Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.3
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pp.229-235
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2011
In order to manage a sewer system effectively, flow conditions such as flux, water quality, Infiltration and Inflow (I/I), Combined Sewer Overflows (CSOs), etc need to be monitored on a regular base. Therefore, in sewer networks, a monitoring is so important to prevent the river disaster. Monitoring all nodes of an entire sewer system is not necessary and cost-prohibitive. Water quality monitoring points that can represent a sewer system should be selected in a economical manner. There is no a standard for the selection of monitoring points and the quantitative analysis of the observed data has not been applied in sewer system. In this study, the entropy method was applied for a sewer network to evaluate and determine the optimal water quality monitoring points using genetic algorithm. The entropy method allows to analyze the observed data for the pattern and magnitude of temporal water quality change. Since water quality measurement usually accompanies with flow measurement, a set of installation locations of flowmeters was chosen as decision variables in this study.
Data often include missing values due to various reasons. If the missing data mechanism is not MCAR, analysis based on fully observed cases may an estimation cause bias and decrease the precision of the estimate since partially observed cases are excluded. Especially when data include many variables, missing values cause more serious problems. Many imputation techniques are suggested to overcome this difficulty. However, imputation methods using parametric models may not fit well with real data which do not satisfy model assumptions. In this study, we review imputation methods using nonlinear models such as kernel, resampling, and spline methods which are robust on model assumptions. In addition, we suggest utilizing imputation classes to improve imputation accuracy or adding random errors to correctly estimate the variance of the estimates in nonlinear imputation models. Performances of imputation methods using nonlinear models are compared under various simulated data settings. Simulation results indicate that the performances of imputation methods are different as data settings change. However, imputation based on the kernel regression or the penalized spline performs better in most situations. Utilizing imputation classes or adding random errors improves the performance of imputation methods using nonlinear models.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.1
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pp.363-371
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2021
The goal of this study was to investigate the influence of exercise training with or without blood flow restriction (BFR) on physical performance and balance in elderly females. Participants (N = 43) were randomly divided into combined exercise with BFR group (n = 14, EX-BFR), only combine exercise group (n =14, EX) or a non-exercise control group (n = 15, CON). Both EX-BFR and EX groups had completed exercise training for 12 weeks. During the training period, the CON group maintained their normal lives. After baseline tests, two-way repeated measures ANOVA with contrast testing was conducted using SPSS 22.0. Study results found that physical performance and balance in both EX-BFR and EX groups were significantly improved, and fall index in both EX-BFR and EX groups were significantly decreased. There were no changes in the CON group. In addition, the % change and effect size of all variables in the EX-BFR group were larger than the EX group. So, the results showed that the EX-BFR group had performed more intense exercise caused by restricted blood flow during the training period compared to the EX group. Thus, exercise with BFR training may additionally influence physical performance and balance in elderly females.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.26
no.3
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pp.385-392
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2006
This study investigated the effects of weekly reports as a method for encouraging student questions in middle school science instruction by focusing on student conceptual understanding, achievement, concept map, and perceptions of weekly reports. Seventh graders (N=211) from a middle school were assigned to control and weekly reports (WR) groups. All students were taught about the 'three states of matter', the 'motion of molecules', and the 'change of states and thermal energy' for eighteen class hours. Students in the WR group were required to write weekly reports for six of those periods. Results revealed that conception test scores for the WR group were significantly higher than those for the control group. Compared conception test scores by learning strategy, students using a surface learning strategy in the WR group scored significantly higher than those in the control group. While students employing a deep learning strategy in the WR group also performed better than those in the control group, the difference was relatively small. The scores of an achievement test and a concept map test for the WR group were significantly higher than those for the control group. However, there were no significant interactions between instruction and students' learning strategy in the two variables. It was also found that most students in the WR group positively perceived weekly reports.
The change of external/internal factors of the cell rquires specific biological functions to maintain life. Such functions encourage particular genes to jnteract/regulate each other in multiple ways. Accordingly, we applied a linear decomposition model IFSA, which derives hidden variables, called the 'expression mode' that corresponds to the functions. To interpret gene interaction/regulation, we used a cross-correlation method given an expression mode. Linear decomposition models such as principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) were shown to be useful in analyzing high dimensional DNA microarray data, compared to clustering methods. These methods assume that gene expression is controlled by a linear combination of uncorrelated/indepdendent latent variables. However these methods have some difficulty in grouping similar patterns which are slightly time-delayed or asymmetric since only exactly matched Patterns are considered. In order to overcome this, we employ the (IFSA) method of [1] to locate phase- and shut-invariant features. Membership scoring functions play an important role to classify genes since linear decomposition models basically aim at data reduction not but at grouping data. We address a new function essential to the IFSA method. In this paper we stress that IFSA is useful in grouping functionally-related genes in the presence of time-shift and expression phase variance. Ultimately, we propose a new approach to investigate the multiple interaction information of genes.
