Recently, as interest of wearable devices has increased, commercially available smart wristbands and applications have been used as a tool for personal healthy management. However most previous studies have focused on evaluating the accuracy and reliability of the technical problems of wearable devices, especially step counts, walking distance, and energy consumption measured from the smart wristbands. In this study, we propose a physical activity evaluation model using classification rules, induced from the associative classification mining approach. These rules associated with five physical activities were generated by considering activities and walking times in target heart rate zones such as 'Out-of Zone', 'Fat Burn Zone', 'Cardio Zone', and 'Peak Zone'. In the experiment, we evaluated the prediction power of classification rules and verified its effectiveness by comparing classification accuracies between the proposed model and support vector machine.
Baher, Elham;Darzi, Naser;Morsali, Ali;Beyramabadi, Safar Ali
대한화학회지
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제59권6호
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pp.483-487
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2015
The different calculated quantum chemical descriptors by DFT method were used for prediction of some sulphanilamide Schiff bases inhibitor activity as a binding constant (log K). Multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) were employed for developing the useful quantitative structure activity relationship (QSAR) model. The obtained results presented superiority of ANN model over the MLR one. The offering QSAR model is very easy to computation and Physico-Chemically interpretable. Sensitivity analysis was used to determine the relative importance of each descriptor in ANN model. The order of importance of each descriptor according to this analysis is: molecular volume, molecular weight and dipole moment, respectively. These descriptors appear good information related to different structure of sulphanilamide Schiff bases can participate in their inhibitor activity.
Social interactions often involve encountering inconsistent information about social others. We conducted a functional magnetic resonance imaging (fMRI) study to comprehensively investigate voxel-wise temporal dynamics showing how impressions are anchored and/or adjusted in response to inconsistent social information. The participants performed a social impression task inside an fMRI scanner in which they were shown a male face, together with a series of four adjectives that described the depicted person's personality traits, successively presented beneath the image of the face. Participants were asked to rate their impressions of the person at the end of each trial on a scale of 1 to 8 (where 1 is most negative and 8 is most positive). We established two hypothetical models that represented two temporal patterns of voxel activity: Model 1 featured decreasing patterns of activity towards the end of each trial, anchoring impressions to initially presented information, and Model 2 showed increasing patterns of activity toward the end of each trial, where impressions were being adjusted using new and inconsistent information. Our data-driven model fitting analyses showed that the temporal activity patterns of voxels within the ventral anterior cingulate cortex, medial orbitofrontal cortex, posterior cingulate cortex, amygdala, and fusiform gyrus fit Model 1 (i.e., they were more involved in anchoring first impressions) better than they did Model 2 (i.e., showing impression adjustment). Conversely, voxel-wise neural activity within dorsal ACC and lateral OFC fit Model 2 better than it did Model 1, as it was more likely to be involved in processing new, inconsistent information and adjusting impressions in response. Our novel approach to model fitting analysis replicated previous impression-related neuroscientific findings, furthering the understanding of neural and temporal dynamics of impression processing, particularly with reference to functionally segmenting each region of interest based on relative involvement in impression anchoring as opposed to adjustment.
이 논문은 스프레드시트를 활용한 수학적 모델링에서 스프레드시트 환경이 수학적 모델의 정교화과정에 어떤 영향을 미치는 지를 고찰한 것이다. 좀 더 자세히 살피면 수학적 모델링에서 스프레드시트 모델의 활용은 학생이 분석 불가능한 수학적모델도 분석할 수 있도록 해줌으로써 모델을 단순화하지 않고, 대신 모델을 정교화 할 수 있는 기회를 제공하고 수학적 개념을 확장해 나갈 수 있음을 보였다. 또한 수학적 모델을 스프레드시트 모델로 변환하여, 수학적 모델로부터 수학적 결론을 얻는 단계를 거치지 않고도 실세계 상황을 해석하고 설명할 수 있는 기회를 제공할 수 있음을 보였다.
