Park, Hee-Bok;Heo, Kang-Nyeong;Kang, Bo-Seok;Jo, Cheorun;Lee, Jun Heon
Journal of Animal Science and Technology
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제55권2호
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pp.103-107
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2013
A crucial first step in the planning of any scientific experiment is to evaluate an appropriate sample size to permit sufficient statistical power to detect the desired effect. In this study, we investigated the optimal sample size of quantitative trait locus (QTL) linkage analysis for simple random sibship samples in pedigreed chicken populations, under the variance component framework implemented in the genetic power calculator program. Using the program, we could compute the statistical power required to achieve given sample sizes in variance component linkage analysis in random sibship data. For simplicity, an additive model was taken into account. Power calculations were performed to relate sample size to heritability attributable to a QTL. Under the various assumptions, comparative power curves indicated that the power to detect QTL with the variance component method is highly affected by a function of the effect size of QTL. Hence, more power can be achievable for QTL with a larger effect. In addition, a marked improvement in power could be obtained by increasing the sibship size. Thus, the use of chickens is advantageous regarding the sampling unit issue, since desirable sibship size can be easily obtained compared with other domestic species.
IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 기반으로 인터넷 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅이 최근 큰 관심을 받고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 시스템에 저장되는 데이터는 암호화한 후 저장되어도 기밀 정보가 유출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 제공되는 데이터를 제 3자가 임의로 악용하는 것을 예방하기 위한 그룹 키 관리 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 임의의 사용자가 원격에서 클라우드 컴퓨팅 서버에 접근할 경우 서버에 존재하는 사용자 인증 데이터베이스내 사용자 정보를 일방향 해쉬 함수와 XOR 연산을 사용하여 사용자 인증을 제공받는다. 도한 사용자의 신분확인 및 권한을 연동하여 클라우드 컴퓨팅 시스템에 불법적으로 접근하는 사용자를 탐색함으로써 클라우드 컴퓨팅의 사용자 보안 문제를 해결하고 있다.
Objective: The purpose of this study was to investigate differences of shock attenuation strategies between double-leg and single-leg landing on sagittal plane using statistical parametric mapping. Method: Nine healthy female professional soccer players (age: 24.0±2.5 yrs, height: 164.9±3.3 cm, weight: 55.7±6.6 kg, career: 11.2±1.4 yrs) were participated in this study. The subjects performed 10 times of double-leg and single-leg landing from the box of 30 cm height onto force plates respectively. The ground reaction force, angle, moment, angular velocity, and power of the ankle, knee, and hip joint on sagittal plane was calculated from initial contact to maximum knee flexion during landing phase. Statistical parametric mapping was used to compare the biomechanical variables of double-leg and single-leg landing of the dominant leg throughout the landing phase. Each mean difference of variables was analyzed using a paired t-test and alpha level was set to 0.05. Results: For the biomechanical variables, significantly increased vertical ground reaction force, plantarflexion moment of the ankle joint, negative ankle joint power and extension moment of the hip joint were found in single-leg landing compared to double-leg landing (p<.05). In addition, the flexion angle and angular velocity of the knee and hip joint in double-leg landing were observed significantly greater than single-leg landing, respectively (p<.05). Conclusion: These findings suggested that negative joint power and plantarflexion moment of the ankle joint can contribute to shock absorption during single-leg landing and may be the factors for preventing the musculoskeletal injuries of the lower extremity by an external force.
Power algorithms for analysis of variance tests are presented. In experimental design of operational tests and evaluations the selection of design parameters so as to attain an experiment with desired power is a difficult and important problem. An interactive computer program is presented which uses the power algorithms for ANOVA tests and creates graphical presentations which can be used to assist decision makers in statistical design. ANOVA tests and associated parameters (such as sample size, types and levels of treatments, and alpha-level)are examined.
