Embodying the safety of radioactive waste disposal requires the relevant safety criteria and the corresponding stylized methods to demonstrate its compliance with the criteria. This paper proposes a conceptual model of risk-based safety evaluation for integrating complex potential radiation exposure situations in radioactive waste disposal. For demonstrating compliance with a risk constraint, the approach deals with important exposure scenarios from the viewpoint of the receptor to estimate the resulting risk. For respective exposure situations, it considers the occurrence probabilities of the relevant exposure scenarios as their probability of giving rise to doses to estimate the total risk to a representative person by aggregating the respective risks. In this model, an exposure scenario is simply constructed with three components:radionuclide release, radionuclide migration and environment contamination, and interaction between the contaminated media and the receptor. A set of exposure scenarios and the representative person are established from reasonable combinations of the components, based on a balance of their occurrence probabilities and the consequences. In addition, the probability of an exposure scenario is estimated on the assumption that the initiating external factors influence release mechanisms and transport pathways, and its effect on the interaction between the environment and the receptor may be covered in terms of the representative person. This integrated approach enables a systematic risk assessment for complex exposure situations of radioactive waste disposal and facilitates the evaluation of compliance with risk constraints.
Since the computing environment changes very rapidly, the estimation of software effort is very difficult because it is not easy to collect a sufficient number of relevant cases from the historical data. If we pinpoint the cases, the number of cases becomes too small. However if we adopt too many cases, the relevance declines. So in this paper we attempt to balance the number of cases and relevance. Since many researches on software effort estimation showed that the neural network models perform at least as well as the other approaches, so we selected the neural network model as the basic estimator. We propose a search method that finds the right level of relevant cases for the neural network model. For the selected case set, eliminating the qualitative input factors with the same values can reduce the scale of the neural network model. Since there exists a multitude of combinations of case sets, we need to search for the optimal reduced neural network model and corresponding case set. To find the quasi-optimal model from the hierarchy of reduced neural network models, we adopted the beam search technique and devised the Case-Set Selection Algorithm. This algorithm can be adopted in the case-adaptive software effort estimation systems.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.22
no.2
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pp.246-252
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1993
Melanoidins, as brown colored polymers, are formed through the diversified reaction systems of Maillard type and other reactions. Melanoidins are important components in relation to food quality and also are known to have antioxidative, mutagenic and antimutagenic activities. Since these aspects have been extensively reviwed elsewhere, only the recent studies regarding to their antioxidative and antimutagenic activities are discussed in this review. Even though their mechanisms are not clearly identified, melanoidins or specific fractions isolated from their mixtures have shown varied antioxidative activities depending on the reaction systems and reaction conditions. Those activities presumely are derived from the complex functional properties of hydrogen / electron donors and metal chelating power, which are originated from their reductone structure and others. It is considered that pyrolysate and other mutagens are formed by the given conditions in some cases during browning reaction, whereas melanoidins and their fractions have antimutagenic effects on chemical and other mutagens. There are positive correlationship among the color intensity, antioxidative activity and antimutagenicity of melanoidins or their fractions. These suggest that the antimutagenicity of melanoidins could be attributed to their antioxidative properties, however, it might also be due to other factors, because the relevant responses for antimutagenicity are very complicate and not clear. Accordingly, further studies are required to determine the actual acitivities and mechanisms involved in antioxidation and (anti)mutagenicity of melanoidins by reaction systems / conditions and by the isolated fractions. And also, additional studies are needed to evaluate the applications of melanoidins and their relevant effects to food and human health.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.10
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pp.1-10
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2021
This paper attempts to investigate the determinants of capital structure of Vietnamese firms and also shed light on some of the factors of the modern theory of capital structure which is relevant for explaining the capital structure in advanced countries which are also relevant in the context of Vietnam. Using panel data from more than 1000 Vietnamese listed enterprises census 2017-2020, the paper finds that leverage ratio of Vietnamese firms is significantly related to probability. The firms have high level of fixed assets which they use as collateral, resulting in higher debt ratio, which is in line with the pecking order theory. The result also confirm that highly targeted debt ratio is positively correlated with the industry characteristics (using real estate firms as a benchmark), in which firm operates. Furthermore, consistent with the trade-off hypothesis, the leverage ratio is positively affected by non - debt tax shield. The result confirms that a large number of companies are state - owned, will have an insignificant impact of firm's size (as reverse proxy for bankruptcy cost) on leverage ratio. We also find that there is no distinction between state-owned enterprises and private enterprises due to strict adherence to the rules set by the Vietnamese government. Distinct from other countries, corporate income tax has slight impact on capital structure in Vietnamese firms.
To delve into the semantic gap problem of the automatic video summarization, we focused on an endogenous ERP responses at around 400ms and 600ms after the on-set of audio-visual stimulus. Our experiment included two factors: the topic exploration of experimental conditions (Topic Given vs. Topic Exploring) as a between-subject factor and the topic relevance of the shots (Topic-Relevant vs. Topic-Irrelevant) as a within-subject factor. For the Topic Given condition of 22 subjects, 6 short historical documentaries were shown with their video titles and written summaries, while in the Topic Exploring condition of 25 subjects, they were asked instead to explore topics of the same videos with no given information. EEG data were gathered while they were watching videos in real time. It was hypothesized that the cognitive activities to explore topics of videos while watching individual shots increase the amplitude of endogenous ERP at around 600 ms after the onset of topic relevant shots. The amplitude of endogenous ERP at around 400ms after the onset of topic-irrelevant shots was hypothesized to be lower in the Topic Given condition than that in the Topic Exploring condition. The repeated measure MANOVA test revealed that two hypotheses were acceptable.