대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2-1
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pp.64-65
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2003
Investigation of immunomodulating activities of the Agastache rugosa (Bae-cho-hyang) extract and its components was preformed through screening in vitro assays and evaluating anti-inflammatory activity and anti-atherosclerotic activity of the extract and tilianin in vivo. The extract showed strong anti-inflammatory activity in carrageenan-induced acute edema mouse model and anti-atherogenic activity in LDLR (low density lipoprotein receptor) deficient mouse model. (omitted)
In order to provide informations for designing packaging and storage condition of dry jujube (Zizyphus jujuba MILLER), moisture sorption isotherm was determined for temperatures of 20, 30 and 4$0^{\circ}C$, and quality changes were evaluated as function of temperature and water activity. Dry jujube at a given water activity showed higher equilibrium moisture content for lower temperature. Moisture isothem could be fitted by GAB model equation, giving higher C value, lower m0 and relatively constant k value with increase in temperature. Ascorbic acid was lost more highly at higher temperature and water activity, and showed negligible retention for whole range of water activity and temperature studied after 141 days. Browning increased with water activity up to 0.73 at 30 and 4$0^{\circ}C$. Dry jujube of high water activity had high L value in surface color, which represent brightness of surface color. Considering quality retention in the storage, dry jujube is desired to be dried to water activity of 0.42 and be stored at temperature below 3$0^{\circ}C$
Present study was conducted to evaluate the anti oxidative activity of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves on non-lipid oxidative damage. The antioxidative activity of methanolic (MeOH) extract of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves on non-lipid oxidation, including liposome oxidation, deoxyribose oxidation, protein oxidation, chelating activity against metal ions, scavenging activity against hydrogen peroxide, scavenging activity against hydroxyl radical and 2'-deoxyguanosine (2'-dG) oxidation were investigated. The MeOH extract of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves exhibited high anti oxidative activity in the liposome model system. Deoxyribose peroxidation was inhibited by the MeOH extract of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves and MeOH extract of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves provided remarkable protection against damage to deoxyribose. Protective effect of MeOH extracts of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves on protein damage was observed at $600{\mu}g$ level (82.05%). The MeOH extracts of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves at $300{\mu}g$ revealed metal binding ability (32.64%) for hydrogen peroxide. Furthermore, the oxidation of 2'-deoxyguanosine (2'-dG) to 8-hydroxy-2-deoxyguanosine (8-OH-2'dG) was inhibited by MeOH extracts of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves and scavenging activity for hydroxyl radical exhibited a remarkable effect. From the results in the present study on biological model systems, we concluded that MeOH extract of the Agrimonia pilosa-Ledeb leaves was effective in the protection of non-lipids against various oxidative model systems.
도서관 이용자의 복잡한 환경과 이용패턴에 따라 생성된 정보는 지식구조화를 통해 이용자에게 적합한 상황인지 정보서비스에 활용된다. 따라서, 도서관 이용자의 다양한 컨텍스트를 정의하고 상호 관련된 컨텍스트의 지식구조화를 위한 컨텍스트 모델 구축이 필수적인 요건이다. 본 연구에서는 컨텍스트의 개념 및 컨텍스트 모델링을 고찰하고, Engestrom의 행위이론의 개념을 활용하여 도서관 이용자의 행위 모델을 1) 주체, 2) 목적, 3) 도구, 4) 노동단위, 5) 커뮤니티, 그리고 6) 규칙으로 설계하였다. 또한, 도서관 이용자의 컨텍스트를 분석하기 위하여 행위정보를 수집하여 그들의 행태를 관찰 및 기록하는 사용자 추적법 (Shadow Tracking)을 활용하였고 수집된 행위정보는 CAbAT(Context Analysis based on Activity Theory)의 방법론을 활용하여 도서관 이용자의 컨텍스트를 설계하였다.
This study investigated the isolation hypothesis and the buffer hypothesis of Demand-Control-Support model in relation to activity satisfaction and psychological well-being. The subjects were 300 elderly women participating in productive activity for example paid work, voluntary activity, and grancdhildren care. This research tested four hypotheses concerning the DCS model. Is there support for the isolation hypothesis, such that the lowest level of activity satisfaction is experienced by the elderly women working in an isolation situation(high demand-low control-low support)? Is there support for the isolation hypothesis, such that the lowest level of psychological well-being is experienced by the elderly women working in an isolation situation(high demand-low control-low support)? Is there support for the buffer hypothesis, i. e. interaction between demand, control, and support, indicating a buffering effect of support on the negative impact of high strain on activity satisfaction? Is there support for the buffer hypothesis, i. e. interaction between demand, control, and support, indicating a buffering effect of support on the negative impact of high strain on psychological well-being? Major results of this study were as follows. and were supported. Activity satisfaction and psychological well-being of the elderly women in isolation situation was the lowest among the sample. was supported that family support level buffered the negative impact of high strain on activity satisfaction. But was not supported. Only main effect of demand level was showed on psychological well-being.
공정계획 수립 시 각 공정별 작업기간 산정은 프로젝트 전체 공사기간 및 사업비용 결정과 직결되기 때문에 합리적인 산정계획이 요구된다. 그러나 일반적으로 작업기간 산정은 공사 담당자의 경험과 직관을 통해 이루어지고 있고, 다양한 영향요인에 의한 불확실성으로 인해 예측에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업기간 산정에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려할 수 있도록 신경망 기반 건설공사 공정별 작업기간 산정 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 요인을 모두 고려하여 작업기간 산정 모형을 구축하고, 사례적용을 통해 모형의 적용가능성을 검토하였다. 또한 영향요인 상관성분석을 실시하여 구축된 신경망 구조의 적합성을 판단하였다. 연구에서는 작업기간 산정 모형을 통해 합리적인 일정계획을 제공함으로써 계획공사기간과 실제공사기간의 오차율을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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