국제원자력기구로부터 제공받은 2종 (V-50, P-50)의 인공적으로 준비된 여과지상의 도시분진시료중의 미량원소를 중성자방사화분석법을 사용하여 비파괴 분석하였다. 중성자방사화분석의 품질관리를 위해 미국표준기술원의 인증표준물질 (Urban Particulate Matter, NIST SRM1648)이 사용되었으며 여과지상의 분진시료에서는 약 20종의 원소를 분석하였다. 측정결과는 실험실간 비교 및 숙련도 평가를 위하여 중성자방사화분석법, 하전입자유도 X-선 방출분광법, 유도결합플라즈마 질량분석법 등을 이용한 세계 40개국, 49개 실험실의 분석값들과 함께 통계처리 되었다. 통계 처리한 결과, 본 실험실의 분석값들의 Z-score가 ${\pm}2$ 이내에 들어오는 결과를 얻었으며, 숙련도 시험도 분석된 모든 원소의 정확도와 정밀도가 기준에 통과되는 신뢰성 있는 결과를 얻어 현재 수행하고 있는 대기분진시료들의 분석품질관리가 적합함을 입증하였다.
The performance of a modeling system consisting of WRF model v3.3 and CMAQ model v4.7.1 for forecasting $PM_{2.5}$ concentrations were evaluated during the period May 2012 through December 2014. Twenty-four hour averages of $PM_{2.5}$ and its major components obtained through filter sampling at the Bulgwang intensive measurement station were used for comparison. The mean predicted $PM_{2.5}$ concentration over the entire period was 68% of the mean measured value. Predicted concentrations for major components were underestimated except for $NO_3{^-}$. The model performance for $PM_{2.5}$ generally tended to degrade with increasing the concentration level. However, the mean fractional bias (MFB) for high concentration above the $80^{th}$ percentile fell within the criteria, the level of accuracy acceptable for standard model applications. Among three bias correction methods, the ratio adjustment was generally most effective in improving the performance. Albeit for limited test conditions, this analysis demonstrated that the effects of bias correction were larger when using the data with a larger bias of predicted values from measurement values.
Purpose: To develop a probability-based differential diagnosis for pediatric acute liver failure (PALF) based on age and socioeconomic status of the country of origin. Methods: Comprehensive literature search using PubMed, EMBASE, and SCOPUS databases was performed. Children 0-22 years of age who met PALF registry criteria were included. Articles included >10 children, and could not be a case report, review article, or editorial. No language filter was utilized, but an English abstract was required. Etiology of PALF, age of child, and country of origin was extracted from included articles. Results: 32 full text articles were reviewed in detail; 2,982 children were included. The top diagnosis of PALF in developed countries was acetaminophen toxicity (9.24%; 95% CredI 7.99-10.6), whereas in developing countries it was Hepatitis A (28.9%; 95% CredI 26.3-31.7). In developed countries, the leading diagnosis of PALF in children aged <1 year was metabolic disorder (17.2%; 95% CredI 10.3-25.5), whereas in developing countries it was unspecified infection (39.3%; CredI 27.6-51.8). In developed countries, the leading diagnosis in children aged >1 year was Non-A-B-C Hepatitis (8.18%; CredI 5.28-11.7), whereas in developing countries it was Hepatitis A (32.4%; CredI 28.6-36.3). Conclusion: The leading causes of PALF in children aged 0-22 years differ depending on the age and developmental status of their country of origin, suggesting that these factors must be considered in the evaluation of children with PALF.
4-(methylnitrosamino)-1-(3-pyridyl)-1-butanone (NNK), a tobacco specific nitrosamine found only in tobacco products. The ability to monitor biomarker concentrations is very important in understanding environmental tobacco smoke (ETS). In this study, an efficient and sensitive method for the analysis of NNK in dust was developed and validated using liquid chromatography tandem mass spectrometry. Dust was collected with filter paper soaked in methanol. The standard solution and dust sample were diluted with 100 mM ammonium acetate and extracted using dichloromethane. Our calibration curves ranged from 25 to $10^4pg/mL$. Excellent linearity was obtained with correlation coefficient values between 0.9996 and 1.0000. The limit of detection (LOD) was 5 pg/mL ($S/N{\geq}3$) and the retention time was 10 min. The limit of quantification (LOQ) was 25 pg/mL, and the acceptance criteria was the rate of 98-103% (80-120% at levels up to $3{\times}LOQ$). The coefficient of variations (CV) was 2.8%. Accuracies determined from dust samples spiked with four different levels of NNK racurves ranged that from 25 to 104 pg/mL. Excellent linearity was obtained between 92.1% and 114%. The precision of the method was acceptable (5% of CV). The recovery rates of the whole analytical procedure at low, medium, and high levels were 105.7-116.5% for NNK. The carry-over effects during LC-MS/MS analysis were not observed for NNK. This manuscript summarizes the scientific evidence on the use of markers to measure ETS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1890-1910
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2013
Routing overlay offers an ideal methodology to improve the end-to-end communication performance by deriving a backup path for any node pair. This paper focuses on a challenging issue of selecting a proper backup path to bypass the failures on the default path with high probability for any node pair. For existing backup path selection approaches, our trace-driven evaluation results demonstrate that the backup and default paths for any node pair overlap with high probability and hence usually fail simultaneously. Consequently, such approaches fail to derive a robust backup path that can take over in the presence of failure on the default path. In this paper, we propose a three-phase RBPS approach to identify a proper and robust backup path. It utilizes the traceroute probing approach to obtain the fine-grained topology information, and systematically employs the grid quorum system and the Bloom filter to reduce the resulting communication overhead. Two criteria, delay and fault-tolerant ability on average, of the backup path are proposed to evaluate the performance of our RBPS approach. Extensive trace-driven evaluations show that the fault-tolerant ability of the backup path can be improved by about 60%, while the delay gain ratio concentrated at 14% after replacing existing approaches with ours. Consequently, our approach can derive a more robust and available backup path for any node pair than existing approaches. This is more important than finding a backup path with the lowest delay compared to the default path for any node pair.
