The present study developed a model to estimate the light weight of an ultra-large container ship. The weight estimation model utilized container ship data obtained from shipyards and the subdivided this weight data into appropriate weight groups. Parameters potentially affecting the group weight were selected and expanded based on experience for weight estimation, and a correlation analysis was performed by the SPSS program to determine the key parameters characterizing the group weight. A weight estimation model applying the multi-regression analysis was proposed to assess the weight of an ultra-large container ship at the preliminary design stage, and the results obtained by the suggested method showed good agreement with the shipyard data.
Purpose: This study aims to provide preliminary data for weight management, and prevention and management of cardiovascular and cerebrovascular diseases. We examined the effect of changes in the weight of workers at a manufacturing company over three years on their metabolic syndrome and metabolic syndrome diagnosis components. Methods: Necessary data were collected from the questionnaire and the results of the Korean National Health Screening of 2015 and 2017, which included 228 workers at a manufacturing company in G region. The collected data were analyzed using the SPSS/WIN 23.0 program. ANCOVA was used to examine the differences in the metabolic syndrome diagnosis components according to weight change. In addition, multiple logistic regression analysis was used to obtain the odds ratios of metabolic syndrome and metabolic syndrome analysis component, based on the weight changes in the normal weight group and the obesity group. Results: Waist measure, systolic blood pressure, and blood pressure were found to have significant effects based on participants' weight change over three years. These factors increased with a larger increase in weight at a statistically significant level. This study analyzed the weight changes of the normal weight group and the obesity group considering the data from the National Health Screening of 2015, and found that the risk of metabolic syndrome increased at a statistically significant level as body weight increased; thus, the obesity group showed a higher risk in this regard. It was also found that waist measure, fasting blood sugar, and high-density low cholesterol increased at a statistically significant level as body weight increased. Conclusion: Health administrators need to recognize the importance of workers' weight management, select an intensive management group based on a time series analysis of weight changes, and develop and implement programs to manage the metabolic syndrome diagnosis components.
Kim, Jeong Hun;Park, Cha Hwan;Jeong, Yeong Hwa;Kim, Mun Giu;Kang, Min Sung
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.3
no.2
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pp.25-32
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2007
There has been no systematic accumulation in the aircraft weight data even though those are crucial in the full life-cycle weight and balance program of aircraft. Companies, government agencies, and the Korea Air Force have been controling the data separately. The lack of communication between these institutes prevented the mutual use of the data. This study deals with a SE model-based weight and balance program development process for the full life-cycle weight and balance control of aircraft which enabled the efficient and mutual use of the weight data from the various institutes.
Height and weight are important indicators to calculate Body Mass Index (BMI); measuring height and weight directly is the most exact method to get this information. However, it is ineffective in terms of cost and time on large population samples. The aim of our study was to investigate the validity of self-reported height and weight data compared to our measured data in Korean children to predict obese status. Four hundred twenty-two fifth-grade (mean age $10.5{\pm}0.5$ years) children who had self-reported and measured height and weight data were final subjects for this study. Overweight/obese was defined as a BMI of or above the 85th percentile of the gender-specific BMI for age in the 2007 Korean National Growth Charts or a BMI of 25 or higher (underweight : < 5th, normal : ${\geq}5th$ to < 85th, overweight : ${\geq}85th$ to < 95th). The differences between self-reported and measured data were tested using paired t-test. Differences based on overweight/obese status were tested using analysis of variance (ANOVA) and linear trends. Pearson's correlation and Cohen's kappa were tested to examine agreements between the self-reported and measured data. Although measured and self-reported height, weight and BMI were significantly different and children tended to overreport their height and underreport their weight, the correlation between the two methods of height, weight and BMI were high (r = 0.956, 0.969, 0.932, respectively; all P < 0.001), and both genders reported their overweight/non-overweight status accurately (Cohen's kappa = 0.792, P < 0.001). Although there were differences between the self-reported and our measured methods, the self-reported weight and height was valid enough to classify overweight/obesity status correctly, especially in non-overweight/obese children. Due to bigger underestimation of weight and overestimation of height in obese children, however, we need to be aware that the self-reported anthropometric data were less accurate in overweight/obese children than in non-overweight/obese children.
