A method of weight evaluation of the load-bearing structural elements of cars is presented and the weight ratio of the analysis model is investigated. Replacing the materials of floor elements of the car into the high-strength steel, a considerable weight-reduction of the model has been obtained. The 1500cc model is selected for the present study and the stick model analysis is employed for the structural analysis. The torsional stiffness of the weight-reduced model is also evaluated and it is shown it has a reasonable rigidity. The ratio of the weight of the load-bearing structural elements to the unladen vehicle weight of cars is about 0.12for the 1500cc model and the weight-reduction of this study can be obtained around 17% of the weight of the load-bearing structural elements.
BACKGROUND/OBJECTIVES: While many obesity studies have pointed out the importance of meal regularity, few have conducted empirical analyses using data from food diaries. We examined the association between meal regularity (i.e., meal time regularity [MTR] and calorie intake regularity [CIR]) and weight loss. SUBJECTS/METHODS: We collected food diary data from 637 women who had participated in commercial weight loss programs for 28-168 days (4-24 weeks). This study defined "meal regularity" in terms of two concepts: MTR and CIR. MTR refers to how regularly people eat their meals (i.e., at certain times each day), whereas CIR refers to how regularly people consume a certain amount of calories at each meal. We conducted multiple regression analyses. RESULTS: MTR (model 1: β = -2,576.526, P < 0.001; model 2: β = -1511.447, P < 0.05; model 3: β = -1,721.428, P < 0.05) and CIR (model 1: β = -1,231.551, P < 0.01; model 2: β = -2,082.353, P < 0.001; model 3: β = -1,343.490, P < 0.01) turned out to be significant determinants of the amount of weight loss in breakfast, lunch, and dinner contexts. While meal regularity (i.e., MTR and CIR) was significantly associated with weight loss, daily calorie intake from meals was not significantly associated with the amount of weight loss (model 1: β = 0.13, P > 0.05; model 2: β = 0.11, P > 0.05; model 3: β = 0.14, P > 0.05). Subjects who consumed an equal amount of calories per meal throughout the day lost more weight than those who did not (model 4: β = -3,675.51, P < 0.001). CONCLUSIONS: Eating each meal (i.e., breakfast, lunch, and dinner) at a certain time every day may increase weight loss success. Also, consuming the same amount of calories at each meal may help weight loss success.
본 연구는 축산연구소 한우시험장에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 추정된 성장곡선 모수의 유전적인 경향을 평가하기 위해 실시하였다. 본 연구에서 성장곡선 모수들의 유전력 추정은 단형질 모형과 다형질 모형으로 분석하였으며 단형질 모형의 경우 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 체중측정시의 일령을 일차식 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을, 그리고 다형질 모형의 경우 출생년도-계절과 어미소 나이의 효과를 고정효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 측정시 일령을 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을 이용하였는데, 단형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선 모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.22의 범위였으며, 성장비는 0.07~0.13의 범위였고, 성숙률은 0.05~0.07의 범위였다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 모형별로 성숙체중이 0.12~0.28, 성장비가 0.07~0.13의 범위였으며 성숙률은 0.12로 Gompertz 모형이나, Von Bertalanffy 모형 그리고 Logistic 모형이 모두 같았다. 한편 다형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.17의 범위였으며, 성장비는 0.07~ 0.13의 범위였고, 성숙률은 0.06으로 세모형이 같았다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 성숙체중은 0.10~0.23, 성장비는 0.00~0.01, 성숙률은 0.06~0.11의 범위였다. 본 연구에서 추정된 성장곡선 모수들의 유전력은 외국의 육우에서 보고되는 유전력보다 낮았으며 한우수소에서 보고된 것과 유사한 결과였다. 그리고 Model II는 성숙체중과 성숙률의 유전력이 Model I보다 크게 추정되어 최종 측정시 일령을 공변이로 첨가할 경우 성숙체중과 성숙률의 상가적유전분산의 크기를 증가시키는 결과를 얻었다. 각 월령별 실측체중과 각 성장곡선 모형에 적합시켜 추정한 월령별 체중들에 대해서는 단형질모형을 이용하여 유전력을 추정하였는데 분석에 이용된 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I이었다. 실측체중의 경우 24개월령 체중만 0.52로 한우에 대한 타 연구자들의 결과에 비해 높았고 그 외의 월령별 체중은 타 연구자들의 결과 범위에 포함되는 성적이었다. 각 성장곡선모형으로 적합시켜 구한 생시체중의 유전력은 Gom- pertz 모형이 0.08, Von Bertalanffy 모형이 0.08 그리고 Logistic 모형이 0.06으로서 실측된 생시체중의 유전력 0.27에 비해 높게 나타났다. 그리고 실측체중의 경우 24개월령 체중의 유전력이 0.52, 36개월령 체중의 유전력이 0.32로서 36개월령의 유전력이 24개월령의 유전력에 비해 낮아지는데 적합체중의 경우에는 36개월령 체중의 유전력과 24개월령 체중의 유전력의 차이가 없거나(Gompertz 모형), 오히려 36개월령 체중이 24개월령 체중에 비해 유전력 추정치가 높아지고 있다(Von Bertalanffy 모형, Logistic 모형). 이렇게 적합체중에서 생시의 유전력이 낮아지거나 실측체중의 경우처럼 24개월령 체중보다 36개월령 체중의 유전력이 낮아지지 않는 것은 본 연구에 이용된 각 성장모형들이 생시체중을 실측체중보다 높게 추정하고 36개월령 체중을 낮게 추정하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과로 볼 때 성장곡선 모형으로 추정된 월령별 체중들간에 유전력의 차이가 나타나 한우 암소의 성장예측을 위한 성장곡선의 사용은 중요하게 다루어져야 할 것으로 사료되며, 성장곡선 모수들에 대한 유전능력을 예측하여 한우 암소집단에 대한 선발과 도태의 기준으로 활용한다면 암소의 육용형 개량에 도움이 될 것으로 사료된다.
