To use chlorine residual as an surrogate parameter of the water quality change during the transportation in the water distribution system(WDS), the correct prediction model of chlorine residual must be established in advance. This paper shows the procedure and the result of applying the water quality model to the field WDS. To begin with, hydraulic model was calibrated and verified using fluoride as an tracer. And chlorine residual was predicted through simulation of water quality model. This predicted value was compared with the observed value. With adjusting the bulk decay coefficient(kb) and the wall decay coefficient(kw) according to the pipewall environment, the predicted chlorine residual can represent the observed value relatively well.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.990-997
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2005
In this paper, the measured results obtained from the ground improved by SCP method at quay-wall caisson foundation in Pusan New Port 1-1 phase are analyzed and then compared with the values predicted by a consolidation theory. The measured settlement is generally smaller than the predicted settlement. For consolidation velocity, the measured velocity is later than the predicted value. According to the execution of caisson placing phases, the predicted value shows higher settlement than the measured one with time being.
Objective: The objective was to test additivity of digestible energy and nutrient concentrations in the hatchery byproduct mixture fed to nursery pigs. Methods: In the previous studies, energy, phosphorus, calcium, and amino acid digestibility of infertile eggs, unhatched eggs, culled chicks, and a mixture of 3 hatchery byproduct ingredients was determined in nursery pigs (initial body weight = 9.4 to 14.2 kg). An additivity test was conducted using these determined values. Results: No difference was observed between determined and predicted metabolizable energy values in the mixture (3,998 and 3,990 kcal/kg as-is basis, respectively). Measured standardized total tract digestible phosphorus in the mixture was less than the predicted value (4.5 vs 5.3 g/kg as-is basis, respectively; p<0.05). Measured standardized total tract digestible calcium in the mixture was greater compared with the predicted value (40.0 vs 31.7 g/kg as-is basis, respectively; p<0.05). Measured standardized ileal digestible tryptophan in the mixture was greater than the predicted value (3.7 vs 3.1 g/kg as-is basis, respectively; p<0.05) whereas other amino acid values were additive. Conclusion: Energy and most of amino acid concentrations in hatchery byproducts are additive in the mixture fed to nursery pigs.
Domestic film industry sales are increasing every year. Theaters are the primary sales channels for movies and the number of audiences using the theater affects additional selling rights. Therefore, the number of audiences using the theater is an important factor directly linked to movie industry sales. In this paper we consider a hybrid model that combines a multiple linear regression model and the Bass model to predict the audience numbers for a specific day. By combining the two models, the predictive value of the regression analysis was corrected to that of the Bass model. In the analysis, three films with different release dates were used. All subset regression method is used to generate all possible combinations and 5-fold cross validation to estimate the model 5 times. In this case, the predicted value is obtained from the model with the smallest root mean square error and then combined with the predicted value of the Bass model to obtain the final predicted value. With the existence of past data, it was confirmed that the weight of the Bass model increases and the compensation is added to the predicted value.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.1
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pp.61-64
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2018
In this paper, a pixel value prediction algorithm using edge components in three directions is proposed. There are various directional edges and similarity between adjacent pixels in natural images. After detecting the edge components in the x-axis direction, the y-axis direction, and the diagonal axis direction, the pixel value is predicted by applying the detected edge components and similarity between neighboring pixels. In particular, the predicted pixel value is calculated according to the intensity of the edge component in the diagonal axis direction. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively predict pixel values. The proposed algorithm can be used for applications such as reversible data hiding, reversible watermarking to increase the number of embedded data.
Value prediction is a technique to obtain performance gains by supplying earlier source values of its data dependent instructions using predicted value of a instruction. To fully exploit the potential of value speculation, however, the efficient recovery mechanism is necessary in case of value misprediction. In this paper, we propose a sequential and selective recovery mechanism for value misprediction. It searches data dependency chain of the mispredicted instruction sequentially without pipeline stalls and adverse impact on clock cycle time. In our scheme, only the dependent instructions on the predicted instruction is selectively squashed and reissued in case of value misprediction.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.4
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pp.503-509
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2022
The purpose of this study is to set the rate of change between the market price of the next day and the previous day to be predicted as the predicted value, and the market price for each section is generated by dividing the stock price ranking of the next day to be predicted at regular intervals, which is different from the previous papers that predict the market price. We would like to propose a new time series data prediction method that predicts the market price change rate of the final next day through a model using the rate of change as the predicted value. The change in the performance of the model according to the degree of subdivision of the predicted value and the type of input data was analyzed.
Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.
Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.
Purpose: National Emergency X-Radiography Utilization Study (NEXUS) criteria and the Canadian Cervical Spine rule (CCR) are commonly used in cervical trauma patients to determine whether a plain cervical X-ray should be performed. However, plain cervical X-rays are so inaccurate that cervical spine computed tomography (CT) is often considered as a screening test. We studied the usefulness of the NEXUS criteria and the CCR for determining the need for a CT evaluation in the emergency department (ED). Methods: This prospective observational study was conducted from January 2007 to March 2008. Plain X-ray and CT scans of the cervical spine were performed on blunt trauma patients with neck pain. The relevancy of CT was examined using the NEXUS criteria and the CCR. Sensitivity, specificity, positive predicted value, and negative predicted value analyses were performed to diagnose the cervical spine injury. Results: During the study period, 284 patients were enrolled in this study. The sensitivity, specificity, positive predicted value, and negative predicted value of the NEXUS criteria were 87.5%, 1.1%, 5.0%, and 60.0% respectively, while those of the CCR were 87.5%, 8.2%, 5.3%, and 91.6%. There were two missed fracture cases when the NEXUS criteria and the CCR were applied independently, however, no cases were missed when both were applied. Conclusion: This study suggests the NEXUS and the CCR in combination can be used as a guide to CT evaluation for cervical spine injury in the ED.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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