This study aims to develop a pattern identification system (PIS) for general users to check up their body condition. We collected previous 3 PI questionnaires, with internal consistency reliability or validity of the diagnosis by experts, through a field test. For defining weights of pattern indices, we applied the analytic hierarchy process (AHP) method with 11 experts. PIS receive two kinds of symptoms of users : body region based symptoms and core symptoms for PIS. PIS suggest possible patterns and health information on the basis of selected symptoms with analysis by AHP. This study showed PIS could be easily used for general user who wants to access Korean Medicine compared to conventional PI system. Furthermore, it could be utilized with mobile environment or as remote medicine care.
Evaluation and comparison for the performance on the contracting-out became possible after the introduction of the performance indicators(PIs) in 2012 in Korea, And local governments and private companies are utilizing them as evaluation data to enhance the performance of the contracting-out. Several revisions on performance indicator were carried out by expert group on contents validity of PIs, But the review of the composition validity of PIs was not sufficient. In this study, the applicability, distinction ability and composition validity of PIs is evaluated by statistical method. From the results, Improvement of indicator is required in order to increase the interrelationship among indicators to enhance the compostion validity of indicators related with operation, sludge and water reuse.
The response of grain yield(GY) and milled-rice protein content(PC) to crop growth status and nitrogen(N) rates at panicle initiation stage(PIS) is critical information for prescribing topdress N rate at PIS(Npi) for target GY and PC. Three split-split-plot experiments including various N treatments and rice cultivars were conducted in Experimental Farm, Seoul National University, Korea in 2003-2005. Shoot N density(SND, g N in shoot $m^{-2}$) and canopy reflectance were measured before N application at PIS, and GY, PC, and SND were measured at harvest. Data from the first two years(2003-2004) were used for calibrating the predictive models for GY, PC, and SND accumulated from PIS to harvest using SND at PIS and Npi by multiple stepwise regression. After that the calibrated models were used for calculating N requirement at PIS for each of nine plots based on the target PC of 6.8% and the values of SND at PIS that was estimated by canopy reflectance method in the 2005 experiment. The result showed that SND at PIS in combination with Npi were successful to predict GY, PC, and SND from PIS to harvest in the calibration dataset with the coefficients of determination ($R^2$) of 0.87, 0.73, and 0.82 and the relative errors in prediction(REP, %) of 5.5, 4.3, and 21.1%, respectively. In general, the calibrated model equations showed a little lower performance in calculating GY, PC, and SND in the validation dataset(data from 2005) but REP ranging from 3.3% for PC and 13.9% for SND accumulated from PIS to harvest was acceptable. Nitrogen rate prescription treatment(PRT) for the target PC of 6.8% reduced the coefficient of variation in PC from 4.6% in the fixed rate treatment(FRT, 3.6g N $m^{-2}$) to 2.4% in PRT and the average PC of PRT was 6.78%, being very close to the target PC of 6.8%. In addition, PRT increased GY by 42.1 $gm^{-2}$ while Npi increased by 0.63 $gm^{-2}$ compared to the FRT, resulting in high agronomic N-use efficiency of 68.8 kg grain from additional kg N. The high agronomic N-use efficiency might have resulted from the higher response of grain yield to the applied N in the prescribed N rate treatment because N rate was prescribed based on the crop growth and N status of each plot.
