Regarding the high significance of correct pan evaporation modeling, this study introduces two novel neuro-metaheuristic approaches to improve the accuracy of prediction for this parameter. Vortex search algorithms (VSA), sunflower optimization (SFO), and stochastic fractal search (SFS) are integrated with a multilayer perceptron neural network to create the VSA-MLPNN, SFO-MLPNN, and SFS-MLPNN hybrids. The climate data of Arcata-Eureka station (operated by the US environmental protection agency) belonging to the years 1986-1989 and the year 1990 are used for training and testing the models, respectively. Trying different configurations revealed that the best performance of the VSA, SFO, and SFS is obtained for the population size of 400, 300, and 100, respectively. The results were compared with a conventionally trained MLPNN to examine the effect of the metaheuristic algorithms. Overall, all four models presented a very reliable simulation. However, the SFS-MLPNN (mean absolute error, MAE = 0.0997 and Pearson correlation coefficient, RP = 0.9957) was the most accurate model, followed by the VSA-MLPNN (MAE = 0.1058 and RP = 0.9945), conventional MLPNN (MAE = 0.1062 and RP = 0.9944), and SFO-MLPNN (MAE = 0.1305 and RP = 0.9914). The findings indicated that employing the VSA and SFS results in improving the accuracy of the neural network in the prediction of pan evaporation. Hence, the suggested models are recommended for future practical applications.
인삼시료에 있는 quintozene, tolclofos-methyl 그리고 procymidone 등의 농약성분을 추출하기 위한 방법으로서 microwave를 이용할 수 있을 지의 여부와 인삼을 가공제품으로 만들기 전에 microwave를 이용하여 잔류농약 성분을 신속히 추출하여 제거시킬 수 있는지 알고자 하였다. 인삼분말 시료에 hexane을 추출용매로 이용한 microwave 추출의 최적 조건은 power 150 watts, 추출시간 2분이었고 그 추출 효율은 Soxhlet으로 7시간 동안 가열 환류 추출한 결과를 지수 100으로 하였을 때 quintozene 100, tolclofos-methyl 92, procymidone 100으로 거의 동일한 수준으로 나타났다. 그리고 microwave 추출법을 사용함으로써 실제 Soxhlet 추출법에서 사용된 용매양의 최소 7배 이상 감소시킬 수 있었고 추출 시간 또한 7시간에서 2분으로 훨씬 단축되었다. 인삼 엑기스 제조 전 잔류농약 성분의 제거 실험에 있어서 45%나 60% ethyl alcohol을 용매로 사용하고 microwave로 power 150 watts 추출시간 2분 이내로 1회 추출하여 quintozene 100%, tolclofos-methyl 69%, procymidone 83%정도의 제거효과를 얻었다.
It goes without saying that Yi Mae-Bang, as the sole owner of two of the intangible cultural assets including No. 27 Seungmu in 1987 and No. 97 Salpuri Chum, is a top-notch Korean traditional dancer. Moreover, in regards to traditional clothing, he is also known as the only traditional dancer who directly performs on stage as well as analyzes traditional clothing in order to apply them into his own dance performances by designing and producing them to meet his artistic spirit. In order to examine how Yi Mae-Bang's unique and creative stage clothing was developed, and what kind of process it went through to possess its unique style, which draws the attentions of people with its harmony of beauty and dance, this research first examined the change of the composition through the yearly picture data. Before 1984, the composition of the Salpuri Chum clothes changed by putting on 'Jeogori' on the 'Mudong-Bok' without the 'Kweia' (sleeveless), and in 1999 'Mudong-Bok' became widened with the decoration of embroidered hem making it more attractively colorful. after 2000 it became more splendidly adorned by embroidering hem on widened Mudong-Bok and tucking 'Kweja' in the layers which created silhouette like a dress that is seemingly wider and luxuriant than a skirt. One of notable features of Yi Mae-Bang's Salpuri is that its cloth and cuff ribbons are lightly colored in different colors enclosing the tip part. As for the ribbons, it was also changed as time went by from direct-cutting of the cloth just like the A-line of Mudong-Bok to drawing a diagonal line less than 5cm above the ribbon and 8cm below the ribbon so that it takes the form of getting widened as it gets to the lower part, and its length was also elongated in proportion to that of the bottom of Mudong-Bok.
