This study was written about the actual vegetation map by researchig current vegetation and on-site vegetation in the Deogyusan National Park. Current vegetation patterns were classified into 42 types according to correlation. And Quercus mongolica forest was 39.08% out of the total forest vegetation, and was dispersed the most widely. Next were Q. variabilis, Pinus densiflora, and Fraxinus mandshurica forests in order, so that the forests of Deogyusan are different from those of another national parks in that F. mandshurica forest is more widely dispersed. Forest vegetation of Deogyusan national park is broadly classified into three types: deciduous broad-leaved forest (Quercus forest and valley forest), coniferous forest(P. densiflora forest), and sub-alpine forest(Taxus cuspidata forest, Abies koreana, Rhododendron schlippenbachii shrub-forest, and prairie). Distribution of DBH of Q. mongolica and Q. variabillis had a higher frequency of young individuals and middle individuals, Q. serrata and Carpinus laxiflora had a higher frequency of young individuals, suggesting a continuous domination of these species over the other species for the time being. In contrast, F. mandshurica appeared limited to the valley of the sheet and a higher frequency of young individuals, suggesting a continuous domination of these species the development of a climax forest terrain. P. densiflora, Betula davurica, Cornus controversa, B. costata, A. koreana and T. cuspidata had a formality distribution, suggesting a continuous domination of these species over the other species for the time being.
Purpose : Localization using MRI is difficult due to susceptibility induced artifacts caused by metal electrodes. Here we took an advantage of the B0 pattern induced by the metal electrodes by using an oblique-view imaging method. Materials and Methods : Metal electrode models with various diameters and susceptibilities were simulated to understand the aspect of field distortion. We set localization criteria for a turbo spin-echo (TSE) sequence usingconventional ($90^{\circ}$ view) and $45^{\circ}$ oblique-view imaging method through simulation of images with various resolutions and validated the criteria usingphantom images acquired by a 3.0T clinical MRI system. For a gradient-refocused echo (GRE) sequence, which is relatively more sensitive to field inhomogeneity, we used phase images to find the center of electrode. Results : There was least field inhomogeneity along the $45^{\circ}$ line that penetrated the center of the electrode. Therefore, our criteria for the TSE sequence with $45^{\circ}$ oblique-view was coincided regardless of susceptibility. And with $45^{\circ}$ oblique-view angle images, pixel shifts were bidirectional so we can detect the location of electrodes even in low resolution. For the GRE sequence, the $45^{\circ}$ oblique-view anglemethod madethe lines where field polarity changes become coincident to the Cartesian grid so the localization of the center coordinates was more facilitated. Conclusion : We suggested the method for accurate localization of electrode using $45^{\circ}$ oblique-view angle imaging. It is expected to be a novelmethodto monitoring an electrophysiological brain study and brain neurosurgery.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.357-364
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2000
기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati
Lee, Jin A;Shin, Mi-Rae;Roh, Seong-Soo;Park, Hae-Jin
Journal of Nutrition and Health
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v.54
no.3
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pp.321-333
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2021
Purpose: Reflux esophagitis is a disease caused by the reflux of stomach contents and stomach acid etc. into the esophagus due to defect in the lower esophageal sphincter and is currently increasing worldwide. This study was conducted to evaluate the effect of a mixture of Citrus Reticulata and Scutellariae Radix (CS) extract on acute reflux esophagitis in rats. Methods: Rats were divided into five groups for examination: normal group (Normal, n = 8), water-treated acute reflux esophagitis rats (Control, n = 8), tocopherol 30 mg/kg body weight-treated acute reflux esophagitis rats (Toco, n = 8), CS 100 mg/kg body weight-treated acute reflux esophagitis rats (CS100, n = 8), CS 200 mg/kg body weight-treated acute reflux esophagitis rats (CS200, n = 8). The experimental groups were administrated of each treatment compounds and after 90 min, acute reflux esophagitis was induced through surgery. Rats were sacrificed 5 h after surgery. We measured the level of reactive oxygen species (ROS) in serum and analyzed the expression of nicotinamide adenine dinucleotide phosphate, inflammatory, and tight junction-related proteins by western blot in the esophageal tissues. Results: CS administration significantly protected the esophageal mucosal damage due to reflux esophagitis, and the level of ROS in the serum was significantly reduced with CS administration as compared to Control. In addition, CS administration significantly suppressed mitogen-activated protein kinase (MAPK or MAP kinase) and nuclear factor-kappa B (NF-κB) pathways and increased protein expressions of tight junction protein. Conclusion: These results suggest that the CS not only regulates the expression of inflammatory proteins by inhibiting oxidative stress, but also reduces damage to the esophageal mucosa by inhibiting the expression of tight junction proteins.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.315-315
