With the various urban characteristics of each city, the existing water demand prediction, which uses average liter per capita day, cannot be used to achieve an accurate prediction as it fails to consider several variables. Thus, this study considered social and industrial factors of 164 local cities, in addition to population and other directly influential factors, and used main substance and cluster analyses to develop a more efficient water demand prediction model that considers unique localities of each city. After clustering, a multiple regression model was developed that proved that the $R^2$ value of the inclusive multiple regression model was 0.59; whereas, those of Clusters A and B were 0.62 and 0.74, respectively. Thus, the multiple regression model was considered more reasonable and valid than the inclusive multiple regression model. In summary, the water demand prediction model using principal component and cluster analyses as the standards to classify localities has a better modification coefficient than that of the inclusive multiple regression model, which does not consider localities.
Purpose: This study was to conducted to investigate the prevalence and related factors of metabolic syndrome (MS) among Korean adults. Methods: We used secondary data of the sixth Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) from 2013 to 2015 and selected 4,939 adults 20 to 64 years old. General characteristics and health-related characteristics were included as related factors for analysis. Chi-square tests were used to compare the prevalence of MS between one-person and multiple-person households, while a multiple logistic regression model was used to identify factors to MS among one-person and multiple-person households. Results: MS of one-person households (26.4%) were significantly higher (${\chi}^2=7.81$, p=.017) than multiple-households (19.5%). Risk factors for MS were identified as walking, flexibility exercises, reading nutrition labels, and sleep hours in one-person households; and flexibility exercises and dietary control among multiple-person households using multiple logistic regression. Conclusion: Specialized health policies and programs should be provided to reduce MS prevalence in one-person households in consideration of risk factors revealed in this study.
This paper presents the design and simulation of a laser power beaming (LPB) system for an electric vehicle that establishes an optimal power transmission path based on the received signal strength. The LPB system is possible to transfer power from multiple transmitters to a single receiver according to the characteristics of the laser and the solar panel. When the laser beams of multiple transmitters aim at a solar panel at the same time, the received power is the sum of all energy at a solar panel. Our proposed LPB system consists of multiple transmitters and multiple receivers. The transmitter sends its power characteristics as optically coded pulses with a class 1 laser beam and powers as a high-intensity laser beam. By using the attenuated power level, the receiver can estimate the maximum receivable powers from the transmitters and select optimal transmitters. Throughout the simulation, we verified the possibility that different LPB receivers were achieved their required power by the optimal allocation of the transmitter among the various transmitters.
The effects of task characteristics on the relative efficiency of visual display dimension were studied using a simulated tele-robotic task. Through a conventional method of task analysis. the tele-robotic task was divided into two categories: the task element requiring focused attention (FA task) and the task element requiring global attention (CA task). Time-ta-completion data were collected for a total of 120 trials involving 10 participants. For the CA task. there was no significant difference between the multiple two-dimensional (20) display and the three-dimensional (3D) monocular display. For the FA task. however. the multiple 20 display was superior to the 3D monocular display. The results suggest that the characteristics of a given task have a considerable effect on the choice of display dimensionality and the multiple 3D display is better for human operators to effectively judge depth if the task requires frequent use of focused attention.
Multi-packet blade systems usually undergo multiple nozzle excitations during operation. For the design of multi-packet blade systems undergoing multiple nozzle excitations, transient characteristics around an operating frequency and resonance frequencies should be identified. In this study the equations of motion of multi-packet blade systems undergoes multiple nozzle excitations are derived. The reliability of the derived equations is verified by obtaining responses at resonance frequencies. Then, using the model, the effects of system parameters on the transient characteristics of the system are investigated.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제8권4호
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pp.10-15
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2007
Taguchi methods have been used for a long time to improve the product quality and process performance of a manufacturing system, Few researchers have applied this methodology in laser beam cutting (LBC) of sheet metals and found the considerable improvement in cut qualities. In all experimental investigations of LBC so far, the objective was to optimize the single quality characteristic at a time. In this paper the simultaneous optimization of multiple quality characteristics such as Kerf width and material removal rate (MRR) during pulsed Nd:YAG LBC of thin sheet of magnetic material (high Silicon-steel) has been presented using Taguchi's quality loss function. The results show the considerable improvement in multiple S/N ratio as compared to initial cutting condition. Also, the comparison of results from single and multi-objective optimization have been presented and it was found that the loss in quality is always possible shifting from single quality to multiple quality optimization.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권6호
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pp.546-550
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2013
We propose a novel negative differential resistance (NDR) device with ultra-high peak-to-valley current ratio (PVCR) by combining pn junction diode with depletion mode nanowire (NW) transistor, which suppress the valley current with transistor off-leakage level. Band-to-band tunneling (BTBT) Esaki diode with degenerately doped pn junction can provide multiple switching behavior having multi-peak and valley currents. These multiple NDR characteristics can be controlled by doping concentration of tunnel diode and threshold voltage of NW transistor. By designing our NDR device, PVCR can be over $10^4$ at low operation voltage of 0.5 V in a single peak and valley current.
Multiple acceleration sequences of earthquake ground motions have been observed in many regions of the world. Such ground motions can cause large damage to the structures due to accumulation of inelastic deformation from the repeated sequences. The dynamic analysis of inelastic structures under repeated acceleration sequences generated from simulated and recorded accelerograms without sequences has been recently studied. However, the characteristics of recorded earthquake ground motions of multiple sequences have not been studied yet. This paper investigates the gross characteristics of earthquake records of multiple sequences from an engineering perspective. The definition of the effective number of acceleration sequences of the ground shaking is introduced. The implication of the acceleration sequences on the structural response and damage of inelastic structures is also studied. A set of sixty accelerograms is used to demonstrate the general properties of repeated acceleration sequences and to investigate the associated structural inelastic response.
The objective of this study is to propose a critical storm duration forecasting model on storm runoff in small river basin. The critical storm duration data of 582 sub-basin which introduced disaster impact assessment report on the National Emergency Management Agency during the period from 2004 to 2007 were collected, analyzed and studied. The stepwise multiple regression method are used to establish critical storm duration forecasting models(Linear and exponential type). The results of multiple regression analysis discriminated the linear type more than exponential type. The results of multiple linear regression analysis between the critical storm duration and 5 basin characteristics parameters such as basin area, main stream length, average slope of main stream, shape factor and CN showed more than 0.75 of correlation in terms of the multi correlation coefficient.
Kim, Jin-Pyung;Jang, Gyu-Jin;Jung, Jae-Young;Kim, Moon-Hyun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권3호
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pp.1051-1059
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2014
In this paper, we propose an intelligent situation recognition model by collecting and analyzing multiple sensor signals. Multiple sensor signals are collected for fixed time window. A training set of collected sensor data for each situation is provided to K2-learning algorithm to generate Bayesian networks representing causal relationship between sensors for the situation. Statistical characteristics of sensor values and topological characteristics of generated graphs are learned for each situation. A neural network is designed to classify the current situation based on the extracted features from collected multiple sensor values. The proposed method is implemented and tested with UCI machine learning repository data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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