Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.16
no.2
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pp.237-248
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2014
Linear cutting test is known to be very effective to determine machine parameters (i.e. thrust force and torque) and to estimate penetration rate of TBM and other operation conditions. Although the linear cutting test has significant advantages, the test is expensive and time-consuming because it requires large size specimen and high load capacity of the testing machine. Therefore, a few empirical prediction models (e.g. CSM, NTNU and QTBM) alternatively adopt laboratory index tests to estimate design parameters of TBM. This study discusses the estimation method of TBM machine parameters and disc cutter consumption using punch penetration test and Cerchar abrasion test of which the researches are rare. The cutter forces and cutter consumption can be estimated by the empirical models derived from the relationship between laboratory test result with field data and linear cutting test data. In addition, the estimation process was programmed through which the design parameters of TBM (e.g. thrust, torque, penetration rate, and cutter consumption) are automatically estimated using laboratory test results.
The paper addresses contribution to the modeling and optimization of major machinability parameters (cutting force, surface roughness, and tool wear) in finish dry hard turning (FDHT) for machinability evaluation of hardened AISI grade die steel D3 with PVD-TiN coated (Al2O3-TiCN) mixed ceramic tool insert. The turning trials are performed based on Taguchi's L18 orthogonal array design of experiments for the development of regression model as well as adequate model prediction by considering tool approach angle, nose radius, cutting speed, feed rate, and depth of cut as major machining parameters. The models or correlations are developed by employing multiple regression analysis (MRA). In addition, statistical technique (response surface methodology) followed by computational approaches (genetic algorithm and particle swarm optimization) have been employed for multiple response optimization. Thereafter, the effectiveness of proposed three (RSM, GA, PSO) optimization techniques are evaluated by confirmation test and subsequently the best optimization results have been used for estimation of energy consumption which includes savings of carbon footprint towards green machining and for tool life estimation followed by cost analysis to justify the economic feasibility of PVD-TiN coated Al2O3+TiCN mixed ceramic tool in FDHT operation. Finally, estimation of energy savings, economic analysis, and sustainability assessment are performed by employing carbon footprint analysis, Gilbert approach, and Pugh matrix, respectively. Novelty aspects, the present work: (i) contributes to practical industrial application of finish hard turning for the shaft and die makers to select the optimum cutting conditions in a range of hardness of 45-60 HRC, (ii) demonstrates the replacement of expensive, time-consuming conventional cylindrical grinding process and proposes the alternative of costlier CBN tool by utilizing ceramic tool in hard turning processes considering technological, economical and ecological aspects, which are helpful and efficient from industrial point of view, (iii) provides environment friendliness, cleaner production for machining of hardened steels, (iv) helps to improve the desirable machinability characteristics, and (v) serves as a knowledge for the development of a common language for sustainable manufacturing in both research field and industrial practice.
Objectives: To study application of the maximum standardized uptake value (SUVmax), metabolic tumor volume (MTV) and total lesion glycolysis (TLG) with $^{18}F$-FDG PET/CT for predicting prognosis of esophageal squamous cell cancer (ESC) patients. Methods: Eighty-six patients with ESC staged from I to IV were prospectively enrolled. Cisplatin-based chemoradiotherapy (CCRT) or palliative chemoradiotherapy were the main treatment methods and none received surgery. $^{18}F$-FDG PET/CT scans were performed before the treatment. SUVmax, MTV, and TLG were measured for the primary esophageal lesion and regional lymph nodes. Receiver operating characteristic curves (ROCs) were generated to calculate the P value of the predictive ability and the optimal threshold. Results: MTV and TLG proved to be good indexes in the prediction of outcome for the ESC patients. An MTV value of 15.6 ml and a TLG value of 183.5 were optimal threshold to predict the overall survival (OS). The areas under the curve (AUC) for MTV and TLG were 0.74 and 0.70, respectively. Kaplan-Meier analysis showed an MTV less than 15.6 ml and a TLG less than 183.5 to indicate good media survival time (p value <0.05). In the stage III-IV patient group, MTV could better predict the OS (P < 0.001), with a sensitivity and specificity of 0.80 and 0.67, respectively. Conclusions: Pre-treatment MTV and TLG are useful prognostic factors in nonsurgical ESC.
