Studies of the red algal genus Bostrychia over the last 15 years have made it a model system for many evolutionary processes within red algal species. The combination of newly developed, or first employed methods, in red algal species studies has made Bostrychia a pioneer genus in intraspecific studies. Bostrychia was the first genus in which a mitochondrial marker was used for intraspecific red algal phylogeny, and the first for which a 3-genome phylogeny was undertaken. The genus was the first red alga used to genetically show maternal plastid and mitochondria inheritance, and also to show correlation between cryptic species (genetically divergent intraspecific lineages) and reproductive incompatibility. The chemotaxonomic use, and physiological function of osmolytes, has also been extensively studied in Bostrychia. Our continuous studies of Bostrychia also highlight important aspects in algal species studies. Our worldwide sampling, and resampling in certain areas, show that intensive sampling is needed to accurately assess the genetic diversity and therefore phylogeographic history of algal species, with increased sampling altering evolutionary hypotheses. Our studies have also shown that long-term morphological character stability (stasis) and character convergence can only be correctly assessed with wide geographic sampling of morphological species. While reproductive incompatibility of divergent lineages supports the biological species nature of these lineages, reproductive incompatibility is also seen between isolates with little genetic divergence. It seems that reproductive incompatibility may evolve quickly in red algae and the unique early stages of fertilization (e.g., gametes covered by walls, active movement of spermatium nuclei to the distant egg nucleus), also well investigated in Bostrychia,. may be key to our understanding of this process.
Blood glucose information is important for self regulation in daily life, but the frequency of self test remains to be only 17%(9 tests/month) in Korea, mainly due to pain during blood sampling. The present study tried to validate the clinical efficacy of the forearm as an alternative sampling site with minimized pain. Capillary blood was sampled both on the index finger($G_F$) and the forearm($G_A$), immediately followed by glucose measurements in 531 subjects, 25 who visited the Health Enhancement Center of C University Hospital, then venous blood($G_V$) was sampled for glucose test. The blood glucose concentration measured on the forearm was closer to the venous glucose than on the finger. The mean difference between $G_V$and $G_F$ was only 10 mg/dL well within the internationally accepted error limit. Error grid analyses of $G_F-G_V$, $G_A-G_V$ and $G_A-G_F$ revealed that the number of data points in regions A and B took 100%, 99.8%, and 97.9%, respectively. These results demonstrate the forearm blood glucose test is not only accurate but also clinically valid. Therefore, the forearm blood glucose test can be a useful way of self managing the chronic diabetes with minimized sampling pain.
The oriental beetle, Exomala orientalis, Is the most important insect pest of turfgrass in Korean golf courses. The study was carried out to get practical information on the sampling of E. orientalis in golf courses. Real numbers of E. orientalis larvae were compared with and observed numbers depending on sampling size (5$\times$5 cm, l0$\times$10 cm, 20$\times$20 cm, 30$\times$30 cm, and 40$\times$40 cm) and times (3 to 15 replicates) in Dongrae Benest Golf Club. Over 95% accuracy was obtained between real data and estimated data at the density of over 303 larvae/m$^2$ when the 20$\times$20 cm was sampled with 4 replications. Larval density of E. orientalis was different depending on year and course sites (tee, fairway, rough, green).
Controlling the total survey error including sampling error and non-sampling error is very important in sampling design. Non-sampling error caused by non-response accounts for a large proportion of the total survey error. Many studies have been conducted to handle non-response properly. Recently, a lot of non-response imputation methods using machine learning technique and traditional statistical methods have been studied and practically used. Most imputation methods assume MCAR(missing completely at random) or MAR(missing at random) and few studies have been conducted focusing on MNAR (missing not at random) or NN(non-ignorable non-response) which cause bias and reduce the accuracy of imputation. In this study, we propose a non-response imputation method that can be applied to non-ignorable non-response. That is, we propose an imputation method to improve the accuracy of estimation by removing the bias caused by NN. In addition, the superiority of the proposed method is confirmed through small simulation studies.
Background: Monitoring terrestrial vegetation cover condition is important to evaluate its current condition and to identify potential vulnerabilities. Due to simplicity and low cost, point intercept method has been widely used in evaluating grassland surface and quantifying cover conditions. Field-based digital photography method is gaining popularity for the purpose of cover estimate, as it can reduce field time and enable additional analysis in the future. However, the caveats and uncertainty among field-based vegetation cover estimation methods is not well known, especially across a wide range of cover conditions. We compared cover estimates from point intercept and digital photography methods with varying sampling intensities (25, 49, and 100 points within an image), across 61 transects in typical steppe, forest steppe, and desert steppe in central Mongolia. We classified three photosynthetic groups of cover important to grassland ecosystem functioning: photosynthetic vegetation, non-photosynthetic vegetation, and bare soil. We also acquired normalized difference vegetation index from satellite image comparison with the field-based cover. Results: Photosynthetic vegetation estimates by point intercept method were correlated with normalized difference vegetation index, with improvement when non-photosynthetic vegetation was combined. For digital photography method, photosynthetic and non-photosynthetic vegetation estimates showed no correlation with normalized difference vegetation index, but combining of both showed moderate and significant correlation, which slightly increased with greater sampling intensity. Conclusions: Results imply that varying greenness is playing an important role in classification accuracy confusion. We suggest adopting measures to reduce observer bias and better distinguishing greenness levels in combination with multispectral indices to improve estimates on dry matter.
