일련의 새로운 기질 분자로서 2-(4-(6-chloro-2-benzoxazolyloxy)phenoxy)-N-phenylpropionamide 유도체들의 구조 변화와 그에 따른 발아 전, 논피 (Echinochloa crus-galli)에 대한 제초활성과의 분자 홀로그래피적(H) QSAR 관계를 연구하였다. 그 결과로부터 높은 제초활성 화합물들이 유도된 HQSAR 모델에 의하여 예측되었다. 가장 양호한 HQSAR 모델은 분자조각 크기($7{\sim}10bin$) 조건에서 유도된 모델(VI-1)이었다. 제초활성에 관한 HQSAR 모델(VI-1)은 높은 예측성($r^2_{cv.}$ 또는 $q^2=0.646$)과 상관성($r^2_{ncv.}=0.917$)에 근거하여 양호한 통계값들을 나타내었다. 그리고 HQSAR 기여도로부터 가장 낮은 제초활성은 4-(6-chloro-2-benzoxazolyloxy)phenoxy 고리($pred.pI_{50}=-3.20$)에 의존적이었다. 특히, (X)-phenoxy-N-(R)-phenylpropionamide 유도체의 R=4-fluoro, X=isobutoxy 치환체인 4-isobutoxyphenoxy-N-(4-fluorophenyl)propionamide (P2)는 가장 높은 제초활성($pred.pI_{50}=9.12$)을 나타내는 화합물로 예측되었다.
Purpose: The aim of this study was to determine the reliability and accuracy of measurements in digital models(CEREC$^{(R)}$ AC) compared to stone models. Methods: A master model(500B-1, Nissin Dental Product, Japan) with the prepared upper full arch tooth was used. Conventional impression and then stone model(n=10) were produced from this master model, and on the other hands, digital impressions were made with the CEREC$^{(R)}$ AC intra-oral scanner(n=10). One examiner measured two times the intercanine, intermolar distance, dental arch length. The stone model were measured using a digital caliper. The t-student test for paired samples and intraclass correlation coefficient(ICC) were used for statistical analysis. Results: The measurement of two methods showed very good reliability. At the intra-examiner reliability of measurement, ICC at the stone and CEREC$^{(R)}$ AC model were 0.81 and 0.94. The mean difference between measurements made directly on the stone models and those made on the CEREC$^{(R)}$ AC model was 0.20~0.28mm, and was statistically significant(P=0.001). Conclusion: These in vitro studies show that accuracy of the digital impression is similar to that of the conventional impression. These results will have to be confirmed in further clinical studies.
To measure the moisture content, protein and viscosity of brown and milled rice with Near Infrared Reflectance(NIR) analyzer, the comparison and analysis of the data from the chemical analysis and NIR analyzer were conducted. The purpose of this study is to find out the fundamental data required for the prediction of rice qualify and taste rank, and to develop a measuring method of constituents and physical characteristics of domestic rice with NIR analyzer. The important results can be summarized as follows. 1. The $r^2$ and SEC of moisture calibration from brown rice powder were 0.87 and 0.09 respectively, those of milled rice powder were 0.95 and 0.08 respectively. 2. The $r^2$ and SEC of protein calibration from brown rice powder were 0.83 and 0.20 respectively, those of milled rice powder were 0.86 and 0.20 respectively. 3. The $r^2$ and SEC of viscosity calibration from brown rice powder were 0.36 and 15.50 respectively, those of milled rice powder were 0.55 and 12.98 respectively. Further study is required to develop better prediction model for viscosity. It is necessary the continuous study including wavelength selection, because $r^2$ is small for practical use. 4. The regression equation for one rice variety was nearly coincident with other. Therefore, it is required that the prediction model should be developed for the all rice samples.
