Bilmez, Bayram;Toker, Ozan;Alp, Selcuk;Oz, Ersoy;Icelli, Orhan
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.310-317
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2022
The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.
A Plastic Bonded Explosive(PBX) is mainly composed of nitramine explosive and polymer binder. The great number of serious applications of PBX requires the good adhesion between nitramine crystals and binder, which depends on the surface characteristics of a filler and binder. In the pursuit of the better design to achieve the enhanced adhesion, profound knowledge of the surface and interfacial characteristics of explosive and binder should be exploited. In this study, the influences of physicochemical properties between RDX and binders such as interfacial tension($\gamma_{SL}$), latent heat($Q_m$), and density($\rho$) on impact sensitivity of PBX were investigated. As experimental results, the major contribution factor to impact sensitivity of PBX was the interfacial tension, compare with other surface properties. The correlation coefficient of $H_{50}$ versus $\gamma_{SL}$ is 0.9932 when a polynomial regression method was used.
Recent findings that agroclavine strongly inhibits: lactation and that ergocornine and ergonovine induce regression or inhibition of pituitary tumor growth in rats revealed new pharmacological activities in addition to the well-known activities of ergot alkaloids. Clavicipitic acid, isochanoclavine (I) and chanoclavine (II) are newly isolated alkaloids. It was already established that tryptophan, mevalonic acid and methionine are biosynthetic precursors of ergoline, a basic structure of the alkaloids, which is formed via $4-({\gamma},{\gamma}-dimethylallyl)-tryptophan$, mediated by dimethylallylpyrophosphate: tryptophan dimethylallyl transferase. Chanoclavine-I appears to be an intermediate to agroclavine which is converted to elymoclavine. Agroclavine and elymoclavine were also found to be hydroxylated by peroxidase to setoclavine and penniclavine, respectively. Elymoclavine is converted to ergotamine and lysergic acid ${\alpha}-hydroxyethylamide$, respectively. Pyruvate and alanine were found to be incorporated into the two-carbon unit of the ${\alpha}-hydroxyethyl$ moiety of the latter. Lysergylalanine is converted to ergometrine, but not to lysergic acid ${\alpha}-hydroxyethylamide$.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.1-11
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2012
로지스틱회귀모형에서 반응변수가 주어졌을 때 설명변수의 조건부 확률분포의 로그-밀도비는 어떤 설명변수가어떻게모형에포함되는지에대한변수선택문제에서유용한정보를제공한다. 설명변수의 조건부 확률분포가 좌우대칭이 아닌 경우 감마분포로 가정하는 것이 적절하다. 여러 가지 모의실험을 수행한 결과를 보면, $x{\mid}y$ = 0과 $x{\mid}y$ = 1의 두 분포가 겹치는 경우에서는 x항과 log(x)항 모두 필요하다. 그리고 두 분포가 분리된 경우에는 x항 또는 log(x)항 중 하나만 필요하다.
본 연구에서는 support vector regression (SVR) 및 매개변수 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델을 구축하고 이를 실제 유역에 적용하여 모델 효율성을 평가하였다. 여기서, SVR은 하천수위를 예측하기 위한 예측모델로서 채택되었으며, 커널함수 (Kernel function)로서는 radial basis function (RBF)을 선택하였다. 최적화 알고리즘은 SVR의 최적 매개변수 (C?, cost parameter or regularization parameter; ${\gamma}$, RBF parameter; ${\epsilon}$, insensitive loss function parameter)를 탐색하기 위하여 적용되었다. 매개변수 최적화 알고리즘으로는 grid search (GS), genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) 알고리즘을 채택하였으며, 비교분석을 통해 최적화 알고리즘의 적용성을 평가하였다. 또한 SVR과 최적화 알고리즘을 결합한 모델 (SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO, SVR-ABC)은 기존에 수자원 분야에서 널리 적용되어온 신경망(Artificial neural network, ANN) 및 뉴로퍼지 (Adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS) 모델과 비교하였다. 그 결과, 모델 효율성 측면에서 SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 ANN보다 우수한 결과를 나타내었으며, ANFIS와는 비슷한 결과를 나타내었다. 또한 SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 SVR-GS보다 상대적으로 우수한 결과를 나타내었으며, 모델 효율성 측면에서 SVR-PSO 및 SVR-ABC는 가장 우수한 모델 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 매개변수 최적화 알고리즘은 SVR의 매개변수를 최적화하는데 효과적임을 확인할 수 있었다. SVR과 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델은 기존의 ANN 및 ANFIS 모델과 더불어 하천수위 예측을 위한 효과적인 도구로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 부산 경남지역의 담낭담석의 위험인자를 알아보고자 하였다. 실험대상은 2016년 6월~12월까지 2016년 12월까지 부산 P병원을 내원하여 복부초음파를 실시한 대상으로 하였다. 그 중 복부초음파와 혈청학적 검사를 동시에 실시한 353명을 대상으로 위험인자를 분석하였다. 초음파 검사 상 담낭담석과 관련있는 위험인자들의 통계분석은 독립표본 t검정(independent t-test)과 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였다. 차이검정 결과를 고려하여 독립변수에 대한 상대 위험비(odds ratio, OR) 산출을 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행하여 변수들로부터 예측모형을 산정하여 타당성을 검정하였다. 그 결과 담낭담석 위험인자로 확인된 연령, ${\gamma}GTP$로 예측모형 및 예측 확률값을 산출하였다. 연령에서 민감도 49.7%, 특이도 82.2%를 보였으며, ROC 곡선하면적이 0.724를 나타내었다. ${\gamma}GTP$에서는 민감도 69.3%, 특이도 62.4%를 보였으며, ROC 곡선하면적이 0.699를 나타내어 예측모형의 타당성을 확인할 수 있었다.