In composite structures, shear connectors are crucial components to resist the relative slip between the steel and concrete, and thereby to achieve the composite actions. In the service stage, composite structures are usually in elastic state, so the elastic stiffness of the shear connection is a quite important parameter in the structural analysis of composite structures. Nevertheless, the existing studies mainly focus on the load-slip relationship rather than the tangent stiffness at the initial elastic stage. Furthermore, when composite beams subjected to torque or local load, shear connections are affected by both tensile force and shear force. However, the stiffness of shear connections under combined effects appears not to have been discussed hitherto. This paper investigates the initial elastic stiffness of stud connections under combined effects of biaxial forces. The initial expression and the relevant parameters are obtained by establishing a simplified analytical model of the stud connection. Afterwards, parametric finite element analysis is performed to investigate the effects of the relevant factors, including the stud length, stud diameter, elastic modulus of concrete, elastic modulus of steel and volume ratio of reinforcement. The feasibility of the proposed modelling has been proved by comparing with sufficient experimental tests. Based on the analytical analysis and the extensive numerical simulations, design equations for predicting the initial elastic stiffness of stud connections are proposed. The comparison between the equations and the data of finite element models demonstrates that the equations are accurate enough to serve for engineering communities.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.133-141
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2001
Since the computing environment changes very rapidly, the estimation of software effort is very difficult because it is not easy to collect a sufficient number of relevant cases from the historical data. If we pinpoint the cases, the number of cases becomes too small. However is we adopt too many cases, the relevance declines. So in this paper we attempt to balance the number of cases and relevance. Since many researches on software effort estimation showed that the neural network models perform at least as well as the other approaches, so we selected the neural network model as the basic estimator. We propose a search method that finds the right level of relevant cases for the neural network model. For the selected case set. eliminating the qualitative input factors with the same values can reduce the scale of the neural network model. Since there exists a multitude of combinations of case sets, we need to search for the optimal reduced neural network model and corresponding case, set. To find the quasi-optimal model from the hierarchy of reduced neural network models, we adopted the beam search technique and devised the Case-Set Selection Algorithm. This algorithm can be adopted in the case-adaptive software effort estimation systems.
The Digital Age calls for improvement of information literacy particularly among children and youth who are vulnerable to cybergrooming. Taking an interdisciplinary approach by leveraging our team's expertise including child and adolescent development, data analytics, and cybersecurity, this study proposes an interactive artificial intelligence (AI)-based preventive simulation program that raises youth knowledge and awareness about the risk of cybergrooming as well as increases resilient self-efficacy in their cybersecurity-relevant skills. The primary purpose of this project is to evaluate the effectiveness of the simulation program on preventing cybergrooming. More specifically, this study is designed to examine developmental changes in self-efficacy of cybersecurity-relevant skills among youth participants as a function of the preventive simulation program. Further, this study will identify risk and protective factors that explain interindividual differences in the ability of children and youth either to fall victim to advances from a cyber predator or to recognize and deter such threats. The preliminary data will help improve the effectiveness of the preventive simulation program as well as the methods of implementation to large groups of youth. The findings from the proposed study will contribute to making specific recommendations to parents, educators, practitioners, and policy makers for the prevention of cybergrooming.
The purpose of the paper is to apply Total Interpretive Structural Modeling (TISM) used to develop a hierarchy among the key drivers and barriers to multivendor ATM Technology adoption in India from the perspectives of suppliers. TISM approach is an extension of Warfield's (IEEE Transactions: System, Man & Cybernetics 4:405-17, 1974) Interpretive Structural Modeling(ISM) approach. Based on the literature, drivers and barriers for adoption of Multivendor ATM Technology are identified. TISM is used to develop a hierarchical model which states the interpretation of relationship among these drivers and barriers. Hierarchies of all relevant drivers and barriers are developed and significant interrelationship was found out. Implications for the researchers and Industry Practitioner are highlighted. For Researchers, TISM methodology facilitates to further carry out exploratory studies by identifying the factors in technology adoption domain and focus their interactions through hierarchical structures. For Practitioners with suppliers, a list of relevant barriers and drivers to adoption of this technology in India are indications to take a decision to adopt Multivendor ATM Technology in their respective suppliers. The proposed Model developed through qualitative Modeling technique has been accomplished from the perspectives of suppliers in India in the domain of multivendor ATM Technology for the first time in ATM Banking as a contribution to the Literature.
Purpose: This study aimed to identify parental factors associated with smartphone overuse in preschoolers. Methods: A systematic review was conducted according to PRISMA guidelines. Relevant studies published in peer-reviewed journals from 2009 to June 2019 were identified through systematic search in 10 electronic databases (PubMed, CINAHL, Cochrane Central, EMBASE, Web of Science, NDSL, KISS, KMbase, KoreaMed, and RISS). Standardized effect sizes were calculated to quantify the associations of parental factors with smartphone overuse in preschoolers using meta-analysis. Results: A total of 30 cross-sectional studies involving 7,943 participants met the inclusion criteria. The following were negatively correlated with smartphone overuse in preschoolers: mother's parenting self-efficacy (r=-.35), mother-child attachment (r=-.28), mother's positive parenting behavior (r=-.28), mother's positive parenting attitude (r=-.25), and father's parenting involvement (r=-.15). Further, maternal factors such as smartphone addiction tendency (r=.41), parenting stress (r=.40), negative parenting behavior (r=.35), negative parenting attitude (r=.14), smartphone usage time (r=.26), employment status (r=.18), and age (r=.12) were positively correlated with smartphone overuse in preschoolers. Conclusion: Several parental factors influence smartphone overuse in preschoolers. These findings emphasize the need to assess and enhance the parental factors identified in this study to prevent smartphone overuse in preschoolers. Accordingly, we recommend the development of preventive interventions to strengthen parent-related protective factors and mitigate risk factors.
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