Manjula, Prabuddha;Choi, Nuri;Seo, Dongwon;Lee, Jun Heon
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.31
no.5
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pp.643-649
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2018
Objective: POU class 1 homeobox 1 (POU1F1) mediates growth hormone expression and activity by altering transcription, eventually resulting in growth rate variations. Therefore, we aimed to identify chicken POU1F1 polymorphisms and evaluate the association between single nucleotide polymorphisms (SNPs) and growth-related traits, and logistic growth curve parameter traits (${\alpha}$, ${\beta}$, and ${\gamma}$). Methods: Three SNPs (M_1 to M_3) were used to genotype 585 $F_1$ and 88 $F_0$ birds from five Korean native chicken lines using a polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism method. Results: Single marker analyses and traits association analyses showed that M_2 was significantly associated with body weight at two weeks, weight gain from hatch to 2 weeks, and weight gain from 16 to 18 weeks (p<0.05). M_3 was significantly associated with weight gain from 14 to 16 weeks and from 16 to 18 weeks, and asymptotic body weight (${\alpha}$) (p<0.05). No traits were associated with M_1. The POU1F1 haplogroups were significantly associated with weight gain from 14 to 16 weeks (p = 0.020). Linkage disequilibrium test and Haploview analysis shown one main haploblock between M_2 and M_3 SNP. Conclusion: Thus, POU1F1 significantly affects the growth of Korean native chickens and their growth curve traits.
The Kachanov and Rabotnov (K-R) creep damage model was interpreted and applied to type 316LN and HT-9 stainless steels. Seven creep constants of the model, A, B, $textsc{k}$, m, λ, ${\gamma}$, and q were determine d for type 316LN stainless steel. In order to quantify a damage parameter, the cavity was interruptedly traced during creep for measuring cavity area to be reflected into the damage equation. For type 316LN stainless steel, λ= $\varepsilon$R/$\varepsilon$* and λf=$\varepsilon$/$\varepsilon$R were 3.1 and increased with creep strain. The creep curve with λ=3.1 depleted well the experimental data to the full lifetime and its damage curve showed a good agreement when r=24. However for the HT-9 stainless steel, the values of λ and λf were different as λ=6.2 and λf=8.5, and their K-R creep curves did not agree with the experimental data. This mismatch in the HT-9 steel was due to the ductile fracture by softening of materials rather than the brittle fracture by cavity growth. The differences of the values in the above steels were attributed to creep ductilities at the secondary and the tertiary creep stages.
Bootstrap method, a computer-intensive statistical technique to estimate the distribution of a statistic was applied to deal with uncertainty and variability of the experimental data in stochastic prediction modeling of microbial growth on a chill-stored food. Three different bootstrapping methods for the curve-fitting to the microbial count data were compared in determining the parameters of Baranyi and Roberts growth model: nonlinear regression to static version function with resampling residuals onto all the experimental microbial count data; static version regression onto mean counts at sampling times; dynamic version fitting of differential equations onto the bootstrapped mean counts. All the methods outputted almost same mean values of the parameters with difference in their distribution. Parameter search according to the dynamic form of differential equations resulted in the largest distribution of the model parameters but produced the confidence interval of the predicted microbial count close to those of nonlinear regression of static equation.
Park, Do-Hyung;Chung, Jaekwon;Chung, Yeo Jin;Lee, Dongwon
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.20
no.4
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pp.1-23
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2014
Market forecasting aims to estimate the sales volume of a product or service that is sold to consumers for a specific selling period. From the perspective of the enterprise, accurate market forecasting assists in determining the timing of new product introduction, product design, and establishing production plans and marketing strategies that enable a more efficient decision-making process. Moreover, accurate market forecasting enables governments to efficiently establish a national budget organization. This study aims to generate a market growth curve for ICT (information and communication technology) goods using past time series data; categorize products showing similar growth patterns; understand markets in the industry; and forecast the future outlook of such products. This study suggests the useful and meaningful process (or methodology) to identify the market growth pattern with quantitative growth model and data mining algorithm. The study employs the following methodology. At the first stage, past time series data are collected based on the target products or services of categorized industry. The data, such as the volume of sales and domestic consumption for a specific product or service, are collected from the relevant government ministry, the National Statistical Office, and other relevant government organizations. For collected data that may not be analyzed due to the lack of past data and the alteration of code names, data pre-processing work should be performed. At the second stage of this process, an optimal model for market forecasting should be selected. This model can be varied on the basis of the characteristics of each categorized industry. As this study is focused on the ICT industry, which has more frequent new technology appearances resulting in changes of the market structure, Logistic model, Gompertz model, and Bass model are selected. A hybrid model that combines different models can also be considered. The hybrid model considered for use in this study analyzes the size of the market potential through the Logistic and Gompertz models, and then the figures are used for the Bass model. The third stage of this process is to evaluate which model most accurately explains the data. In order to do this, the parameter should be estimated on the basis of the collected past time series data to generate the models' predictive value and calculate the root-mean squared error (RMSE). The model that shows the lowest average RMSE value for every product type is considered as the best model. At the fourth stage of this process, based on the estimated parameter value generated by the best model, a market growth pattern map is constructed with self-organizing map algorithm. A self-organizing map is learning with market pattern parameters for all products or services as input data, and the products or services are organized into an $N{\times}N$ map. The number of clusters increase from 2 to M, depending on the characteristics of the nodes on the map. The clusters are divided into zones, and the clusters with the ability to provide the most meaningful explanation are selected. Based on the final selection of clusters, the boundaries between the nodes are selected and, ultimately, the market growth pattern map is completed. The last step is to determine the final characteristics of the clusters as well as the market growth curve. The average of the market growth pattern parameters in the clusters is taken to be a representative figure. Using this figure, a growth curve is drawn for each cluster, and their characteristics are analyzed. Also, taking into consideration the product types in each cluster, their characteristics can be qualitatively generated. We expect that the process and system that this paper suggests can be used as a tool for forecasting demand in the ICT and other industries.