Kwon, Ji Cheol;Lee, Goontaek;Hwang, Sang-il;Kim, Tae Seung;Yoon, Jeong-Ki;Kim, Ji-in
Journal of Soil and Groundwater Environment
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v.20
no.7
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pp.53-60
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2015
This study suggested the new site classification system according to land use, type of contamination and contaminants. Because the present site classification system can not cover all the areas, we changed the concept of land use to more detail one and enlarged the concept of other areas to cover all the areas not defined as certain land use. In case of the present industrial area, it was merged as other areas to avoid the confusion with oil and toxic material storage tank farm area. Accident area was separated from other areas and defined as only accident area caused by the mobile storage facility. In addition to classify the sites according to the basic land use, we classify the sites again in lower level according to the type of contamination and contaminants. With this classification system, we proposed different soil sampling strategy with the consideration of the origin of contamination and the interactions between soil and contaminants. We removed the surface soil sample (0~15 cm depth) around above storage tank because it was not a effective sample to assess whether that area contaminated or not. We also proposed to take the deeper soil samples at minimum three sampling points to confirm the depth of contamination in exploratory soil survey. We also proposed to remove the one point of 15 m depth sampling because it is not effective to confirm contaminated soil depth and needs the exhausted labor and cost. Instead of doing this, we added the continuous sampling to uncontaminated subsoil. Soil sampling points and depth in detailed soil survey is determined based on the results of exploratory soil survey. Therefore, effectiveness and reinforcements of exploratory soil survey would play an important role in improving the reliability of detailed soil survey.
In medical industry, health insurance bill audit is unique and essential process in general hospitals. The health insurance bill audit process is very important because not only for hospital's profit but also hospital's reputation. Particularly, at the large general hospitals many related workers including analysts, nurses, and etc. have engaged in the health insurance bill audit process. This paper introduces a case of health insurance bill audit for finding reducible health insurance bill cases using decision tree induction techniques at a large general hospital in Korea. When supervised learning methods had been tried to be applied, one of major problems was data imbalance problem in the health insurance bill audit data. In other words, there were many normal(passing) cases and relatively small number of reduction cases in a bill audit dataset. To resolve the problem, in this study, well-known methods for imbalanced data sets including over sampling of rare cases, under sampling of major cases, and adjusting the misclassification cost are combined in several ways to find appropriate decision trees that satisfy required conditions in health insurance bill audit situation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.36
no.4
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pp.459-466
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2012
The accurate engine output is basically one of important factors for the analysis of engine performance. Nowadays in-cylinder pressure analysis in internal combustion engine is also an indispensable tool for engine research and development, environment regulation and maintenance of engine. Here, it is essential more than anything else to find the correct TDC(Top Dead Center) position for the accuracy of engine output for diesel engine. Therefore this study is to analyze affecting factors to TDC position in 2-stroke large low speed engine and to suggest new method for determining correct TDC position. In the previous paper, it was mentioned that the accuracy of engine output is influenced by the determination of exact TDC position, and that 'Angle based sampling' method is better than 'Time based sampling' method in terms of precision. It was confirmed that there is 'Loss of angle', which is a difference between compression pressure peak and real TDC caused by heat loss and blow by of gas leakage. Consequently we invented new method, called "An improved method of time based sampling", which can obtain the correct engine output. The results by this method with compensating loss of angle was shown the same result by the 'Angle based sampling' method in encoder setting cylinder. This study is to suggest the new measuring method of exact engine output, and to examnine the reliance on the outcome.
Spatial sampling design plays an important role in GIS-based modeling studies because it increases modeling efficiency while reducing the cost of sampling. In the field of agricultural systems, research demand for high-resolution spatial databased modeling to predict and evaluate climate change impacts is growing rapidly. Accordingly, the need and importance of spatial sampling design are increasing. The purpose of this study was to design spatial sampling of paddy fields (11,386 grids with 1 km spatial resolution) in Korea for use in agricultural spatial modeling. A stratified random sampling design was developed and applied in 2030s, 2050s, and 2080s under two RCP scenarios of 4.5 and 8.5. Twenty-five weather and four soil characteristics were used as stratification variables. Stratification and sample allocation were optimized to ensure minimum sample size under given precision constraints for 16 target variables such as crop yield, greenhouse gas emission, and pest distribution. Precision and accuracy of the sampling were evaluated through sampling simulations based on coefficient of variation (CV) and relative bias, respectively. As a result, the paddy field could be optimized in the range of 5 to 21 strata and 46 to 69 samples. Evaluation results showed that target variables were within precision constraints (CV<0.05 except for crop yield) with low bias values (below 3%). These results can contribute to reducing sampling cost and computation time while having high predictive power. It is expected to be widely used as a representative sample grid in various agriculture spatial modeling studies.
Seven potentially harmful bifunctional carbonyls were measured in particulate and gaseous phases at a roadside site and a suburban site in an area about 30 km north-northwest from Tokyo metropolitan area in the Kanto region in Japan. For the first time, these compounds were measured in both phases with a time resolution of 2 h. We found that wind direction is an important parameter that affects the collection of these compounds near the source, and it can cover the effects of other important variables. Our results confirmed that motor vehicles and especially diesel fuelled vehicles are important sources of these compounds. Photochemical generation is also an important source of these compounds in the gaseous phase. Transportation from the urban area is also important, particularly in the aerosol phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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