Objective: The objectives were to investigate correlations between energy digestibility (digestible energy [DE]:gross energy [GE]) and various fiber types including crude fiber (CF), total dietary fiber (TDF), soluble dietary fiber (SDF), insoluble dietary fiber (IDF), neutral detergent fiber (NDF), and acid detergent fiber (ADF), and to develop prediction equations for estimating DE in feed ingredients and diets for growing pigs. Methods: A total of 289 data with DE values and chemical composition of feeds from 39 studies were used to develop prediction equations for DE. The equations were validated using values provided by the National Research Council. Results: The DE values in feed ingredients ranged from 2,011 to 4,590 kcal/kg dry matter (DM) and those in diets ranged from 2,801 to 4,203 kcal/kg DM. In feed ingredients, DE:GE was negatively correlated (p<0.001) with NDF (r = -0.84), IDF (r = -0.83), TDF (r = -0.82), ADF (r = -0.78), and CF (r = -0.72). A best-fitting model for DE (kcal/kg) in feed ingredients was: 1,356 + (0.704 × GE, kcal/kg) - (60.3 × ash, %) - (27.7 × NDF, %) with R2 = 0.80 and p<0.001. In diets, DE:GE was negatively correlated (p<0.01) with NDF (r = -0.72), IDF (r = -0.61), TDF (r = -0.52), CF (r = -0.45), and ADF (r = -0.34). A best-fitting model for DE (kcal/kg) in diets was: 1,551 + (0.606 × GE, kcal/kg) - (22.1 × ash, %) - (25.6 × NDF, %) with R2 = 0.62 and p<0.001. All variables are expressed as DM basis. The equation developed for DE in feed ingredients had greater accuracy than a published equation for DE. Conclusion: All fiber types are reasonably good independent variables for predicting DE of swine feeds. The best-fitting model for predicting DE of feeds employed neutral detergent fiber as an independent variable.
Background: This study was conducted to evaluate the performance of the Hierarchical Condition Category (HCC) model, identify potentially high-cost patients, and examine the effects of adding prior utilization to the risk model using Korean claims data. Methods: We incorporated 2 years of data from the National Health Insurance Services-National Sample Cohort. Five risk models were used to predict health expenditures: model 1 (age/sex groups), model 2 (the Center for Medicare and Medicaid Services-HCC with age/sex groups), model 3 (selected 54 HCCs with age/sex groups), model 4 (bed-days of care plus model 3), and model 5 (medication-days plus model 3). We evaluated model performance using $R^2$ at individual level, predictive positive value (PPV) of the top 5% of high-cost patients, and predictive ratio (PR) within subgroups. Results: The suitability of the model, including prior use, bed-days, and medication-days, was better than other models. $R^2$ values were 8%, 39%, 37%, 43%, and 57% with model 1, 2, 3, 4, and 5, respectively. After being removed the extreme values, the corresponding $R^2$ values were slightly improved in all models. PPVs were 16.4%, 25.2%, 25.1%, 33.8%, and 53.8%. Total expenditure was underpredicted for the highest expenditure group and overpredicted for the four other groups. PR had a tendency to decrease from younger group to older group in both female and male. Conclusion: The risk adjustment models are important in plan payment, reimbursement, profiling, and research. Combined prior use and diagnostic data are more powerful to predict health costs and to identify high-cost patients.
Personal broadcasting utilizing Vtuber, a virtual creator made of 2D or 3D avatars, has recently appeared and is growing in popularity. Vtuber is a virtual person who broadcasts on the Internet using 2D or 3D avatars with real-time motion capture and computer graphics technologies. While the personal broadcasting industry utilizing Vtuber is proliferating, related studies have mainly concentrated on technical issues. Therefore, in this study, the antecedent factors that form the technical characteristics and virtual creator characteristics of Vtuber personal broadcasting are derived using the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model. Then the effect of these factors on viewer pleasure and satisfaction, which lead to increased paid sponsorship is to be examined. Furthermore, we investigate how this influencing mechanism fluctuates based on the avatar type (2D vs. 3D). This study contributes to empirical examinations of viewers' paid sponsorship intention in Vtuber personal broadcasting through the S-O-R model. It also offers insights that technological or virtual creator characteristics could improve viewers' pleasure, satisfaction, and even paid sponsorship.