목표 수량과 단백질함량을 얻기 위한 질소 수비처방을 위해서는 유수형성기 전후 생체정보의 정확한 진단뿐만 아니라 유수형성기 이후 작물의 질소 축적 및 이에 따른 수량 및 미립 단백질 함량 반응이 정량화 되어야 한다. 본 연구에서는 유수분화기 생육 및 질소영양상태를 잘 대표하는 RVI green과 현재 널리 이용되고 있는 SPAD값의 유수분화기와 유수분화기 1주일전의 측정치 및 유수분화기부터 수확기까지 즉 생식생장기 지상부 질소 축적량(PNup)을 변수로 하는 수량 및 단백질함량 예측 중회귀 모델과 PNup 예측 회귀모델을 작성하여 이들의 수비 처방에의 이용 가능성을 검토하였다. 1. 유수분화기 및 유수분화기 1주일전의 RVIgreen과 SPAD값, 그리고 PNup을 이용하여 얻은 수량과 단백질함량의 중회귀모형은 어느 경우에나 모델의 결정계수($R_{2}$)가 0.9 이상으로 매우 높았다 2. 수량을 최대로 하는 생식생장기 질소흡수량(PNup)은 유수형성기 전후 RVIgreen이 증가할수록 감소하는 경향을 보였는데 본 연구의 유수형성기 전후 RVIgreen 범위로 보면 $9{\sim}13.5kg/10a$ 으로 추정되었다. 또한 PNup은 유수형 성기 전후 SPAD값과는 무관하게 $10{\sim}11kg/10a$ 범위로 나타났다. 3. 미립의 단백질함량을 7% 이하로 하는 유수형성기 질소흡수량은 유수형성기 전후 RVIgreen과 SPAD값이 증가할수록 감소하는 경향으로 어느 경우에나 $6{\sim}8kg/10a$로 추정되어 최대수량을 위한 생식생장기 질소흡수량 $9{\sim}13.5kg/10a$ 보다 크게 낮았다. 따라서 고품질 쌀 생산을 위한 수비 처방을 위해서는 수량보다도 단백질함량을 기준으로 하여 처방하여야 할 것으로 판단되었다. 4. 본 실험결과 수비질소의 회수율은 $53{\sim}83%$의 변이를 보였는데, 생식생장기 생육량이 많을 수록 회수율이 증가하는 경향이었으며, 수비 시용량이 증가함에 따라서 감소하였다. 생식생장기 천연질소공급량은 $3{\sim}4kg/10a$ 범위였으며 유수분화기 생육량이 많을 경우 증가하는 경향이었다 수비 질소시비량 및 유수분화기 생육 및 질소 영양 지표들을 예측변수로하는 PNup 예측모델을 작성하였으며 이 모델들은 적합도가 매우 높았다. 5. 영양생장기 생육 및 질소영양 상태의 비파괴적 측정치를 이용하여 목표 수량과 단백질함량에 달할 수 있도록 수비질소 시용량을 결정할 수 있을 것으로 판단되었다. 그러나 여기서 제시한 모델들이 광범위한 조건에서 이용될 수 있기 위해서는 보다 다양한 품종, 토양, 기상 조건에서 모델의 검증과 보완이 되어야 할 것으로 판단된다.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1231-1236
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2005
Global construction projects manifest more risks than do other industries. Often, firms doing business in construction markets find these risks intimidating. To secure corresponding profits, many global contractors attempt to forecast the effects of risks and establish risk management strategies. However, one key problem with present-day risk management methods is that they are basically analytical or mathematical-oriented approaches which are not easy to adopt in real business. Based on preliminary investigations and evaluations of current tools, this research elicits more practical algorithms for risk checklist by constructing risk scenarios over the whole period of project execution. For the application of the algorithms, a "SE/RF" (Source-Event/Regular-Floating) checklist is suggested, which sorts out risk sources and their subsequent events, as well as dividing various risk factors into either regular or floating categories. In addition, the "PIS" (Probability-Impact-Significance) method is introduced, in place of traditional "PI" (Probability-Impact) methods, by adding the additional criterion of "risk significance" to determine the degree of risk exposure in a more realistic way. As a result, we draw the significant finding that the "PIS" method presents a closer evaluation regarding degree of risk exposure as compared to the level of expert judgments than those from traditional methods. Finally, we provide an integrated procedure for international project risk management with all of the research achievements being incorporated.
Lim, Sangsoo;Bang, Dae Young;Rha, Koon Ho;Moon, Myeong Hee
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제35권4호
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pp.1133-1138
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2014
Ultrahigh performance liquid chromatography-electrospray ionization-tandem mass spectrometry (UPLC-ESI- MS/MS) provides a high-speed method to screen a large number of samples for small molecules with specific properties. In this study, UPLC-ESI-MS/MS with multiple reaction monitoring (MRM) was employed to screen urinary phospholipid (PL) content for biomarkers of prostate cancer. From lists of urinary PLs structurally identified using nanoflow LC-ESI-MS/MS, 52 PL species were selected for quantitative analysis in urine samples between 22 cancer-free urologic patients as controls and 45 prostate cancer patients. Statistical treatment of data by receiver operating characteristic (ROC) analysis yielded 14 PL species that differed significantly in relative concentrations (area under curve (AUC) > 0.8) between the two groups. Among PLs present at higher levels in prostate cancer urine, phosphatidylcholines (PCs) and phosphatidylinositols (PIs) constituted the major head group PLs (3 PCs and 7 PIs). For technical reasons, PL species of low abundance may be underrepresented in data from UPLC-ESI-MS/MS performed in MRM mode. However, the proposed method enables the rapid screening of large numbers of plasma or urine samples in the search for biomarkers of human disease.
병리 정보시스템(Pathological Information System: PIS)은 매일 수천 장씩 생산되는 환자 병리 이미지를 관리하는데 활용되고 있으며, 이 이미지 정보들을 어떻게 효과적으로 처리할 것인지는 병리 정보 처리에 있어서 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이미지의 외곽선을 추출하는 것은 병리 이미지 처리에 있어 가장 중요한 작업이지만 현재 사용되는 알고리즘은 정확도에 있어 많은 개선점을 가지므로, 본 논문에서는 이미지의 외곽선 검측에 있어서 기존의 Canny 알고리즘의 원리를 바탕으로 적응적 임계값 설정이 가능하며 눈금자를 임계값 설정의 기준으로 삼는 방식을 제안하여 기존 외곽선 추출 방식보다 정확한 방식을 제안한다. 제안 방식은 기존 방식과의 비교실험을 통해 성능을 검증하였으며, 이 실험에서는 임의로 선정된 병리 이미지 군, 기존 방식으로는 식별이 제한되었던 병리 이미지 군 및 의도적으로 노이즈를 추가한 이미지 군을 대상으로 실험하였고, 실험 결과를 비교하여 제안하는 이미지 외곽선 식별 방식의 향상된 성능을 증명했다.
