Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.11
no.1
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pp.183-206
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2011
The research and laboratory records management is the prerequisite for quality research. Quality research assurance system can work out on the sound basis of quality research records management. It is an important task that establishing a proper research and laboratory records system for obtaining quality of research according to the rapid growth of Research and Development area in Korea and the trend of electronic laboratory notebooks. The purpose of this study is to identify issues and find a direction for solutions related to the research and laboratory records management systems. For this after analysing previous studies and current status related to the research records management and GLP(Good Laboratory Practice) is benchmarked as a best practice for quality research, some suggestions for enhancement of research records management are given as a result.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.12
no.2
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pp.71-91
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2012
This article attempts to examine the definition and categories of research records in order to include ethnographic data into research records by comparing the laboratory records with the ethnographic data produced in the field work. And it discusses the records management task of ethnogrpahic data using the field work data collected in the research project of 'Cultural History of Kitchen' which was carried out by one of the authors from 2002 to 2005. The authors draw out the classification of laboratory records from the previous studies on research records, apply it to the ethnographic data and illustrate the new classification and description of research records reflecting the features of ethnographic data. Doing so, the authors expand the concept of research records and provide a case study of research records management based on the collaboration between the researcher and the archivist. Ultimately this study will be a footstep toward construction of community archives and everyday life archives since the records for those archives may be as diverse as the research records based on the ethnographic data from the research project of 'Cultural History of Kitchen'.
This paper investigates the load model for single footfall trace of human walking. A large amount of single person walking load tests were conducted using the three-dimensional gait analysis system. Based on the experimental data, Fourier series functions were adopted to model single footfall trace in three directions, i.e. along walking direction, direction perpendicular to the walking path and vertical direction. Function parameters such as trace duration time, number of Fourier series orders, dynamic load factors (DLFs) and phase angles were determined from the experimental records. Stochastic models were then suggested by treating walking rates, duration time and DLFs as independent random variables, whose probability density functions were obtained from experimental data. Simulation procedures using the stochastic models are presented with examples. The simulated single footfall traces are similar to the experimental records.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.10
no.1
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pp.119-139
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2010
To be able to present research authenticity, or to cope with patent related cases or any possible law suite for intellectual property, research records management is very important for evidence as well as for providing research information. But record keeping in engineering school laboratory is in an early stage, and lacks associated rules and best practices, which makes systematic research records management hard. This research investigated current practices of engineering school laboratories, analyzed related problems, and provides systematic methods for effective engineering research records management, such as modifying related regulations and process, systematizing the process of research records management, and educating researchers and building infrastructure.
Hossain, K.B.;Takayanagi, S.;Miyake, T.;Moriya, K.;Bhuiyan, A.K.F.H.;Sasaki, Y.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.15
no.5
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pp.627-632
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2002
Genetic parameters for dairy performance traits were estimated, breeding values for the traits of all breeding sires and cows were predicted and the genetic trends were estimated using the breeding values in the Central Cattle Breeding Station (CCBS). A total of 3,801 records for Bangladeshi Local, 756 records for Red Sindhi and 959 records for Sahiwal covering the period from 1961 to 1997 were used in this analysis. Traits considered were total milk production per lactation (TLP), lactation length (LL) and daily milk yield (DMY). The genetic parameters were estimated by the REML using MTDFREML program. The breeding values were predicted by a best linear unbiased prediction (BLUP). In all sets of data, the genetic trends for the dairy performance traits were computed as averages of breeding values for cows born in the particular year. The estimates of heritability for TLP (0.26 and 0.27) and DMY (0.28 and 0.27) were moderate in Bangladeshi local and Red Sindhi breed, respectively. Furthermore, the heritability estimate for LL (0.24) was moderate in Red Sindhi. The estimates of heritabilities for all traits were low in Sahiwal. The repeatability estimate was high for TLP, moderate for LL and moderate to high for DMY. All variances estimated in Bangladeshi Local were low, comparing the respective values estimated in both Red Sindhi and Sahiwal. On the other hand, additive genetic variances for the three traits were estimated very low in Sahiwal. The genetic trends for the three dairy production traits have not been positive except for the recent trend in Bangladeshi Local.
The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.
Sequential Pattern Mining is the mining approach which addresses the problem of discovering the existent maximal frequent sequences in a given databases. In the daily and scientific life, sequential data are available and used everywhere based on their representative forms as text, weather data, satellite data streams, business transactions, telecommunications records, experimental runs, DNA sequences, histories of medical records, etc. Discovering sequential patterns can assist user or scientist on predicting coming activities, interpreting recurring phenomena or extracting similarities. For the sake of that purpose, the core of sequential pattern mining is finding the frequent sequence which is contained frequently in all data sequences. Beside the discovery of frequent itemsets, sequential pattern mining requires the arrangement of those itemsets in sequences and the discovery of which of those are frequent. So before mining sequences, the main task is checking if one sequence is a subsequence of another sequence in the database. In this paper, we implement the subsequence matching method as the preprocessing step for sequential pattern mining. Matched sequences in our implementation are the normalized sequences as the form of number chain. The result which is given by this method is the review of matching information between input mapped sequences.
Sequential Pattern Mining is the mining approach which addresses the problem of discovering the existent maximal frequent sequences in a given databases. In the daily and scientific life, sequential data are available and used everywhere based on their representative forms as text, weather data, satellite data streams, business transactions, telecommunications records, experimental runs, DNA sequences, histories of medical records, etc. Discovering sequential patterns can assist user or scientist on predicting coming activities, interpreting recurring phenomena or extracting similarities. For the sake of that purpose, the core of sequential pattern mining is finding the frequent sequence which is contained frequently in all data sequences. Beside the discovery of frequent itemsets, sequential pattern mining requires the arrangement of those itemsets in sequences and the discovery of which of those are frequent. So before mining sequences, the main task is checking if one sequence is a subsequence of another sequence in the database. In this paper, we implement the subsequence matching method as the preprocessing step for sequential pattern mining. Matched sequences in our implementation are the normalized sequences as the form of number chain. The result which is given by this method is the review of matching information between input mapped sequences.
Previously candidate gene approach revealed estrogen receptor (ESR) locus was associated with increased litter size. In this study, PvuII polymorphisms of ESR gene was detected by PCR-RFLP, and ESR locus was evaluated for its association with reproductive tracts components in the Large $White{\times}Meishan$ ($LW{\times}M$) F2 offspring. Ninety seven gilts with reproductive tracts components records and 136 offspring with performance traits records were genotyped and the results were used to estimate allele substitution effects. The results showed that two alleles (A and B) were identified, and 121 bp fragments were observed for the AA genotype and 65 bp and 56 bp fragments for the BB genotype; the length of uterine body (LUB) of BB gilts were significantly shorter than AA gilts', the additive effect was -1.762 cm; the uterine weight (UW) of AB gilts were significantly lighter than AA gilts' with the additive effect -18.058 g; no significant associations of ESR alleles with ovulation rate (OR), length of uterine horn (LUH), length of uterine cervix (LUC), weight of two ovaries (OW), volume of uterine lumen (VUL), length of oviduct (LO) were observed. BB genotypes gilts need significantly less days to 100 kg ($D_{100kg}$) than AA genotypes (p<0.01), the additive effect was per copy of B allele. Allele B is also favorable for average daily gain (ADG), with additive effect 0.015 kg/d (p<0.05). There was no difference between genotypes for backfat thickness at the 13th rib (SF13), loin meat height (ELMH), and loin meat percentage was estimated (ELMP), individual birth weight (IBW) and teat number (TN).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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