Background: Prostate cancer is the most commonly diagnosed form of cancer and the sixth leading cause of cancer-related deaths among men in the entire world. Reported standardized incidence rates are 12.6, 61.7, 11.9 and 27.9 in Iran, developed countries, developing countries and the entire world, respectively. The present study investigated the relative risk of PC in Iran at the province level and also explored the impact of some factors by the use of Bayesian models. Materials and Methods: Our study population was all men with PC in Iran from 2005 to 2008. Considered risk factors were smoking, fruit and vegetable intake, physical activity, obesity and human development index. We used empirical and full Bayesian models to study the relative risk in Iran at province level to estimate the risk of PC more accurately. Results: In Iran from 2005 to 2008 the total number of known PC cases was 10,361 with most cases found in Fars and Tehran and the least in Ilam. In all models just human development index was found to be significantly related to PC risk Conclusions: In the unadjusted model, Fars, Semnam, Isfahan and Tehran provinces have the highest and Sistan-and-Baluchestan has the least risk of PC. In general, central provinces have high risk. After adjusting for covariates, Fars and Zanjan provinces have the highest relative risk and Kerman, Northern Khorasan, Kohgiluyeh Boyer Ahmad, Ghazvin and Kermanshah have the lowest relative risk. According to the results, the incidence of PC in provinces with higher human development index is higher.
Typical of large, oligotrophic lakes, Lake H$\ddot{o}$vsg$\ddot{o}$l, Mongolia, exhibits complex morphometry which should support a spatially heterogeneous community of benthic macroinvertrates. The lake also exhibits a broad range of land uses. Based on the variation in land use and complex physical habitat of the lake (e.g. substrate variation and presence of affluent streams in bays), we asked two questions. First, does density of total benthic macroinvertebrates vary between different bays in Lake H$\ddot{o}$vsg$\ddot{o}$l? Second, does density of individual benthic taxa vary by bay? Samples collected in 1997, the last year for benthic sampling of the lake, were designed to test for variation in macroinvertebrate density between bays and can now be used to establish baseline variation in density for future studies. A total of 56 Ponar grab samples were analyzed from six bays in Lake H$\ddot{o}$vsg$\ddot{o}$l. Results of a general linear model analysis of variance showed that total density of macroinvertebrates varied only slightly between bays of the lake, but that most individual taxa showed significant variation between bays. Variation in density for most taxa was linked to substrate composition rather than other geographic or physical variables in the lake. Recent increases in grazing intensity and ecotourism along the shores should be managed to reduce the nutrient load into the lake to avoid impairment of the benthic biota of this unique, ancient ecosystem.
A competitive location problem in discrete space is computationally difficult to solve in general because of its combinatorial feature. In this paper, we address an alternative method for solving competitive location problems in discrete space, particularly employing deterministic allocation. The key point of the suggested method is to reducing the number of predefined potential facility sites associated with the size of problem by utilizing geometric concepts. The suggested method was applied to the existing broadband marketplace with increasing competition as an application. Specifically, we compared computational results and spatial configurations of two different sized problems: the problem with the original potential sites over the study area and the problem with the reduced potential sites extracted by a GIS-based geometric algorithm. The results show that the competitive location model with the reduced potential sites can be solved more efficiently, while both problems presented the same optimal locations maximizing customer capture.
