Competition among cities has become fierce with decentralization and globalization, and each city tries to establish a brand image of the city to build its competitiveness and implement its policies based on it. At this time, surveys, expert interviews, etc. are commonly used to establish city brands. These methods are difficult to establish as sampling methods an empirical component, the biggest component of a city brand. In this paper, therefore, based on the precedent research's urban brand measurement and components, the words representing each city image property were extracted and relocated to five indicators to form the evaluation index. The constructed indicators have been validated through the review of three experts. Through the index, we analyzed the brands of four cities, Ulsan, Incheon, Yeosu, and Gyeongju, and identified the factors by using Topic Modeling and Word Cloud. This methodology is expected to reduce costs and monitor timely in identifying and analyzing urban brand images in the future.
자연재해는 발생 자체를 막는데 한계가 있기 때문에 피해저감을 위해서는 예방사업을 통해 재해발생을 사전에 예방하는 것이 중요하다. 자연재해발생의 증가와 함께 자연재해와 관련된 예방사업에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이와 관련된 투자도 증가하고 있다. 이와 함께 자연재해예방사업에 대한 투자 시, 그 파급효과 등을 검증할 수 있는 평가 역시 중요한 과제로 대두되고 있다. 자연재해예방사업과 같은 국가 공공투자사업을 평가하기 위해서 비용편익분석과 같은 정량적 분석을 통한 연구는 지속적으로 수행되고 있다. 정량적 분석방법만으로 사업의 효과를 충분히 설명하지 못한다는 문제점에도 불구하고 재해관련 분야에서 효과분석이나 평가를 위한 다양한 방법이 제시되지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 정성적 분석을 통한 자연재해예방사업의 사후평가를 위해서 자연재해예방사업의 사후평가에 영향을 미치는 항목들을 도출하고, 구조방정식모델(SEM : structural equation modeling)을 통해 사후 평가항목과 사업효과 간 인과관계 분석 및 가중치를 산정하였다. 이를 바탕으로 자연재해예방 사업에 대한 사후평가지수 산정식을 제시하였다.
수질모델링에 필요한 다양한 입력데이터는 관련 정보의 확보방안 및 표준화가 되어 있지 않아 수질모델링 결과 및 수질분석에 많은 영향을 주고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 수질 모델링을 위해 정확한 수리 수문 데이터를 기반으로 한 수질모델링의 기초자료 데이터베이스인 한국형 Reach File을 설계하였다. 한국형 Reach File은 동일한 수리학적 특색을 가지는 구간(Reach)에 대한위치정보 기반의 수리학 데이터베이스로써, 각 구간을 대표할 수있는 Reach 코드와 Catalog Unit, Segment, Marker Index의 위상정보를 갖고 있으며 하천명이나 하천코드와 같은 기존 코드와의 연계를 고려하여 설계되었다. 설계방안을 토대로 경기도 광주시의 경안천을 대상으로 시범 구축을 통하여 본 설계안을 검토한 결과, 수질모델링에 필요한 기초데이터를 하나의 기준으로 체계화하여 하천정보를 데이터베이스화하고 기 구축 데이터베이스와의 연계 및 활용방안도 마련할 수 있었다. 또한, 각 구간별로 정의된 Reach 코드를 이용하여 수질기초시설, 오염원데이터, 관리기관 등 기존 데이터베이스와 연계를 통해 보다 체계적인 수질의 관리가 가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Reach 코드를 하천공간데이터의 국가표준데이터로 선정할 수 있도록 하천 정보 표준화에 관한 연구가 필요하며, 전국 모든 하천에 Reach 코드를 부여하여 보다 많은 데이터베이스와의 연계할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.
A concept of hierarchical modeling, the newest modeling technology. has been introduced early In 1990. This nu technology has a goat potential to advance the capabilities of current computational mechanics. A first step to Implement this concept is to construct hierarchical models, a family of mathematical models which are sequentially connected by a key parameter of the problem under consideration and have different levels in modeling accuracy, and to investigate characteristics In their numerical simulation aspects. Among representative model problems to explore this concept are elastic structures such as beam-, arch-. plate- and shell-like structures because the mechanical behavior through the thickness can be approximated with sequential accuracy by varying the order of thickness polynomials in the displacement or stress fields. But, in the numerical analysis of hierarchical models, two kinds of errors prevail: the modeling error and the numerical approximation errors. To ensure numerical simulation quality, an accurate estimation of these two errors Is definitely essential. Here, a local a posteriori error estimator for elastic structures with thin domain such as plate- and shell-like structures Is derived using element residuals and flux balancing technique. This method guarantees upper bounds for the global error, and also provides accurate local error Indicators for two types of errors, in the energy norm. Comparing to the classical error estimators using flux averaging technique, this shows considerably reliable and accurate effectivity indices. To illustrate the theoretical results and to verify the validity of the proposed error estimator, representative numerical examples are provided.
A concept of hierarchical modeling, the newest modeling technology, has been introduced in early 1990's. This new technology has a great potential to advance the capabilities of current computational mechanics. A first step to implement this concept is to construct hierarchical models, a family of mathematical models sequentially connected by a key parameter of the problem under consideration and have different levels in modeling accuracy, and to investigate characteristics in their numerical simulation aspects. Among representative model problems to explore this concept are elastic structures such as beam-, arch-, plate- and shell-like structures because the mechanical behavior through the thickness can be approximated with sequential accuracy by varying the order of thickness polynomials in the displacement or stress fields. But, in the numerical, analysis of hierarchical models, two kinds of errors prevail, the modeling error and the numerical approximation error. To ensure numerical simulation quality, an accurate estimation of these two errors is definitely essential. Here, a local a posteriori error estimator for elastic structures with thin domain such as plate- and shell-like structures is derived using the element residuals and the flux balancing technique. This method guarantees upper bounds for the global error, and also provides accurate local error indicators for two types of errors, in the energy norm. Compared to the classical error estimators using the flux averaging technique, this shows considerably reliable and accurate effectivity indices. To illustrate the theoretical results and to verify the validity of the proposed error estimator, representative numerical examples are provided.
