared spectroscopy. Investigations carried out included the effects of parametric variations of different adsorbate dose, adsorbent dose, time, temperature, pH and mixing speed on the adsorption of crude oil. The equilibrium isotherm for the adsorption process was determined using Langmuir, Freundlich, Temkin and Dubinin Radushkevich isotherm models. Temkin isotherm was found to fit the equilibrium data reasonably well than others. The result demonstrated that MSAC was more effective for crude oil adsorption than raw mango shell. Optimum conditions were also presented. The enhanced effect from activation was justified statistically using Analysis of Variance and Bonferroni-Holm Posthoc significance test. The pseudo first order kinetics gave a better fit for crude oil adsorption with both MS and MSAC.
Bifidobacteria have been known as beneficial inhabitant of human intestine. Therefore, bifidobacteria began to be noticed as a starter in the manufacture of fermented dairy products. Perhaps the key for effective use of bifidobacteria in commercial dairy products is the maintenance of viability of bifidobacteria during large scale preparation of starter culture and distribution of products. So we tried to obtain the bifidobacteria having suitable characteristics for using as a starter in the manufacture of fermented dairy products. Among bifidobacteria isolated from Korean, E-4 strain showed the highest resistance to oxygen. To know whether the selected strain will be fit for manufacture of fermented dairy products, we also investigated resistance of the selected strain to HCI. The selected strain, E-4, was more resistant to environmental stresses such as oxygen, H2O2 and HCI than Bifidobacterium longum known as resistant strain to environmental stresses. According to carbohydrate fermentation patterns and morphological characteristics, E-4 strain was identified as B. bifidum. In conclusion, the selected strain, E-4, was thought to be fit for manufacture of fermented dairy products.
This article reviewed previous studies on the 3D face recognition and anthropometric facial analysis to design suitable respirators for individuals. 3D facial anthropometric data have not been reported in Korea yet. With 3D facial data, it is possible to design and to manufacture respirators having more effective respirator-face seal and thus providing more comfortable wearing than donning of those respirators designed using 1 and 2-dimensional data. Also 3D data could be used for respirator fit-testing and selecting suitable respirator type and size by computer simulation without several steps of fit-test to each individual worker.
In this work, a hybrid composite proceeding bearing (HCJB) composed of carbon/phenolic laminated composite bush and steel housing was designed for marine vessels because the composite proceeding bearing reduces the possibility of the seizure problem between the proceeding and bearing. The two components of bearing were assembled by interference fit joining method and a series of durability tests were conducted using the laboratory bench with the lubricants of SAE 30 oil, water, and sea water. That the HCJB was found reliable under the interference fitting loads and environmental temperature change.
The adsorption of Cr(VI) from aqueous solutions to activated carbon fiber (ACF) was investigated using both batch and flow-through column experiments. The batch experiments (adsorbent dose, 10 g/L; initial Cr(VI) concentration, 5-500 mg/L) showed that the maximum adsorption capacity of Cr(VI) to ACF was determined to 20.54 mg/g. The adsorption of Cr(VI) to ACF was sensitive to solution pH, decreasing from 9.09 to 0.66 mg/g with increasing pH from 2.6 to 9.9; the adsorption capacity was the highest at the highly acidic solution pHs. Kinetic model analysis showed that the Elovich model was the most suitable for describing the kinetic data among three (pseudo-first-order, pseudo-second-order, and Elovich) models. From the nonlinear regression analysis, the Elovich model parameter values were determined to be ${\alpha}$ = 162.65 mg/g/h and ${\beta}$ = 2.10 g/mg. Equilibrium isotherm model analysis demonstrated that among three (Langmuir, Freundlich, Redlich-Peterson) models, both Freundlich and Redlich-Peterson models were suitable for describing the equilibrium data. In the model analysis, the Redlich-Peterson model fit was superimposed on the Freundlich fit. The Freundlich model parameter values were determined to be $K_F$ = 0.52 L/g and 1/n = 0.56. The flow-through column experiments showed that the adsorption capacities of ACF in the given experimental conditions (column length, 10 cm; inner diameter, 1.5 cm; flow rate, 0.5 and 1.0 mL/min; influent Cr(VI) concentration, 10 mg/L) were in the range of 2.35-4.20 mg/g. This study demonstrated that activated carbon fiber was effective for the removal of Cr(VI) from aqueous solutions.
