수증기는 다양한 규모의 대기 순환을 유도하고 온실효과의 약 60%를 설명하는 중요한 기후 변수이다 (Karl and Trenberth, 2003). 본 연구의 목적은 Terra/Aqua 위성의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 통해 생산된 총 가강수량 (Total Precipitable Water, TPW) 자료의 장기적인 변화를 분석하고 강수 및 기온 실측자료와의 비교를 통해 TPW의 변화가 한반도를 포함한 동아시아 지역의 기후에 미치는 영향을 정량적으로 파악하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 TPW와 강수 및 기온과의 상관을 알아보기 위하여 선형회귀분석을 실시하였고 TPW와 강수 및 기온의 주기 변화 양상을 분석하기 위하여 조화분석을 실시하였다. 선형회귀분석 결과 TPW와 강수 및 기온과의 상관성이 높게 나타났다(TPW-기온의 결정계수 (determination coefficient, $R^2$): 0.94, TPW아노말리-기온 아노말리의 결정계수: 0.8, TPW-강수량의 결정계수: 0.73, TPW아노말리-강수량 아노말리의 결정계수: 0.69). 조화분석 결과 2년에서 5년 사이의 다년주기 성분 중에서 TPW와 강수량 모두 3.5년 주기성분에서 진폭의 기여도가 높게 나타났으며 TPW와 강수량의 3.5년 주기 성분의 위상이 유사한 시기에 나타났다.
Purpose : The effects of step numbers of copper wedge and exposure on the coefficient of determination (r²) of the conversion equation to Cu-equivalent image and on the Cu-equivalent value (mmCu) and it's coefficient of variation measured at each copper step and the mandibular premolar area were evaluated. Method: Digital image analyzing system consisted of scanner, personal computer, and a stepwedge with 10 steps of 0.03 mm copper in thickness as reference material was prepared for quantitative assessment of the bone mineral density. NIH image program was used for analyzing images. Results : The film having moderately high film density showed the discrepancy between the real thickness and the measured Cu-equivalent value of each copper step. The Cu-equivalent image was dependent on the determinational coefficient of the conversion equation than the coefficient of variance of the measured value. Conclusion : Obtaining conversion equation with high coefficient of determination and proper film exposure are supposed to be neccessary for quantitative assessment of bone density. Multiple steps in the range of the corresponding copper thickness to the bone density of the area to be measured should be prepared.
Kim, Kwan-Su;Park, Si-Hyung;Choung, Myoung-Gun;Kim, Sun-Lim
한국작물학회지
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제51권spc1호
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pp.304-309
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2006
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used to develop a rapid and nondestructive method for the determination of fatty acid composition in sesame (Sesamum indicum L.) seed oil. A total of ninety-three samples of intact seeds were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator, and reference values for fatty acid composition were measured by gas-liquid chromatography. Calibration equations were developed using modified partial least square regression with internal cross validation (n=63). The equations obtained had low standard errors of cross-validation and moderate $R^2$ (coefficient of determination in calibration). Prediction of an external validation set (n=30) showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the SEP (standard error of prediction), $r^2$ (coefficient of determination in prediction) and the ratio of standard deviation (SD) of reference data to SEP. The models developed in this study had relatively higher values (more than 2.0) of SD/SEP(C) for oleic and linoleic acid, having good correlation between reference and NIRS estimate. The results indicated that NIRS, a nondestructive screening method could be used to rapidly determine fatty acid composition in sesame seeds in the breeding programs for high quality sesame oil.
The present study aims to derive and compare narrow and broad bandwidths of ocean color sensor’s algorithms for the study of monitoring highly dynamic coastal oceanic environmental parameters using high-resolution imagery acquired from Multi-spectral Camera (MSC) on KOMPSAT-2. These algorithms are derived based on a large data set of remote sensing reflectances ($R_{rs}$) generated by using numerical model that relates $b_b/(a + b_b)$ to $R_{rs}$ as functions of inherent optical properties, such as absorption and backscattering coefficients of six water components including water, phytoplankton (chl), dissolved organic matter (DOM), suspended sediment (SS) concentration, heterotropic organism (he) and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the first five components. The modeled $R_{rs}$ spectra appear to be consistent with in-situ spectra collected from Korean waters. As Kompsat-2 MSC has similar spectral characteristics with Landsat-5 Thematic Mapper (TM), the model generated $R_{rs}$ values at 2 ㎚ interval are converted to the equivalent remote sensing reflectances at MSC and TM bands. The empirical relationships between the spectral ratios of modeled $R_{rs}$ and chlorophyll concentrations are established in order to derive algorithms for both TM and MSC. Similarly, algorithms are obtained by relating a single band reflectance (band 2) to the suspended sediment concentrations. These algorithms derived by taking into account the narrow and broad spectral bandwidths are compared and assessed. Findings suggest that there was less difference between the broad and narrow band relationships, and the determination coefficient $(r^2)$ for log-transformed data [ N = 500] was interestingly found to be $(r^2)$ = 0.90 for both TM and MSC. Similarly, the determination coefficient for log-transformed data [ N = 500] was 0.93 and 0.92 for TM and MSC respectively. The algorithms presented here are expected to make significant contribution to the enhanced understanding of coastal oceanic environmental parameters using Multi-spectral Camera.
