Several prediction model of penetration rate (PR) of tunnel boring machines (TBMs) have been focused on applying to design stage. In construction stage, however, the expected PR and its trends are changed during tunneling owing to TBM excavation skills and the gap between the investigated and actual geological conditions. Monitoring the PR during tunneling is crucial to rescheduling the excavation plan in real-time. This study proposes a sequential prediction method applicable in the construction stage. Geological and TBM operating data are collected from Gunpo cable tunnel in Korea, and preprocessed through normalization and augmentation. The results show that the sequential prediction for 1 ring unit prediction distance (UPD) is R2≥0.79; whereas, a one-step prediction is R2≤0.30. In modeling algorithm, a gradient boosted regression tree (GBRT) outperformed a least square-based linear regression in sequential prediction method. For practical use, a simple equation between the R2 and UPD is proposed. When UPD increases R2 decreases exponentially; In particular, UPD at R2=0.60 is calculated as 28 rings using the equation. Such a time interval will provide enough time for decision-making. Evidently, the UPD can be adjusted depending on other project and the R2 value targeted by an operator. Therefore, a calculation process for the equation between the R2 and UPD is addressed.
An experimental study was conducted to develop a thin-layer rewetting equation of short grain rough rice of Akihikari variety. Four thin-layer rewetting equations were experimentally determined from $25^{\circ}C$ to $45^{\circ}C$ and 70%RH to 85%RH conditions. Diffusion, Henderson, Page, and Thompson equations widely used as thin-layer drying equations were selected. Experimental data were fitted to these equations using linear regression analysis except diffusion equation. The diffusivity in the diffusion equation was determined by optimization method. Four equations were highly significant. In order to compare the goodness of fit of each equation, the error mean square of each equawas calculated. The diffusion model was not a very good model because the error mean square was very large. The other three models showed the same level or error mean square and could predict satisfactorily the rewetting rate or short grain rough rice.
The drawbead model for a three-dimensional a finite element analysis of sheet metal forming processes is developed. The mathematical models of the basic drawbeads like circular drawbead, stepped drawbead, and squared drawbaed are first derived using the bending theory, belt-pulley equation, and Coulomb friction law. Next, the experiments for finding the drawing characteristics of the drawbead are performed. Based on mathematical models and drawing test results, expert models of basic drawbeads are then developed employing a linear multiple regression method. For the expert models of combined drawbeads such as the double circular drawbead, double stepped drawbead, circular-and-stepped drawbead, etc., those of the basic drawbeads are summed. Finally, in order to verify the expert models developed, the drawing characteristics calculated by the expert models of the double circular drawbead and circular-and-stepped drawbead are compared with those obtained from the experiments. The predictions by expert models agree well with the measurements by experiments.
A simple and rapid method to estimate the viscosity of chitosan using laboratory pipettes was developed. The voscosities of nine different chitosan samples, prepared ini 1 % acetic acid at a 1% concentration , were measured with a standard viscometer. Prior to measurement of flow time of 1% chitosan solution with a pipette, twelve pipettes were assorted into three groups with flow times of 4, 5 and 6 sec after measuring passage of 9 ml of 1% acetic acid througth a 10 ml pipette. With each group of pipettes. flow time of 1% chitosan solution was determined by measuring the delivery time of 5 ml of the 10ml solution through a 10 ml pipette. Results of regression analyses revealed high linear relationship(R2=0.9812, 0.9663, and 0.9754) between viscosities calculated with a viscometer and flow times measured with 4, 5 or 6 sec group pipettes. The viscosity of chitosan could be readily and accurately estimated from these linear regression equation by measuring flow times based on pipette delivery.
NonHDL cholesterol values have been suggested as a risk marker for cardiovascular disease. NonHDL cholesterol values were calculated, using a very simple measurement [nonHDL cholesterol=serum total cholesterol-HDL cholesterol]. This formula is very useful as a screening tool for identifying dyslipoproteinemias, risk assessment, and assessing the results of hypolipidemic therapy. The data from the 2009 Korean National Health and Nutrition Examination Survey were used. Analysis was done for 1,992 subjects with lipid panels (Cholesterol, HDL, LDLdirect and Triglycerides) results. We studied the relationship between nonHDL cholesterol and LDL cholesterol. As a result, nonHDL cholesterol values were plotted against the LDL direct and calculated values. The linear regression equation for nonHDL cholesterol and direct LDL cholesterol was $nonHDLchol=23.60+1.03{\times}LDLdirect$ (p<0.0001, $r^2=0.80$) in all subjects. The subjects were classified into triglyceride values. When triglycerides are below 400 mg/dL, the linear fit to LDL direct is found to be $[nonHDLchol=17.34+1.07{\times}LDLdirect]$ (p<0.0001, $r^2=0.88$) and to the Friedewald LDL calculation is $[nonHDLchol=23.10+1.02{\times}LDLcalc]$ (p<0.0001, $r^2=0.82$). For triglycerides above 400 mg/dL, the linear fit equation is $[nonHDLchol=87.57+0.92{\times}LDLdirect]$ (p<0.0001, $r^2=0.50$) and to the LDL calculated, it is $[nonHDLchol=142.70+0.50{\times}LDLcalc]$ (p<0.0001, $r^2=0.32$). This study provides examples of the utility of nonHDL cholesterol concentrations in clinical medicine.