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2017
In Japan, more than 80 % of soybean growing area is converted fields and excess water is one of the major problems in soybean production. For example, recent study (Yoshifuji et al., 2016) suggested that in the fields of shallow groundwater level (GWL) (< 1m depth), rising GWL even in a short period (e.g. 1 day) causes inhibition of soybean growth. Thus it becomes more and more important to predict GWL and soil moisture in detail. In addition to conventional surface drainage and underdrain, FOEAS (Farm Oriented Enhancing Aquatic System), which is expected to control GWL in fields adequately, has been developed recently. In this study we attempted to predict GWL and soil moisture condition at the converted field with FOEAS in Biwa lake reclamation area, Shiga prefecture, near the center of the main island of Japan. Two dimensional HYDRUS model (Simuinek et al., 1999) based on common Richards' equation, was used for the calculation of soil water movement. The calculation domain was considered to be 10 and 5 meter in horizontal and vertical direction, respectively, with two layers, i.e. 20cm-thick of plowed layer and underlying subsoil layer. The center of main underdrain (10 cm in diameter) was assumed to be 5 meter from the both ends of the domain and 10-60cm depth from the surface in accordance with the field experiment. The hydraulic parameters of the soil was estimated with the digital soil map in "Soil information web viewer" and Agricultural soil-profile physical properties database, Japan (SolphyJ) (Kato and Nishimura, 2016). Hourly rainfall depth and daily potential evapo-transpiration rate data were given as the upper boundary condition (B.C.). For the bottom B.C., constant upward flux, which meant the inflow flux to the field from outside, was given. Seepage face condition was employed for the surrounding of the underdrain. Initial condition was employed as GWL=60cm. Then we compared the simulated and observed results of volumetric water content at depth of 15cm and GWL. While the model described the variation of GWL well, it tended to overestimate the soil moisture through the growing period. Judging from the field condition, and observed data of soil moisture and GWL, consideration of soil structure (e.g. cracks and clods) in determination of soil hydraulic parameters at the plowed layer may improve the simulation results of soil moisture.
The crystal and molecular structure of sulfaguanidine monohydrate, $C_7H_{10}N_4O_2S{\cdot}H_2O$, was determined from visually estimated intensity data from Weissenberg photographs. The crystal data are monoclinic, space group $P2_1$/c with four molecules in a unit cell of dimensions, ${\alpha}=7.57{\pm}0.03,\;b=5.44{\pm}0.02,\;c=24.76{\pm}0.06{\AA},\;{\beta}=91.0{\pm}0.2^{\circ}$. The structure has been solved by an interpretation of a Patterson map and with a help of a direct procedure on a projection. The parameters were refined isotropically by block-diagonal least-squares methods using 1542 observed independent reflections to give R = 0.14. By hydrogen bonding a guanidyl nitrogen of a sulfaguanidine molecule is linked to the sulfonyl oxygens of the other molecules indirectly through two different water molecules. The role of water molecule is both a donor and an acceptor in hydrogen-bonding formation and these hydrogen bonds are tetrahedrally oriented. The hydrogen-bonding networks form infinite molecular layers parallel to (001) plane.
Factors of universal soil loss equation, USLE, and its revised version, RUSLE for Korean soils were reevaluated to estimate the national scale of soil loss based on digital soil maps. Rainfall erosivity factor, R, of 158 locations of cities and counties were spacially interpolated by the inverse distance weight method. Soil erodibility factor, K, of 1321 soil phases of 390 soil series were calculated using the data of soil survey and agri-environmental quality monitoring. Topographic factor, LS, was estimated using soil map of 1:25,000 scale with soil phase and land use type. Cover management factor, C, of major crops and support practice factor, P, were summarized by analyzing the data of lysimeter and field experiments for 27 years (1975-2001) in the National Institute of Agricultural Science and Technology. R factor varied between 2322 and 6408 MJ mm $ha^{-1}$$yr^{-1}$$hr^{-1}$ and the average value was 4276 MJ mm $ha^{-1}$$yr^{-1}$$hr^{-1}$. The average K value was evaluated as 0.027 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$. The highest K factor was found in paddy rice fields, 0.034 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$, and K factors in upland fields, grassland, and forest were 0.026, 0.019, and 0.020 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$, respectively. C factors of upland crops ranged from 0.06 to 0.45 and that of grassland was 0.003. P factor varied between 0.01 and 0.85.
