In experiment 1, dietary self-selection of the 3 macronutrients, protein, fat, and carbohydrate were examined in male rats given 3 food cups of 80% carbohydrate, 80% protein, and 70% fat diets simultaneously. All the rats showed normal growth pattern and organ weight, which means they have ability to select just right kinds and amounts of nurients in order to support their growth and development. Mean values of caloric intake, body weight gain, serum lipid values and empty carcass compositions were not significantly differ between the upper and lower quartile groups of fat proportion of empty carcass compared to the lower quartile group(LF). Same feeding design was employed in experiment 2 where the effect of mild electric stress on food selection was studied. The rats in both control and electric stress group revealed a normal growth curve and organ weights. The rats in both control and electric stress group revealed a normal growth curve and organ weights. The stress group showed higher caloric intake and body weight gain than control group, but no significant effects of stress on serum and empty carcass components was found. Even though normal rats seemed to select macronutrients according to their physiolosical needs, there were individual differences in food selection whether they were exposed to stress or not. Therefore life long individual food selection pattern may have a great influence on nutritional status and chronic degenerative diseases of eldery, and on aging process.
To investigate the effects of dietary protein and calcium levels on calcium and bone metabolism Sprague-Dawley male growing rats weighting approximately 91.4g were divided into four groups and fed one of the following four experimental diets-15% protein 0.2% calcium ; 15% protein 0.5% calcium ; 30% protein 0.2% calcium ; 30% protein 0.5% calcium-for five weeks. Calcium intake and excretion, apparent calcium absorption were measured and bone densities and mineral contents of femur and scapula were analyzed. Calcium excretion through feces and urine was significantly greater in animals receiving diets of higher calcium. Fecal calcium but not urinary calcium excretion was greater when the protein level was increased from 15% to 30%. Apparent calcium absorption rate was significantly higher with lower calcium intakes. Serum alkaline phosphatase activity was significantly higher in 0.2% calcium group than in 0.5% calcium group, while urinary hydroxyproline excretion was essentially same among all experimental groups. Weights and mineral contents or protein. Bone weights were greater, but calcium and ash contents of femur and scapula were lower in animals on the diet containing low calcium and high protein, which suggests that bone metabolism may be affected by the interaction between calcium and protein intake. These results indicate that during growth high protein intake might be beneficial to bone health if the diet is sufficient in calcium, however, if the diet fails to provide an optimum amount of calcium, such practice might be detrimental.
This study is to estimate the factor weights of the reasons for decreases in marine fishery resources using the Analytical Hierarchy Process. Furthermore, it classifies 20 fishes under a fishery resource recovery plan into various groups of fishes according to these factor weights using the non-hierarchial cluster analysis. The factors of decreases in marine fishery resources are identified as bio-ecological, technology-system, economic-business, and fishing village-society factors. Two of the most important factors of decreases in resource are turned out to be the economic-business and bio-ecological factors, estimated as 31% and 30% respectively. The technology-system and fishing village-society factors are estimated as 21% and 18% respectively. The study utilizes non-hierarchical cluster analysis in order to classify 20 fishes into 2, 3, and 4 groups. K-means cluster analysis is applied for grouping in conjunction with ANOVA to identify statistical differences in factors. Once again, the economic-business and bio-economic factors play main role in grouping 2-groups of fishes case. The third group of fishes in addition to the previous 2 groups of fishes appears as those 4 factors of decrease evenly play about the same role at a 3-groups of fishes case. Finally, the economic-business and bio-economic factors are turned out to be evenly important in the 4th group once there are 4-groups of fishes.
Creatine(Cr) and phosphocreatine(PCr), the important mediators of intracellular high-energy phosphate buffer system, were found in the tissues of mouse seminal vesicle and also in the extracellular fluids of seminal vesicle secretion. This study was performed m confirm that the secretion and accumulation of Cr and PCr is regulated by testosterone and its $5{\alpha}$-reduced metabolite, $5{\alpha}$-dihydrotestosterone(DHT). In addition, the effect of nandrolone decanoate(ND), a synthetic anabolic steroid, on the levels of Cr and PCr in the seminal vesicle was compared with those of testosterone propionate(TP) and DHT. Male Swiss-Webster mice were castrated and three groups of the castrates were treated with daily injection(sc) of same molar dose($1.45{\times}10^{-8}mol/g\;BW$) of TP, DHT, or ND. All three androgens rapidly increased weights of seminal vesicle tissue and fluid, and also increased concentrations of Cr and PCr in the tissue and fluid. However, ND was least effective in increasing seminal vesicle weights, whereas ND was as effective as, or in some cases, more effective than, TP or DHT in increasing Cr and PCr levels in the tissue and fluid. The results confirm that the accumulation of Cr and PCr in the seminal vesicles is regulated by testosterone and DHT, and also suggest that the effects of androgens on seminal vesicle growth and secretory activity may be differentiated.
