• Advances in materials Research
• /
• 제13권1호
• /
• pp.63-86
• /
• 2024

Asphalt concrete (AC), is a mixture of bitumen and aggregates, which is very sensitive in the design of flexible pavement. In this study, the Marshall stability of the glass and carbon fiber bituminous concrete was predicted by using Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and M5P Tree machine learning algorithms. To predict the Marshall stability, nine inputs parameters i.e., Bitumen, Glass and Carbon fibers mixed in 100:0, 75:25, 50:50, 25:75, 0:100 percentage (designated as 100GF:0CF, 75GF:25CF, 50GF:50 CF, 25GF:75CF, 0GF:100CF), Bitumen grade (VG), Fiber length (FL), and Fiber diameter (FD) were utilized from the experimental and literary data. Seven statistical indices i.e., coefficient of correlation (CC), mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), relative absolute error (RAE), root relative squared error (RRSE), Scattering index (SI), and BIAS were applied to assess the effectiveness of the developed models. According to the performance evaluation results, Artificial neural network (ANN) was outperforming among other models with CC values as 0.9147 and 0.8648, MAE values as 1.3757 and 1.978, RMSE values as 1.843 and 2.6951, RAE values as 39.88 and 49.31, RRSE values as 40.62 and 50.50, SI values as 0.1379 and 0.2027 and BIAS value as -0.1 290 and -0.2357 in training and testing stage respectively. The Taylor diagram (testing stage) also confirmed that the ANN-based model outperforms the other models. Results of sensitivity analysis showed that the fiber length is the most influential in all nine input parameters whereas the fiber combination of 25GF:75CF was the most effective among all the fiber mixes in Marshall stability.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.46-54
• /
• 2021

본 연구는 경상북도 내 소나무림을 대상으로 산림시업이 산불수관층 연료의 수직적 분포형태에 미치는 영향을 비교·분석하기 위해 수행하였다. 수관연료의 수직분포모델을 개발하기 위해 경상북도 영주지역에 시업지 소나무림과 경상북도 봉화지역에 비시업지 소나무림을 대상으로 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채한 자료를 이용하여 수직분포모델을 개발하였다. 적용대상지는 제 6차 국가산림자원조사 자료 중 경북지역 내 산림시업지, 비시업지 소나무림만을 추출한 표본점을 선정하였다. 개발한 두 모델의 적합도지수의 범위는 0.984~0.989로 나타났으며, 추정된 모수는 통계적인 유의성을 보였다(P<0.05). 연구 결과, 비시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포 범위는 약 1m~11m으로 임분높이 5m 지점에서 연료가 가장 많이 분포하고 있는 반면, 시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포범위는 약 1m~15m으로 임분높이 8m 지점에서 가장 많이 분포하고 있었다. 수관연료밀도는 시업지임분이 0.16kg/㎥, 비시업지 임분은 0.25kg/㎥로 비시업지 임분이 시업지 임분에 비해 약 1.6배 높았다. 본 연구결과는 수관연료를 3차원적으로 해석함에 있어 3D모형 구현을 통한 시뮬레이션 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.242-252
• /
• 2016