Coupled thermo-mechanical analysis of reinforced concrete slab at elevated temperatures from a fire accounting for nonlinear thermal parameters is carried out. The main focus of the paper is put on a one-way continuous reinforced concrete slab exposed to fire from the single (bottom) side as the most typical working condition under fire loading. Although contemporary techniques alongside the fire protection measures are in constant development, in most cases it is not possible to avoid the material deterioration particularly nearby the exposed surface from a fire. Thereby the structural fire resistance of reinforced concrete slabs is mostly influenced by a relative distance between reinforcement and the exposed surface. A parametric study with variable concrete cover ranging from 15 mm to 35 mm is performed. As the first part of a one-way coupled thermo-mechanical analysis, transient nonlinear heat transfer analysis is performed by applying the net heat flux on the exposed surface. The solution of proposed heat analysis is obtained at certain time steps of interest by α-method using the explicit Euler time-integration scheme. Spatial discretization is done by the finite element method using a 1D 2-noded truss element with the temperature nodal values as unknowns. The obtained results in terms of temperature field inside the element are compared with available numerical and experimental results. A high level of agreement can be observed, implying the proposed model capable of describing the temperature field during a fire. Accompanying thermal analysis, mechanical analysis is performed in two ways. Firstly, using the guidelines given in Eurocode 2 - Part 1-2 resulting in the fire resistance rating for the aforementioned concrete cover values. The second way is a fully numerical coupled analysis carried out in general-purpose finite element software DIANA FEA. Both approaches indicate structural fire behavior similar to those observed in large-scale fire tests.
The objective of this study is to formulate a general 3D material-structural analysis framework for the thermomechanical behavior of steel-concrete structures in a fire environment. The proposed analysis framework consists of three sequential modeling parts: fire dynamics simulation, heat transfer analysis, and a thermomechanical stress analysis of the structure. The first modeling part consists of applying the NIST (National Institute of Standards and Technology) Fire Dynamics Simulator (FDS) where coupled CFD (Computational Fluid Dynamics) with thermodynamics are combined to realistically model the fire progression within the steel-concrete structure. The goal is to generate the spatial-temporal (ST) solution variables (temperature, heat flux) on the surfaces of the structure. The FDS-ST solutions are generated in a discrete form. Continuous FDS-ST approximations are then developed to represent the temperature or heat-flux at any given time or point within the structure. An extensive numerical study is carried out to examine the best ST approximation functions that strike a balance between accuracy and simplicity. The second modeling part consists of a finite-element (FE) transient heat analysis of the structure using the continuous FDS-ST surface variables as prescribed thermal boundary conditions. The third modeling part is a thermomechanical FE structural analysis using both nonlinear material and geometry. The temperature history from the second modeling part is used at all nodal points. The ABAQUS (2003) FE code is used with external user subroutines for the second and third simulation parts in order to describe the specific heat temperature nonlinear dependency that drastically affects the transient thermal solution especially for concrete materials. User subroutines are also developed to apply the continuous FDS-ST surface nodal boundary conditions in the transient heat FE analysis. The proposed modeling framework is applied to predict the temperature and deflection of the well-documented third Cardington fire test.
In this paper, we proposed an encoder-decoder model utilizing residual learning to improve the accuracy of the U-Net-based semantic segmentation method. U-Net is a deep learning-based semantic segmentation method and is mainly used in applications such as autonomous vehicles and medical image analysis. The conventional U-Net occurs loss in feature compression process due to the shallow structure of the encoder. The loss of features causes a lack of context information necessary for classifying objects and has a problem of reducing segmentation accuracy. To improve this, The proposed method efficiently extracted context information through an encoder using residual learning, which is effective in preventing feature loss and gradient vanishing problems in the conventional U-Net. Furthermore, we reduced down-sampling operations in the encoder to reduce the loss of spatial information included in the feature maps. The proposed method showed an improved segmentation result of about 12% compared to the conventional U-Net in the Cityscapes dataset experiment.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1075-1084
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2022
The use of Hi-Tech in cultural heritage preservation and the promotion of cultural heritage values in general, particularly artifacts, opens new opportunities for attracting tourists while also posing a challenge due to the need to reward high-quality excursions to visitors historical and cultural values. Building Information Modeling (BIM) and Hi-Tech in new building management have been widely adopted in the construction industry; however, Historic Building Information Modeling (HBIM) is an exciting challenge in 3D modeling and building management. For those reasons, the Scan-to-HBIM approach involves generating an HBIM model for existing buildings from the point cloud data collected by Terrestrial 3D Laser Scanner integrated with Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), contributes to spatial historic sites simulation for virtual experiences. Therefore, this study aims to (1) generate the application of Virtual Reality, Augmented Reality to Historic Building Information Modeling - based workflows in a case study which is a monument in the city; (2) evaluate the application of these technologies to improve awareness of visitors related to the promotion of historical values by surveying the experience before and after using this application. The findings shed light on the barriers that prevent users from utilizing technologies and problem-solving solutions. According to the survey results, after experiencing virtual tours through applications and video explanations, participant's perception of the case study improved. When combined with emerging Hi-Tech and immersive interactive games, the Historic Building Information Modeling helps increase information transmission to improve visitor awareness and promote heritage values.