In the initial design stage, the technology for estimating and managing the weight of a floating offshore structure, such as a FPSO (Floating, Production, Storage, and Off-loading unit) and an offshore wind turbine, has a close relationship with the basic performance and the price of the structure. In this study, using the genetic programming (GP), being used a lot in the approximate estimating model and etc., the weight estimation model of the floating offshore structure was studied. For this purpose, various data for estimating the weight of the floating offshore structure were collected through the literature survey, and then the genetic programming method for developing the weight estimation model was studied and implemented. Finally, to examine the applicability of the developed model, it was applied to examples of the weight estimation of a FPSO topsides and an offshore wind turbine. As a result, it was shown that the developed model can be applied the weight estimation process of the floating offshore structure at the early design stage.
This study attempts a comparison between AHP(Analytic Hierarchy Process) in which the importance weight is structured by individual subjective values and regression model with importance weight based on statistical theory in determining the importance weight of casual model. The casual model is designed by for students' satisfaction with university, and SERVQUAL modeling methodology is applied to derive factors affecting students' satisfaction with university. By comparison of importance weights for regression model and AHP, the following characteristics are observed. 1) the lower the degree of satisfaction of the factor, the higher the importance weight of AHP, 2) the importance weight of AHP has tendency to decrease as the standard deviation(or p-value) increases. degree of decreases. the second sampling is conducted to double-check the above observations. This study empirically checks that the importance weight of AHP has a relationship with the mean and standard deviation(or p-value) of independence variables, but can not reveal how exactly the relationship is. Further research is needed to clarify the relationship with long-term perspective.
This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
The present study developed a model to estimate the light weight of an ultra-large container ship. The weight estimation model utilized container ship data obtained from shipyards and the subdivided this weight data into appropriate weight groups. Parameters potentially affecting the group weight were selected and expanded based on experience for weight estimation, and a correlation analysis was performed by the SPSS program to determine the key parameters characterizing the group weight. A weight estimation model applying the multi-regression analysis was proposed to assess the weight of an ultra-large container ship at the preliminary design stage, and the results obtained by the suggested method showed good agreement with the shipyard data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.405-423
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2022
The distance vector-hop (DV-Hop) is one of the emblematic algorithms that use node connectivity for locating, which often accompanies by a large positioning error. To reduce positioning error, the bio-inspired algorithm and weight optimization model are introduced to address positioning. Most scholars argue that the weight value decreases as the hop counts increases. However, this point of view ignores the intrinsic relationship between the error and weight. To address this issue, this paper constructs the relationship model between error and hop counts based on actual communication characteristics of sensor nodes in wireless sensor network. Additionally, we prove that the error converges to 1/6CR when the hop count increase and tendency to infinity. Finally, this paper presents a modified error-oriented weight positioning model, and implements it with genetic algorithm. The experimental results demonstrate excellent robustness and error removal.
The weight of floating offshore plant, such as an FPSO(Floating, Production, Storage, and Off-loading unit) and an offshore wind turbine, is important for estimating the amount of production material and for determining the production method. Furthermore, the weight is a factor which affects in the building cost and production time of the floating offshore plant. Although the importance of the weight has long been recognized, the weight has been roughly estimated by using the existing design and production data, and designer's experience. To solve this problem, a simplified model for the weight estimation of the floating offshore plant using the statistical method was proposed in this study. To do this, various data for estimating the weight of the floating offshore plant were collected through the literature survey, and then the correlation analysis and the multiple regression analysis were performed to generate the simplified model for the weight estimation. Finally, to examine the applicability of the developed model, it was applied to examples of the weight estimation of an FPSO topsides and an offshore wind turbine. As a result, it was shown that the developed model can be applied the weight estimation process of the floating offshore plant at the early design stage.
In container crane system, the variation of cargo weight have effect on the travelling and sway control of load. For precise travelling and/or anti-sway control of crane system, the cargo weight should be measured and considered with control algorithm. But, and added attachment for measuring the cargo weight put restraint upon the control freedom for travelling and anti-sway. In this paper, we propose an estimation method for cargo weight in container crane system by using observation technique. First of all, we model the container crane system as a bilinear system and transform this model into linear system with external disturbance model. Second, we propose a generalized type - disturbance estimation observer and set a disturbance model, where, the cargo weight is related with the sway of load, and the sway is represented as a periodic external disturbance. Lastly, by using simulation we verify that the proposed algorithm of disturbance estimation observer is effective to estimate the cargo weight, and it will be used with anti-sway control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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