Han, Suhee;Kang, Du Kee;Shin, Hyun Suk;Yu, Jae-Jeong;Kim, Sangdan
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.2
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pp.251-259
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2007
In this study three log-transformed linear regression models are compared with the focus of bias correction problem. The models are the traditional simple linear regression estimator (SL), the quasi maximum likelihood estimator (QMLE) and the minimum variance unbiased estimator (MVUE). Using such models, suspended solid loads can be estimated using the discharge - suspended solid data set that has been measured by NIER Nakdong River Water Environment Laboratory. As a result, SL shows negative bias for most values of the measured discharge range. QMLE is nearly unbiased for moderate values of the measured discharge range, but shows increasingly positive bias for either large or small value of the measured discharge range. MVUE is unbiased. It is also analyzed how the estimated regression coefficient and exponent are distributed along Nakdong river main stream.
This study was performed to develop a predictive model for the growth kinetics of Listeria monocytogenes in tryptic soy broth (TSB) using a response surface model with a combination of potassium lactate (PL), temperature, and pH. The growth parameters, specific growth rate (SGR), and lag time (LT) were obtained by fitting the data into the Gompertz equation and showed high fitness with a correlation coefficient of $R^2{\geq}0.9192$. The polynomial model was identified as an appropriate secondary model for SGR and LT based on the coefficient of determination for the developed model ($R^2\;=\;0.97$ for SGR and $R^2\;=\;0.86$ for LT). The induced values that were calculated using the developed secondary model indicated that the growth kinetics of L. monocytogenes were dependent on storage temperature, pH, and PL. Finally, the predicted model was validated using statistical indicators, such as coefficient of determination, mean square error, bias factor, and accuracy factor. Validation of the model demonstrates that the overall prediction agreed well with the observed data. However, the model developed for SGR showed better predictive ability than the model developed for LT, which can be seen from its statistical validation indices, with the exception of the bias factor ($B_f$ was 0.6 for SGR and 0.97 for LT).
The magnetoelectric characteristics on layered $Fe_{78}B_{13}Si_9/PZT$ and $Fe_{78}B_{13}Si_9/PZT/Fe_{78}B_{13}Si_9$($t_m=0.017$, 0.034mm) composites by epoxy bonding for magnetic field sensor were investigated in the low-frequency range and resonance frequency range. The optimal bias magnetic field $H_{dc}$ of these samples was about 23~63 Oe range. The Me coefficient of $Fe_{78}B_{13}Si_9/PZT/Fe_{78}B_{13}Si_9(t_m=0.034mm)$ composites reaches a maximum of $186mV/cm{\cdot}Oe$ at $H_{dc}=63Oe$, f=50 Hz and a maximum of $1280mV/cm{\cdot}Oe$ at $H_{dc}=63Oe$, resonance frequency $f_r=95.5KHz$. The output voltage shows linearity proportional to ac fields $H_{ac}$ and is about U=0~130.6 mV at $H_{ac}=0{\sim}7Oe$, f=50 Hz, U=0~12.4 V at $H_{ac}=0{\sim}10Oe$, $f_r=95.5KHz$(resonance frequency). The optimal frequency(f=50 Hz) of this sample is around the utility ac frequency(f=60 Hz). Therefore, this sample will allow for ac magnetic field sensor at utility frequency and low bias magnetic fields $H_{dc}$.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.9
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pp.49-56
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1998
In this paper, a design of bias circuit in temperature independent voltage detect circuit is proposed. In order to realize this intention, we are used the differences in temperature coefficient of thermal voltage, resistor and transistor forward voltage(V$\sub$BE/) which is consisted in comparator. That is, It is realized by compensating the difference of temperature coefficient due to using components with each different temperature coefficient. As well, reference voltage of the circuit is accomplished by the difference of transistor forward voltage($\Delta$V$\sub$BE/) in comparator. In using reference voltage, resistor and V$\sub$BE/ Multiplier, we can design detect voltage of the circuit. In order to test operation of proposing circuit, we manufactured IC. Then, we measured operating characteristics and capability of the circuit by using HP4145B and temperature chamber. The result, we could obtain the good variation of temperature from -0.01 %/$^{\circ}C$ to -0.025 %/$^{\circ}C$.