Purpose Principal component analysis (PCA) is a method often used in the neuroimagre analysis as a multivariate analysis technique for describing the structure of high dimensional correlation as the structure of lower dimensional space. PCA is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of correlated variables into a set of values of linearly independent variables called principal components. In this study, in order to investigate the usefulness of PCA in the brain PET image analysis, we tried to analyze C[11]-PIB PET image as a representative case. Materials and Methods Nineteen subjects were included in this study (normal = 9, AD/MCI = 10). For C[11]-PIB, PET scan were acquired for 20 min starting 40 min after intravenous injection of 9.6 MBq/kg C[11]-PIB. All emission recordings were acquired with the Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN) in three-dimensional acquisition mode. Transmission map for attenuation-correction was acquired using the CT emission scans (130 kVp, 240 mA). Standardized uptake values (SUVs) of C[11]-PIB calculated from PET/CT. In normal subjects, 3T MRI T1-weighted images were obtained to create a C[11]-PIB template. Spatial normalization and smoothing were conducted as a pre-processing for PCA using SPM8 and PCA was conducted using Matlab2012b. Results Through the PCA, we obtained linearly uncorrelated independent principal component images. Principal component images obtained through the PCA can simplify the variation of whole C[11]-PIB images into several principal components including the variation of neocortex and white matter and the variation of deep brain structure such as pons. Conclusion PCA is useful to analyze and extract the main pattern of C[11]-PIB image. PCA, as a method of multivariate analysis, might be useful for pattern recognition of neuroimages such as FDG-PET or fMRI as well as C[11]-PIB image.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.1
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pp.12-29
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2016
The purpose of this study was to improve forestland characteristic evaluation system's indicators for rational development and ecosystem conservation. There has been no consideration for statistical duplication between variables, and it caused inefficient data collection. Furthermore, the same evaluation criteria were applied for all forestlands without considering regionally different characteristics, and it made variation for designation cancel rates of preservation semi-preservation forestlands between cities. To solve these problems, we first removed 'DBH' variable which has a multicollinearity. Second, we applied standard normal distribution for each forest watershed type. As a result of eliminating 'DBH', the numbers of parcels for all grades except A were changed but their numbers and areas were not large enough to consider the change of total score. For the output of analyses with the existing same regional criteria, the total scores of urban type and urban-fringe type forestlands were higher than those of other types. The numbers of parcels for A and B were increased and those for C and E were decreased by applying standard normal distribution. This caused the increase of preservation-oriented parcels. Finally, we suggested a new evaluation method based on standard normal distribution to consider regional forest characteristics and to solve regional imbalance.
Choi, Min Ho;Lee, Eun Tae;Kim, Hung Soo;Kim, Soo Jun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1B
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pp.37-45
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2011
We studied noise influence on nonlinear chaotic system by using Logistic data series which is known as a typical nonlinear chaotic system. We regenerated Logistic data series by the method of adding noise according to noise level. And, we performed some analyses such as phase space reconstruction, correlation dimension, BDS statistics, and DVS Algorithms which are known as the methods of nonlinear deterministic or chaotic analysis. If we see the results of analysis, the characteristics of data series are gradually changed from nonlinear chaotic data series to random stochastic data series according to increasing noise level. We applied Low Pass Filter (LPF) and Kalman Filter techniques for the investigation of removing effect of the added noise to data series. Typical nonparametric method cannot distinguish nonlinear random series but the BDS statistic can distinguish the nonlinear randomness of the time series. Therefore this study used the BDS statistic which is well known as nonlinear statistical method for the investigation of randomness of time series for the effect of removing noise of data series. We found that Kalman filter is better method to remove the noise of chaotic data series even for high noise level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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