Jung, Seung-Hun;Park, Seung-Jong;Chun, Ho-Hyun;Song, Kyung Bin
Journal of Applied Biological Chemistry
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v.57
no.1
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pp.83-87
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2014
The effects of combined treatment of aqueous chlorine dioxide ($ClO_2$) and fumaric acid on the microbial growth in fresh-cut paprika were investigated. After the combined treatment, the populations of total aerobic bacteria and inoculated Listeria monocytogenes in the paprika sample were reduced by 0.82 and 1.21 log CFU/g, respectively, compared to those of the control. In addition, after 10 d of storage at $10^{\circ}C$, the populations were decreased by 1.21 and 2.10 log CFU/g, respectively. The predictive model for the populations of total aerobic bacteria and L. monocytogenes in the paprika was applied during storage. The prediction equation using Gompertz model was appropriate, based on the statistical analysis such as accuracy factor and bias factor. These results suggest that the combined treatment of aqueous $ClO_2$ and fumaric acid can be an effective technology for microbial decontamination and it can improve microbial safety by decreasing maximum growth rate and increasing lag time of bacteria in the fresh-cut paprika.
Crowdfunding has become more popular than angel funding for fundraising by venture companies. Identification of success factors may be useful for fundraisers and investors to make decisions related to crowdfunding projects and predict a priori whether they will be successful or not. Recent studies have suggested several numeric factors, such as project goals and the number of associated SNS, studying how these affect the success of crowdfunding campaigns. However, prediction of the success of crowdfunding campaigns via non-numeric and unstructured data is not yet possible, especially through analysis of structural characteristics of documents introducing projects in need of funding. Analysis of these documents is promising because they are open and inexpensive to obtain. We propose a novel method to predict the success of a crowdfunding project based on the introductory text. To test the performance of the proposed method, in our study, texts related to 1,980 actual crowdfunding projects were collected and empirically analyzed. From the text data set, the following details about the projects were collected: category, number of replies, funding goal, fundraising method, reward, number of SNS followers, number of images and videos, and miscellaneous numeric data. These factors were identified as significant input features to be used in classification algorithms. The results suggest that the proposed method outperforms other recently proposed, non-text-based methods in terms of accuracy, F-score, and elapsed time.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.3
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pp.23-27
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2008
The new conjunctive surface-subsurface flow model at a large scale was developed by using a 1-D Diffusion Wave (DW) model for surface flow interacting with the 3-D Volume Averaged Soil-moisture Transport (VAST) model for subsurface flow for the comprehensive terrestrial water and energy predictions in Land Surface Models (LSMs). A selection of numerical implementation schemes is employed for each flow component. The 3-D VAST model is implemented using a time splitting scheme applying an explicit method for lateral flow after a fully implicit method for vertical flow. The 1-D DW model is then solved by MacCormack finite difference scheme. This new conjunctive flow model is substituted for the existing 1-D hydrologic scheme in Common Land Model (CLM), one of the state-of-the-art LSMs. The new conjunctive flow model coupled to CLM is tested for a study domain around the Ohio Valley. The simulation results show that the interaction between surface flow and subsurface flow associated with the flow routing scheme matches the runoff prediction with the observations more closely in the new coupled CLM simulations. This improved terrestrial hydrologic module will be coupled to the Climate extension of the next-generation Weather Research and Forecasting (CWRF) model for advanced regional, continental, and global hydroclimatological studies and the prevention of disasters caused by climate changes.
On the 855 pure Korean commercial fictional movies, excluding diversity films, released in Korea from 2004 to August 2017, I conducted deciles distribution analysis of box office performance of those movies and average box office performance of directors, producers and lead actors who involved in making them. Deciles distribution analysis of average box office performance might be helpful to predict their next box office performance of newly produced Korean movies and to evaluate their contribution to box office performance. In baseball, the various index such as winning rate, on-base percentage, slugging percentage, stolen base percentage, battling average, earned run average is used for predicting and reviewing of professional players. In this study, I evaluate the script's narrative quality by the indirect method of insight and judgment of creative manpower involved in making the movies. For the more productive prediction, direct statistical analysis method on the narrative of the script needs to develop. Time series analysis is required to evaluate the rise and fall of creative manpower and network analysis is also necessary to see the interaction among creative people.