The purpose of this study was to reveal the effects of the seam type on the fabric drape to provide the basic knowledge for proper seam type according to the design of sewing products. Seven kinds of specimens were constructed with seam (no seam, welt seam with over-edged finish, welt seam with bias bound finish, plain seam with over-edged finish, plain seam with bias bound finish, french seam, and flat fell seam) in wrap direction of the fabric. Using a drape measurement system involving two 18 cm diameter supporting disks, and a digital camera, the images of draped specimens were captured and processed. Drape behavior was evaluated in terms of drape coefficient, node number, and drape profile. Significant differences were found in drape coefficient by the seam types. The specimens with french seam and flat fell seam showed higher drape coefficients compared to those with welt seam and plain seam. Node numbers in the drape profiles showed positive correlation with the weight of the specimens, however, no significant differences were observed in node numbers by the seam types. Significant differences were found in the length of the seamed part by the seam types. The specimens with french seam and flat fell seam showed longer length of the seamed part compared to those with welt seam and plain seam. The ratio of the maximum length in the seam direction to the maximum length perpendicular to the seam direction showed significant differences by the seam types.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.45
no.6
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pp.978-985
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2021
This study aims to propose a prediction model for the drape coefficient using artificial neural networks and to analyze the nonlinear relationship between the drape properties and physical properties of fabrics. The study validates the significance of each factor affecting the fabric drape through multiple linear regression analysis with a sample size of 573. The analysis constructs a model with an adjusted R2 of 77.6%. Seven main factors affect the drape coefficient: Grammage, extruded length values for warp and weft (mwarp, mweft), coefficients of quadratic terms in the tensile-force quadratic graph in the warp, weft, and bias directions (cwarp, cweft, cbias), and force required for 1% tension in the warp direction (fwarp). Finally, an artificial neural network was created using seven selected factors. The performance was examined by increasing the number of hidden neurons, and the most suitable number of hidden neurons was found to be 8. The mean squared error was .052, and the correlation coefficient was .863, confirming a satisfactory model. The developed artificial neural network model can be used for engineering and high-quality clothing design. It is expected to provide essential data for clothing appearance, such as the fabric drape.
This paper presents an efficient substrate-bias generator(SBG)for low-power, high-density DRAM's The proposed SBG can supply stable voltage with switching the supply voltage of driving circuit, and it can substitude the small capacitance for the large capacitance. The charge pumping circuit of the SBG suffere no VT loss and is to be applicable to low-voltage DRAM's. Also it can reduce the power consumption to make VBB because of it's high pumping efficiency. Using biasing voltage with positive temperature coefficient, VBB level detecting circuit can detect constant value of VBB against temperature variation. VBB level during VBB maintaining period varies 0.19% and the power dissipation during this period is 0.16mw. Charge pumping circuit can make VBB level up to -1.47V using VCC-1.5V, and do charge pumping operation one and half faster than the conventional ones. The temperature dependency of the VBB level detecting circuit is 0.34%. Therefore the proposed SBG is expected to supply a stable VBB with less power consumption when it is used in low power DRAM's.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1992.10a
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pp.234-239
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1992
Design live load and girder distribution factors play an important role in the current design procedures. The fraction of vehicle load effect transferred to a single member may be selected in accordance with current KBDC. However, the specified values, both design load and distribution factors involve considerable inaccuracies, These inaccuracies relate to the uncertainties of the structural analysis, especially any bias and scatter which drives from the use of simplified load distribution factors. In this study , based on several field measurement and finite element analysis, live load distribution effects of current KBDC are evaluated. The final values of the bias and coefficient of variation of "g"according to bridge type are determined. The bridge types are reinforced concrete slab, prestressed concrete girder and steel l-beam.el l-beam.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.16
no.3
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pp.265-275
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2000
By using thermal desorption/gas chromatograph/flame ionization detector(TD/GC/FID), this study was carried out to evalute an accuracy and a precision on Benzene(B), Toluene(T), o-Xylene(X) analysis in an industrial hygiene laboratory. Limits of detection of TD/GC/FID on B, T, X were showed 13.75ng/sample or less. For the accuracy of the method by concentration levels, overall bias was showed 7.7% as an absolute value, and the pooled coefficient of variation showed 3.51%. For the precision on repeatability of peak area and retention time between within-run and between-run of analytical system, it is showed the results of within-run gave better than those of between-run. Also the accuracy by sorbents(Tenax TA and Chromosorb 106)was evaluated, and the precision on reproducibility between MDHS72 and this study was compared. It is showed it is possible for TD/GC/FID to evaluate accurately B, T, X concentration levels of less than 1ppm at indoor or outdoor of workplaces in Korea.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.228-228
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2016
증발산량은 수자원 부존량 평가, 물수지 분석, 지구의 물순환 및 에너지 순환을 이해하기 위해서 알아야할 수문량이나, 이를 산정하기 위하여 단순한 가정을 하거나 경험식을 사용하는 접근에는 신뢰성에 문제가 생긴다. 본 연구에서는 아시아 지역내의 여러 지점에서 에디공분산 시스템을 활용해 플럭스 자료를 구축해놓은 Asia Fluxnet의 자료를 활용해 보완관계법(Complimentary relationship) 기반으로 제한된 기상자료를 이용해 구한 증발산량을 산정하는 방법론들을 평가하였다. Granger and Gary(GG)는 실제 증발산량은 습윤조건의 증발산량의 2배에 잠재 증발산량간의 차와 같다는 보완관계를 수정하여 일반화하고, 잠재 증발산량을 산정하는 경험식을 제시하였다. 이러한 수정된 보완관계식을 활용한 GG 방법론을 활용하여 산정한 증발산량을 측정된 증발산량과 비교한 정확성을 정량화 하기 위해 Average root mean square error (RMSE), mean absolute bias (BIAS), coefficient of determination ($R^2$)과 같은 통계값을 이용하였다. 최종적으로 각 사이트의 기후를 Aridity Index (AI)를 이용하여 분류하였으며 분류된 기후별로 GG 방법론의 적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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