Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.11
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pp.96-102
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2002
This study is on the estimation method of toot temperature for different tool nose radius and cutting conditions in turning. Experimental analysis has been performed in different cutting conditions such as cutting speed, feed rate, and depth of cut for the tool nose radius, 0.4R, 0.8R using SMC workpiece materials. Tool temperature is measured using a thermo-couple which is embedded in the insert tip. Using multiple linear regression method, the tool temperature can be determined as an exponential equation with cutting variables and tool nose diameters for the different tool materials. The equations determined in this study show a good correlation for the cutting conditions and can be used for a tool temperature estimation technique. The result indicates that the tool temperature decreases for increasing the tool nose radius in general. Also, nose radius hardly influences on the tool temperature compared with cutting speed, feed rate and depth of cut. This method will be useful for the estimation of tool life and temperature using limited experimental data for given cutting conditions.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1524-1524
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2001
A previous paper(Ito et al., 2000) has described the improvement of the standard error(SEC and SEP) of the predicted soluble solids(Brix) in a melon cultivar by non-contact mode with a fiber optic probe. Then we examined the immature and mature fruits. The objective of this study was to determine if non-contact mode could improve the standard error of the predicted Brix of matured melon fruits from cross progeny as well as the contact mode(usual method). The optical absorption spectrum was measured using a NIR Systems model 6500 spectrophotometer. A commercial spectral program(NSAS ver. 3.27) was used for multiple linear regression analysis. Absorbances of 902 and in the vicinity of 877 nm were included as the independent variables in both multiple regression equations. These wavelengths are key wavelengths for non-destructive Brix determination. When the results for the contact mode and non-contact mode are compared, the latter mode improved the former standard error(SEP and RMS).
The objective of this research was to develop model equations for measuring rice milling ratio by using visible / HIR spectroscopy. Twelve kinds of brown rice(n = 149) were milled to obtain various milling ratio ranged from 86% to 94%. Visible/NIR spectra were collected with a spectrophotometer with sample transport module. The reflectance and transmission spectra were measured in the range of 400~2, 500nm and 600~1, 400nm, respectively, with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR), Partial least square (PLS), and Artificial neural network(ANN) were used to develop models. Model developed with reflectance spectra showed better prediction results then those with transmission spectra. The MLR model with six-wavelength obtained from first derivative spectra gave to the best results for measuring the rice milling ratio(SEP = 0.535, , $r^2$ = 0.980). The PLS model(SEP = 0.604, $r^2$= 0.976) and ANN model(SEP = 0.566, $r^2$= 0.978) also can be used to determine the rice milling ratio effectively.
Despite the importance of cycling postures during cycling performances, there has been a very little research investigating cycling postures and pedaling rate for particularly concerning domestic cyclists. The aim of this study was to analyze correlations and effects between cycling postures and pedaling rate in track cycling. Twelve male racing cyclists (six racing and university cyclists) participated in this research. For this study, seven infrared cameras (Qualisys ProReflex MCU-240s) were used for collecting data and these were processed via QTM (Qualisys Tracker Manager) software. It appeared that pedaling rate had correlations with regard to a shoulder angle (R=-.601) and displacement between shoulder joints(R= -.637), but a knee (R=-.601) and ankle angle (R=.667). Moreover, two multiple regression equations of pedaling rate for cycling postures were significant and R2 of the first order equation y (pedaling rate) = 0.039x (knee angle) - 1.068 was less than the second order equation y = 0.006x2 - 1.287x + 69.674. In conclusion, cycling postures affected the pedaling rate. Further study should be researched on postures in relation to air resistance in a wind tunnel.
Objectives: The purpose of this study was to measure the resting metabolic rate (RMR) and to assess the accuracy of RMR predictive equations for Korean farmers. Methods: Subjects were 161 healthy Korean farmers (50 males, 111 females) in Gangwon-area. The RMR was measured by indirect calorimetry for 20 minutes following a 12-hour overnight fasting. Selected predictive equations were Harris-Benedict, Mifflin, Liu, KDRI, Cunningham (1980, 1991), Owen-W, F, FAO/WHO/UNU-W, WH, Schofield-W, WH, Henry-W, WH. The accuracy of the equations was evaluated on the basis of bias, RMSPE, accurate prediction and Bland-Altman plot. Further, new RMR predictive equations for the subjects were developed by multiple regression analysis using the variables highly related to RMR. Results: The mean of the measured RMR was 1703 kcal/day in males and 1343 kcal/day in females. The Cunningham (1980) equation was the closest to measured RMR than others in males and in females (males Bias -0.47%, RMSPE 110 kcal/day, accurate prediction 80%, females Bias 1.4%, RMSPE 63 kcal/day, accurate prediction 81%). Body weight, BMI, circumferences of waist and hip, fat mass and FFM were significantly correlated with measured RMR. Thus, derived prediction equation as follow : males RMR = 447.5 + 17.4 Wt, females RMR = 684.5 - 3.5 Ht + 11.8 Wt + 12.4 FFM. Conclusions: This study showed that Cunningham (1980) equation was the most accurate to predict RMR of the subjects. Thus, Cunningham (1980) equation could be used to predict RMR of Korean farmers studied in this study. Future studies including larger subjects should be carried out to develop RMR predictive equations for Korean farmers.
