The safety problems of giant hydraulic structures such as dams caused by terrorist attacks, earthquakes, and wars often have an important impact on a country's economy and people's livelihood. For the national defense department, timely and effective assessment of damage to or impending damage to dams and other structures is an important issue related to the safety of people's lives and property. In the field of damage assessment and vulnerability analysis, it is usually necessary to give the damage assessment results within a few minutes to determine the physical damage (crack length, crater size, etc.) and functional damage (decreased power generation capacity, dam stability descent, etc.), so that other defense and security departments can take corresponding measures to control potential other hazards. Although traditional numerical calculation methods can accurately calculate the crack length and crater size under certain combat conditions, it usually takes a long time and is not suitable for rapid damage assessment. In order to solve similar problems, this article combines simulation calculation methods with machine learning technology interdisciplinary. First, the common concrete gravity dam shape was selected as the simulation calculation object, and XFEM (Extended Finite Element Method) was used to simulate and calculate 19 cracks with different initial positions. Then, an LSTM (Long-Short Term Memory) machine learning model was established. 15 crack paths were selected as the training set and others were set for test. At last, the LSTM model was trained by the training set, and the prediction results on the crack path were compared with the test set. The results show that this method can be used to predict the crack propagation path rapidly and accurately. In general, this article explores the application of machine learning related technologies in the field of mechanics. It has broad application prospects in the fields of damage assessment and vulnerability analysis.
Purpose: This study was examined to improve the standing posture of a scoliosis client using the ICF Tool. Methods: For examination, the study subject was a 16-year-old female student diagnosed with 3curve-pelvic (3CP) type scoliosis. Information about her were collected through a client interview and based on international Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). The ICF core set was for post-acute musculoskeletal conditions, and the ICF level 2 items suggested by National Rehabilitation Information Center (NARIC) were added to the recommendations for scoliosis. For evaluation, the ICF assessment sheet was used to identify the interaction among the problems. For the diagnosis, the client's functional problems were described in ICF terms. For the prognosis, the global goals for reaching the client's functional activity and participation level were presented as the long-and short-term goals. For the intervention, a coordinative locomotor training program composed of warm-up, main exercise, and cool-down was applied 3 times a week, 50 minutes a day, for 5 weeks. For the outcome, the differences between before and after the intervention were compared with the ICF qualifier and are shown with the ICF evaluation display. Results: Clinical advantages were observed in body function and structure (7° decrease of thoracic angle, 7 score increase of trunk muscle power, 6.47s improve of one leg standing, 4 score decrease of neck pain). The activity for maintaining the standing posture, in which the client had a primary limitation, was improved. Conclusion: Applying the coordinative locomotor training program is expected to improve scoliosis client's standing posture.
Purpose: The scoring system for traumatic liver injury (SSTLI) was developed in 2015 to predict mortality in patients with polytraumatic liver injury. This study aimed to validate the SSTLI as a prognostic factor in patients with polytrauma and liver injury through a generalized estimating equation analysis. Methods: The medical records of 521 patients with traumatic liver injury from January 2015 to December 2019 were reviewed. The primary outcome variable was in-hospital mortality. All the risk factors were analyzed using multivariate logistic regression analysis. The SSTLI has five clinical measures (age, Injury Severity Score, serum total bilirubin level, prothrombin time, and creatinine level) chosen based on their predictive power. Each measure is scored as 0-1 (age and Injury Severity Score) or 0-3 (serum total bilirubin level, prothrombin time, and creatinine level). The SSTLI score corresponds to the total points for each item (0-11 points). Results: The areas under the curve of the SSTLI to predict mortality on post-traumatic days 0, 1, 3, and 5 were 0.736, 0.783, 0.830, and 0.824, respectively. A very good to excellent positive correlation was observed between the probability of mortality and the SSTLI score (γ=0.997, P<0.001). A value of 5 points was used as the threshold to distinguish low-risk (<5) from high-risk (≥5) patients. Multivariate analysis using the generalized estimating equation in the logistic regression model indicated that the SSTLI score was an independent predictor of mortality (odds ratio, 1.027; 95% confidence interval, 1.018-1.036; P<0.001). Conclusions: The SSTLI was verified to predict mortality in patients with polytrauma and liver injury. A score of ≥5 on the SSTLI indicated a high-risk of post-traumatic mortality.
