A field study was conducted to estimate the emission rate of biogenic volatile organic compounds (BVOCs) from pine trees. In addition, the influences of meteological variables on their distribution characteristics have been investigated. A vegetation enclosure chamber was designed and constructed of Tedlar bag and acril. Sorbent tubes made up of Tenax TA and Carbotrap were used to collect biogenic VOCs emitted from each individual tree. Analysis of BVOCs was performed using a GC-FID system. The fundamental analytical parameters including linearity, retention time, recovery efficiency, and breakthrough volume were examined and verified for the determination of monoterpene emission rates. Total average concentration of each component is found to be $\alpha$-pinene (16.5), $\beta$-pinene (4.61) from pine trees, and $\alpha$-pinene (42.4), $\beta$-pinene (18.7 ng(gdw)$^{-1}$ hr$^{-1}$ ) from Korean pine trees. On the basis of our study, $\alpha$-pinene was found to be the major monoterpene emitted from both pine and Korean pine trees which were accompanied by $\beta$-pinene, camphene, and limonene. In ambient air, variable monoterpene compositions of emissions from pine trees were similar to Korean pine trees. Emission rates of monoterpene from each tree were found to depend on such parameters as temperature and solar radiation.
The fundamental goal of the research was to verify if the Twin Deficits Hypothesis holds for the economy of Zambia using time series data from 1980-2014. The current account and budget deficit were employed as key variables. The exchange rate was also used as a transmission mechanism to see how it contributes in the nexus. Cointegration tests confirmed a long run association of the variables. After fitting the VECM model, Granger causality tests confirmed the existence of twin deficits for Zambia. The results supported uni-directional reverse causality. The exchange rate was shown to be more significant in the long run than in the short run. The implosion of the time series as shown by the predicted cointegration equation implies that unless drastic measures are taken to cure the deficits, using the current account as the major target variable, twin deficits will persist for some time. The major policy implication of this research is that given that Zambia is a primary commodity-dependent developing country subsisting largely on copper revenues to sustain the economy, there is a need to move away from "copper addiction," given the recent volatility of earnings of primary commodities (e.g. through diversification of the economy, import substitution, and other strategies).
Introduction: We aimed to investigate the predictive factors and optimal age for response to herbal medicine treatment for height gain in children. Methods: This retrospective chart review included 61 children (age range, 5-16 years) treated for height gain between 2011 and 2015. A predictive model was established by multiple linear regression analysis. Dependent variables were defined by the differences in percentile before and after herbal medicine treatment. The optimal cutoff value of patient age was determined by receiver operating curve analysis. Results : The age of initiation of herbal medicine therapy (p = 0.012) and administration of Forsythiae fructus (p = 0.002) were significant variables for treatment response. The adjusted R2 value was 0.231. The mean ages of the responder and non-responder groups were significantly different (p = 0.023). The optimal cutoff value of age for predicting treatment response was 9.75 years. Treatment response was better among children below 9.75 years of age. Conclusions: Patient age and administration of Forsythiae fructus were identified as determinants of response to herbal medicine treatment. Treatment of rhinitis and initiation of height gain treatment at an early age are critical for better response. These findings will provide fundamental data for further research.
Purpose - The main purpose of the paper is to examine the variables affecting carbon emissions in different nations around the world. Research design, data, and methodology - To measure its impact on carbon emissions, secondary data has data of the top 50 Countries have been taken. The stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence, and Technology (STIRPAT) model have been used to quantify the factors that affect carbon emissions. A modified version using Industry 4.0 and region in fundamental STIRPAT model has been applied with the ordinary least square approach. The outcome has been measured using both the basic and extended STIRPAT models. Result - Technology found a positive determinant as well as statistically significant at the alpha level of 0.001models indicating that technological innovation helps reduce carbon emissions. In total, 4 models have been derived to test the best fit and find the highest explaining capacity of variance. Model 3 is found best fit in explanatory power with the highest adjusted R2 (97.95%). Conclusion - It can be concluded that the selected explanatory variables population and Industry 4.0 are found important indicators and causal factors for carbon emission and found constant with all four models for total CO2 and Co2 per capita.
In the area of assembly process of micro-chips and electronic parts on the printed circuit board, surface mounting device(SMD) is used as a fundamental tool. Generally speaking, the motion of the SMD is based on the ball screw system operated by any type of actuators. The ball screw system is a mechanical transformed which converts the mechanical rotational motion to the translational one. Also, this system could be considered as an efficient motion device against mechanical backlash and friction. Therefore a dynamic modeling and state sensitivity analysis of the ball screw system in SMD have to be done in the initial design stage. In this paper, a simple mathematical dynamic model for this system and the sensit- ivity analysis are mentioned. Especially, the bond graph approach is used for graphical modeling of the dynamic system before analysis stage. And the direct differentiation method is used for the state sensit- ivity analysis of the system. Finally, some trends for the state variables with respect to the design variables could be suggested for the better design and faster operating based on the results of dynamic and state sensitivity.