The purpose of this study is to collect fundamental data for weight control education based on obesity, weight control practices and body image in female college students. Those surveyed were 364 female college students attending universities in Seoul, Kyoung-Gi and Chung Cheung Buk Do. The data were collected from June 1, 1999 to September 10, 1999. The resulting data are as follows: 1. The mean BMI of the female college students was 19.78:t1.87kg/$\textrm{m}^2$, which comes within the range of normal weight. Underweight, normal weight and overweight students were respectively 27.2%, 66.8% and 5.5%. As many as 7.1% of the underweight students and 42.8% of the normal weight students described themselves as being "fatty". 2. Of these subjects, 83.5% reported wanting to lose weight, and the primary reason of weight control was to improve their appearance. The mean weight that they wanted to lose was 5.2$\pm$2.7kg, and 68.7% of the respondents had tried to lose weight. Among them, the most frequently reported weight control behavior was dieting followed by exercise, 30% reported fasting, 3.6% reported using drugs, 4.4% reported smoking and 3.6% reported vomiting. As to the weight loss effect, 96.7% of the subjects used behavior modification, 82.5% of the students exercised, and 76.1% of the dieters reported they had lost weight. 3. As to body image, many female college students were dissatisfied with their body figures, especially thighs(70.3%), hips(60.4%), abdomens(60.2%), and weight(55.2%). The body image of the students that perceived themselves as "fatty" was the lowest. 4. There were significant differences in the mean weight that they wanted to lose and the weight control attempts according to weight perception. Those that perceived themselves as "fatty" wanted to lose more weight, and had more weight control experiences. In conclusion, attempts at weight control are common in the female college students and many students appear to be dissatisfied with their body shapes. It is important to educate about healthy weight control methods and raise their awareness of the positive body image.ss of the positive body image.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.52
no.1
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pp.1-7
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2015
The weight estimation of floating offshore structures such as FPSO, TLP, semi-Submersibles, Floating Offshore Wind Turbines etc. in the preliminary design, is one of direct measures of both construction cost and basic performance. Through both literature investigation and internet search, the weight data of floating offshore structures such as FPSO and TLP was collected. In this study, the weight estimation model with the genetic programming was suggested for FPSO. The weight estimation model using genetic programming was established by fixing the independent variables based on this data. In addition, the correlation analysis was performed to make up for the weak points of genetic programming; it is apt to induce over-fitting when the number of data is relatively smaller than that of independent variables. That is, by reducing the number of variables through the analysis of the correlation between the independent variables, the increasing effect in the number of weight data can be expected. The reliability of the developed weight estimation model was within 2% of error rate.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.3A
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pp.189-197
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2009
In this study, truck weight data and load effects of single truck on bridges are analyzed for development of new vehicular load model of the reliability-based bridge design code. Rational load model and statistical properties of loads are important for developing reliability-based design code. In this study, truck weight data collected at four locations are used as well as data from four locations in other studies. Truck weight data are collected from WIM or BWIM system, which are known to give reliable data. Typical truck types, dimensions and axle weight distribution are determined. Probability distributions of upper 20% total truck weight are assumed as Extreme Type I and 100 years maximum truck weights are estimated by linear regression on the probability paper. The load effects of trucks having estimated maximum weights are analyzed for span length from 10 m to 200 m.
Purpose: This study aims to investigate gender differences in the association between depressive symptoms and weight, weight perception, and body satisfaction among Korean adolescents. Methods: A secondary data analysis was performed on data from 33,374 adolescents who participated in the 2015 Adolescent Health Behavior Online Survey. They were classified as underweight, normal weight, or overweight/obese; weight perception was classified into perception of being underweight, normal weight, or overweight/obese; and weight satisfaction into desire to gain weight, satisfied, and desire to lose weight. Results: Among boys, perception of being underweight (adjusted odds ratio [AOR]: 1.20, 95% confidence interval [CI]: 1.07~1.35) and desire to gain weight (AOR: 1.45, 95% CI: 1.30~1.62) were associated with depression. Among girls, perception of being overweight or obese (AOR: 1.18, 95% CI: 1.07~1.29) and a desire to lose weight (AOR: 1.30, 95% CI: 1.18~1.42) were associated with depression. Conclusion: Gender differences were observed in the association between weight perception and depression in adolescents. The perception of being underweight among boys and the perception of being overweight/overweight among girls were associated with depression. Thus, gender-specific intervention programs to correct weight perception and weight satisfaction are needed in order to relieve depressive symptoms in adolescents.
Data on the birth weight, 8 week body weight and ewe body weight of an unselected random mating Romney Marsh sheep flock are analyzed to study the influence of various environmental factors. The average birth weight of lambs was 5.06 kg. Sex of lamb, birth type and dam age contributed significant variation in lamb birth weight (p < 0.05). Males were significantly heavier than females (p < 0.05) and singles were significantly heavier than multiples (p < 0.05) at birth. Birth weight of lamb increased with the progress of dams' age. The overall average 8 week body weight of lambs was 20.84 kg. Effect of birth weight, sex, birth type and dam age was significant on 8 week body weight of lamb. Eight week body weight increased with the increase of lamb birth weight (b=1.285 kg). Ewes' body weight taken before tupping was affected by ewes' age, year of performance and their weight at birth. It was concluded that performance data on lamb birth weight, 8 week body weight and ewe body weight should be corrected for the above relevantly significant environmental factors in any genetic calculation in the United Kingdom Romney March sheep.
Pig's original image data was transformed to a binary image, an image excluding head and tail portion from the whole binary image, and a projected image associated with pig's height. Then the length of body, width of shoulder, and area of pig were calculated and the relationships among the above characteristics and pig's weight were analyzed. The results obtained from this study were as follows: 1. Whole binary image data was considered to be improper to determine the pig's weight because the movement of pig's head and tail portion affected the image data. 2. Binary image data excluding head and tail portion from the whole binary image showed a better estimation of the pig's weight than the whole binary image. 3. Pig's should width was analyzed to be improper factor to determine the pig's weight. 4. The projected image associated with pig's height showed the highest correlation between the pig's area of the image and pig's weight(R2=0.9965). From this research the projected image associated with pig's height, which is excluding head and tail portion from the whole body of pig's image, was considered to be the prime factor to measure the pig's weight by the noncontact measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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