원전 작업자 방사선량의 효과적인 저감을 위해서는 발전소 내에 축적된 작업자 피폭선량자료들을 분석하는 것이 반드시 필요하다. 자료의 분석을 통해, 발전소에서 수행되는 방사선작업들 중 반복적으로 고피폭을 유발하는 작업들을 파악하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 이러한 반복성고피폭작업들을 도출하기 위한 방법론으로 백분위수 순위합 방법을 제안한다. 이는 비모수통계학 이론에 근거한 방법론으로, 본 연구에서는 이 방법을 이용하여 고리 3,4 호기 작업자 피폭선량 자료를 분석, 고피폭작업들을 도출하였다. 도출 결과는 통계적으로 검증되며, 그 결과 백분위수 순위합 방법의 효과 및 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 RF 전자기장을 사용한 동물 및 세포 실험에서 전자기장 노출량의 정확성을 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 전자파 흡수율(SAR)을 전자기장 노출량의 단위로 사용한 동물 및 세포 연구 논문과 휴대폰 및 PDA에 대한 전자파 흡수율 시험 성적서를 대상으로 출력 전력, 전력 밀도 등과 SAR의 상관 관계 및 회귀 관계를 분석하였다. 동물 실험의 경우 전력 밀도와 SAR이, 세포 실험의 경우 출력 전력이 duty factor를 고려한 SAR과 통계적으로 유의한 상관 관계를 보였다. 회귀분석에서의 노출 불확실성을 평가하기 위해 결정계수값을 분석하였다. 각각의 실험장치 및 방법에 대한 해석 또는 측정 기법의 분석 이전에 본 연구 방법을 실시하여 대상 연구군의 특성을 고찰한다면 보다 효율적인 전자기장노출신뢰성 평가를 실시할 수 있을 것으로 판단된다.
애드 혹 네트워크에서 라우팅 알고리즘은 매우 중요한 연구 분야중의 하나이다. 기존의 라우팅 알고리즘은 현재의 네트워크 토폴로지 상황만을 고려하여 라우팅 경로를 설정하기 때문에 안정적인 라우팅 경로를 설정하는데 많은 어려움이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 수신 신호 세기를 이용하여 라우팅을 수행하는 알고리즘들이 제안되었지만, 이들은 평균 수신 신호 세기만을 고려하였기 때문에 라우팅 프로토콜의 성능 향상에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 수신 신호 세기와 수신 신호 세기의 변화를 고려한 링크 안정성 기반의 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 다양한 환경에서의 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
In recent years, increasing electricity use has led to considerable interest in green energy. In order to effectively supply, cut off, and operate an electric power system, many electric power facilities such as gas insulation switch (GIS), cable, and large substation facilities with higher densities are being developed to meet demand. However, because of the increased use of aging electric power facilities, safety problems are emerging. Electromagnetic wave and leakage current detection are mainly used as sensing methods to detect live-line partial discharges. Although electromagnetic sensors are excellent at providing an initial diagnosis and very reliable, it is difficult to precisely determine the fault point, while leakage current sensors require a connection to the ground line and are very vulnerable to line noise. The partial discharge characteristic in particular is accompanied by statistical irregularity, and it has been reported that proper statistical processing of data is very important. Therefore, in this paper, we present the results of analyzing ${\Phi}-q-n$ cluster distributions of partial discharge characteristics by using K-means clustering to develop an expert partial discharge diagnosis system generated in a GIS facility.
Partial discharge (PD) detection plays a major role in the life time assessment of liquid insulation in power transformers. Many research works are being carried out to replace conventional mineral oil insulation in transformers by vegetable oils. It is necessary to understand the PD characteristics of vegetable oils before recommending them as an alternate for mineral oil. In this paper, the breakdown strength and PD characteristics of palm and corn oil were investigated in both unaged and thermally aged conditions. Laboratory experiments were performed as per IEC test procedures. PD signals were measured using wide band detection system. Phase resolved PD pattern of vegetable oils and mineral oil were compared. Effect of increase in voltage stress on the PD pattern of palm and corn oil were studied. Time and frequency domain analysis of PD pulses at needle-plane electrode configuration was carried out. Statistical analysis of PD pattern i.e. skewness and shape parameter variations with respect to applied thermal stress were also carried out. From the results, it is observed that palm and corn oils have better breakdown strength and PD characteristics even under long-term thermal stress and hence they can be used for power transformer applications.
It's important to note that air compressors in the industrial sector are major energy consumers, accounting for a significant portion of total energy costs in manufacturing plants, ranging from 12% to 40%. To address this issue, researchers have compared forecasting models that can predict the power consumption of air compressors. The forecasting models were designed to incorporate variables such as flow rate, pressure, temperature, humidity, and dew point, utilizing statistical methods, machine learning, and deep learning techniques. The model performance was compared using measures such as RMSE, MAE and SMAPE. Out of the 21 models tested, the Elastic Net, a statistical method, proved to be the most effective in power comsumption forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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