When the input features are generated by factors in a classification problem, it is more meaningful to identify important factors, rather than individual features. The $F_{\infty}$-norm support vector machine(SVM) has been developed to perform automatic factor selection in classification. However, the $F_{\infty}$-norm SVM may suffer from estimation inefficiency and model selection inconsistency because it applies the same amount of shrinkage to each factor without assessing its relative importance. To overcome such a limitation, we propose the adaptive $F_{\infty}$-norm ($AF_{\infty}$-norm) SVM, which penalizes the empirical hinge loss by the sum of the adaptively weighted factor-wise $L_{\infty}$-norm penalty. The $AF_{\infty}$-norm SVM computes the weights by the 2-norm SVM estimator and can be formulated as a linear programming(LP) problem which is similar to the one of the $F_{\infty}$-norm SVM. The simulation studies show that the proposed $AF_{\infty}$-norm SVM improves upon the $F_{\infty}$-norm SVM in terms of classification accuracy and factor selection performance.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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1999.06a
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pp.245-265
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1999
MAUT and AHP are widely used for quantification of subjective judgements in various fields of decision making. This study focuses on the introduction and application of MAUT/AHP method which is a hybrid of MAUT and AHP techniques in R&D project priority setting. This hybrid model can clarify each factors' contribution using MAUT method and can reduce the number of pairwise comparisons of AHP method. This study applies AMUT/AHP method to the evaluation of R&D projects in a Government - funded research institute. To evaluate R&D projects, six evaluation factors are derived. SMART(Simple MultiAttribute Rating Technique) and DVM(Difference Value Measurement ) out of many MAUT methods are used to design the utility function ad AHP is used to allocate the weights among evaluation factors. The major findings of this study can be summarized as follows. First, the SMART/AHP and the DVM/AHP have the same results with the SMART and the DVM, and they are different results with AHP. It is very hard to decide which one is better. Second, MAUT/AHP's strength is analyzed. MAUT reflects utility values of evaluators to alternatives and AHP results objective and consistent weights of factors through pariwise comparisons. Third, its possible application fields are proposed. It is applicable to subjective decision making problems with high complexity and inter-independent factors.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.212-222
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2021
Multiple waves of COVID-19 highlighted one crucial aspect of this pandemic worldwide that factors affecting the spread of COVID-19 infection are evolving based on various regional and local practices and events. The introduction of vaccines since early 2021 is expected to significantly control and reduce the cases. However, virus mutations and its new variant has challenged these expectations. Several countries, which contained the COVID-19 pandemic successfully in the first wave, failed to repeat the same in the second and third waves. This work focuses on COVID-19 pandemic control and management in Saudi Arabia. This work aims to predict new cases using deep learning using various important factors. The proposed method is called Deep Learning and Dynamic Weighing-based (DLDW) COVID-19 cases prediction method. Special consideration has been given to the evolving factors that are responsible for recent surges in the pandemic. For this purpose, two weights are assigned to data instance which are based on feature importance and dynamic weight-based time. Older data is given fewer weights and vice-versa. Feature selection identifies the factors affecting the rate of new cases evolved over the period. The DLDW method produced 80.39% prediction accuracy, 6.54%, 9.15%, and 7.19% higher than the three other classifiers, Deep learning (DL), Random Forest (RF), and Gradient Boosting Machine (GBM). Further in Saudi Arabia, our study implicitly concluded that lockdowns, vaccination, and self-aware restricted mobility of residents are effective tools in controlling and managing the COVID-19 pandemic.
Lee, Ho Seong;Kwon, Taeg Yong;Lee, Young Kyu;Yang, Sung-hoon;Yu, Dai-Hyuk;Park, Sang Eon;Heo, Myoung-Sun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.10
no.3
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pp.197-206
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2021
We compared two typical ensemble time scale algorithms; AT1 and Kalman filter. Four commercial atomic clocks composed of two hydrogen masers and two cesium atomic clocks provided measurement data to the algorithms. The allocation of relative weights to the clocks is important to generate a stable ensemble time. A 30 day-average-weight model, which was obtained from the average Allan variance of each clock, was applied to the AT1 algorithm. For the reduced Kalman filter (Kred) algorithm, we gave the same weights to the two hydrogen masers. We also compared the frequency stabilities of the outcome from the algorithms when the frequency offsets and/or the frequency drift offsets estimated by the algorithms were corrected or not corrected by the KRISS-made primary frequency standard, KRISS-F1. We found that the Kred algorithm is more effective to generate a stable ensemble time scale in the long-term, and the algorithm also generates much enhanced short-term stability when the frequency offset is used for the calculation of the Allan deviation instead of the phase offset.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.209-217
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2023
In this study, the evaluation items related to the effectiveness evaluation of the LVC (Live, Virtual, Constructive) training system of the Air Force were derived and the weights of each item were analyzed. The LVC training system evaluation items for AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis were divided into three layers, and according to the level, 3 items were derived at level 1, 11 items at level 2, and 33 items at level 3. For weight analysis of evaluation items, an AHP-based pairwise comparison questionnaire was conducted for Air Force experts related to the LVC training system. As a result of the survey, related items such as (1) Achievement of education and training goals (53.8%), (1.2) Large-scale mission and operational performance (25.5%), and (1.2.1) Teamwork among training participants (19.4%) was highly rated. Also, it was confirmed that the weights of evaluation items were not different for each expert group, that is, the priority for importance was evaluated in the same order between the policy department and the working department. Through these analysis results, it will be possible to use them as evaluation criteria for new LVC-related projects of the Air Force and selection of introduction systems.
Growth, mammary development, serum concentrations of growth hormone, prolactin and estradiol which affect the growth and mammary development, were investigated in Korean Native heifers and Holstein heifers from 5 months old to 15 months old. From 5 months old to 15 months old, body weights in Korean Native heifers averaged 37%, lower than those in Holstein heifers of the same age (P<.01). Teat volumes in Korean Native heifers are average 67% smaller than those in Holstein heifers. Analysis of serum protein by secondary electrophoresis showed differences in protein pattern between the breeds and between the individuals. From 5 months old to 15 months old, serum concentration of growth hormone in Korean Native heifers was averge 47% lower than that in Holstein (P<.01), yet prolactin concentrations in serum were about the same between the two breeds. However serum concentration of estradiol in Korean Native heifers was average 20% higher than that in Holstein of same age (P<.01). This result showed evidently that the decrease of the growth hormone concentration in serum, while growing up, causes to retard the growth and mammary development in Korean Native heifers compared to Holstein heifers.
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