Artificial neural networks (ANNs), for a first time, were successfully developed for the modeling and prediction of solvent effects on rate constant of [2+2] cycloaddition reaction of diethyl azodicarboxylate with ethyl vinyl ether in various solvents with diverse chemical structures using quantitative structure-activity relationship. The most positive charge of hydrogen atom (q$^+$), dipole moment ($\mu$), the Hildebrand solubility parameter (${\delta}_H^2$) and total charges in molecule (q$_t$) are inputs and output of ANN is log k$_2$ . For evaluation of the predictive power of the generated ANN, the optimized network with 68 various solvents as training set was used to predict log k$_2$ of the reaction in 16 solvents in the prediction set. The results obtained using ANN was compared with the experimental values as well as with those obtained using multi-parameter linear regression (MLR) model and showed superiority of the ANN model over the regression model. Mean square error (MSE) of 0.0806 for the prediction set by MLR model should be compared with the value of 0.0275 for ANN model. These improvements are due to the fact that the reaction rate constant shows non-linear correlations with the descriptors.
지난 몇 십 년 간에 걸쳐 한국 사회에서 남성들은 물론 여성들의 교육수준은 급속하게 증가하였다. 본 연구는 이러한 배경을 염두에 두면서 여성들의 교육수준이 첫 직업획득에 어떠한 영향을 끼치며 또 그것은 어떠한 양상으로 변하였는지 살펴본다. 이를 위해 한국여성개발원에서 2001년에 수집한 $\ulcorner$제4차 여성취업실태조사 원자료$\lrcorner$를 이용해 노동시장에 처음으로 진입한 시점을 기준으로 1980년 이전, 1980년대, 그리고 1990년대 코호트를 구분하였다. 우선, 코호트별로 상이한 교육과 직업의 분포를 통제한 후 교육과 직업의 전반적인 연관성을 파악하기 위해 대수선형모형(log-linear model) 분석을 시도하였다. 그 결과 최근 코호트로 올수록 교육과 직업의 전반적인 연관성이 약화되는 것으로 나타난다. 이어 OLS 회귀분석을 통해 각각의 교육수준이 직업위세점수에 미치는 영향을 살펴보았으며, 분석결과는 교육수준간 직업위세점수 차이가 최근 코호트로 올수록 감소하였다는 것을 보여준다. 결론적으로 본 연구는 그간 한국 사회의 급속한 교육팽창의 맥락 하에서 여성의 교육과 직업의 연관성이 점점 약화되어왔다는 것을 보여준다.
자연하천의 부정류 홍수예측을 위하여 Preissmann기법에 의한 수리학적 홍수추적을 실시하였으며, 민감도 분석을 위한 상류단과 측방유입수문곡선으로서 Log-Pearson Type-III를 사용하였다. 실제하천 적용에 있어서 유역에 대해서는 선형저수지 모형을 적용하고 하도망에 대해서는 수리학적 홍수추적을 실시하였다. 상류단과 측방유입수문곡선은 선형저수지 모형을 이용하여 산정하였으며, 하류단 경계조건으로서 Manning공식을 이용하였다. 유입수문곡선으로서 선형저수지모형이 적용된 부정류모형을 보청천유역에 적용시킨 결과 실측치와 매우 근접한 수문곡선을 예측할 수 있었으며, 본 연구는 측방유입이 있는 경우, 선형저수지 모형을 이용한 수리학적 홍수예측이 가능하고, 부정류모형을 이용하여 흐름계산을 할 경우 조도계수 산정을 위한 수단이 될 수 있을 것으로 판단된다.
Thermal shock tests at two stress levels were performed to see the life (cycles) of LPF ASSY (low pass filter assembly) at normal stress level. In this case Coffin-Manson relationship is generally used to describe the relationship between the temperature difference and the life, together with the Weibull distribution describing the life at each stress level. So for given data Coffin-Manson is fitted to predict the life at normal stress level. However, different types of models are appropriate for this type of test. Hence, a more appropriate model such as General log-linear model which can also incorporate the duration at the highest and lowest temperatures and acceleration time will be introduced.
Objectives: QSAR methodology was applied to explain two different sets of acceptable daily intake (ADI) data of 74 pesticides proposed by both the USEPA and WHO in terms of setting guidelines for food and drinking water. Methods: A subset of calculated descriptors was selected from Dragon$^{(R)}$ software. QSARs were then developed utilizing a statistical technique, genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR). The differences in each specific model in the prediction of the ADI of the pesticides were discussed. Results: The stepwise multiple linear regression analysis resulted in a statistically significant QSAR model with five descriptors. Resultant QSAR models were robust, showing good utility across multiple classes of pesticide compounds. The applicability domain was also defined. The proposed models were robust and satisfactory. Conclusions: The QSAR model could be a feasible and effective tool for predicting ADI and for the comparison of logADIEPA to logADIWHO. The statistical results agree with the fact that USEPA focuses on more subtle endpoints than does WHO.
The objective of this study is to know market structures of softwood logs being imported to South Korea from log producing countries. Import demand of softwood logs imported to South Korea from America, New Zealand and Chile is fixed as a function of log prices, the lagged dependent variable and output. On the basis of the adaptive expectations model, linear regression models that the explanatory variables included and the lagged dependent variable were estimated by Seemingly Unrelated Regression Equations (SURE). The short-run and long-run own price elasticity of America's softwood log import demand is -1.738 and -4.250 respectively. Then long-run elasticity is much higher than short-run elasticity. Short-run and long-run crosselasticity of New Zealand's softwood log import demand with respect to American's softwood log import price are inelastic at 0.505 and 0.883 respectively. Short-run and long-run cross-elasticity of Chile's softwood log import demands with respect to American's softwood log import prices were highly elastic at 2.442 and 4.462 respectively. Long-run elasticity was almost twice as high as short-run elasticity.