Kim, Heon-Joong;Kim, Dong-Hak;Yang, Kyeong-Jin;Kang, Ki-Ju
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.1
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pp.119-125
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2003
A way to measure the second parameter $A_2$of CT specimens is described. The displacement $\delta$$_{5}$ which is measured continuously from visual images of the lateral surface during crack growth is used to calculate the A, as a function of crack growth. The crack length is measured by DCPD(Direct Current Potential Drop) method and the J-resistance curve is determined according to ASTM standard E1737-96. To prove the validity of this method, three dimensional finite element analyses were performed, and variations of the displacements $\delta$$_{5}$ and $A_2$along the thickness were explored. As the result, it has been shown that the $\delta$$_{5}$ measured from the visual images of the lateral surface and the corresponding $A_2$can be regarded as the average through the thickness for 1T and 1/2T specimens of SA106Gr.C steel.steel.
Among 31 water-born microbial strains isolated from various sites in Korea, strain DJ-4 was selected as a test organism for toxicity measurements in that its growth was completely inhibited by the presence of 668.4 mg/L of chloroform and 297.5 mg/L of toluene in the liquid LB medium whereas others did not. It was observed that lag periods and specific growth rates of DJ-4 batch vial cultures were prolonged and decreased, respectively, by phenol, benzene, toluene, ethylbenzene, p-xylene, perchloroethylene, trichloroethylene, and chloroform at the concentrations between 3.6 and 417.8 mg/L. There changes were found to be linear with respect to the concentrations of the toxic compounds. From the first-order regression equations, 50% effective concentrations (EC50${\mu}$ for concentrations of toxic compounds causing 50% decrease of specific growth rates and EC50lag for 50% increase of length of lag periods) were calculated for each compounds. By comparing DJ-4 EC50${\mu}$ values with Daphnia LC50's from a literature for benzene, ethylbenzene, toluene, and trichloroethlyene, it was concluded that microbial specific growth could be a new, fast, and reliable parameter for toxicity tests.
Kyung-Mi Jung;Seong Yong Moon;Jae Mook Jeong;Heeyong Kim
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.57
no.4
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pp.364-371
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2024
We studied the age and growth of anchovies Engraulis japonicus, collected using three different fishing gears (drag net, set net, and bottom trawl) in the South Sea of Korea from November 2020 to October 2021.To determine the age, 344 speciemens were analyzed by reading the otolith sagittal plane. Monthly changes in the growth of translucency at the edge and the marginal increment ratio revealed that annuli in otoliths were fully formed in March once a year. We compared four different types of growth equations, and found that the data set of observed length at age (yearly) as estimated the growth parameter (L∞ = FL 16.17 cm, k = 0.33/year, t0 = -1.65) fitted well on the von Bertalanffy growth curve.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.6
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pp.914-922
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2003
In this paper, the strain localization of voided ductile material has been analyzed by nonlocal plasticity formulation in which the yield strength not only depends on an equivalent plastic strain measure (hardening parameter), but also on the Laplacian thereof. The gradient terms in yield criterion show an important role on modeling strain-softening phenomena of material. The influence of the mesh size on the elastic -plastic deformation behavior and the effect of the characteristic length parameter for localization prediction are also investigated. The proposed nonlocal plasticity shows that the load -strain curves converge to one curve. Results using nonlocal plasticity also exhibit the dependence of mesh size is much less sensitivity than that for a corresponding local plasticity formulation.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2004.05a
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pp.174-177
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2004
The nickel-based alloy Nimonic 80A possesses strength, and corrosion, creep and oxidation resistance at high temperature. These products are used for aerospace, marine engineering and power generation, etc. The control of forging parameters such as strain, strain rate, temperature and holding time is important because the microstructure change in hot working affects the mechanical properties. It is necessary to understand the microstructure variation evolution. The microstructure change evolution occurs by recovery, recrystallization and grain growth phenomena. The dynamic recrystallization evolution has been studied in the temperature range $950-1250^{\circ}C$ and strain rate range $0.05-5s^{-1}$ using hot compression tests. The metadynamic recrystallization and grain growth evolution has been studied in the temperature range $950-1250^{\circ}C$ and strain rate range 0.05, $5s^{-1}$, holding time range 5, 10, 100, 600 sec using hot compression tests. Modeling equations are developed to represent the flow curve, recrystallized grain size, recrystallized fraction and grain growth phenomena by various tests. Parameters of modeling equation are expressed as a function of the Zener-Hollomon parameter. The modeling equation for grain growth is expressed as a function of initial grain size and holding time.
Kim, S.;Kwon, O.Y.;Choi, S.W.;Manabe, T.;Yamaguchi, I.;Kumagai, T.;Mizuta, S.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.10
no.6
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pp.378-380
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2000
The epitaxial $BaTiO_{3}$ thin film was prepared on the MgO substrate by the coating-pyrolysis process using a mixed solution of Ba-naphthenate and Ti-naphthenate. The crystal structure of the epitaxial $BaTiO_{3}$ thin film was characterized by XRD ${\theta}/2{\theta}$ scan and asymmetric {303} rocking curve scan. The epitaxial $BaTiO_{3}$ thin film had the cubic phase with the lattice parameter of a = c = 0.4018 nm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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