According to Klempa(1995), the fit between environmental factors of a company may have the impact on its BPC success. Under this background, this paper empirically examines the effects of the fit between the organizational culture and the organizational learning the success of BPC. Organizational cultures, organizational learning, as well as knowledge sharing are the dominant causes that have impact on the innovation characters of organization. Whether an organization has safety-oriented homogeneous culture or it has the change-oriented heterogeneous culture may have impact on its implementation of BPC. Also the implementation of BPC may be affected by whether an organizational learning type has adaptive-oriented learning is single loop or it has the innovative-oriented learning is double loop. Thus, we analyzed the effect of the fit between the organization's culture and organizational learning type on BPC success by using the survey data collected from the companies that have adopted BPC. The findings presented in this paper show that the organization having heterogeneous culture practicing double loop learning the improvement project resulted in the excellent BPC success. These findings provide the perceptive guidelines for managers of organizations contemplating the implementation of BPC project.
Although studies on the development of cool touch fabrics have been conducted widely, the effects of fitted pattern on enhancing the cooling sensation are insufficient. To investigate the effect of cool-touch fabric and fit of women's sports underwear, 3D and 2D patterns of sleeveless top and sports leggings were constructed. The performance of cool touch was tested by the Qmax value and wear test with nine subjects. Objective fit evaluation was observed by 3D virtual clothing using Clo software. Subjects rated wearing sensation such as 'cooling sensation, fit, wear comfort and preferences of purchase' using Likert's scale in the environmental chamber at $25^{\circ}C$, 45 %RH. The Qmax value of the cool touch fabric was higher than that of the PET fabric, which was well reflected in 'cooling sensation', especially in the case of a tight-fitted 3D pattern. The cooling sensation of the cool-touch fabric was not significantly elevated with 3D tight pattern as long as the size of the 2D pattern was similar to that of 3D pattern. However, the purchase preference was highly correlated with 3D fit and wear comfort.
Objectives: A fit test panel is needed to identify the fit performance of a respirator and its face seal. This is a criterion for selecting subjects that can represent the facial characteristics of users. Although anthropometry data has been developed for people in United States and China it is not yet present in Korea. This study aimed to develop a Korean fit test panel and test headform. Methods: For the 7th and 8th waves of the Size Korea anthropometry data, facial measurements of 11,429 people aged 15 to 69 years were used for analysis. PCA and bivariate panel were classified using the ISO16976-2:2022(E) anthropometrics analysis method. Based on this result, a static headform was developemed and a fit test chamber was constructed. Results: Of the 11,429 Korean people used for principal component analysis, 11,300 were included in the ellipse, marking an acceptance rate of 98.87% on PCA panel. The face types were classified into five types. Among them, a large, medium, and small static headform were printed using a 3D printer. In addition, 10,985 people (96.12%) were included in the bivariate panel based on face length and face width. The y-axis (face length) boundary was 97.87 to 134.59 mm, and the x-axis (face width) boundary was 120.75 to 158.23 mm. Conclusions: Compared to the ISO analysis, the Korean principal component was narrower in the width item (PC1) and longer in the length item (PC2). For the future, it is necessary to conduct a fit test using the developed headform and chamber device to confirm the usefulness of this Korean test panel. Therefore, this study is considered valuable as basic research for Korean test panels.
Background: Breast cancer is a worldwide public health concern and is the most prevalent type of cancer in women in the United States. This study concerned the best fit of statistical probability models on the basis of survival times for nine state cancer registries: California, Connecticut, Georgia, Hawaii, Iowa, Michigan, New Mexico, Utah, and Washington. Materials and Methods: A probability random sampling method was applied to select and extract records of 2,000 breast cancer patients from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database for each of the nine state cancer registries used in this study. EasyFit software was utilized to identify the best probability models by using goodness of fit tests, and to estimate parameters for various statistical probability distributions that fit survival data. Results: Statistical analysis for the summary of statistics is reported for each of the states for the years 1973 to 2012. Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, and Chi-squared goodness of fit test values were used for survival data, the highest values of goodness of fit statistics being considered indicative of the best fit survival model for each state. Conclusions: It was found that California, Connecticut, Georgia, Iowa, New Mexico, and Washington followed the Burr probability distribution, while the Dagum probability distribution gave the best fit for Michigan and Utah, and Hawaii followed the Gamma probability distribution. These findings highlight differences between states through selected sociodemographic variables and also demonstrate probability modeling differences in breast cancer survival times. The results of this study can be used to guide healthcare providers and researchers for further investigations into social and environmental factors in order to reduce the occurrence of and mortality due to breast cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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