This paper presents a R&D investment model for the Information and telecommunications(l&T) technology using multiple objective linear programming(MOLP). The MOLP model involves the simultaneous maximization of three linear objective functions associated with three criteria, which are social, technological, and economic criterion. This model is different from the traditional one which only involves the maximization of economic criterion. It yields a suitable R&D investment ratio to each technology field. Its application to the National R&D Project in l&t Industry is also presented. In this application, the Analytic Hierarchy Process(AHP) is proposed to estimate the weights, which used as the coefficients in each objective function of the MOLP model. Then the problem is solved using the interactive method STEM. It is showed that with the aid of STEM, the MOLP model can be useful decision aid in formulation R&D investment plan in l&t industry. It is expected that the MOLP model works as the basis for planning R&D investment strategy in l&T industry.
The autocorrelation function structures of bilinear time series model BL(p, q, r, s), $r \geq s$ are obtained and shown to be analogous to those of ARMA(p, l), l=max(q, s). Simulation studies are performed to investigate the adequacy of Akaike information criteria for identification between ARMA(p, l) and BL(p, q, r, s) models and for determination of orders of BL(p, q, r, s) models. It is suggested that the model of having minimum Akaike information criteria is selected for a suitable model.
This study aims at the analysis of the geomorphological instantaneous unit hydrograph model (GIS-GIUH) with geographic information system for the rainfall-runoff analysis of watershed which is ungaged or doesn't have sufficient hydrologic data. The rainfall-runoff analysis was performed in Wi stream(Dongkok, Koro, Miseung, Byeungchun, Hyoreung, Museung) which is a representative experimental river basin of IHP. In the process of analysis of the GIUH model, developed GIS-GIUH model and Rosso-GIUH model were applied the study basin and computed hydrographs by these models were compared with observed hydrograph. The GiS-GIUH model shows more closely to the observed hydrograph than Rosso-GIUH model in the peak discharge of the hydrograph. For the development of the GIS-GIUH model, Gamma function factor N was given by N=3.25( $R_{B}$/ $R_{A}$)$^{0.126}$$R_{L}$$^{-0.055}$, which is the relation of the watershed geomorphological factor, K was also obtained as K=1.50( $R_{A}$/( $R_{B}$. $R_{L}$))/$^{0.10}$.(( $L_{{\Omega}}$+ $L_{{\Omega}-1}$)/V)$^{0.37}$. As the results of analysis, it was found that GIS-GIUH model can be applied to an ungaged watersheds.eds.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.1
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pp.1-11
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2010
Generation and transportation of runoff and pollutant loads within watershed generated eutrophication at Daecheong reservoir. To improve water quality at Daecheong reservoir, the best management practices should be developed and applied at upper watersheds for water quality improvement at downstream areas. In this study, two small watersheds of upper Daecheong reservoir were selected. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. To apply the L-THIA ArcView GIS model was evaluated for direct runoff and water quality estimation at small watershed. And the Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) was used for direct runoff separating from total flow. As a result, the $R^2$ (Coefficient of determination) value and Nash-Sutcliffe coefficient value for direct runoff comparison at An-nae watershed were 0.81 and 0.71, respectively. And the $R^2$ value and Nash-Sutcliffe coefficient value at Wol-oe were 0.95 and 0.93. The $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at An-nae watershed were BOD 0.94, TOC 0.81, T-N 0.94 and T-P 0.89. And the $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at Wol-oe watershed were BOD 0.80, TOC 0.93, T-N 0.86 and T-P 0.65. The result that estimated pollutant loadings using the L-THIA ArcView GIS model reflected well the measured pollutant loadings except for T-P in Wol-oe watershed. With L-THIA ArcView GIS model, the direct runoff and non-point pollutant (NPS) loadings in the watershed could be analyzed through simple input data such as daily rainfall, land uses, and hydrologic soil group.