To lay a solid basis for prosperity and competitiveness, countries should achieve balance in the three fundamental aspects: energy availability, energy affordability and ecological balance. Nuclear energy has attracted international interest as one of the most crucial environmental quality strategies. The objective of this study is to analyze the non-linear link between nuclear energy and environmental quality in the top-10 nuclear energy consumer countries (USA, China, Russia, France, Canada, Spain, Sweden, South Korea, Ukraine, and Germany). Earlier research employed panel data methodologies to examine the linkage between nuclear energy and the environment, despite the fact that many nations did not independently demonstrate such a correlation. On the alternative, this study uses a novel approach known as 'Quantile-on-Quantile,' which allows for the analysis of time-series dependence in each country by giving universal yet country-specific insights into the relationship between the variables. Estimates show that the consumption of nuclear energy improves environmental quality by lowering ecological footprint in the majority of the nations studied at certain quantiles of data. Moreover, the data demonstrate that the degree of asymmetries between our variables changes by nation, emphasizing the importance of policymakers exercising caution when adopting nuclear energy and environmental quality regulations.
본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.
자성기반 가중응집제를 적용한 새로운 응집/침전법을 정수처리공정에 적용하기 위한 기초연구로써 반응표면분석법(RSM)을 이용하여 반응에 큰 영향을 주는 것으로 알려진 pH, 일반 응집제 사용량, 가중 응집제 사용량에 관한 최적의 반응조건을 도출하고자 하였다. 이때, 일반 응집제는 Poly aluminium chloride (PAC)를 사용하였고 가중응집제는 Magnetite 기반의 자성체를 사용하였으며, Kaolin으로 제조한 합성원수를 Jar-tester를 이용하여 응집실험을 실시하였다. 사전에 Box-Behnken design에 의하여 계획된 17가지 실험조건으로 상기 3개의 독립변수들이 반응변수(탁도 제거율 및 플럭의 평균 침강속도)에 미치는 영향과 최적 반응을 유도하기 위한 독립변수의 최적치를 얻고자 하였다. 실험 후에는 2가지 반응변수의 이차 회귀모델을 도출하였으며, 이를 이용하여 독립변수와 반응변수 간의 상관관계를 도출하고자 반응표면분석을 실시하였다. 반응표면 분석결과 탁도 제거율 및 플럭의 평균 침강속도에 대한 $R^2$값은 0.9909, 0.8295이었고 두 가지 반응변수를 모두 고려한 최적의 반응조건은 pH 7.4, PAC 사용량 38 mg/L, 가중응집제 사용량 1,000 mg/L이었으며 이때 탁도 제거율 97%, 평균 침강속도가 35 m/h 이상의 효율에 도달하였다.
교량, 항만 및 각종 구조물과 산업설비에 대한 설계는 주로 결정론적 해석방법(Deterministic Analysis)에 의해 수행되고 있다. 그러나 구조물에 내재된 확률변수의 불확실성에 대한 영향을 보다 명확하게 평가할 뿐만 아니라 경제적인 설계를 위해서는 보다 개선된 평가방안이 요구된다. 이 연구에서는 터빈발전기 기초를 대상으로 합리적인 설계를 위해 확률유한요소법을 이용한 구조신뢰성해석을 수행하였다. 이를 위해 확률유한요소법을 신뢰성이론에 적합하도록 정식화하였으며, 대상 구조물의 부재강성 및 지진하중 등을 확률변수로 고려하여 동적응답해석 및 구조신뢰성해석을 효율적으로 수행할 수 있는 개선된 해석프로그램을 작성하였다. 작성된 해석프로그램을 이용하여 주요부재의 변위 및 부재력 응답에 대한 분산특성을 검토하였다. 아울러, 구조신뢰성해석에 따른 신뢰성지수 및 파괴확률을 제시함으로써, 대상 구조물의 구조 안전성을 정량적으로 평가하였다. 이 연구결과는 향후, 터빈발전기 기초의 개선된 설계방안을 설정함에 있어 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
This study was carried out by using questionnaires with 126 insurance societies from Sept. 30, 1995 to Oct. 18, 1995. The primary data collected bythe survey have been significantly supplemented by secondary data obtained from sources such as health insurance statistical year books and internal data in the Ministry of Health and Wolfare. Major findings were summarized as follows: Two financial coordinating programs have significantly improved financial status of regional health insurance societies: the catastrophic program for high cost medical care that was initiated in 1991 and the program for hospitalization cost of the aged in 1995. Another finding is that there existed ambiguity and inconsistency of equity index that had been used by stabilization programs and its side effects could not be ignored. Regression analyses were made to identify factors that affect financial transfers. Inde pendent variables in the regression include utilization frequency, dependancy ration, insurance contribution per insured and medical expense per insured. All these variables were statistically significant in the equations of applying distribution rate (distribution/contribution) and transfer rate (transfer/contribution) as dependent variables. Policy suggestions for the catastrophic program for high cost medical care are modifying the definition of catastrophic case and setting the maximum amount of subsidies for each society based on distribution rates. To solve the problems of the financial coordinating program for the aged, we could consider reimbursing more than 50% of the copayment incurred by the aged 65 or more and determining the maximum amount of outpatient copayment at 10,000 Won per day or per visit for the elderly. More fundamental improvement could be made by amending the Welfare Benefit Act to establish and expand medical and welfare facilities for the elderly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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