Natural disasters caused by climate change are increasing globally. There are few studies on the quantitative analysis methods for predicting damages in the island area due to sea level rise. Therefore, it is necessary to study the damage prediction analysis method using the GIS which can quantitatively analyze. In this paper, we analyze the cause and status of sea level rise, quantify the vulnerability index, establish an integrated terrestrial modeling method of the ocean and land, and establish a method of analyzing the damage area and damage scale due to sea level rise using GIS and the method of making the damage prediction figure was studied. In order to extract the other affected areas to sea level rise are apart of the terrain model is generated by one requires a terrain modeling of target areas are offshore and vertical reference system differences in land, found the need for correction by a tidal observations and geoid model there was. Grading of terrain, coastline erosion rate, coastal slope, sea level rise rate, and even average by vulnerable factors due to sea level rise indicates that quantitative damage prediction is possible due to sea level rise in the island area. In the case of vulnerable areas extracted by GIS, residential areas and living areas are concentrated on the coastal area due to the nature of the book area, and field survey shows that coastal changes and erosion are caused by sea level rise or tsunami.
본 연구의 목적은 대중들이 지각하는 과학관에 대한 인식의 분석을 바탕으로 효과적인 과학관 경영전략을 제시하는 것이며, 이를 위해 연구문제들을 설정하여 분석을 진행하였다. 자료의 수집과 분석은 질적연구방법과 양적연구방법을 융합하여 이미지 분석에 대한 새로운 접근방식을 통해 진행되었다. 먼저 면담(Interviewing)을 통한 질적연구방법을 통해 면접 대상자들(대학생, 대학원생 및 일반인)로부터 과학이라는 개념에 대한 이미지를 도출한 후 텍스트 분석을 실시하였다. 그리고 국립과학관과 관련하여 국내 대형 포털사이트 검색결과 중 블로그 포스팅 12,920건의 제목에서 추출한 63,987개의 단어에 대한 LDA기반 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic modeling)을 통한 양적연구방법을 융합하여 연구가 진행되었다. 분석결과, 응답자 특성에 따라 과학에 대한 인식은 차이가 있는 것으로 확인되었다. 국립과학관에 대한 포털사이트 검색결과는 20개의 토픽으로 도출되었고 7개의 요인으로 분류되었다. 본 연구의 결론에는 이에 대한 논의와 과학관 경영전략을 제시하고 있다.
A quantitative structure activity relationship (QSAR) study is performed for modeling and prediction of oral bioavailabilities of 216 diverse set of drugs. After calculation and screening of molecular descriptors, linear and nonlinear models were developed by using multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM) and random forest (RF) techniques. Comparison between statistical parameters of these models indicates the suitability of SVM over other models. The root mean square errors of SVM model were 5.933 and 4.934 for training and test sets, respectively. Robustness and reliability of the developed SVM model was evaluated by performing of leave many out cross validation test, which produces the statistic of $Q^2_{SVM}=0.603$ and SPRESS = 7.902. Moreover, the chemical applicability domains of model were determined via leverage approach. The results of this study revealed the applicability of QSAR approach by using SVM in prediction of oral bioavailability of drugs.
MX and its analogs are synthesized and modeled by quantitative structure activity relationship (QSAR) study including comparative molecular field analysis (CoMFA). As a result, factors affecting this class of compounds have been found to be steric and electrostatic effects. Because hologram quantitative structure activity relationship (HQSAR) technique is based on the 2-dimensional descriptors, this is free of ambiguity of conformational selection and molecular alignment. In this study we tried to include all the data available from the literature, and modeled with the HQSAR technique. Among the parameters affecting fragmentation, connectivity was the most important one for the whole compounds, giving good statistics. Considering additional parameters such as bond specification only slightly improved the model. Therefore connectivity has been found to be the most appropriate to explain the mutagenicity for this class of compounds.
SQL/MDR is a metadata registry query language used to consistently exchange and share the data between distributed metadata registries. It is an extension of the international SQL and is familiar to most database builders and administrators. It provides many advantages such as simplicity of query language, ease of use, an independent description for distributed querying, low cost for adding new systems, simplicity of exchanging mechanism, and so on. The goal of this paper is to evaluate and show its merits quantitatively. To achieve this goal, we define simulation models to compare with an existing approach and then describe the evaluation results. In the quantitative evaluation results, the good points of SQL/MDR can be identified and known.