In this study, convective boiling tests were conducted for enhanced tube bundles. The surface geometry consists of pores and connecting gaps. Tubes with three different pore sizes (d$_{p}$ = 0.20, 0.23 and 0.27 mm) were tested using R-123 and R-l34a for the following range: 8 kg/m$^2$s G 26 kg/m$^2$s, 10 kW/m$^2$ q0 40 kW/m$^2$and 0.1 $\chi$ 0.9. The convective boiling heat transfer coefficients were strongly dependent on heat flux with negligible dependency on mass flux or quality. For the present enhanced geometry (pores and gaps), the convective effect was apparent. The gaps of the present tubes may have served routes for the passage of two-phase mixtures, and enhanced the boiling heat transfer. The convective effect was more pronounced at a higher saturation temperature. More bubbles will be generated at a higher saturation temperature, which will lead to enhanced convective contribution. The pore size where the maximum heat transfer coefficient was obtained was larger for R-l34a (d$_{p}$ = 0.27 mm) compared with that for R-123 (d$_{p}$ = 0.23 mm). This trend was consistent with the previous pool boiling results. For the enhanced tube bundles, the convective effect was more pronounced for R-134a than for R-123. This trend was reversed for the smooth tube bundle. Possible reasoning is provided based on the bubble behavior on the tube wall. Both the modified Chen and the asymptotic model predicted the present data reasonably well. The RMSEs were 14.3% for the modified Chen model and 12.7% for the asymptotic model.model.
The current emission regulations, US Tier-4 and EU Stage-V, are only able to satisfy the regulations when all currently mass-produced emission reduction technologies such as EGR, DOC, DPF, and SCR are applied. Therefore, in this study, for the application of the Urea-SCR system to non-road diesel engines, the database was established by measuring the NO, NO2 concentration and calculating the NO2/NOx ratio based on the catalyst temperature and exhaust mass flow rate. Also, based on the measured NO2/NOx ratio data, a mathematical model was proposed to predict the NO2/NOx ratio at SCR catalyst, and the suitability of the model was verified through steady-state and transient mode. As a result of comparing the NO2/NOx ratio measured at the DOC outlet under the steady-state condition to two model values separately, the R2 was 0.9811 for the 3D map model and 0.9303 for the mathematical model. And in the case of the NO2/NOx ratio measured at the DPF outlet, the R2 was 0.9797 for the 3D map model and 0.935 for the mathematical model. It was confirmed that the R2 with the model value of the 3D Map of the mathematical model in the transient mode is 0.957, which shows high reliability.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.323-334
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2015
J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 예측된 미래의 경기상황을 반영할 수가 없다. 본 연구에서는 주가의 변동요인인 워너 확률과정을 기업의 고유요인과 경기변동요인으로 구분한 원-팩터 (One-factor) 모형을 제안하여 미래 경기변동 공통요인을 미리 예측하여 반영함에 따라 장기적인 주식 보유기간에도 선제적인 리스크관리를 실시할 수 있도록 한다. 또한 미래 경기변동요인이 예측값으로 고정됨에 따라 포트폴리오를 구성하는 주가들이 서로 독립성을 만족하게 되여 포트폴리오의 분산을 최소화하는 각 주식의 투자금액을 결정하는 것은 물론 포트폴리오 VaR가 개별 VaR의 합으로 분해되어 목표로 하는 최대손실금액에 따른 포트폴리오의 구성을 효율적으로 실시할 수가 있다.
This paper proposes a R&D project performance measurement model for private firms combining balanced scorecard (BSC) and data envelopment analysis (DEA). The efficiency of R&D projects is measured in terms of each of the three perspectives of BSC by using DEA : the internal process perspective (DEA-P), the customer perspective (DEA-C), and the financial perspective (DEA-F). The performance indicators of the three perspectives of BSC are considered as outputs of the corresponding DEA models. To provide strategic implications for R&D planning, we also propose the R&D project performance matrices composed of two different types of efficiency dimensions. The proposed model is expected to be fruitfully utilized for R&D performance measurement of private firms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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