생태계 과정 모형인 BIOME-BGC를 이용해 국내 상록침엽수림의 탄소-물 순환 과정의 계절 및 연간 변화를 모의하여 국내의 소나무 고사 현상의 기후-토심 영향을 분석하였다. 연구지로 2009년과 2014년 각각 소나무 대량 고사가 발생한 밀양과 울진을 선정하였다. 두 지역의 표준강수지수를 산정한 결과 약 5년 내외의 주기의 가뭄현상을 판별하였다. 2000년 중반 이후 가뭄은 고온 건조 기후 특성을 보였다. 모형의 여러 변수를 조사한 결과, 임시탄소저장소인 Cpool 변수가 탄소기아에 의한 소나무고사 현상과 개연성이 큰 변수로 나타났다. Cpool의 감소는 총일차생산성(GPP) 감소 혹은 유지호흡(Rm) 증가의 결과로 발생하였고, 연구기간 중 Cpool이 최저값을 보인 해는 각 연구지역에서 소나무 대량 고사가 발생한 해와 잘 일치하였다. 두 지역 모두 가뭄에 의한 GPP 감소와 고온에 의한 Rm 증가가 Cpool의 감소를 초래하였는데, GPP와 Rm의 상대적 기여도는 지역별로 상이하였다. 특히 저온다습한 울진의 경우 Rm 증가 영향이 중요한 요인이었다. 한편 낮은 토심에서 생산성, 생체량, 증산량, Cpool 등 제반 탄소-물 관련 변수가 감소하였고 연간 변동폭이 증가하였다. 그러나 0.5 m 이하 토심에서는 Cpool에 큰 차이가 없는 것으로 보아 일정 수준 이하의 토심에서 생체량-생산성-유지호흡 간의 균형에 따라 Cpool이 유지되는 적응 메커니즘이 나타난 것으로 보인다. 이 연구의 결과 소나무 고사와 관련한 고온건조-탄소 기아 가설을 제안하였고, 보다 현실적 분석을 위한 향후 모형 개선 방향을 제안하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제13권5호
• /
• pp.1911-1915
• /
• 2012

Aim: New technologies for the early detection of pancreatic cancer (PC) are urgently needed. The aim of the present study was to screen for the potential protein biomarkers in serum using proteomic fingerprint technology. Methods: Magnetic beads combined with surface-enhanced laser desorption/ionization (SELDI) TOF MS were used to profile and compare the protein spectra of serum samples from 85 patients with pancreatic cancer, 50 patients with acute-on-chronic pancreatitis and 98 healthy blood donors. Proteomic patterns associated with pancreatic cancer were identified with Biomarker Patterns Software. Results: A total of 37 differential m/z peaks were identified that were related to PC (P < 0.01). A tree model of biomarkers was constructed with the software based on the three biomarkers (7762 Da, 8560 Da, 11654 Da), this showing excellent separation between pancreatic cancer and non-cancer., with a sensitivity of 93.3% and a specificity of 95.6%. Blind test data showed a sensitivity of 88% and a specificity of 91.4%. Conclusions: The results suggested that serum biomarkers for pancreatic cancer can be detected using SELDI-TOF-MS combined with magnetic beads. Application of combined biomarkers may provide a powerful and reliable diagnostic method for pancreatic cancer with a high sensitivity and specificity.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.29-43
• /
• 2020

Thermal environment of city is getting worse due to severe urban heat island caused by climate change and urbanization. The cooling effect of street tree is regarded as a effective way to ameliorate the urban heat environment. The effect is largely made up of shadow formation and transpiration. This study aims to identify how the transpiration affects the discomfort index by analyzing comprehensive impact of the transpiration on the air temperature and relative humidity. The changes in the amount of transpiration, air temperature, and relative humidity were estimated for Seogyo-dong area which has a lot of floating population in Seoul, at 2 p.m. in dry day in July and August. On average, the transpiration of the street tree decreased the temperature 0.3℃ and increased the relative humidity 2.6% in an hour. As a result of these changes in temperature and humidity, the discomfort index rose mostly(0.036 on average). It was always get rise especially on the day when the discomfort index was above 80(0.05 on average). However, compared with the significant change in temperature and humidity, the variation of the discomfort index itself was very slight(up to 0.107). Therefore, the effect of transpiration by the street trees might not be effective in the planning to improve the thermal environment(especially on the day when the discomfort index is high). It is necessary to select the species of trees and planting location considering the cooling effect of shade formation synthetically.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.30-35
• /
• 2003