It is important to understand the biological aspects of fish for fishing management. This study was conducted from February through October 2021. A total of 1,629 fishes were collected using different fishing gears. The length-weight relationship is a power curve for all fishes and showed a significant (r2 > 0.8). All fishes revealed a negative allometric growth pattern except Labeobarbus intermedius. Oreochromis niloticus (1.714 ± 0.009) was found in better condition than other fish species (analysis of variance [ANOVA], p < 0.05). The length at maturity was 24.0 cm and 25.4 cm total length (TL), 28.9 cm and 28.2 cm fork length, and 53.2 cm and 57.5 cm TL for females and males of O. niloticus, L. intermedius and Clarias gariepinus, respectively. Fecundity was ranged between 100-947 eggs/g with absolute fecundity (AF) of 468-3,832 eggs, 200-1,000 eggs/g with AF of 2,752-136,420 eggs, and 505-900 eggs/g with AF of 2,000-6,404 eggs for O. niloticus, C. gariepinus, and L. intermedius, respectively. Their respective mean fecundity was 1,490 ± 91, 23,330 ± 5,070, and 3,096 ± 273 eggs, respectively. Mean fecundity revealed a significant variation between size classes and species (ANOVA, p < 0.05). The fecundity length and fecundity-body weight relationships except (O. niloticus) of fishes were curvilinear while the gonad weight (GW)-fecundity relationship was linear for all fish species. The fecundity was moderately associated with increasing length than body weight, and GW for all fishes (r2 > 0.6). In conclusion, a tangible management setup is required to sustain the use of fish in the reservoir.
Lim, Jang Ho;Kim, Jaeheon;Son, Seong Min;Suh, Kyung-Won;Cho, Se-Hyung;Yang, Haneul;Yoon, Dong-Hwan
천문학회보
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제46권2호
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pp.49.1-49.1
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2021
We carried out simultaneous monitoring observations of five maser lines, H2O (22 GHz), SiO 𝝊 =1, 2, J =1-0 (43.1, 42.8 GHz), and SiO 𝝊 =1, J=2-1, J =3-2 (86.2, 129.3 GHz), toward the Mira variable star WX Serpentis with the 21-m antennas of the Korean VLBI Network (KVN) in 2009-2021 (~12 years). Most spectra of the H2O maser are well separated into two parts of two blue- and one redshifted features within ± 10 km s-1 of the stellar velocity. All detected SiO masers are generally concentrated within ± 5 km s-1 of the stellar velocity, and sometimes appear split into two components. Overall, the profiles of SiO and H2O masers detected in WX Serpentis illustrate typical characteristics of the Mira variable. In addition, flux variations of both SiO and H2O masers are well correlated with the optical light curve of the central star, showing a phase lag of ~ 0.1 for SiO masers and ~ 0.2 for H2O maser. This phenomenon is considered to be the direct effect of propagating shock waves generated by the stellar pulsation, because SiO and H2O masers are sequentially distributed at different positions with respect to the central star. In addition, we analyzed long-term trends and characteristics of maser velocities, maser ratio, and the velocity extents (the full width at zero power; FWZP). We also investigated a spectral energy distribution (SED) ranging from 1.2 to 240 ㎛ obtained using several infrared data: 2MASS, WISE, IRAS, ISO, COBE DIBRE, RAFGL, and AKARI (IRC and FIS). From the IRAS LRS and ISO SWS spectra of this star, we identified 9.7 and 12 ㎛ silicate emission features consistent with the SE6 spectrum model, corresponding to the typical AGB phase.
The physical properties were analyzed for four gas diffusion layers, and gas diffusion electrodes (GDEs) for the cathode of high-temperature polymer electrolyte membrane fuel cell were fabricated through bar coating with three binder to carbon (B/C) ratios. Among them, The GDE from JNT30-A6P showed a significant change in secondary pore volume at a B/C ratio of 0.31, which had the largest pore volume among all GDEs. In the polarization curve, JNT30-A6P GDE showed the best membrane electrode assembly (MEA) performance with a peak power density of 384 mW/cm2 at a a B/C ratio of 0.31. From the distribution of relaxation time analysis, the peak 1 corresponding to mass transfer resistance of oxygen reduction reaction (ORR) was significantly reduced in the JNT30-A6P GDE. This is the result that when the binder content decreased, the volume of the secondary pore increased, and the mass transfer resistance of ORR decreased, which played an essential role in the MEA performance.
감초는 다년생 콩과(Leguminocae) 식물로 국내에서 시중가격이 높은 만주감초가 일부 재배되고 있다. 우리나라에서 감초 재배법이 불완전한 상황에서 한반도의 기후변화에 의한 온도 상승은 약용작물의 생산 및 품질에 많은 영향을 미칠 것으로 예상되므로 본 연구에서는 재배환경 중 온도 조건만 조절할 수 있는 온도구배터널(temperature gradient tunnel system)을 이용하여 4개의 T1(외기온도+0.5~1.3℃), T2(+1.3~2.2℃), T3(+2.2~3.2℃), T4(+3.2~4.0℃) 처리로 온도구배 하여 4년생 만주감초(Glycyrrhiza uralensis F.)를 재배하였다. 지하부가 오래된 모주와 신초1의 경우 저온(T1)과 중간구간(T2, T3)에서 초장과 총화수가 우세하였고, 번식이 가장 늦은 신초2의 경우 중간구간(T2, T3)에서의 생육 및 개화반응이 뚜렷했다. 각 온도처리구마다 3개의 감초 개체를 선발하여 모주의 정단으로부터 5개의 성엽을 채취하였다. Reverse transcription quantitative PCR (RT-qPCR)은 AccuPower® GreenStarTM RT-qPCR Master Mix (Bioneer, Korea)를 이용하여 진행되었다. Primer 디자인은 NCBI Primer-blast 프로그램을 사용해 제작하였고 ABI StepOne real time system (Applied Biosystem)의 melting curve analysis에서 one-peak test를 통해 gene specific primer임을 확인하였다. 각 온도처리구의 감초 잎에서 RNA를 추출하였고, RT-qPCR을 통해 감초의 유전자 발현양상을 비교, 분석하였다. Phytochrome interacting factor 4 (PIF4)는 식물 호르몬을 유발하는 전사조절을 조정함으로써 고온 신호전달에 핵심적인 역할을 수행한다. 활성화된 Phytochrome B(PhyB)는 PIF4의 활성을 억제한다고 알려졌다. Eukaryotic initiation factors(eIFs)는 mRNA 번역 개시인자로 유전자 발현과 특정 단백질 생산을 조절하는 역할을 한다. 본 결과는 온도조건에서 반응하는 생리적 변화를 전사체 수준에서 조사 분석하여 생리해석의 기초자료로 활용, 국내 감초 재배를 위한 환경조건 구명 및 적지 선정 기초자료로서 활용을 기대한다.
