The present study examines the phosphate adsorption potential and behavior of mixture of Ground Burnt Patties (GBP), a solid waste generated from cooking fuel used in earthen stoves and Red Soil (RS), a natural substance in fixed bed column mode operation. The characterization of adsorbent was done by Proton Induced X-ray Emission (PIXE), and Proton Induced ${\gamma}$-ray Emission (PIGE) methods. The FTIR spectroscopy of spent adsorbent reveals the presence of absorbance peak at $1127cm^{-1}$ which appears due to P = O stretching, thus confirming phosphate adsorption. The effects of bed height (10, 15 and 20 cm), flow rate (2.5, 5 and 7.5 mL/min) and initial phosphate concentration (5 and 15 mg/L) on breakthrough curves were explored. Both the breakthrough and exhaustion time increased with increase in bed depth, decrease in flow rate and influent concentration. Thomas model, Yoon-Nelson model and Modified Dose Response model were used to fit the column adsorption data using nonlinear regression analysis while Bed Depth Service Time model followed linear regression analysis under different experimental condition to evaluate model parameters that are useful in scale up of the process. The values of correlation coefficient ($R^2$) and the Sum of Square Error (SSE) revealed the Modified Dose Response model as the best fitted model to the experimental data. The adsorbent mixture responded effectively to the desorption and reusability experiment. The results of this finding advocated that mixture of GBP and RS can be used as a low cost, highly efficient adsorbent for phosphate removal from aqueous solution.
Horton의 차수법칙을 이용한 지형학적 수문응답모델로서 하천유역 상호간의 수문학정 상사성 문제를 해석하였다. 지형학적 응답함수의 구성은 Nash 모델을 이용하였으며, 응답함수의 최적화는 불완전 감미함수와 Rosso가 유도한 회귀방정식을 이용하였다. 본 방법의 적용성을 검토하기 위해 평창강 유역, 위천유역 그리고 보청천 유역에 대한 실측치를 이용하였으며, 수문응답에 대한 재현성을 모멘트법과 비교하였다. 분석결과 응답모델과 무차원 순간단위도는 미계측 유역의 유출해석이나 유역의 상사상 해석에 대해 적용할 수 있다고 판단되었다.
Khoshkar, Ahmad Haddad;Koshki, Tohid Jafari;Mahaki, Behzad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권14호
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pp.5669-5673
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2015
Background: Breast cancer is the most prevalent kind of cancer among women in Iran. Regarding the importance of cancer prevention and considerable variation of breast cancer incidence in different parts of the country, it is necessary to recognize regions with high incidence of breast cancer and evaluate the role of potential risk factors by use of advanced statistical models. The present study focussed on incidence of breast cancer in Iran at the province level and also explored the impact of some prominent covariates using Bayesian models. Materials and Methods: All patients diagnosed with breast cancer in Iran from 2005 to 2008 were included in the study. Smoking, fruit and vegetable intake, physical activity, obesity and the Human Development Index (HDI), measured at the province level, were considered as potential modulating factors. Gamma-Poisson, log normal and BYM models were used to estimate the relative risk of breast cancer in this ecological investigation with and without adjustment for the covariates. Results: The unadjusted BYM model had the best fit among applied models. Without adjustment, Isfahan, Yazd, and Tehran had the highest incidences and Sistan- Baluchestan and Chaharmahal-Bakhtiari had the lowest. With the adjusted model, Khorasan-Razavi, Lorestan and Hamedan had the highest and Ardebil and Kohgiluyeh-Boyerahmad the lowest incidences. A significantly direct association was found between breast cancer incidence and HDI. Conclusions: BYM model has better fit, because it contains parameters that allow including effects from neighbors. Since HDI is a significant variable, it is also recommended that HDI should be considered in future investigations. This study showed that Yazd, Isfahan and Tehran provinces feature the highest crude incidences of breast cancer.
In this paper, an experiment was done where the input(scanner, digital still camera) and monitor(CRT, LCD) device used the linear multiple regression and the GOG (Gain-Offset-Gamma) characterization model to perform a color transformation. Also to color conversion method of the digital printer it used the LUT(Look Up Table), 3dimension linear interpolation and a tetrahedron interpolation method. The results are as follows. From color reappearance of digital printing case of monitor, the XYZ which it converts in linear multiple regression of input device it multiplied the inverse matrix, and then it applies the inverse GOG model and after color converting the patch of the result most which showed color difference below 5 at monitor RGB value. Also, The XYZ which is transmitted from the case input device which is a printer it makes at LAB value to convert an extreme, when the LAB value which is converted calculating the CMY with the LUT and tetrahedral interpolations the color conversion which considers the black quantity was more accurate.
