Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1999.10a
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pp.285-288
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1999
Creep is a major parameter to represent long-term behavior of concrete structures concerning serviceability and durability. The effect of creep is recently taking account into crack resistance analysis of early-age concrete concerning durability evaluation. Since existing creep prediction models were proposed to predict creep for hardened concrete, most of them cannot consider effectively the information on microstructure formation and hydration developed in the early-age concrete. In this study, creep tests for early-age concrete made of the type I cement and the type V cement are carried out respectively and creep prediction models are evaluated for the prediction of creep behavior in early-age concrete. A creep prediction model is modified for the prediction of creep in early-age concrete and also verified by comparing prediction results with results of creep tests on early-age concrete.
Aging is a natural and gradual process in human life. It is influenced by heredity, environment, lifestyle, and disease. DNA methylation varies with age, and the ability to predict the age of donor using DNA from evidence materials at a crime scene is of considerable value in forensic investigations. Recently, many studies have reported age prediction models based on DNA methylation from various tissues and body fluids. Those models seem to be very promising because of their high prediction accuracies. In this review, the changes of age-associated DNA methylation and the age prediction models for various tissues and body fluids were examined, and then the applicability of the DNA methylation-based age prediction method to the forensic investigations was discussed. This will improve the understandings about DNA methylation markers and their potential to be used as biomarkers in the forensic field, as well as the clinical field.
It is reported that genome-wide RNA-seq profiles has potential as biomarkers of aging. A number of researches achieved promising prediction performance based on gene expression profiles. We develop an age prediction method based on the transcriptome of human dermal fibroblasts by selecting a proper age interval. The proposed method executes multiple rules in a sequential manner and a rule utilizes a classifier and a regression model to determine whether a given test sample belongs to the target age interval of the rule. If a given test sample satisfies the selection condition of a rule, age is predicted from the associated target age interval. Our method predicts age to a mean absolute error of 5.7 years. Our method outperforms prior best performance of mean absolute error of 7.7 years achieved by an ensemble based prediction method. We observe that it is possible to predict age based on genome-wide RNA-seq profiles but prediction performance is not stable but varying with age.
Fetal cerebellum is grow depending on the gestational age, measurement of transverse cerebellar diameter(TCD) is being used import indicator of fetal growth prediction in clinical. In this study, the subjects were normal pregnant women 20~37 week of gestation, and the volume scan was conducted on the 340 subjects. The research reports was indicated by regression curve the growth of fetal TCD in accordance with the gestational age. It got to the value of the results from a linear regression equation. Measurement fetal TCD using 3D US was statistically significant(p<0.001) and useful in the prediction of gestational age. TCD increases with gestational age can also distinguish between the normal fetal and prediction of accurate gestational age of fetal growth retardation. If the basic data of the present study, ongoing research is performed, the TCD using by 3D US are expected to be usefully applied in the correct prediction gestational age.
Telomeres are special structures at the ends of eukaryotic chromosomes. Vertebrate telomeres consist of tandem repeats of conserved TTAGGG sequence and associated proteins. Birds are interesting models for molecular studies on aging and cellular senescence because of their slow aging rates and longer life spans for their body size. In this longitudinal study, we explored the possibility of using telomeres as an age-marker to predict age in Single Comb White Leghorn layer chickens. We quantified the relative amount of telomeric DNA in isolated peripheral blood lymphocytes by the Quantitative Fluorescence in situ Hybridization technique on interphase nuclei (IQ FISH) using telomere-specific DNA probes. We found that the amount of telomeric DNA (ATD) reduced significantly with an increase in chronological age of the chicken. Especially, the telomere shortening rates are greatly increased in growing individuals compared to laying and old-aged individuals. Therefore, using the ATD values obtained by IQ FISH we established the possibility of age prediction in chickens based on the telomere theory of aging. By regression analysis of the ATD values at each age interval, we formulated an equation to predict the age of chickens. In conclusion, the telomeric DNA values by IQ FISH analyses can be used as an effective age-marker in predicting the chronological age of chickens. The study has implications in the breeding and population genetics of poultry, especially the reproductive potential.
