• 제목/요약/키워드: Semi-log model

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소스 종류를 달리한 햄 주먹밥에서의 Staphylococcus aureus 성장예측모델 개발 및 위해평가 (Development of a Predictive Model and Risk Assessment for the Growth of Staphylococcus aureus in Ham Rice Balls Mixed with Different Sauces)

  • 오수진;여성순;김미숙
    • 대한영양사협회학술지
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    • 제25권1호
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    • pp.30-43
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    • 2019
  • This study compared the predictive models for the growth kinetics of Staphylococcus aureus in ham rice balls. In addition, a semi-quantitative risk assessment of S. aureus on ham rice balls was conducted using FDA-iRISK 4.0. The rice was rounded with chopped ham, which was mixed with mayonnaise (SHM), soy sauce (SHS), or gochujang (SHG), and was contaminated artificially with approximately $2.5{\log}\;CFU{\cdot}g^{-1}$ of S. aureus. The inoculated rice balls were then stored at $7^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$, and the number of viable S. aureus was counted. The lag phases duration (LPD) and maximum specific growth rate (SGR) were calculated using a Baranyi model as a primary model. The growth parameters were analyzed using the polynomial equation as a function of temperature. The LPD values of S. aureus decreased with increasing temperature in SHS and SHG. On the other hand, those in SHM did not show any trend with increasing temperature. The SGR positively correlated with temperature. Equations for LPD and SGR were developed and validated using $R^2$ values, which ranged from 0.9929 to 0.9999. In addition, the total DALYs (disability adjusted life years) per year in the ham rice balls with soy sauce and gochujang was greater than mayonnaise. These results could be used to calculate the expected number of illnesses, and set the hazard management method taking the DALY value for public health into account.

대종천유역 충적대수층의 수리성 분석 및 수위강하예측에 관한 연구 (Analysis of Pumping Test Data and The Prediction of Drawdown for Daejong-Chun Area)

  • 최재진;성원모;한정상
    • 자원환경지질
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    • 제26권4호
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    • pp.541-549
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    • 1993
  • The main goal of this paper is to determine hydraulic properties and to predict drawdown for the efficient and stable development of groundwater in the Daejong-Chun area, North of Kyungsang-Do. Based on geological survey and analysis of well logging data conducted in 1991, it is found that the type of aquifer of this area is considered to be an anisotropic unconfined aquifer with saturated thickness of 19.8 m. In order to characterize this aquifer pumping test was conducted, and the resulting drawdown data were utilized for the analysis by applying both type curve matching technique and semi-log straight line method. As a result, the average specific yield of this aquifer is estimated as 32.3%, and the average ratio of $K_H$ to $K_V$ is only 2.7, which means that gravitational effect is not significant factor for this type of aquifer. For the validation of the estimated hydraulic properties, the analytical model which was developed with Newton-Raphson iteration procedure in this study, was employed to generate the drawdown. And, the resulting drawdown was compared against actual drawdown data and it shows the excellent matches. The actual drawdown data for 9 hours of pumping were used for history matching purposes and relatively satisfactory matches were achieved in this match. Then, the model was run by using the tuned parameters that are obtained during history matching stage, and the drawdown was predicted for the next 30 years of pumping with $3,000m^3/day$ of constant pumping rate. Its result indicates that the drawdown was stabilized as 1.41 m from 20 days with $3,000m^3/day$ of constant pumping rate, which is the required amount of water to be safely supplied to this area.

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DEP Domain Containing 1 is a Novel Diagnostic Marker and Prognostic Predictor for Hepatocellular Carcinoma

  • Yuan, Sheng-Guang;Liao, Wei-Jia;Yang, Jian-Jun;Huang, Guo-Jin;Huang, Zhao-Quan
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제15권24호
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    • pp.10917-10922
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    • 2015
  • Background: This study was conducted to determine DEPDC1 expression in hepatocelluar carcinomas (HCCs) and to reveal its potential role in diagnosis and prognosis of affected patients. Materials and Methods: DEPDC1 expression at the mRNA level was detected by quantitative real-time PCR (qRT-PCR) in 205 cases of HCC and paired adjacent normal liver tissues, and by semi-quantitative RT-PCR in 20 cases. Survival curves were obtained by using Kaplan-Meier method and Log-rank test. Independent predictors associated with regard to disease free survival (DFS) and overall survival (OS) were identified using the Cox proportional hazard model. Results: High DEPDC1 mRNA levels were detected in 144 out of 205 cases (70.24%) of HCC, significantly associated with clinicopathological parameters, including tumor size (${\geq}4cm$), alpha-fetoprotein (${\geq}100ng/ml$), B-C of BCLC stage and recurrence. Kaplan-Meier survival analysis revealed that HCC patients with high DEPDC1 expression had poor OS and DFS. Multivariate analysis demonstrated that high DEPDC1 expression was an independent predictor for OS (HR=1.651; 95% 95%CI, 1.041-2.617; p=0.033) and DFS (HR=1.583; 95%CI, 1.01-2.483; p=0.045). Conclusions: Our results indicate DEPDC1 might be a novel diagnostic marker and an independent prognostic predictor for HCC patients.

중심합성법에 의한 구조최적화에서 회귀함수변화의 영향 (Effect of Various Regression Functions on Structural Optimizations Using the Central Composite Method)

  • 박정선;전용성;임종빈
    • 한국항공우주학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.26-32
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    • 2005
  • 본 연구에서는 반응표면법에 다항함수, 지수함수, 로그함수등을 적용한 다양한 회귀함수를 이용하여 최적화를 수행하였다. 이를 검증하기 위해 트러스 구조와 하니콤 복합재 플랫폼에 대하여 응력 및 고유진동수를 고려하여 최적설계를 수행하였다. 근사함수를 효과적이고 용이하게 하는 방법을 실험계획법이라 하는데 중심합성법, 요인설계법, 회전계획법, 심플렉스법 등이 있으며, 본 연구에서는 중심합성법을 이용하여 반응표면을 생성하였다. 이를 위하여 구조해석 코드로 MSC/NASTRAN을 사용하였으며 최적설계 프로그램은 중심합성법을 기반으로 하여 다양한 회귀모델에 의한 반응표면을 적용하여 작성하였다. 또한 이 결과를 기존의 도함수를 이용한 최적화 기법이나 유전자알고리즘을 이용한 최적화 결과와 비교하여 반응표면법의 설계상의 장점 및 반응표면 생성 시 다양한 회귀모델에의 사용에 대한 신뢰성을 확인하였다.

인구통계특성 기반 디지털 마케팅을 위한 클릭스트림 빅데이터 마이닝 (Clickstream Big Data Mining for Demographics based Digital Marketing)

  • 박지애;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.143-163
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    • 2016
  • 인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.