산불발생 후 수목의 수간에 형성된 불자국을 이용하여 산불 발생 시 지형에 따른 산불의 방향성 추정과 수목의 생존율 분석을 통하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 불자국은 수목의 수간을 기준으로 바람이 부는 반대방향(leeward side)에서 더 높게 형성되며, 수목의 직경, 사면의 경사 등과 밀접한 관련이 있는 것으로 판단된다. 불자국을 이용하여 불의 진행방향을 분석한 결과 4가지 유형이 가장 두드러지게 나타나고 있었으며, 이들 유형들은 사면의 방향과 일정하게 또는 바람의 방향과도 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 불자국의 높이는 생존목과 고사목을 비교해 보면 평균 불자국 높이는 수목의 수간을 기준으로 바람이 부는 방향(windward side) 반대 방향(leeward side)의 높이는 생존목 보다는 고사목의 불자국의 높이가 높게 나타났다. 수간이 불에 탄 면적을 보면 생존목의 경우에는 2000년 25.9%, 2001년 17.1%, 2002년 12.4% 이었으며, 고사목의 경우에는 2000년 40.9%, 2001년 31.3%m 2002년 30.5% 이었다. 이러한 결과로 볼 때 소나무의 경우 수간면적이 최소한 12% 이하가 불에 타면 생존하게 되고, 30% 이상의 면적이 불에 타게 되면 고사되는 것으로 나타났다. Brown et al.(1987)의 연구에 따르면 사시나무에서 불의 강도와 고사와의 관계에서, 불에 탄 면적이 고사한 수목의 경우에는 평균 70% 이상이고, 생존한 수목의 경우에는 50% 이하로 나타난다고 보고하였으나 본 연구에서 수행된 소나무의 경우에는 이보다 훨씬 작은 면적이 불에 타더라도 고사하게 되는 것으로 나타났다. 소나무의 생존분석은 불자국의 면적, 불자국의 높이, 수고, 직경의 4가지 인자를 이용하여 분석한 결과 회귀식은 다음과 같이 정의될 수 있다. Y=-2.484${\times}$Hight＋0.04199${\times}$D.B.H-1.686${\times}$Windward＋11.172${\times}$Leeward＋23.432 (r=0.936, F=409.968, P＞0.0001). 이러한 불자국을 이용한 다양한 연구들은 산불의 강도, 속도 등에 대한 분석을 가능하게 하며, 산불 발생 후 야기되는 산림관리에 대한 기본적인 자료들로서 제공될 수 있을 것이다.

• 한방비만학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.31-41
• /
• 2019

Objectives: The purpose of this study was to investigate the effects of gender, age, body weight, muscle mass, fat mass, body mass index (BMI), metabolism, and compliance with medication on weight loss in obese adults. Methods: We reviewed the medical records of 178 patients who were visited to the Korean Oriental Clinic for 3~6 month and had obesity treatment using Gamitaeumjowee-tang from April 2017 to May 2017. We conducted a paired T-test, correlation coefficient and decision tree to analyze factors influencing obesity treatment. Results: The results of correlation analysis showed that initial weight (kg), initial fat mass (kg), BMI ($kg/m^2$), compliance with medication (%), Original Harris-Benedict Equation, Revised Harris-Benedict Equation and The Mifflin St Jeor Equation was significantly correlated to weight loss (kg) (P<0.001). As a result of constructing the decision tree model, it showed that over 5% weight loss of their initial weight (n=154) was related with initial BMI ($kg/m^2$), compliance with medication (%) and initial muscle mass (kg). In case of over 5 kg weight loss of their initial weight (n=131), it was related with initial BMI ($kg/m^2$), compliance with medication (%) and final BMI ($kg/m^2$). Conclusions: This study suggests that weight loss may be affected by initial factors and that initial factors can be used for obesity treatment.

• Advances in materials Research
• /
• 제11권1호
• /
• pp.75-90
• /
• 2022

In this paper, functionality of soft computing algorithms such as Group method of data handling (GMDH), Random forest (RF), Random tree (RT), Linear regression (LR), M5P, and artificial neural network (ANN) have been looked out to predict the compressive strength of concrete mixed with marble powder. Assessment of result suggests that, the overall performance of ANN based model gives preferable results over the different applied algorithms for the estimate of compressive strength of concrete. The results of coefficient of correlation were maximum in ANN model (0.9139) accompanied through RT with coefficient of correlation (CC) value 0.8241 and minimum root mean square error (RMSE) value of ANN (4.5611) followed by RT with RMSE (5.4246). Similarly, other evaluating parameters like, Willmott's index and Nash-sutcliffe coefficient value of ANN was 0.9458 and 0.7502 followed by RT model (0.8763 and 0.6628). The end result showed that, for both subsets i.e., training and testing subset, ANN has the potential to estimate the compressive strength of concrete. Also, the results of sensitivity suggest that the water-cement ratio has a massive impact in estimating the compressive strength of concrete with marble powder with ANN based model in evaluation with the different parameters for this data set.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.400-414
• /
• 2007