The 14-3-3 protein has been shown to be involved in the cancer process. However, there is no understanding of the relationship between 14-3-$3{\gamma}$ (14-3-3 gamma) expression and prognosis in advanced non-small cell lung cancer. In this study, we therefore investigated the association between protein levels by immunohistochemistry and clinicopathological features of advanced NSCLC patients. Survival curves were estimated using the Kaplan-Meier method and tested by log-rank. Multivariate analysis was conducted with the Cox's regression model to determine independence of factors. p values less than 0.05 were considered significant. A total 153 patients were studied, with 54.3% being stage III and 45.8% stage IV. Fifty-one cases (33.3%) were squamous cell carcinomas, and 98 cases (64.1%) were adenocarcinomas. High 14-3-$3{\gamma}$ expression was seen in 59.5% and significantly correlated with lymph node metastasis (p=0.010) and distant metastasis (p=0.017). On Kaplan-Meier analysis, high 14-3-$3{\gamma}$ expression was associated with poorer survival with a marginal trend toward significance (p=0.055). On multivariate analysis, age, treatment, and 14-3-$3{\gamma}$ expression proved to be independent prognostic parameters. In vitro experiments indicated that 14-3-$3{\gamma}$ overexpression also played a potential role in cancer invasion. In conclusion, our data suggest that 14-3-$3{\gamma}$ overexpression is associated with invasion and a poor prognosis. Therefore, 14-3-$3{\gamma}$ may be a potential prognostic marker of advanced non-small cell lung cancer.
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.
The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.
본 연구에서는 우리나라 가구의 자녀수 결정요인을 Count 모형을 이용하여 분석하였다. 분석 기법으로는 자녀수가 감마(Gamma) count 분포를 따른다는 가정 하에 기본적인 회귀분석과 40세 이하 기혼여성의 완결출산에 대한 대리변수로 예상출산자녀수에 대한 회귀분석, 허들모형 그리고 기혼여성의 노동시장 참여와 자녀출산간의 내생성을 고려한 모형을 각각 이용하여 다각적인 방법론으로 출산결정요인을 분석하였다. 분석결과, 가구의 소득수준이 높을수록 40세 이상 기혼여성의 자녀수는 많은 것으로 나타나는 반면, $18{\sim}39$세 기혼여성의 경우에는 소득이 자녀수에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 보인다. 기혼여성의 경제활동참여는 39세 이하의 비교적 젊은 여성들에게서 출산 예상자녀수에 부정적인 영향을 주는 것을 뚜렷이 확인할 수 있고, 출산과 경제활동참여 간에는 내생성이 존재하는 것으로 확인되었다. 허들모형을 이용한 결과, 기혼여성의 학력은 자녀출산 여부에는 긍정적으로 작용할 수 있으나 자녀수 결정에는 부정적으로 작용하여 기혼여성 학력이 높을수록 출산율은 감소하게 된다. 다양한 회귀분석 결과에 근거할 때 Becker의 Quantity-Quality 모형의 핵심내용은 우리나라의 자녀수 결정에 있어서도 대체적으로 적용됨을 확인할 수 있다.
In this study, degradation of estrone (E1) and $17{\alpha}$-ethynylestradiol (EE2) by gamma-irradiation and subsequent reduction of estrogenic activity as a function of absorbed dose were conducted using the yeast two-hybrid assay. Relative potency of E1 and EE2 compared to estrogenic activity of $17{\beta}$-estradiol (E2) was found to be 0.0144 and 0.1605, respectively. More than 90% of E1 and EE2 (both $5.0{\times}10^{-6}M$) was removed at an absorbed dose of 5 kGy, but more than 40% of estrogenic activity still remained. The addition of $TiO_2$ catalyst appeared to improve the removal efficiency of E1 and decrease estrogenic activity while there was no significant effect for EE2. Additionally, the calculated estrogenic activity of E1 and EE2 based on a regression model was well correlated with the observed activity.
본 논문은 보험 손실 추정을 위한 회귀 설정에서 다양한 분포 가정의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교 분석합니다. 감마 분포는 일반적으로 보험의 손실 분포의 비대칭성을 처리하는 데 사용됩니다. 그러나 최근 연구는 보험자료의 분석에 있어서 손실 분포의 두꺼운 꼬리의 중요성을 강조합니다. 실제 주택 화재 보험 데이터 분석을 통해 우리는 회귀 방법에서 다양한 분포 가정의 효과를 비교합니다. 우리의 결과는 보험손실에 대한 분포 가정의 선택이 "초과 손해 보험" 및 "한도 보험"을 포함한 다양한 보험 상품의 보험료 결정에 중요하다는 것을 보여줍니다. 또한 주택 화재 보험의 통계적 모형설정에 있어서 실제 고려 사항에 대해 논의합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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