In order to assimilate MHS satellite data into the convective scale model at KMA, ATOVS data are reprocessed to utilize the original high-resolution data. And then to improve the preprocessing experiments for cloud detection were performed and optimized to convective-scale model. The experiment which is land scattering index technique added to Observational Processing System to remove contaminated data showed the best result. The analysis fields with assimilation of MHS are verified against with ECMWF analysis fields and fit to other observations including Sonde, which shows improved results on relative humidity fields at sensitive level (850-300 hPa). As the relative humidity of upper troposphere increases, the bias and RMSE of geopotential height are decreased. This improved initial field has a very positive effect on the forecast performance of the model. According to improvement of model field, the Equitable Threat Score (ETS) of precipitation prediction of $1{\sim}20mm\;hr^{-1}$ was increased and this impact was maintained for 27 hours during experiment periods.
Reinforced Concrete (RC) shear walls are widely used in Nuclear power plants as effective lateral force resisting elements of the structure and these may experience nonlinear behavior for higher earthquake demand. Short shear walls of aspect ratio less than 1.5 generally experience combined shear flexure interaction. This paper presents the results of the displacement-controlled experiments performed on six RC short shear walls with varying aspect ratios (1, 1.25 and 1.5) for monotonic and reversed quasi-static cyclic loading. Simulation of the shear walls is then carried out by Finite element modeling and also by macro modeling considering the coupled shear and flexure behaviour. The shear response is estimated by softened truss theory using the concrete model given by Vecchio and Collins (1994) with a modification in softening part of the model and flexure response is estimated using moment curvature relationship. The accuracy of modeling is validated by comparing the simulated response with experimental one. Moreover, based on the experimental work a multi-linear hysteretic model is proposed for short shear walls. Finally ultimate load, drift, ductility, stiffness reduction and failure pattern of the shear walls are studied in details and hysteretic energy dissipation along with damage index are evaluated.
Objectives: The aim of this study is to analyze cancer research trends in traditional Korean medical journals indexed in the Korea Citation Index since 2000. Methods: Cancer research papers published in traditional Korean medical journals were searched in databases from inception to October 2022. The numbers of publications by journal and by year were descriptively assessed. After natural language processing, topic modeling (based on Latent Dirichlet allocation) and keyword network analysis were conducted. Results: This research trend analysis involved 1,265 papers. Six topics were identified by topic modeling: case reports on symptom management, literature reviews, experiments on apoptosis, herbal extract treatments of breast carcinoma cell lines, anti-proliferative effects of herbal extracts, and anti-tumor effects. Keyword network analysis found that the effects of herbal medicine were assessed in clinical and experimental studies, while acupuncture was mainly mentioned in clinical reports. Conclusions: Cancer research papers in traditional Korean medical journals have contributed to evidence-based medicine. Further experimental studies are needed to elucidate the effects of on different hallmarks of cancer. Rigorous clinical studies are needed to support clinical guidelines.
Seo Young Park;Ji Eun Park;Hyungjin Kim;Seong Ho Park
Korean Journal of Radiology
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제22권10호
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pp.1697-1707
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2021
The recent introduction of various high-dimensional modeling methods, such as radiomics and deep learning, has created a much greater diversity in modeling approaches for survival prediction (or, more generally, time-to-event prediction). The newness of the recent modeling approaches and unfamiliarity with the model outputs may confuse some researchers and practitioners about the evaluation of the performance of such models. Methodological literacy to critically appraise the performance evaluation of the models and, ideally, the ability to conduct such an evaluation would be needed for those who want to develop models or apply them in practice. This article intends to provide intuitive, conceptual, and practical explanations of the statistical methods for evaluating the performance of survival prediction models with minimal usage of mathematical descriptions. It covers from conventional to deep learning methods, and emphasis has been placed on recent modeling approaches. This review article includes straightforward explanations of C indices (Harrell's C index, etc.), time-dependent receiver operating characteristic curve analysis, calibration plot, other methods for evaluating the calibration performance, and Brier score.
Numerical simulations were carried out to investigate the impact of SST spatial distribution on the result of air quality modeling. Eulerian photochemical dispersion model CAMx (Comprehensive Air quality Model with eXtensions, version 4.50) was applied in this study and meteorological fields were prepared by RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). Three different meteorological fields, due to different SST spatial distributions were used for air quality modeling to assess the sensitivity of CAMx modeling to the different meteorological input data. The horizontal distributions of surface ozone concentrations were analyzed and compared. In each case, the simulated ozone concentrations were different due to the discrepancies of horizontal SST distributions. The discrepancies of land-sea breeze velocity caused the difference of daytime and nighttime ozone concentrations. The result of statistic analysis also showed differences for each case. Case NG, which used meteorological fields with high resolution SST data was most successfully estimated correlation coefficient, root mean squared error and index of agreement value for ground level ozone concentration. The prediction accuracy was also improved clearly for case NG. In conclusion, the results suggest that SST spatial distribution plays an important role in the results of air quality modeling on high ozone episode at coastal region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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