PURPOSE: The purpose of this study is to investigate the effect of the physical therapy treatment room environment using microwave diathermy on the autonomic nervous system of human body. METHODS: Participants were 24 healthy adults. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences(RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were compared in microwave irradiation and non-irradiation group. Data were analyzed in Wilcoxon's signed-ranks test and Mann-Whitney U test. RESULTS: Standard deviation of all normal R-R intervals (SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different in microwave irradiation group. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different in microwave non-irradiation group. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different between two groups. CONCLUSION: There was no significant change in the sympathetic nervous system and parasympathetic nervous system regardless of the presence of microwave irradiation. There was no significant change in the autonomic nervous system adaptability regardless of the presence of microwave irradiation.According to this study, microwave diathermy does not have significant effect on the autonomic nervous system.Future study is necessary to investigate the long term effect of the physical therapy treatment room environment using microwave diathermy on the autonomic nervous system of the human body.
항공사진측량과 위성영상측량에서 거리측정정확도에 대한 연구의 필요성이 급증하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 표준편차와 제곱평균편차간은 물론이고 측정정확도와 측정정밀도간의 정의에 대한 경향성 있는 혼동된 이해가 들어있다. 따라서 본 연구는 항공사진측량과 위성영상측량에서 거리정확도에 관한 표준편차와 제곱평균편차간은 물론이고 측정 정확도와 측정 정밀도간의 관계에 대한 제한적인 정의를 제안한다. 실험결과는 제안한 정확한 정의가 거리측정 정밀도가 아닌 항공사진측량과 위성영상측량에서 거리정확도에서의 개선을 가져옴을 보여준다.
An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
단백질의 삼차원 구조를 단백질의 국부적 구조인 단백질 조각의 일차원적 나열로 표현하면, 단백질 구조의 분석, 모델링, 탐색, 예측 등에 효과적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 자연 상태의 단백질 구조를 정확하게 나타낼 수 있는 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위하여, 대규모 단백질 구조 자료를 이용 할 수 있는 거리 척도들의 효과적인 조합을 조사하였다. 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위해 군집화를 사용하였다. 초기 군집화 단계에서는 가장 계산량이 작은 내부 알파탄소간 거리를 사용하였고, 군집의 확장단계에서는 내부 알파탄소간 거리, 비네-코시거리와 평균 제곱근 오차를 조합하여 사용하였다. 제안한 거리 척도의 조합으로 대규모 자료를 이용하여 단백질 조각 라이브러리를 구성하였다. 구성된 라이브러리를 사용하여 단백질 구조를 나타내는 실험에서 작은 평균 제곱근 오차가 발생함을 확인하였다.
In this study, The code-carrier divergence test was applied to GPS measurements, and the results were compared and analyzed. The GPS data used for the threshold determination were obtained from Global Navigation Satellite System permanent stations built by the Korea Aerospace Research Institute. At each permanent station, identical dual-frequency receiver and choke ring antenna with radome are installed. The analysis method, root mean square values were compared and analyzed for each permanent station and satellite. As a result, the root mean square value generally decreased as the satellite elevation angle increased although the trend was gentle. Threshold were finally selected based on the average and standard deviation of root mean square for each permanent station. For improving of availability and continuity in real-time operation when the threshold is over the limits, Code-Carrier divergence test values are initialized.
Yu, Hong;Zhu, Hong P.;Weng, Shun;Gao, Fei;Luo, Hui;Ai, De M.
Structural Monitoring and Maintenance
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제5권2호
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pp.231-242
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2018
Subway tunnel structure has been rapidly developed in many cities for its strong transport capacity. The model-based damage detection of subway tunnel structure is usually difficult due to the complex modeling of soil-structure interaction, the indetermination of boundary and so on. This paper proposes a new data-based method for the damage detection of subway tunnel structure. The root mean square acceleration and cross correlation function are used to derive a statistical pattern recognition algorithm for damage detection. A damage sensitive feature is proposed based on the root mean square deviations of the cross correlation functions. X-bar control charts are utilized to monitor the variation of the damage sensitive features before and after damage. The proposed algorithm is validated by the experiment of a full-scale two-rings subway tunnel lining, and damages are simulated by loosening the connection bolts of the rings. The results verify that root mean square deviation is sensitive to bolt loosening in the tunnel lining and X-bar control charts are feasible to be used in damage detection. The proposed data-based damage detection method is applicable to the online structural health monitoring system of subway tunnel lining.