본 연구는 산불피해지역 식생구조 분석을 통한 생태적 식생복원 모델을 제시하고자 2000년도에 산불이 발생하여 사방사업차원에서 잣나무, 자작나무 등을 조림한 영인산 자락 일대를 대상으로 하였다. 현존식생 조사대상지로 선정한 $1,152,404.3m^2$ 중 산불지역은 69.2%이었고 이중 관목숲이 24.67%로 가장 넓었다. 현존식생유형과 산불피해상태를 고려해 설정한 27개 조사구(단위면적 $100m^2$)를 분석한 결과 10개 군락으로 구분되었다. 산불지역은 관목층 식생이 우점하였고 잣나무군락, 굴참나무군락, 곰솔군락, 졸참나무군락, 자작나무군락으로 나뉘어졌고 비산불지역은 소나무군락 상수리나무군락, 졸참나무군락, 신갈나무-졸참나무군락, 자작나무군락으로 구분되었다. 종다양도는 산불지역이 $0.3679{\sim}0.5907$로 비산불지역 $0.5728{\sim}0.8865$보다 낮았다. 출현종수는 산불지역이 $5{\sim}8$종으로 비산불지역 $8{\sim}12$종보다 작았으며 개체수는 산불지역 ($156{\sim}465$개체)이 비산불지역($61{\sim}227$개체)보다 많았다. $100m^2$당 층위별 생육밀도 분석결과 교목층에서는 신갈나무가 $1{\sim}8$주, 졸참나무가 $3{\sim}5$주, 아교목층에서는 졸참나무 $2{\sim}4$주, 신갈나무 1주 등이 출현하였다. 토양의 경우 산불지역 pH가 5.45로 비산불지역 pH 5.25보다 높았다. 식생복원모델은 천이 중간단계에 해당하는 신갈나무-졸참나무 중경목군락을 모델로 설정하여 식재종과 식재밀도 그리고 식재모델을 제시하였다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.75-86
• /
• 2004

This study aims to figure out ecological characteristic of natural forests focusing on vegetation as a way of ecological renovation for the restoration of naturalness for golf courses that were constructed in the Country and to present vegetation models and appropriate tree species for the purpose. The study site is P golf club, which is located in Gapyong-gun, Kyeonggi Province. The site is within a forest where the grade from the natural ecology map is the first one and the level from the green index accounts for the eight, thus showing a typical environment for a golf course in terms of location. The location of the site explains a reason for restoration. The major substance of the study is to conduct ecological evaluation of vegetation structures around and inside the golf course and to present a vegetation model. In order to evaluate the ecological characteristics of the vegetation structures, the analysis of the study covered succession stages, multi-layer vegetation structures and species diversity. Plant communities that have high species diversity were selected for the vegetation model and proper density and species were proposed considering the number of species and individuals and distances between trees. The vegetation restoration model targets succession into an oak forest. Within a unit of 100 $m^2$, the recommended model include a tall-tree layer with 11 trees such as Quercus serrata and Quercus mongolica, a sub-tall-tree layer with 12 trees including Quercus mongolica, Quercus serrata, Prunus sargentii, Fraxinus rhynchophylla and Acer pseudo sieboldianum, a shrub layer with 32 trees from 16 species, and a grass layer with a cover rate of 45 %. The proposed vegetation restoration model needs to apply to : 1) damaged natural forests by the construction of golf courses; 2) boundaries between golf courses and surrounding forests; 3) buffer zones; 4) open spaces in between courses; and 5) areas between greens and tees where open spaces are available in a mass. In conclusion, one of the most important factors in presenting a vegetation model for the restoration of naturalness in the golf course and other damaged forests is to provide multi-layer vegetation structures that are composed of native species. As for the specific application for the site, it is recommended to manage the vegetation in such a way that the environment of the site can have a similar environment to the surrounding forest which is expected to succeed into an oaks-dominant one.