We applied modified least square method (MLS) and ordinary least square method (OLS) to 1st order equation for the comparison of the uncertainties calculated by these methods. The uncertainty calculated by OLS covered statistically safe interval because it was over-estimated in many cases of measurement and concentration level. But, if the uncertainty of the concentration as a reference value was comparably large (about 5% of the relative standard deviation of random scattering from the regression line and about 7% of relative standard uncertainty of reference values), then uncertainty calculated by OLS was seriously under-estimated at high concentration level. It was revealed that the calculated uncertainty didn't cover statistically safe interval at the stated confidence level. It was found that the method, MLS, described in the previously article would be valid for this calculation of uncertainty.
Kim, So-Hwa;Kim, Seong-Oh;Choi, Hyung-Jun;Choi, Byung-Jai;Lee, Jae-Ho
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.34
no.3
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pp.430-437
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2007
The probability table of Moyers and prediction equation of Tanaka and Johnston that have been the most frequently used, cannot produce accurate prediction when used in Korean because they are based on the Caucasian popularity of the Northern European race. The method of Moyers or Tanaka and Johnston predicts sizes of the unerupted canine and premolars on the basis of the sizes of mandibular incisors. However, some of the recent papers raise a question as to whether the mandibular incisors are the best combination to predict the sizes of the unerupted canine and premolars. The purpose of this study is to determine which sum or combination of sums of permanent tooth widths present the best prediction for the unerupted canine and premolars in a Korean sample, to calculate a specific linear regression equation for this population, and to evaluate the clinical significance. A new linear regression equation was calculated based on the data of 178 Korean young adults(70 women, 108 men, mean age 21.63 years) with complete permanent dentitions. Fifty three more children(28 girls, 25 boys, mean age 14.22 years) were used as a validation sample for the application of the multiple linear regression equation. The conclusions were as follows: 1. The combination of the sums of permanent upper central incisors, lower lateral incisors and upper first molars was the best predictor for the unerupted canine and premolars in this sample($r=0.65{\sim}0.80$). 2. The multiple linear regression equation was calculated including sex and arch as additional predictor variables. male, upper: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;6.195$ male, lower: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;5.269$ female, upper: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;5.929$ female, lower: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;5.003$. The determination coefficient of the equation was 64% and a standard error of the estimate was 0.71mm. 3. In about 97% of the validation sample, the estimation of the tooth width sums of unerupted canine and premolars using the new multiple linear regression equation was smaller than 1mm compaired with the actual values.
In order to obtain the objective indices which can assess the quality and the shelf-life of dried squid, nonenzymatic browning, carbonyl value, trimethyl amine (TMA) and trimethyl amine oxide (TMAO) decrease and panel test were determined in dried squid at various water activity levels. When the data of nonenzymatic browning fit a zero order equation, $r^2$ value were more than 0.92 except aw 0.52 for 0.8241. Through variance analysis for the data of browning extent and TMAO decrease, the confidence limits of regression equation were $99\%$ and their limit values of shelf-life were shown 0.45390 O. D./g. solid and 190.322 g/g respectively. In case of TMAO, $r^2$ value was calculated more than 0.95. Linear regression equation for the correlation between browning data and average panel score was Y=0.6138-0.053X and its $r^2$ value was 0.9285. Also in TMAO decrease, the equation was InY=2.0314+0.08269x and $r^2$ value was 0.7854. The shelf-life, evaluated by nonenzymatic browning, TMAO decrease and panel test, was 110-170 days at aw 0.45-0.76 except aw 0.15.
A calculation method of optimum parameters on dual adsorption isotherm system was examined. The optimum parameters were obtained by non-linear regression analysis based upon a limited solute concentration of dual adsorption isotherm. The results were analyzed with adducing experimental data of formerly reported treaties. The percentage mean deviation of dual adsorption equation calculated with optimum parameters was less than about 5% of experimental data, which was far less than results obtained with parameters of the adduced treatises.
Jo, Du Ho;Lee, Seong Gwang;Kim, Beom Tae;No, Gyeong Tae
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.22
no.4
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pp.388-394
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2001
Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) have been established of 57 fluorovinyloxyacetamides compounds to correlate and predict EC50 values. Genetic algorithm (GA) and multiple linear regression analysis were used to select the descriptors and to generate the equations that relate the structural features to the biological activities. This equation consists of three descriptors calculated from the molecular structures with molecular mechanics and quantum-chemical methods. The results of MLR and GA show that dipole moment of z-axis, radius of gyration and logP play an important role in growth inhibition of barnyard grass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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