본 논문은 SDR(software-defined radio)기반 무선 통신장비를 위한 디지털 AGC(Automatic Gain Control) 알고리즘에 대한 것이다. 수신신호는 무선 채널 구간에서 발생하는 경로 감쇄 및 수신단 front-end 동작에 의해 시간에 따라 변하는데, 신뢰성 있는 신호 복호를 위해서는 빠르고 정확한 AGC 기술이 적용되어야 한다. 또한, 하나의 수신기에서 다양한 웨이브폼을 수신하는 SDR 통신장비를 위해서는 적응적인 AGC 기술이 필요하다. 본 논문에서 다양한 웨이브폼에 대해 적용하기 위한 2단계로 구성된 적응적 구조를 제안한다. 제안한 적응적 구조는 수신신호 크기에 따라 이득값(gain) 선택 단계를 선택, 변경함으로써 빠르고 안정적인 이득값 조절을 가능하게 한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안하는 방식의 수렴속도 및 안정화 정도를 검증하고, 기존 방식과 비교하여 빠른 수렴 속도를 보임을 확인한다.
Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.
The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.
Kyungwon Suh;Jung Bo Yoo;Kwang-Soon Choi;Gi Yong Kim;Simon Oh;Kanghyun Yoo;Kwang Eun Lee;Shinkyoung Lee;Young Sang Lee;Hyeju Lee;Junhyuck Kim;Kyunghun Jung;Sora Choi;Tae-Hong Park
방사성폐기물학회지
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제20권4호
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pp.489-500
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2022
The decommissioning of nuclear facilities produces various types of radiologically contaminated waste. In addition, dismantlement activities, including cutting, packing, and clean-up at the facility site, result in secondary radioactive waste such as filters, resin, plastic, and clothing. Determining of the radionuclide content of this waste is an important step for the determination of a suitable management strategy including classification and disposal. In this work, we radiochemically characterized the radionuclide activities of filters used during the decommissioning of Korea Research Reactors (KRRs) 1 and 2. The results indicate that the filter samples contained mainly 3H (500-3,600 Bq·g-1), 14C (7.5-29 Bq·g-1), 55Fe (1.1- 7.1 Bq·g-1), 59Ni (0.60-1.0 Bq·g-1), 60Co (0.74-70 Bq·g-1), 63Ni (0.60-94 Bq·g-1), 90Sr (0.25-5.0 Bq·g-1), 137Cs (0.64-8.7 Bq·g-1), and 152Eu (0.19-2.9) Bq·g-1. In addition, the gross alpha radioactivity of the samples was measured to be between 0.32-1.1 Bq·g-1. The radionuclide concentrations were below the concentration limit stated in the low- and intermediatelevel waste acceptance criteria of the Nuclear Safety and Security Commission, and used for the disposal of the KRRs waste drums to a repository site.
본 연구는 화력발전소 배출로 인한 지표면 오염물질 농도의 시·공간적 영향을 실측 자료를 바탕으로 정량적으로 분석하려는 목적으로 수행되었다. 배출과 농도 관계의 정량적 분석을 위해 우선 기상 조건과 주변 배출원의 영향을 고려하였다. 이를 위해 자료의 선택과 관측지점 선정 과정을 제안하였고, 선정된 지표면 시·공간 자료에 K-Z 필터와 경험직교함수(EOF) 분석 기법을 적용하였다. 사용된 자료는 2014-2017년 4년의 기간 동안 당진과 태안 화력발전소 굴뚝 자동측정기기의 농도값을 이용하여 산출한 한 시간 평균 배출량 자료와 지표면 대기오염농도 측정망 자료이다. 기상 자료로는 최근 배포 중인 ERA5 재분석자료와 기상청 종관기상관측소 한 시간 평균 자료가 사용되었다. 발전소만의 영향이 최대한 보이도록 기상 효과와 지리적인 요인을 고려하여 선택한 시간대의 선정된 관측소 자료만을 이용하여 분석한 결과, 지표면 대기오염물질의 EOF 첫 번째 모드는 SO2, NO2, PM10 모두에 대해 97% 이상의 변동성을 설명하였다. 또한 지표면 농도장의 EOF 첫 번째 모드의 시계열은 화력발전소 배출과 유의미한 상관성을 보였다. 결과적으로 당진화력발전소 SO2, NO2, TSP 시간 당 배출량이 각각 10%가 감소하면, 남서풍 계열의 바람에 의해 직접 영향을 받는 서울 수도권 지표면 평균 SO2 농도는 0.468 ppb (R=0.384), NO2는 1.050 ppb (R=0.572), PM10은 2.045 ㎍ m-3 (R=0.343) 정도가 감소한다고 판단할 수 있다. 태안화력발전소의 경우, SO2, NO2, TSP 배출량을 각각 시간당 10% 씩 감축하면, SO2는 0.284 ppb (R=0.648), NO2는 0.842 ppb (R=0.683), PM10은 1.230 ㎍ m-3 (R=0.575) 정도가 감소될 수 있음을 확인하였다. 태안화력발전소는 당진화력발전소에 비해 수도권지역 농도에 미치는 영향은 작았으나, 상관관계는 더 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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