Koo, Bon-Chul;Kim, Hyun-Jeong;Oh, Heeyoung;Raymond, John C.;Yoon, Sung-Chul;Lee, Yong-Hyun;Jaffe, Daniel T.
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.45
no.1
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pp.43.1-43.1
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2020
Cassiopeia A (Cas A) is a young supernova remnant (SNR) where we observe the interaction of SNR blast wave with circumstellar medium. From the early optical studies, dense, slowly-moving, N-rich "quasi-stationary flocculi" (QSF) have been known. These are probably dense CNO-processed circumstellar knots that have been engulfed by the SNR blast wave. We have carried out near-infrared, high-resolution (R=45,000) spectroscopic observations of ~40 QSF, and here we present the result on a QSF knot (hereafter 'Knot 24') near the SNR boundary of Cas A. The average [Fe II] 1.644 um spectrum of Knot 24 has a remarkable shape with a narrow (~8 km/s) line superposed on the broad (~200 km/s) line emitted from shocked gas. The spatial morphology and the line parameters indicate that Knot 24 has been partially destroyed by a shock wave and that the narrow line is emitted from the unshocked material heated/ionized by the shock radiation. This is the first detection of the emission from the pristine circumstellar material of the Cas A supernova progenitor. We also detected H Br gamma and other [Fe II] lines corresponding to the narrow [Fe II] 1.644 um line. For the main clump where we can clearly identify the shock emission associated with the unshocked material, we analyze the observed line ratios using a shock model that includes radiative precursor. The analysis indicates that the majority of Fe in the unshocked material is in the gas phase, not depleted onto dust grains as in the general interstellar medium. We discuss the non-depletion of Fe in QSF and its implications on the immediate progenitor of the Cas A supernova.
We use the properties of competitive location equilibrium to study the relationship between the demand for education and the choice of primary residential location. Consumers can work and live in a comparatively high wage place where there are few education opportunities, or live in a place where education is available and commute to work. If education and employment are each location-specific, there are pooling equilibria in which consumers locate according to their preference for education. In general, the stronger the taste for education, the greater the attraction of living close to the education site and the lower the demand for other goods, including housing. Exploring the effects of the model parameters on the spatial distribution of consumers, we find that a higher frequency of trips taken to the education site, a shorter distance between the work place and the education site, or a greater out-of-pocket education cost each leads to a wider range of consumer types selecting to reside at the education location. We also find that a higher wage lowers the range of consumers who select to live near the education site.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.2
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pp.72-81
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2014
As big data are one of main issues in the recent days, the interests on their technologies are also increasing. Among several technological bases, this study focuses on data visualization and R based on open source. In general, the term of data visualization can be summarized as the web technologies for constructing, manipulating and displaying various types of graphic objects in the interactive mode. R is an operating environment or a language for statistical data analysis from basic to advanced level. In this study, a web application with these technological aspects and components is newly implemented and exemplified with data visualization for geo-based open data provided by public organizations or government agencies. This application model does not need users' data building or proprietary software installation. Futhermore it is designed for users in the geo-spatial application field with less experiences and little knowledges about R. The results of data visualization by this application can support decision making process of web users accessible to this service. It is expected that the more practical and various applications with R-based geo-statistical analysis functions and complex operations linked to big data contribute to expanding the scope and the range of the geo-spatial application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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