Recently, the increasing importance of artificial intelligence (AI) technology has led to its increased use in various fields in the shipbuilding and marine industries. For example, typical scenarios for AI include production management, analyses of ships on a voyage, and motion prediction. Therefore, this study was conducted to predict a response amplitude operator (RAO) through AI technology. It used a neural network based on one of the types of AI methods. The data used in the neural network consisted of the properties of the vessel and RAO values, based on simulating the in-house code. The learning model consisted of an input layer, hidden layer, and output layer. The input layer comprised eight neurons, the hidden layer comprised the variables, and the output layer comprised 20 neurons. The RAO predicted with the neural network and an RAO created with the in-house code were compared. The accuracy was assessed and reviewed based on the root mean square error (RMSE), standard deviation (SD), random number change, correlation coefficient, and scatter plot. Finally, the optimal model was selected, and the conclusion was drawn. The ultimate goals of this study were to reduce the difficulty in the modeling work required to obtain the RAO, to reduce the difficulty in using commercial tools, and to enable an assessment of the stability of medium/small vessels in waves.
PURPOSE: The purpose of this study was to examine the position changes with tilt table on autonomic nervous system using heart rate variability analysis. METHODS: Fourty healthy adult males volunteered in this study. The low frequency, high frequency and low frequency/high frequency ratio and mean heart rate, standard deviation of all normal R-R intervals, root mean square of successive differences, heart rate variability index were measured at the tilt table angle of $0^{\circ}$, $45^{\circ}$ and $90^{\circ}$ with pulsoximeter. Data were analyzed one-way ANOVA and LSD post hoc test. RESULTS: The mean heart rate, low frequency and low frequency/high frequency ratio increased significantly at higher angle of tilt table(p<.05). The root mean square of successive differences, heart rate variability index decreased significantly at lower angle of tilt table(p<.05). The standard deviation of all normal R-R intervals, high frequency decreased at higher angle of tilt table did not show significant difference. CONCLUSION: The symphathetic activity increased significantly at higher angle of tilt table. The parasymphathetic activity decreased at higher angle of tilt table, but the difference were not significant. The autonomic adaptation, balance and heart rate variability decreased significantly at higher angle of tilt table. Based on these results, in the treatment of patients with a change in posture precedence should be carefully treated. Further studies are necessary to determine the most safety and effective methods.
본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게 하였다. LH-OAT민감도 분석으로부터 결정된 매개변수의 민감도 등급은 SWAT 모형의 자동보정 과정에서 요구되는 보정대상 매개변수의 선택에 유용하게 적용될 수 있다. SCE-UA 방법을 적용한 SWAT모형의 자동보정 해석결과는 보정자료, 보정매개변수, 통계적 오차의 선택에 따라서 모형의 성능이 좌우되었다. 보정기간과 보정매개변수가 증가함에 따라 검증기간에 대한 RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), NMSE (Normalized Mean Square Error) 등의 모형오차는 감소하였지만, NAE (Normalized Average Error) 및 SDR(Standard Deviation Ratio)은 개선되지 않았다. SWAT모형의 보정에 적용되는 보정자료, 보정매개변수 및 모형평가를 위한 통계적 오차 선택이 해석결과에 미치는 복잡한 영향을 이해하기 위하여 다양한 대표유역을 대상으로 추가적인 연구가 필요하다.
This study identifies efficient earthquake intensity measures (IMs) for seismic performances and fragility evaluations of the reactor containment building (RCB) in the advanced power reactor 1400 (APR1400) nuclear power plant (NPP). The computational model of RCB is constructed using the beam-truss model (BTM) for nonlinear analyses. A total of 90 ground motion records and 20 different IMs are employed for numerical analyses. A series of nonlinear time-history analyses are performed to monitor maximum floor displacements and accelerations of RCB. Then, probabilistic seismic demand models of RCB are developed for each IM. Statistical parameters including coefficient of determination (R2), dispersion (i.e. standard deviation), practicality, and proficiency are calculated to recognize strongly correlated IMs with the seismic performance of the NPP structure. The numerical results show that the optimal IMs are spectral acceleration, spectral velocity, spectral displacement at the fundamental period, acceleration spectrum intensity, effective peak acceleration, peak ground acceleration, A95, and sustained maximum acceleration. Moreover, weakly related IMs to the seismic performance of RCB are peak ground displacement, root-mean-square of displacement, specific energy density, root-mean-square of velocity, peak ground velocity, Housner intensity, velocity spectrum intensity, and sustained maximum velocity. Finally, a set of fragility curves of RCB are developed for optimal IMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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