This study analyzes the operational characteristics of 311 aged and non-aged residual current circuit breakers (RCCBs) in low-voltage consumer contexts. It investigates the influence of external temperature and harmonics based on the rated current multiples. To simulate temperature variations, a convectional oven was used around the circuit breakers. Additionally, the generation of harmonic reference signals and data measurement for overcurrent experiments were conducted using NI SCXI, myDAQ, and LabVIEW. An observation revealed that as the ambient temperature increased, the operating time of RCCBs decreased in the time delay region. This was attributed to the faster response or bending of the bimetal, which is the tripping element. However, aged RCCBs encountered challenges with tripping outside the protective curve. The operating time of the circuit breakers exhibited an acceleration influenced by the order and content of harmonic currents, potentially leading to malfunctions. Aged RCCBs demonstrated faster operating times than their non-aged counterparts. However, the difference in operating time varied based on the manufacturer's and operating environment of the RCCBs. Frequent malfunctions of RCCBs can result in power outages. In cases where these circuit breakers fail to operate, they can lead to secondary damages, including electrical fires and shocks. Consequently, it is imperative to consider the operating environment of RCCBs and provide appropriate replacement cycles to mitigate these risks.
Objective: To determine whether noncontrast computed tomography (NCCT) models based on multivariable, radiomics features, and machine learning (ML) algorithms could further improve the discrimination of early hematoma expansion (HE) in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH). Materials and Methods: We retrospectively reviewed 261 patients with sICH who underwent initial NCCT within 6 hours of ictus and follow-up CT within 24 hours after initial NCCT, between April 2011 and March 2019. The clinical characteristics, imaging signs and radiomics features extracted from the initial NCCT images were used to construct models to discriminate early HE. A clinical-radiologic model was constructed using a multivariate logistic regression (LR) analysis. Radiomics models, a radiomics-radiologic model, and a combined model were constructed in the training cohort (n = 182) and independently verified in the validation cohort (n = 79). Receiver operating characteristic analysis and the area under the curve (AUC) were used to evaluate the discriminative power. Results: The AUC of the clinical-radiologic model for discriminating early HE was 0.766. The AUCs of the radiomics model for discriminating early HE built using the LR algorithm in the training and validation cohorts were 0.926 and 0.850, respectively. The AUCs of the radiomics-radiologic model in the training and validation cohorts were 0.946 and 0.867, respectively. The AUCs of the combined model in the training and validation cohorts were 0.960 and 0.867, respectively. Conclusion: NCCT models based on multivariable, radiomics features and ML algorithm could improve the discrimination of early HE. The combined model was the best recommended model to identify sICH patients at risk of early HE.
Accidents at nuclear facilities and nuclear power plants led to leaks of large amounts of radioactive substances. Of the various radioactive nuclides released, 137Cs are radioactive substances generated during the fission of uranium. Therefore, due to the high fission yield (6.09%), strong gamma rays, and a relatively long half-life (30 years), a rapid and efficient removal method and a study of adsorbents are needed. Accordingly, an adsorbent was prepared using Prussian blue (PB), a material that selectively adsorbs radioactive cesium. As a result of evaluating the adsorption performance with the prepared adsorbent, it was confirmed that 82% of the removal efficiency was obtained, and most of the cesium was rapidly adsorbed within 10 to 15 minutes. The purpose of this study was to adsorb cesium using the Prussian blue alginate bead and to compare the change in detection efficiency according to the amount of adsorbent added for quantitative evaluation. However, in this case, it is difficult to determine the detection efficiency using a standard source with the same conditions as the measurement sample, so the efficiency change of the HPGe detector according to the different heights of Prussian blue was calculated through MCNP simulation using certified standard materials (1 L, Marinelli beaker) for radioactivity measurement. It is expected to derive a relational equation that can calculate detection efficiency through an efficiency curve according to the volume of Prussian blue, quantitatively evaluate the activity at the same time as the adsorption of radioactive nuclides in actual contaminated water and use it in the field of nuclear facility operation and dismantling in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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