Kim, Moo-Han;Nam, Jae-Hyun;Khil, Bae-Su;Choi, Se-Jin;Jang, Jong-Ho;Kang, Yong-Sik
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.2
no.4
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pp.177-182
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2002
The purpose of this study is to develope the strength prediction model by Maturity Method. A maturity function is a mathematical expression to account for the combined effects of time and temperature on the strength development of a cementious mixture. The method of equivalent ages is to use Arrhenius equation which indicates the influence of curing temperature on the initial hydration ratio of cement. For the experimental factors of this study, we selected the concrete mixing of W/C ratio 45, 50, 55 and 60% and curing temperature 5, 10, 20 and $30^{\circ}C$. And we compare and evaluate with logistic model that is existing strength prediction model, because we have to verify adaption possibility of new strength prediction model which is proposed by maturity method. As the results, it is found that investigation of the activation energy that are used to calculate equivalent age is necessary, and new strength prediction model was proved to be more accurate in the strength prediction than logistic model in the early age. Moreover, the use of new model was more reasonable because it has low SSE and high decisive factor.
This study was carried out to make early prediction of carcass yield grade. Sixty six Hanwoo steers were measured for back fat thickness, longissimus muscle area and body weight at 18, 21 and 24 months of age by ultrasound. Carcass evaluation was done after ultrasound measurement at 24 month of age. Ultrasonic yield grade at 18, 21 and 24 month of age were predicted by regression and decision tree methods. Classifying by carcass yield grade, ultrasonic back fat thickness at 18, 21 and 24 months of age was significantly different in each carcass yield grade (p<0.05). The prediction accuracy of carcass yield grade by regression method was 78.8% at 18 months, 86.4% at 21 months and 90.9% at 24 months of age. By using the decision tree method for carcass yield grade, 78.8%, 89.4% and 89.4% of prediction accuracy were obtained at 18, 21 and 24 months of age, respectively.
Creep of concrete is the most dominating factor affecting time-dependent deformations of concrete structures. Especially, creep deformation for design and construction in prestressed concrete structures should be predicted accurately because of its close relation with the loss in prestree of prestressed concrete structures. Existing creep-prediction models for special applications contain several impractical factors such as the lack ok accuracy, the requirement of long-term test and the lack of versatility for change in material properties, ets., which should be improved. In order to improve those drawbacks, a methodology to modify the creep-prediction equation specified in current Korean concrete structures design standard (KCI-99), which underestimates creep of concrete and does not consider change of condition in mixture design, is proposed. In this study, short-term creep tests were carried out for early-age concrete within 28 days after loading and their test results on influencing factors in the equation are analysed. Then, the prediction equation was modified by using the early-age creep test results. The modified prediction equation was verified by comparing their results with results obtained from long-term creep test.
Interest in fruit and vegetables has increased due to changes in consumer consumption patterns, socioeconomic status, and family structure. This study determined the factors influencing the demand for fruit and vegetables (strawberries, paprika, tomatoes and cherry tomatoes) using a panel of Rural Development Administration household-level purchases from 2010 to 2018 and compared the ability to the prediction performance. An artificial neural network model was constructed, linking household characteristics with final food expenditure. Comparing the analysis results of the artificial neural network with the results of the panel model showed that the artificial neural network accurately predicted the pattern of the consumer panel data rather than the fixed effect model. In addition, the prediction for strawberries was found to be heavily affected by the number of families, retail places and income, while the prediction for paprika was largely affected by income, age and retail conditions. In the case of the prediction for tomatoes, they were greatly affected by age, income and place of purchase, and the prediction for cherry tomatoes was found to be affected by age, number of families and retail conditions. Therefore, a more accurate analysis of the consumer consumption pattern was possible through the artificial neural network model, which could be used as basic data for decision making.
Background: Well-validated risk prediction models help to identify individuals at high risk of diseases and suggest preventive measures. A recent systematic review reported lack of validated prediction models for low back pain (LBP). We aimed to develop prediction models to estimate the 8-year risk of developing LBP and its recurrence. Methods: A population based prospective cohort study using data from 435,968 participants in the National Health Insurance Service-National Sample Cohort enrolled from 2002 to 2010. We used Cox proportional hazards models. Results: During median follow-up period of 8.4 years, there were 143,396 (32.9%) first onset LBP cases. The prediction model of first onset consisted of age, sex, income grade, alcohol consumption, physical exercise, body mass index (BMI), total cholesterol, blood pressure, and medical history of diseases. The model of 5-year recurrence risk was comprised of age, sex, income grade, BMI, length of prescription, and medical history of diseases. The Harrell's C-statistic was 0.812 (95% confidence interval [CI], 0.804-0.820) and 0.916 (95% CI, 0.907-0.924) in validation cohorts of LBP onset and recurrence models, respectively. Age, disc degeneration, and sex conferred the highest risk points for onset, whereas age, spondylolisthesis, and disc degeneration conferred the highest risk for recurrence. Conclusions: LBP risk prediction models and simplified risk scores have been developed and validated using data from general medical practice. This study also offers an opportunity for external validation and updating of the models by incorporating other risk predictors in other settings, especially in this era of precision medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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