Lee, Hee Jin;Park, Eun Ju;Bak, Mi Hui;Ju, Hye Young;Seo, Joo We;Jeon, Mi Yang
Journal of muscle and joint health
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v.26
no.3
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pp.241-250
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2019
Purpose: This study was conducted to identify influencing factors on the performance of healthcare-associated infection control and microbiological hand contamination among caregivers at a tertiary hospital. Methods: The participants of this study were 59 caregivers woring at a tertiary hospital. Data were collected from July 1 to 30, 2018. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffé test, Pearson's correlation coefficients and stepwise multiple regression by SPSS 23.0 Win program. Results: Multiple regression analysis revealed that factors influencing performance of healthcare-associated infection control were awareness (β=.63, p<.001) and the experience of infection-related education (β=-3.40, p=.042). Regression equations describing the performance of healthcare-related infection control were found to be appropriate (F=27.29, p<.001) and accounted for 68% of variance. Factors affecting the degree of microbiological hand contamination were work experience (β=-0.28, p=.026) and healthcare-related infection performance (β=-0.28, p=.029). A regression equation describing the microbiological hand contamination was appropriate (F=6.10, p=.004) and accounted for 42% of variance. Conclusion: The findings of this study suggest that it is necessary to increase performance of healthcare-associated infection control by caregivers. Also, educations for preventing healthcare-associated infection and guidelines for increasing compliance with healthcare-associated infection control are recommended to improve performance of healthcare-associated infection control.
It is necessary to estimate the operating cost for constructing an urban railway system. The present study was thus carried out to develop an estimation function of the operating cost for a MRT(Medium-sized Rapid Transit) system. We selected seven independent variables that could influence the operating cost: the rolling stocks, the number of trains in operation, the length of the lines, the number of stations, the number of passengers per day, the frequency of train operation, and the number of depots. We performed a multiple regression using Excel. Three types of regression functions were thereupon developed. All of them proved to be appropriate after comparing the results of the estimated cost. It will therefore be possible to use one of these three types, depending on the assumptions of the independent variables.
Stature is an essential component of biological profile analysis since it determines an individual's physical identity. Long bone dimensions are generally used to estimate the stature of skeletal remains; however, non-long bones such as the sternum, cranium, and sacrum may be necessary for some forensic situations. This study aimed to generate a regression equation for stature estimation of the skeletal remains in the Thai population. Ten measurements of the sacrum were measured from 200 dry sacra. The results revealed that the maximum anterior breadth (MAB) provided the most accurate stature prediction model among males (correlation coefficient [r]=0.53), standard error of estimation (SEE=5.94 cm), and females (r=0.48, SEE=6.34 cm). For the multiple regression model, the best multiple regression models were stature equals 41.2+0.374 (right auricular surface height [RASH])+1.072 (anterior-posterior outer diameter of S1 vertebra corpus [APOD])+0.256 (dorsal height [DH])+0.417 (transverse inner diameter of S1 vertebra corpus [TranID])+0.2 (MAB) with a SEE of 6.42 cm for combined sex. For males, stature equals 63.639+0.478 (MAB)+0.299 (DH)+0.508 (APOD) with a SEE of 5.35, and stature equals 75.181+0.362 (MAB)+0.441 (RASH)+0.132 (maximum anterior height [MAH]) with a SEE of 5.88 cm for females. This study suggests that regression equations derived from the sacrum can be used to estimate the stature of the Thai population, especially when a long bone is unavailable.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.2
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pp.511-516
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2013
The thickness and deflection of melting parts of the glass edge reach the biggest effect on the intensity and thermal insulation performance. During the sealing process using a hydrogen mixed gas torch, the thickness and the deflection effect of the edge part are affected by process parameters. In order to analyze the correlative relationship of the thickness prediction and the deflection of the edge part according to the process parameters, data was obtained by conducting sealing experiments. The main effects and interaction effects of process parameters for the thickness and the shape of the glass edge parts were analyzed through the design of experiment. A mathematical experiment equation that can predict the thickness and deflection of the edge part according to the process parameters was developed by conducting multiple regression equations.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.1
s.24
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pp.47-56
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2007
The parameters are determined analyzing the hydraulic and hydrological characteristics of design floods, watershed, channel length, and river bed slope. The models are calibrated while the input hydrologic data are the field data of middle size areas in Guem river basin in Korea. The basic equations of design width are suggested by the multiple regression analysis and the results show excelled in comparisons as well as calibrations with the existing empirical formulas and the design criteria, respectively. The basic equations of design width in validation process is determined the regression functions with the design floods, watershed, channel length, river bed slope as the four parameters using other database in the same scales watershed. As a results, this study will be used for apply to determine of design width and river alignmentof the watershed in hydraulic fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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