Background: Prolonged neck flexion during smartphone use is known as a factor of neck pain and alteration of neck muscle activity. Studies on the effects of shoulder taping on neck discomfort and neck muscle responses while texting on a smartphone are still lacking. The aim of this study was to examine the effects of shoulder taping on neck discomfort using a numerical rating scale, and neck muscle activity and fatigue using a surface electromyography during a texting task on a touchscreen smartphone. Methods: Twenty-five healthy adolescents used the dominant hand to perform a 30-minute texting task using a touchscreen smartphone at two separate times under one of the following two conditions: taping across the upper trapezius muscle and no taping. Neck discomfort, normalized root mean square, and normalized median frequency slopes for upper trapezius, cervical erector spinae, and sternocleidomastoid muscles were recorded. Results: The results revealed that shoulder taping provided significantly lower neck discomfort than no taping (p < 0.001). However, shoulder taping did not significantly alter normalized root mean square and normalized median frequency slope values of all muscles when compared with no taping controls. Conclusion: Shoulder taping reduces neck discomfort but does not affect neck muscle activity and fatigue while texting on a touchscreen smartphone.
무기체계를 보다 효과적으로 사용하기 위해 다양한 표적 유형별로 무기효과 평가방법이 발전되었다. 본 연구에서는 3차원 건물표적에 대한 공격시 파괴효과를 평가할 수 있는 가장 효과적인 방법론을 찾고자 하였다. 가능한 건물표적에 대한 파괴효과 평가 방법에는 기대손실파괴확률(EFD)과 단발명중파괴확률(SSPD)이 있다. 여기에 건물표적의 크기, 무기체계 원형공산오차(CEP), 건물평균유효파괴면적(MAE_bldg), 건물표적과 유도무기 조우조건인 입사각을 입력변수로 하여 무기체계의 파괴효과를 계산하였다. 무기체계 특성 CEP와 MAE_bldg의 변화에 따른 EFD와 SSPD 결과를 비교하고 입사각의 변화량과 표적건물 높이에 따른 파괴효과를 비교함으로써 3차원 건물표적에 대한 적합성을 분석하였다.
Objectives: The aim of this study was to develop a predicting model for the optimal continuous positive airway pressure (CPAP) for obstructive sleep apnea (OSA) patient with obesity by using a machine learning. Methods: We retrospectively investigated the medical records of 162 OSA patients who had obesity [body mass index (BMI) ≥ 25] and undertaken successful CPAP titration study. We divided the data to a training set (90%) and a test set (10%), randomly. We made a random forest model and a least absolute shrinkage and selection operator (lasso) regression model to predict the optimal pressure by using the training set, and then applied our models and previous reported equations to the test set. To compare the fitness of each models, we used a correlation coefficient (CC) and a mean absolute error (MAE). Results: The random forest model showed the best performance {CC 0.78 [95% confidence interval (CI) 0.43-0.93], MAE 1.20}. The lasso regression model also showed the improved result [CC 0.78 (95% CI 0.42-0.93), MAE 1.26] compared to the Hoffstein equation [CC 0.68 (95% CI 0.23-0.89), MAE 1.34] and the Choi's equation [CC 0.72 (95% CI 0.30-0.90), MAE 1.40]. Conclusions: Our random forest model and lasso model ($26.213+0.084{\times}BMI+0.004{\times}$apnea-hypopnea index+$0.004{\times}oxygen$ desaturation index-$0.215{\times}mean$ oxygen saturation) showed the improved performance compared to the previous reported equations. The further study for other subgroup or phenotype of OSA is required.