Wornen's lahor market participation as well as the policy concern for wider utilization of married women, have continuously grown up. However, research efforts on the determinants of women's labor market participation, in the context of the relationship hetween life courses and active entry into lahor market, has been far behind the growing interest in this field. This study has conducted an event histoiry analysis of women's labor market transition utilizing personal occupational history data collected by the Korea Institute for Women's Development in 1991. The analysis is divided into tow parts: First part introduces logit regression to analyze the determinants of women's labor market participation and exit. The second part employs Cox regression to see the variation of transition rate between employment and non-employment. The result shows that there is a wide variation in women's labor market participation according to age, cohort, and family formation. Special note is needed for the significantly negative effect of marriage and child birth on labor market participation. The transition pattern of lower class women with less education fits well to the prediction of neo-classical economics; but the tendency of highly educated women's regression to non-employment reveals the strong influence of the unfavorable labor market structure, which can be better explained by the neo-structuralist perspective. There is a strong trade-off between productive and reproductive labor of women, which can only be corrected by strong policy implementation, such as extended child care facilities, abolition of discriminatory employment practices, and expansion of flexible part-time employment.
A determination of circulating tumor cell (CTC) effectiveness for prediction of progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) was conducted as an adjunct to standard treatment of care in breast cancer management. Between November 2008 and March 2009, 22 metastatic and 12 early stage breast carcinoma patients, admitted to Ankara Oncology Training and Research Hospital, were included in this prospective trial. Patients' characteristics, treatment schedules and survival data were evaluated. CTC was detected twice by CellSearch method before and 9-12 weeks after the initiation of chemotherapy. A cut-off value equal or greater than 5 cells per 7.5 ml blood sample was considered positive. All patients were female. Median ages were 48.0 (range: 29-65) and 52.5 (range: 35-66) in early stage and metastatic subgroups, respectively. CTC was positive in 3 (13.6%) patients before chemotherapy and 6 (27.3%) patients during chemotherapy in the metastatic subgroup whereas positive in only one patient in the early stage subgroup before and during chemotherapy. The median follow-up was 22.0 (range: 21-23) and 19.0 (range: 5-23) months in the early stage and metastatic groups, respectively. In the metastatic group, both median PFS and OS were significantly shorter in any time CTC positive patients compared to CTC negative patients (PFS: 4.0 vs 14.0 months, Log-Rank p=0.013; and OS: 8.0 months vs. 20.5 months, Log-Rank p<0.001). OS was affected from multiple visceral metastatic sites (p=0.055) and higher grade (p=0.044) besides CTC positivity (log rank p<0.001). Radiological response of chemotherapy was also correlated with better survival (p<0.001). As a result, CTC positivity was confirmed as a prospective marker even in a small patient population, in this single center study. Measurement of CTC by CellSearch method in metastatic breast carcinoma cases may allow indications of early risk of relapse or death with even as few as two measurements during a chemotherapy program, but this finding should be confirmed with prospective trials in larger study populations.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.3
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pp.58-69
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2007
The vegetation area that occupies 76% in land surface of the earth can give a considerable impact on water resources, environment and ecological system by future climate change. The purpose of this study is to predict future vegetation cover information from NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) extracted from satellite images. Current vegetation information was prepared from monthly NDVI (March to November) extracted from NOAA AVHRR (1994 - 2004) and Terra MODIS (2000 - 2004) satellite images. The NDVI values of MODIS for 5 years were 20% higher than those of NOAA. The interrelation between NDVIs and monthly averaged climate factors (daily mean, maximum and minimum temperature, rainfall, sunshine hour, wind velocity, and relative humidity) for 5 river basins of South Korea showed that the monthly NDVIs had high relationship with monthly averaged temperature. By linear regression, the future NDVIs were estimated using the future mean temperature of CCCma CGCM2 A2 and B2 climate change scenario. The future vegetation information by NOAA NDVI showed little difference in peak value of NDVI, but the peak time was shifted from July to August and maintained high NDVIs to October while the present NDVI decrease from September. The future MODIS NDVIs showed about 5% increase comparing with the present NDVIs from July to August.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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