Rice yield and protein content have been shown to be highly variable across paddy fields. In order to characterize this spatial variability of rice within a field, two-year experiments were conducted in 2002 and 2003 in a large-scale rice field of $6,600m^2$ In year 2004, an experiment was conducted to know if variable rate treatment (VRT) of N fertilizer, that was prescribed for site-specific management at panicle initiation stage, could reduce spatial variation in yield and protein content of rice while increasing yield compared to conventional uniform N topdressing (UN, 33kg N/ha at PIS) method. VRT nitrogen prescription for each grid was calculated based on the nitrogen (N) uptake (from panicle initiation to harvest) required for target rice protein content of $6.8\%$, natural soil N supply, and recovery of top-dressed N fertilizer. The required N uptake for target rice protein content was calculated from the equations to predict rice yield and protein content from plant growth parameters at panicle initiation stage (PIS) and N uptake from PIS to harvest. This model· equations were developed from the data obtained from the previous two-year experiments. The plant growth parameters for the calculation of the required N were predicted non-destructively by canopy reflectance measurement. Soil N supply for each grid was obtained from the experiment of year 2003, and N recovery was assumed to be $60\%$ according to the previous reports. The prescribed VRT N ranged from 0 to 110kg N/ha with an average of 57kg/ha that was higher than 33 kg/ha of UN. The results showed that VRT application successfully worked not only to reduce spatial variability of rice yield and protein content but also to increase rough rice yield by 960kg/ha. The coefficient of variation (CV) for rice yield and protein content was reduced significantly to $8.1\%$ and $7.1\%$ in VRT from $14.6\%$ and $13.0\%$ in UN, respectively. And also the average protein content of milled rice in VRT showed very similar value of target protein content of $6.8\%$. In conclusion the procedure used in this paper was believed to be reliable and promising method for reducing within-field spatial variability of rice yield and protein content. However, inexpensive, reliable, and fast estimation methods of natural N supply and plant growth and nutrition status should be prepared before this method could be practically used for site-specific crop management in large-scale rice field.
Rice yield and protein content have been shown to be highly variable across paddy fields. In order to characterize this spatial variability of rice within a field, the two-year experiments were conducted in 2002 and 2003 in a large-scale rice field of $6,600m^2$ In year 2004, an experiment was conducted to know if prescribed N for site-specific fertilizer management at panicle initiation stage (VRT) could reduce spatial variation in yield and protein content of rice while increasing yield compared to conventional uniform N topdressing (UN, ,33 kg N/ha at PIS) method. The trial field was subdivided into two parts and each part was subjected to UN and VRT treatment. Each part was schematically divided in $10\times10m$ grids for growth and yield measurement or VRT treatment. VRT nitrogen prescription for each grid was calculated based on the nitrogen (N) uptake (from panicle initiation to harvest) required for target rice protein content of $6.8\%$, natural soil N supply, and recovery of top-dressed N fertilizer. The required N uptake for target rice protein content was calculated from the equations to predict rice yield and protein content from plant growth parameters at panicle initiation stage (PIS) and N uptake from PIS to harvest. This model equations were developed from the data obtained from the previous two-year experiments. The plant growth parameters for this calculation were predicted non-destructively by canopy reflectance measurement. Soil N supply for each grid was obtained from the experiment of year 2003, and N recovery was assumed to be $60\%$ according to the previous reports. The prescribed VRT N ranged from 0 to 110kg N/ha with average of 57kg/ha that was higher than 33kg/ha of UN. The results showed that VRT application successfully worked not only to reduce spatial variability of rice yield and protein content but also to increase rough rice yield by 960kg/ha. The coefficient of variation (CV) for rice yield and protein content was reduced significantly to $8.1\%\;and\;7.1\%$ in VRT from $14.6\%\;and\;13.0\%$ in UN, respectively. And also the average protein content of milled rice in VRT showed very similar value of target protein content of $6.8\%$. Although N use efficiency of VRT compared to UN was not quantified due to lack of no N control treatment, the procedure used in this paper for VRT estimation was believed to be reliable and promising method for managing within-field spatial variability of yield and protein content. The method should be received further study before it could be practically used for site-specific crop management in large-scale rice field.
Kim, Young-Ki;Gwag, Jin-Seog;Jo, Soo-In;Kim, Jae-Hoon
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.1584-1587
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2008
We proposed a technique controlling continuously pretilt angle in full range with high process margin. The proposed method is characterized by tuning thickness of heterogeneous polyimide (PI) layer that homeotropic PI is mixed with planar PIs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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