Background: The modelling of lactation curve provides guidelines in formulating farm managerial practices in dairy cows. The aim of the present study was to determine the suitable non-linear model which most accurately fitted to lactation curves of five lactations in 134 Gir crossbred cows reared in Research-CumDevelopment Project (RCDP) on Cattle farm, MPKV (Maharashtra). Four models viz. gamma-type function, quadratic model, mixed log function and Wilmink model were fitted to each lactation separately and then compared on the basis of goodness of fit measures viz. adjusted $R^2$, root mean square error (RMSE), Akaike's Informaion Criteria (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC). Results: In general, highest milk yield was observed in fourth lactation whereas it was lowest in first lactation. Among the models investigated, mixed log function and gamma-type function provided best fit of the lactation curve of first and remaining lactations, respectively. Quadratic model gave least fit to lactation curve in almost all lactations. Peak yield was observed as highest and lowest in fourth and first lactation, respectively. Further, first lactation showed highest persistency but relatively higher time to achieve peak yield than other lactations. Conclusion: Lactation curve modelling using gamma-type function may be helpful to setting the management strategies at farm level, however, modelling must be optimized regularly before implementing them to enhance productivity in Gir crossbred cows.
This study was conducted to establish model between lead and ZPP concentration in blood of workers exposed to lead. Workers employed in secondary smelting manufacturing industry showed $85.1{\mu}g/dl$ of blood lead level, exceeding $60{\mu}g/dl$, the Criteria for Removal defined by Occupational Safety and Health Act of Korea. Average blood lead level of workers in the battery manufacturing industry was $51.3{\mu}g/dl$, locating between $40{\mu}g/dl$ and $60{\mu}g/dl$, the Criteria for Requiring Medical Removal. Blood lead level of in the litharge and radiator manufacturing industry was below $40{\mu}g/dl$, the Criteria Requiring Temporary Medical Removal. Blood lead levels of workers by industry were Significantly different(p<0.05). 50(21 %) showed blood lead levels above $60{\mu}g/dl$, the Criteria for Removal and 66(27.7 %) showed blood lead levels between the Criteria for Requiring Medical Removal, $40-60{\mu}g/dl$. Thus, approximately 50 percent of workers indicated blood lead levels above $40{\mu}g/dl$, the Criteria Requiring Temporary Medical Removal and should receive medical examination and consultation including biological monitoring. Average ZPP level of workers employed in the secondary smelting industry was $186.2{\mu}g/dl$, exceeding above $150{\mu}g/dl$, the Criteria for Removal. Seventy seven of all workers(32.3 %) showed ZPP level above $100-150{\mu}g/dl$, the Criteria for Requiring Medical Removal. The most appropriate model for predicting ZPP in blood was log-linear regression model. Log linear regression models between lead and ZPP concentrations in blood was Log ZPP(${\mu}g/dl$) = -0.2340 + 1.2270 Log Pb-B(${\mu}g/dl$)(standard error of estimate: 0,089, ${\gamma}^2=0.4456$, n=238, P=0.0001), Blood-in-lead explained 44.56 % of the variance in log(ZPP in blood).
기후변화에 대한 명백한 증거가 전 세계적으로 관찰되고 있음에도 불구하고 현재 사용 중인 홍수 빈도분석 방법은 이러한 기후변화나 장기변동성을 고려할 요소를 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 관측된 연최대 일강우량과 일유출량 시계열을 대상으로 추세분석을 실시하여 전 지구적으로 나타난 기온상승과 같은 증가추세가 존재하는지 linear regression과 Mann-Kendall 기법을 이용하여 살펴보았으며, 나아가 기후의 변동성으로 인해 발생할 수 있는 홍수량의 증가추세를 반영한 빈도분석 방안을 제시하였다. 5개 대상지점(서울, 인천, 울릉도, 전주, 강릉)의 연최대 일강우량 모두 시간에 따른 증가추세를 일관되게 보이고 있었으나, 통계적인 유의성이 검증되지는 않았다. 홍수량도 3개의 대상지점(안동댐, 소양강댐, 대청댐) 모두에서 시간에 따른 증가추세가 관찰되었으나, 안동댐의 상향추세만이 통계적인 유의성을 내포하였다. 선형추세를 가진 홍수량의 빈도분석 및 위험도를 추정할 수 있는 대수정규 추세모형(log-normal trend model)을 소개하고, 안동댐과 소양강댐의 홍수 빈도분석을 위해 적용하였다. 적용결과 대수정규 추세모형의 2005년 50년 빈도 홍수량은 안동댐과 소양강댐 모두 대수정규 모형보다 각각 41%와 21% 증가하였으며, 목표연도가 증가함에 따라 추정되는 홍수량 역시 함께 증가함을 확인하였다.
A novel fault diagnosis method based on likelihood decomposition is proposed for linear stochastic systems described by autoregressive (AR) model. Assuming that at some time instant .tau. the fault of one of the following two types is occurs: innovation fault (actuator fault); and observation fault (sensor fault), the log-likelihood function is decomposed into two components based on the observations before and after .tau., respectively, Then, the type of the fault is determined by comparing the log-likelihoods corresponding two types of faults. Numerical examples demonstrate the usefulness of the proposed diagnosis method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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