Understanding the temporal variability of agricultural parameters derived from historical climate data is important for planning in agriculture. Therefore, this study assessed the magnitude and recent trends of the transpiration ratio defined as the crop water use per harvested yield for the period from 1980 to 2010. The crop water use was estimated using the Food and Agriculture Organization's Crop Wat model for eight administrative provinces in Korea. The temporal trends and spatial uncertainty were explored using the Mann-Kendall and Theil Sen's methods. The regional average rice yield was $6.31t\;ha^{-1}$(range 5.9 to $6.9t\;ha^{-1}$). The results showed that the rice yield in Korea increased by $26kg\;ha^{-1}yr^{-1}$. Overall, the regional average transpiration ratio was $1,298m^3t^{-1}$ (range 1,162 to $1,470m^3t^{-1}$). From 1980 to 2010, the transpiration ratio decreased by $8.2m^3t^{-1}$ (range 2.7 to $14.4m^3t^{-1}$), largely as a result of the increasing yield. The statistical approach to historical data used in this study also provides a basis for simulating the future transpiration ratio.
Purpose: The purpose of this case study series was to introduce successful implant cases that used the palatal bone in patients with severe maxillary alveolar bone atrophy or defects. Case Presentation: In this case series study, a total of four patients underwent implant placement in the palatal bone of the maxilla. A total of 6 implants were installed using the palatine bone. The patients' ages ranged from 40 to 73 years with an average age of 63.5 years. The patients had maxillary sinus-related diseases, such as maxillary sinusitis, oroantral fistula, and dentigerous cysts, prior to implantation. To achieve initial stability, the implants were placed on the palatal side, and buccally tilted. The average postoperative recovery period was 8 months. No postoperative complications occurred in any of the cases, and the approach was used without reported issues. Conclusion: Implant treatment by securing the initial fixation in the palatal bone is a good alternative when an implant must be installed in a patient who requires extensive and invasive bone graft.
Hwang, Grace J.;Huang, Chuan-Ching;Chen, Ta Jen;Yue, Jack C.;Ivan Chang, Yuan-Chin;Adam, Bao-Ling
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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pp.319-324
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2005
An integrated approach for prostate cancer detection using proteomic data is presented. Due to the high-dimensional feature of proteomic data, the discrete wavelet transform (DWT) is used in the first-stage for data reduction as well as noise removal. After the process of DWT, the dimensionality is reduced from 43,556 to 1,599. Thus, each sample of proteomic data can be represented by 1599 wavelet coefficients. In the second stage, a voting method is used to select a common set of wavelet coefficients for all samples together. This produces a 987-dimension subspace of wavelet coefficients. In the third stage, the Autoassociator algorithm reduces the dimensionality from 987 to 400. Finally, the artificial neural network (ANN) is applied on the 400-dimension space for prostate cancer detection. The integrated approach is examined on 9 categories of 2-class experiments, and also 3- and 4-class experiments. All of the experiments were run 10 times of ten-fold cross-validation (i. e. 10 partitions with 100 runs). For 9 categories of 2-class experiments, the average testing accuracies are between 81% and 96%, and the average testing accuracies of 3- and 4-way classifications are 85% and 84%, respectively. The integrated approach achieves exciting results for the early detection and diagnosis of prostate cancer.
User-based and item-based approaches have been developed as the solutions of the movie recommendation problem. However, the user-based approach is faced with the problem of sparsity, and the item-based approach is faced with the problem of not reflecting users' preferences. In order to solve these problems, there is a research on the combination of the two methods using the concept of similarity. In reality, it is not free from the problem of sparsity, since it has a lot of parameters to be calculated. In this study, we propose a combining method that simplifies the combination equation of prior study. This method is relatively free from the problem of sparsity, since it has less parameters to be calculated. Thus, it can get more accurate results by reflecting the users rating to calculate the parameters. It is very fast to predict new movie ratings as well. In experiments for the proposed method, the initial error is large, but the performance gets quickly stabilized after. In addition, it showed about 6% lower average error rate than the existing method using similarity.
Previous approaches to create a controlled vocabulary for Japanese have resorted to existing bilingual dictionary and transformation rules to allow such mappings. However, given the possible new terms introduced due to coronavirus disease 2019 (COVID-19) and the emphasis on respiratory and infection-related terms, coverage might not be guaranteed. We propose creating a Japanese bilingual controlled vocabulary based on MeSH terms assigned to COVID-19 related publications in this work. For such, we resorted to manual curation of several bilingual dictionaries and a computational approach based on machine translation of sentences containing such terms and the ranking of possible translations for the individual terms by mutual information. Our results show that we achieved nearly 99% occurrence coverage in LitCovid, while our computational approach presented average accuracy of 63.33% for all terms, and 84.51% for drugs and chemicals.