The objectives of this paper are to see how the declination is realized in the different positions/lengths of the utterance, to see if the $F_0$ value throughout the utterance changes in a predictable way, and if so, to find out the best quantitative model which fits the declination. The experiment results are as follows. First, the peak value over the utterance can be affected by the position of the peak and length of the utterance. Second, the choice of quantitative models is dependent on the different list lengths. Third, in everyone's speech, there is a baseline (the lowest $F_0$ value a speaker can use), and the $F_0$ will not fall below the baseline. Forth, the peak $F_0$ of the last word in each list shows little variation in pitch value (target $F_0$) while the number of words in the list affects the starting $F_0$ values.
Kim, Dong-Kyun;Jeong, Kwang-Seuk;McKay, Robert Ian (Bob);Chon, Tae-Soo;Kim, Hyun-Woo;Joo, Gea-Jae
Journal of Ecology and Environment
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제33권4호
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pp.275-288
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2010
Ecological modeling faces some unique problems in dealing with complex environment-organism relationships, making it one of the toughest domains that might be encountered by a modeler. Newer technologies and ecosystem modeling paradigms have recently been proposed, all as part of a broader effort to reduce the uncertainty in models arising from qualitative and quantitative imperfections in the ecological data. In this paper, evolutionary computation modeling approaches are introduced and proposed as useful modeling tools for ecosystems. The results of our case study support the applicability of an algal predictive model constructed via genetic programming. In conclusion, we propose that evolutionary computation may constitute a powerful tool for the modeling of highly complex objects, such as river ecosystems.
This research paper aims at computer based modeling of carbonation induced corrosion under extreme conditions and its experimental verification by incorporating enhanced electrochemical and mass balance equations based on thermo-hygro physics with strong coupling of mass transport and equilibrium in micro-pore structure of carbonated concrete for which the previous research data is limited. In this paper the carbonation induced electrochemical corrosion model is developed and coupled with carbon dioxide transport computational model by the use of a concrete durability computer based model DuCOM developed by our research group at concrete laboratory in the University of Tokyo and its reliability is checked in the light of experiment results of carbonation induced corrosion mass loss obtained in this research. The comparison of model analysis and experiment results shows a fair agreement. The carbonation induced corrosion model computation reasonably predicts the quantitative behavior of corrosion rate for normal air dry relative humidity conditions. The computational model developed also shows fair qualitative corrosion rate simulation and analysis for various pH levels and coupled environmental actions of chloride and carbonation. Detailed verification of the model for the quantitative carbonation induced corrosion rate computation under varying relative conditions, different pH levels and combined effects of carbonation and chloride attack remain as scope for future research.
Electronic Product Code Information Services(EPCIS) is an EPCglobal standard for sharing EPC related information between trading partners. EPCIS provides a new important capability to improve efficiency, security, and visibility in the global supply chain. EPCIS data are classified into two categories, master data (static data) and event data (dynamic data). Master data are static and constant for objects, for example, the name and code of product and the manufacturer, etc. Event data refer to things that happen dynamically with the passing of time, for example, the date of manufacture, the period and the route of circulation, the date of storage in warehouse, etc. There are four kinds of event data which are Object Event data, Aggregation Event data, Quantity Event data, and Transaction Event data. This thesis we propose an event-based data model for EPC Information Service repository in RFID based integrated logistics center. This data model can reduce the data volume and handle well all kinds of entity relationships. From the point of aspect of data quantity, we propose a formula model that can explain how many EPCIS events data are created per one business activity. Using this formula model, we can estimate the size of EPCIS events data of RFID based integrated logistics center for a one day under the assumed scenario.
본 연구에서는 단순한 구간대신에 구간내에 제한된 형태의 가능성 분포를 갖 는 복합구간으로 학장하는 것이다. 그리고 이러한 가능성 분포는 퍼지 집합이론에서 사용되는 것처럼 일반적인 분포형태 전체를 사용하는 것이 아니라, 가능성 분포의 무 게중심만 정의하고 이 무게중심과 구간경계만을 사용하여 시스템 변수가 갖는 정성값 을 나타낸다. 이를 바탕으로 새로운 상태변화와 그 규칙을 정의함으로써 정성 모델 링과 시뮬레이션을 할 수 있는 정성 수학을 공식화하였다.이와 같은 방식으로 구한 정성 모델과 추론방법으로 기존의 논문에 나와 있는 시뮬레이션 결과와 비교하여 본 논문에서 제시한 정성해의 논리적 건전성(soundness)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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