본 논문은 잡음감쇠기에서 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 필터 수가 성능에 미치는 영향을 연구하였다 이 시스템은 적응필터 대신 신경망 예측필터를 이용하며 심층학습방법으로 잡음을 감쇠한다. 64-뉴런, 16-커널 CNN 필터와 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 필터 수에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과, 본 시스템은 필터 수가 16일 때 MSE(Mean Squared Error) 및 MAE(Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 필터가 4개 일 때 성능이 가장 낮은 것을 볼 수 있다. 그리고 필터가 8개 이상이 되면 필터 수에 따라 MSE 및 MAE 값이 크게 차이나지 않는 것을 보여주었다. 이러한 결과로부터 음성신호의 주요 특징을 표현하기 위해서는 약 8개 이상의 필터를 사용해야 한다는 것을 알 수 있다.
High-dose I-131 used for the treatment of thyroid cancer causes localized exposure among radiology technologists handling it. There is a delay between the calibration date and when the dose of I-131 is administered to a patient. Therefore, it is necessary to directly measure the radioactivity of the administered dose using a dose calibrator. In this study, we attempted to apply machine learning modeling to measured external dose rates from shielded I-131 in order to predict their radioactivity. External dose rates were measured at 1 m, 0.3 m, and 0.1 m distances from a shielded container with the I-131, with a total of 868 sets of measurements taken. For the modeling process, we utilized the hold-out method to partition the data with a 7:3 ratio (609 for the training set:259 for the test set). For the machine learning algorithms, we chose linear regression, decision tree, random forest and XGBoost. To evaluate the models, we calculated root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), and mean absolute error (MAE) to evaluate accuracy and R2 to evaluate explanatory power. Evaluation results are as follows. Linear regression (RMSE 268.15, MSE 71901.87, MAE 231.68, R2 0.92), decision tree (RMSE 108.89, MSE 11856.92, MAE 19.24, R2 0.99), random forest (RMSE 8.89, MSE 79.10, MAE 6.55, R2 0.99), XGBoost (RMSE 10.21, MSE 104.22, MAE 7.68, R2 0.99). The random forest model achieved the highest predictive ability. Improving the model's performance in the future is expected to contribute to lowering exposure among radiology technologists.
Background: The Mae Kha Canal is one of Chiang Mai's most important waterways. It supports local agriculture, irrigation, and transportation as well as provides stormwater drainage to prevent floods. Due to the unregulated rapid urbanization of the city and lack of efficient waste and wastewater management systems over the past few decades, the canal has become heavily polluted. This study aimed to evaluate the water quality of Mae Kha canal through assessment of the physico-chemical water quality and coliform bacteria. Moreover, benthic macroinvertebrates were samples and assessed using the Biological Monitoring Working Party (BMWPThai) and Average Score Per Taxon (ASPTThai) as biological indices. Results: The physico-chemical showed low dissolved oxygen levels, high levels of ammonia and phosphates, and elevated levels of biochemical oxygen demand, indicating that the water quality had significantly deteriorated. The canal was found to be heavily polluted, with most sites falling into the polluted to very heavily polluted. Coliform bacteria analysis revealed alarmingly high levels of total coliform bacteria and fecal coliform bacteria in the canal. The BMWPThai and ASPTThai scores indicated poor to very poor water quality. Conclusions: The physico-chemical and coliform bacteria indicated that the water quality of the Mae Kha canal had significantly deteriorated. The biological indices also indicated the poor to very poor water quality. This study underscores the urgent need for comprehensive remediation efforts, emphasizing strategic planning, investment, and community engagement to revive the canal's ecological health and water quality.
We surveyed the coastal structure damages due to the typhoon 'Mae-mi' which heavily struck Korean peninsula in September 12, 2003. The survey revealed the typhoon induced high tides and strong winds were the main causes especially in Busan areas. Though some experimental real time coastal monitoring stations captured the typhoon movements at the critical time, more systematic and complete systems should be implemented to save human lives and properties from huge typhoon disasters.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.