Objective: To identify epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations in lung adenocarcinoma based on 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT radiomics and clinical features and to distinguish EGFR exon 19 deletion (19 del) and exon 21 L858R missense (21 L858R) mutations using FDG PET/CT radiomics. Materials and Methods: We retrospectively analyzed 179 patients with lung adenocarcinoma. They were randomly assigned to training (n = 125) and testing (n = 54) cohorts in a 7:3 ratio. A total of 2632 radiomics features were extracted from the tumor region of interest from the PET (1316) and CT (1316) images. Six PET/CT radiomics features that remained after the feature selection step were used to calculate the radiomics model score (rad-score). Subsequently, a combined clinical and radiomics model was constructed based on sex, smoking history, tumor diameter, and rad-score. The performance of the combined model in identifying EGFR mutations was assessed using a receiver operating characteristic (ROC) curve. Furthermore, in a subsample of 99 patients, a PET/CT radiomics model for distinguishing 19 del and 21 L858R EGFR mutational subtypes was established, and its performance was evaluated. Results: The area under the ROC curve (AUROC) and accuracy of the combined clinical and PET/CT radiomics models were 0.882 and 81.6%, respectively, in the training cohort and 0.837 and 74.1%, respectively, in the testing cohort. The AUROC and accuracy of the radiomics model for distinguishing between 19 del and 21 L858R EGFR mutational subtypes were 0.708 and 66.7%, respectively, in the training cohort and 0.652 and 56.7%, respectively, in the testing cohort. Conclusion: The combined clinical and PET/CT radiomics model could identify the EGFR mutational status in lung adenocarcinoma with moderate accuracy. However, distinguishing between EGFR 19 del and 21 L858R mutational subtypes was more challenging using PET/CT radiomics.
Nature of palladium(Ⅱ) complexes with 7-membered chelates was studied by experimental and theoretical methods on a Pd(L)Cl2 system, where L is Ph2PNHCH2CH2NHPPh2(L1), Ph2PNHC6H4NHPPh2(L2). The palladium(Ⅱ) complexes were prepared and characterized by elemental analysis, IR, UV, 1H, and 31P NMR spectroscopy. Ab initio calculations with geometry optimizations were also performed for related model systems, Pd(L)Cl2; L=R2PNH(CH2)2NHPR2(L3), R2PNHC6H4NHPR2(L4), R2P(CH2)4PR2(L5), R2PCH2(C6H4)CH2PR2(L6); R=H, CH3.
We investigated and analysed the actual conditions and characteristics of railroad noise levels for 17 sites in the vicinity of the Seoul-Pusan Line. The results i,we summarized as follows : 11 Railroad noise level ranged to 64 ~ 74 $L_{eq}$ dB(A) at day time and ranged to 60 ~ 72 $L_{eq}$ dB(A) at night time. 21 Increased night noise level depend on the increase of trains passing at night time. 31 The major factor of Increased noise level in the vicinity of stations are using loudspeakers and stream whistle on trains. 4) Decreased effect of noise according to distance is able to be described quantitatively using regression equations of multiplicative model. $L_{eq}$=$78.59^{X-0.056}$, n =25, r=-0.994, s.e. =1.007 $P_{av}$ = $105.68X^{-0.073}$, n =25, r =-0.997, s.e. = 1.007 Also increased and decreased effect of noise according to floor in apartment Is able to be described quantitatively using regression equations of multiplicative model. $L_{eq}$ = $64.238X^{0.0567}$, n = 39, r = 0.787, s.e. = 1.004 $P_{av}$ =79.963X0.0524, n =39, r =0.689, s.e. = 1.056 5) Average noise level in high floor is over 70 $L_{eq}$ dB(A) at day and night time. so more detailed soundproofing countermeasured in high floors apartment is required.