The purpose of the study is to determine grid cell of radar relationship, and to promote the radar data on hydrology field. The study region is the Chungjudam basin with a drainage area of $6,648km^{2}$ located within the 260 km circle under the DWSR-88C C-band umbrella(Kwanak Mt Radar). Grid cell was produced to extract radar reflectivity and rainfall data of the same time and point using Arc-view software package. The grid cell size is to estimate mean correlation coefficient for $1km{\times}1km,\;2km{\times}2km,\;3km{\times}3km$ grid. The result of mean correlation coefficient showed good result(0.57) for the $1km{\times}1km$ grid cell. The 32 rainfall stations Z-R relationship was estimated in Chungjudam basin.
It was compared the estimated parameters by the surplus production from three different models, i.e., three types (Schaefer, Gulland, and Schnute) of the traditional surplus production models, a stock production model incorporating covariates (ASPIC) model and a maximum entropy (ME) model. We also evaluated the performance of models in the estimation of their parameters. The maximum sustainable yield (MSY) of small yellow croaker (Pseudosciaena polyactis) in Korean waters ranged from 35,061 metric tons (mt) by Gulland model to 44,844mt by ME model, and fishing effort at MSY ($f_{MSY}$) ranged from 262,188hauls by Schnute model to 355,200hauls by ME model. The lowest root mean square error (RMSE) for small yellow croaker was obtained from the Gulland surplus production model, while the highest RMSE was from Schnute model. However, the highest coefficient of determination ($R^2$) was from the ME model, but the ASPIC model yielded the lowest coefficient. On the other hand, the MSY of Kapenta (Limnothrissa miodon) ranged from 16,880 mt by ASPIC model to 25,373mt by ME model, and $f_{MSY}$, from 94,580hauls by ASPIC model to 225,490hauls by Schnute model. In this case, both the lowest root mean square error (RMSE) and the highest coefficient of determination ($R^2$) were obtained from the ME model, which showed relatively better fits of data to the model, indicating that the ME model is statistically more stable and robust than other models. Moreover, the ME model could provide additional ecologically useful parameters such as, biomass at MSY ($B_{MSY}$), carrying capacity of the population (K), catchability coefficient (q) and the intrinsic rate of population growth (r).
Objectives: This study aimed to confirm the association between self-determination and self-directed learning among Korean nursing students, as well as the mediating effect of academic self-efficacy. Methods: Data from 139 nurse students were surveyed in this descriptive cross-sectional study. They were collected from Oct 1 to 30, 2020, using self-report questionnaires. The collected data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, one-way analysis of variance, Scheffé test, Pearson's correlation coefficient analysis, and mediated model for PROCESS macro using the SPSS/WIN 24.0. Results: Self-directed learning was positively associated with self-determination (r=.56, p<.001) and academic self-efficacy (r=.63, p<.001). Furthermore, academic self-efficacy had a mediating effect on the relationship between self-determination and self-directed learning (B=0.21, 95% CI=0.12~0.32). Conclusion: The impact of self-determination on the self-directed learning among nursing students was mediated by academic self-efficacy. Therefore, these results provide important data for future self-directed learning in nursing education.
Insulin 83건을 검사 대상으로, 장비 WIZARD(PerkinElmer, USA)와 DREAM- G-10(Shinjin, KOREA)의 Graph Algorithm 중에 표준곡선과 신뢰성이 가장 높은 Excel의 추세선은 다항식 추세선이다. 다음으로 다항식 추세선식을 이용하여 표준농도 1개씩을 제외하여 표준농도의 회귀식에 미치는 영향을 비교한 결과 최고농도($315{\mu}IU/m{\ell}$)의 평균값이 표준물질 6개로 실시한 표준 회귀식을 이용한 평균값과 비교하여 49%나 평균값이 저하되었다. 단 낮은 농도에서는 영향이 미비하였다. 마지막으로 WIZARD의 Point to Point형식과 DREAM G-10의 Point to Point형식이 적합성이 높고, DREAM G-10(Point to Point)와 Excel 다항식 추세선이 적합성이 높으며, Excel 다항식 추세선과 DREAM G-10(2'nd order Polynomial)의 적합성이 높다.
This experiment was carried out to find suitable sample type for the more accurate prediction and non-destructive way in the application of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) technique for estimation the protein, total amino acids, and total isoflavone of soybean by comparing three different sample types, single seed, whole seeds, and milled seeds powder. The coefficient of determination in calibration ($R^2$) and coefficient of determination in cross-validation (1-VR) for three components analyzed using NIRS revealed that milled powder sample type yielded the highest, followed by single seed, and the whole seeds as the lowest. The coefficient of determination in calibration for single seed was moderately low($R^2$ 0.70-0.84), while the calibration equation developed with NIRS data scanned with whole seeds showed the lowest accuracy and reliability compared with other sample groups. The scatter plot for NIRS data versus the reference data of whole seeds showed the widest data cloud, in contrary with the milled powder type which showed flatter data cloud. By comparison of NIRS results for total isoflavone, total amino acids, and protein of soybean seeds with three sample types, the powder sample could be estimated for the most accurate prediction. However, based from the results, the use of single bean samples, without grinding the seeds and in consideration with NIRS application for more nondestructive and faster prediction, is proven to be a promising strategy for soybean component estimation using NIRS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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