Kim, Hyo-Gyu;Choi, Pan-Gyu;Ryu, Ji-Oh;Lee, Young-Hoon
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.20
no.1
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pp.39-53
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2018
Generally, the total ventilation resistance coefficient in a tunnel consists of inlet/outlet loss coefficient, wall friction coefficient, and other loss coefficient caused by sudden expansion and contraction of cross-section, etc. For the tunnel before opening, when the running ventilation fan is stopped, the wind speed in the tunnel is reduced by the total ventilation resistance drag. The velocity decay method is comparatively stable and easy to estimate the wall friction coefficient in the pre-opening tunnel. However, the existing study reported that when the converging wind speed is a negative value after the ventilation fan stops, it is difficult to estimate the wall friction coefficient according to the velocity decay method. On the other hand, for the operating tunnel in which the piston effect acts, a more complex process is performed; however, a reasonable wall friction coefficient can be estimated. This paper aims at suggesting a method to minimize the measurement variables of the piston effect and reviewing a method that can be applied to the operating tunnel. Also, in this study, a new method has been developed, which enables to calculate an variation of the piston effect if the piston effect is constant with a sudden change of external natural wind occurring while the wind speed in the tunnel decreases after the ventilation fan stops, and a programming logic has been also developed, which enables dynamic simulation analysis in order to estimate the wall friction coefficient in a tunnel.
This study examines the interactions between KTB spot and futures markets using the daily prices from March 4, 2002 to January 31, 2005. We use Granger causality test, impulse Response Analysis and Variance Decomposition through vector autoregressive analysis (VAR). However, considering the long-term relationships between the level variables of KTB spot and futures, we introduced Vector Error Correction Model. The main results are as follows. According to the results of Granger-causality test and impulse response analysis, we find that the yields of KTB forward have a great influence on the change of KTB spot but not vice versa. In terms of volatility analysis, there is no inter-dependence between KTB forward and spot markets. In the variance decomposition analysis we find that the short-term KTB forward has much more impact on the KTB spot market than the long-term KTB forward does. We think these results are meaningful for bond investors who are in charge of capital asset pricing valuation, risk management and international portfolio management.
Manufacturing conb'ol applications consist of concurrent active components such as robots, AGV's (Automatic Guided Vehicles), and conveyors. Running of manufacturing control programs is interactions among those components. We can enhance the productivity and extendability of manufacturing control applications by using the object-oriented teclmology that models those components as reusable objects. But the objects in current object-oriented technology that encapsulate state and behavior infonnation are passive in a sense that those respond only when messages are sent to them. In this paper, we introduce the Distributed Active Object Systems (DAGS) approach that SUPPOltS active objects. Since active objects encapsulate control infonnation in addition to state and behavior information under COREA/Java-based distributed environment, they can represent manufacturing control components better than the objects in ordimuy object-oriented technology. TIus control infonnation provides an object with a featme that can monitor its own status as well as other object's status connected by intelface valiables. Active objects can initiate a behavior according to the change of those status. Therefore, we can sb-uctmally assemble self-initiating active objects by using intelface variables to construct a system without describing bow to control distributed objects by using message passing. As the DAOS approach supports object composability, we can enhal1ce the productivity and extendability of disbibuted manufactming control applications even better than the ordil1alY object-oriented approach. Also, the DAOS approach supports better component reusability with active objects that encapsulate control information .
The subject of this study was male apparatus gymnastics athlete who had scored high points doing basket with 1/2 turn on parallel bars. Then 3D motion analysis were used to calculate & analyse kinematic variables of Basket with 1/2 turn to Handstand. 1. The total average time spent for Basket with 1/2 turn took $2.16{\pm}.08sec$, at the downward upward phase took $.58{\pm}0.00sec$, $.23{\pm}.00sec$, at flight phase took $.28{\pm}.01sec$, at connected area phase took $.72{\pm}0.21sec$, at rotation area phase took $.35{\pm}.14sec$. To have a successful performance, there should be faster speed and velocity to rotate at the downward upward phase, then the upward velocity and height must be used adequately. Moreover, the speed must be faster at the flight connect phase to stabilize Center of Mass(CM) for the body, and must secure more time at the rotation area to have more stable performance. 2. After handstand on parallel bars while moving CM to right hand side, and It must be performed with big and magnificent performance with putting both hand's center to far away from the parallel bars. 3. Furthermore, CM must be moved fast from downwards to right hand side, and CM must be moved fast in vertical movement at upward and flight phase to avoid CM from moving back and forth, and left and right. 4. At downwards, the subject must rotate as bis as possible using hip-joint as wide as possible and at upwards, must put his body to vertical to have stable performance. While rotating or turning, it is better to do with bigger shoulder angle and have to make sure that trunk angle must be not scattered. To perform better and more positive in basket with 1/2 turn on parallel bars, the centrifugal force must be used big and fast at downward, and at upward and flight phase, downward movement must change to vertical movement as soon as possible while turning movement must happen at handstand position. Time spent must be shorten at connected area to stabilize CM and turning must be natural as possible while securing the necessary time of movement to well-balanced. Also, the body must be vertically closed from the ground.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.578-588
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2016
Job satisfaction is the primary factor in determining happiness, so people change jobs when they aren't satisfied. In the case of insurance solicitors, high turnover rates imply low job satisfaction. Job stress impacts job satisfaction, and job stress is particularly prominent for insurance solicitors whose job involves working with customers face- to- face. The purpose of this study is to investigate factors influencing job satisfaction for insurance solicitors. Participants in this study consisted of 245 insurance solicitors from 3 insurance company located in Seoul, Kyonggi province and Kyongsang province. Data was collected from self-administrated questionnaires and analyzed using independent t-test, ANOVA, Pearson's Correlation Coefficient, and multiple regression. Job satisfaction showed a significant correlation with dysfunctional customer behavior, job stress, and ability to cope with stress. The main factors of job stress, stress coping ability, and income level had significant influence on job satisfaction for insurance solicitors. The explained variance for job satisfaction was 34%. These findings provide empirical evidence for the importance of job stress and stress coping variables in job satisfaction for insurance solicitors. This study aims to assist in predicting insurance solicitor's job satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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