Purpose: The central aim of this study is to leverage machine learning techniques for the classification of Intrusion Detection System (IDS) data, with a specific focus on identifying the variables responsible for enhancing overall performance. Method: First, we classified 'R2L(Remote to Local)' and 'U2R (User to Root)' attacks in the NSL-KDD dataset, which are difficult to detect due to class imbalance, using seven machine learning models, including Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbor (KNN). Next, we use the SHapley Additive exPlanation (SHAP) for two classification models that showed high performance, Random Forest (RF) and Light Gradient-Boosting Machine (LGBM), to check the importance of variables that affect classification for each model. Result: In the case of RF, the 'service' variable and in the case of LGBM, the 'dst_host_srv_count' variable were confirmed to be the most important variables. These pivotal variables serve as key factors capable of enhancing performance in the context of classification for each respective model. Conclusion: In conclusion, this paper successfully identifies the optimal models, RF and LGBM, for classifying 'R2L' and 'U2R' attacks, while elucidating the crucial variables associated with each selected model.
Kim, Jonggun;Park, Younshik;Jeon, Ji-Hong;Engel, Bernard A.;Ahn, Jaehun;Park, Young Kon;Kim, Ki-sung;Choi, Joongdae;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.4
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pp.474-481
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2007
With population growth, industrialization, and urbanization within the watershed, the hydrologic response changed dramatically, resulting in increases in peak flow with lesser time to peak and total runoff with shortened time of concentration. Infiltration is directly affected by initial soil moisture condition, which is a key element to determine runoff. Influence of the initial soil moisture condition on hydrograph analysis should be evaluated to assess land use change impacts on runoff and non-point source pollution characteristics. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. The L-THIA model was applied to the Little Eagle Creek (LEC) watershed and Its estimated direct runoff values were compared with the BFLOW filtered direct runoff values by other researchers. The $R^2$ value Was 0.68 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.64. Also, the L-THIA estimates were compared with those separated using optimized $BFI_{max}$ value for the Eckhardt filter. The $R^2$ value and the Nash-Sutcliffe coefficient value were 0.66 and 0.63, respectively. Although these higher statistics could indicate that the L-THIA model is good in estimating the direct runoff reasonably well, the Antecedent Moisture Condition (AMC) was not adjusted in that study, which might be responsible for mismatches in peak flow between the L-THIA estimated and the measured peak values. In this study, the L-THIA model was run with AMC adjustment for direct runoff estimation. The $R^2$ value was 0.80 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.78 for the comparison of L-THIA simulated direct runoff with the filtered direct runoff. However there was 42.44% differences in the L-THIA estimated direct runoff and filtered direct runoff. This can be explained in that about 80% of the simulation period is classified as 'AMC I' condition, which caused lower CN values and lower direct runoff estimation. Thus, the coefficients of the equation to adjust CN II to CN I and CN III depending on AMC condition were modified to minimize adjustments impacts on runoff estimation. The $R^2$ and the Nash-Sutcliffe coefficient values increase, 0.80 and 0.80 respectively. The difference in the estimated and filtered direct runoff decreased from 42.44% to 7.99%. The results obtained in this study indicate the AMC needs to be considered for accurate direct runoff estimation using the L-THIA model. Also, more researches are needed for realistic adjustment of the AMC in the L-THIA model.
Seo, Jun-Ho;Choi, Soo-Seok;Choi, Seong-Man;Hong, Bong-Gun
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2010.11a
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pp.768-774
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2010
A parametric study is conducted for the segmented arc plasma torch with the input power and current of 0.4 MW and 300 A, respectively. For this purpose, we use the analytical relationship equations between plasma temperature, inner diameter (R) and length (L) of the torch constrictor at the given input power and current conditions based on the arc channel model. The results reveal that arc plasma temperatures show non-linear behavior or absence corresponding to the variations of L and R when their values become larger than 1.25 m and 7.5 mm, respectively. For L < 1.25 m and R < 7.5 mm, however, they can increase monotonically as L increase or R decrease when one of both parameters is fixed. From these parametric study results, optimum ranges of R and L are suggested as $5.5mm{\leq}R{\leq}7.0mm$ and $0.5m{\leq}L{\leq}1.0m$ for 0.4 MW class segmented arc plasma torch, under which stable arc plasma with the temperatures of ~15,000 K can be achived at the input currents of ~300 A.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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