The dichotomous-choice contingent valuation method is applied to estimate the landscape value of Jeju mandarin(orchard). A distribution-free approach, Turnbull empirical distribution model, is employed to solve negative willingness to pay and truncation problems. The data used are collected from the interviews with tourist about willingness-to-pay at the various donation amount levels of Jeju mandarin(orchard)'s landscape value. The evaluation result is shown that the average amount of willingness to pay for the Jeju mandarin's landscape value is 12,926 won per person with standard deviation of 1,874.7 won/person. When the number of Jeju visitors is considered, the economic value of Jeju mandarin's landscape rises every year(2005:64.89 billion won, 2011: 84.43 billion won). The average economic value of Jeju mandarin's landscape are estimated 59.65 billion won during 2000-2005 and 76.88 billion won during 2006-2011, respectively.
Universal soil loss equation (USLE) had been employed to estimate potential soil loss since it was developed from the statewide data measured and collected in the United States. The equation had an origin in average annual soil loss estimation though, it was modified or improved to provide better opportunities of soil loss estimation outside the United States. The equation has five factors, most studies modifying them to adapt regional status were focused on rainfall erosivity factor and cover management factor. While the conservation practice factor (USLE P factor) is to represent distinct features in agricultural fields, it is challenging to find studies regarding the factor improvements. Moreover, the factor is typically defined using slopes. The factor defining approach was suggested in the study, the approach is a step-by-step method allowing USLE P factor definition with given condition. The minimum condition is slope and field location to provide an opportunity for using in any GIS software and to reflect regionally distinct features. If watershed location, slope, crop type, and mulching type on furrows are given, detailed definition of the factors are possible. The approach was developed from field survey in South-Korea, it is expected to be used for potential soil loss using USLE in South-Korea.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.877-885
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2022
Vision-based activity recognition has been widely attempted at construction sites to estimate productivity and enhance workers' health and safety. Previous studies have focused on extracting an individual worker's postural information from sequential image frames for activity recognition. However, various trades of workers perform different tasks with similar postural patterns, which degrades the performance of activity recognition based on postural information. To this end, this research exploited a concept of human-object interaction, the interaction between a worker and their surrounding objects, considering the fact that trade workers interact with a specific object (e.g., working tools or construction materials) relevant to their trades. This research developed an approach to understand the context from sequential image frames based on four features: posture, object, spatial features, and temporal feature. Both posture and object features were used to analyze the interaction between the worker and the target object, and the other two features were used to detect movements from the entire region of image frames in both temporal and spatial domains. The developed approach used convolutional neural networks (CNN) for feature extractors and activity classifiers and long short-term memory (LSTM) was also used as an activity classifier. The developed approach provided an average accuracy of 85.96% for classifying 12 target construction tasks performed by two trades of workers, which was higher than two benchmark models. This experimental result indicated that integrating a concept of the human-object interaction offers great benefits in activity recognition when various trade workers coexist in a scene.
Based on an ecological model of teacher agency, the purpose of this study was to examine the relevance of HE (home economics) subjects and CSE (comprehensive sexuality education) for HE teachers, and their implementation in HE classes. To achieve this, a survey was conducted with HE teachers nationwide for which 243 responses were collected, and interviews were conducted with five HE teachers who were actively practicing CSE. The results of the survey and interview were as follows. First, HE teachers strongly recognized the relevance of HE subjects and the topic of CSE with an average score of 4.63 (out of 5 points), and practiced CSE at an average of 72.23% (97.12%~43.21%) in their class. Second, based on the ecological approach model of teacher agency, the factors facilitating the CSE practice of HE teachers included: childbirth and parenting experienced as parents, experiences of students encountering sexual problems in school, the philosophy and content of HE subjects, positive feedback from students and support from fellow teachers, and intention to help students in their lives. Conversely, HE teachers cited a lack of sexual education experience as learners, complaints from parents, weakness of HE teacher networks, lack of specific statements in curriculum and textbooks, insufficient class content and teacher training, and lack of absolute class time. This study is significant in revealing that CSE is highly relevant to the contents of HE subjects and is already being practiced in HE classes.
The growing number of electronic components used in automobiles has given rise to problems concerning the increasing number, size and weight of the wiring harnesses. As an approach to resolve these problems, multiplexed wiring systems using automotive communication protocol such as Controller Area Network(CAN), Advanced PALMNET and J1850 have been developed by many automobile companies. In order to compare these protocols quantitatively, this paper presents the performance evaluation of CAN and Advanced PALMNET via discrete event simulation. Through numerous simulation experiments, several important quantitative performance factors such as the probability of a transmission failure, average system delay(data latency), and throughput have been evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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