제주도 북동부 연안에서 추 동계에 관측된 파랑자료를 주파수 분석을 통해 파랑의 특성을 검토하였다. 그리고 최대파고를 산정하기 위해 1차 회귀식을 이용하여 유의파고와 최대파고를 비를 계산하였다. 또한, JONSWAP 스펙트럼을 계산하기 위해 계산 된 유의파고와 첨두주파수를 이용하여 관측해역에 맞는 ${\gamma}$값을 추정하였다. 그 결과, 유의파고의 경우 1 m이하의 파랑이 가장 높은 빈도를 가지고 발생하였으며, 1차 관측 시 평균 0.523 m로 관측이 되었고, 2차 관측 시 평균 0.423 m로 관측이 되었다. 그 중 가장 높은 유의파고는 9월 15일부터 9월 17일까지 발생된 태풍으로 인해 4.8 m로 관측되었다. 첨두주파수의 경우 0.12~0.15 Hz(주기는 약 6.67~8.33초)가 가장 높은 빈도로 나타났으며, 유의파고와 첨두 주파수를 이용하여 계산 된 ${\gamma}$값은 평균 2.72를 나타내고 있다. 또한 직선 회귀 식을 이용해 계산 된 유의파고와 최대파고의 비는 $1.635H_s$로 계산되었다.
Objectives : Event-related potentials have been suggested as an objective marker for brain functions in psychiatric disorders. This study was aimed to investigate the relationships between P300, the mismatch negativity (MMN), the loudness dependence of the auditory evoked potential (LDAEP), demographic and clinical variables including neurocognitive abilities in patients with schizophrenia. Methods : P300, the MMN, and the LDAEP were measured and the Korean Stroop color-word test (K-stroop test) and the Wisconsin Card Sorting Test (WCST) were performed in 43 patients with schizophrenia. The relationship of the latency and amplitude of P300 and the MMN as well as regression slope of the LDAEP with demographic and clinical variables were analyzed by t-test and correlation analyses for categorical and continuous variables, respectively. Results : After controlling for age, the latency of central (Cz) and parietal (Pz) P300 posivitively correlated with GAF at admission (Cz ; ${\gamma}$ = 0.385, p = 0.047, Pz ; ${\gamma}$ = 0.421, p = 0.029). The amplitude of parietal P300 correlated with the correction rate of the K-stroop test (${\gamma}$ = 0.575, p = 0.002). In addition, the frontal (Fz) P300 latency tended to negatively correlated with the correction rate of the WCST (${\gamma}$ = -0.371, p = 0.057). Conclusions : Our findings suggest that the values of P300 latency and amplitude might be correlated with GAF at admission and working memory measured by the K-Stroop test and the WCST. Meanwhile, the MMN and the LDAEP did not correlate with demographic and clinical variables. These results support the results of previous studies showing associations with P300 and impaired cognitive ability.
역미셀법을 이용하여 열적 안정성이 우수한 감마-알루미나의 합성 공정을 최적화하기 위하여 실험계획법을 사용하였다. 먼저 합성공정에 주 요소인 계면활성제, 물 및 오일의 비에 대한 최적의 실험조건을 설계하기 위하여 혼합물 실험법을 이용하여 12가지 실험조건을 도출하였다. 설계된 조건에서 역미셀법을 이용하여 합성한 입자를 $900^{\circ}C$에서 소성한 결과 입자의 크기에 차이는 있었지만 모두 감마-알루미나 결정구조를 가졌다. 도출된 실험결과를 이용하여 계산된 2차 회귀모델의 결정계수는 93.68%이었으며, P- 값이 0.002로서 유의하다고 할 수 있다. 다양한 입자크기를 가지는 감마-알루미나의 합성조건을 모든 범위에서 대하여 표면도와 등고선도를 이용하여 제시하였다. 그 결과 Surfactant/Water/Oil의 질량비가 0.3450/0.0729/0.5821인 조건에서 합성할 때 약 2.8 nm의 가장 작은 입자가 합성되는 것으로 계산되었다.
본 연구는 대사증후군을 예측하는 대리 표지자로서 감마 글루타밀 전이효소(gamma glutamyl transferase, GGT)의 유용성을 평가하고자 하였다. 20세 이상의 비만하지 않은 남성 7,155명을 연구대상자로 하였다. 대사증후군 진단기준은 NCEP-ATP III (National Cholesterol Education Program - Third Adult Treatment Panel) 기준을 적용하였다. GGT에 따른 대사증후군 발병 위험도는 로지스틱 회귀분석을 적용하였으며, GGT의 대사증후군 위험 예측능력을 확인하기 위해 ROC (receiver operating characteristic) 곡선을 구하였다. 연령과 체질량지수와 무관하게 GGT 1사분위수보다 4사분위수에서 대사증후군 발병위험이 7.09배 높게 나타났다(p<0.001). 대사증후군 진단을 위한 GGT의 곡선아래면적(area under the curve)은 0.715였으며, GGT의 절단값(cut-off value)은 40.0 U/L, 민감도는 65.0%, 특이도 70.2%로 나타났다. 따라서 GGT는 대사증후군을 진단하기 위한 유용한 진단 지표로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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