This paper presents an approximate analytical solution to one-dimensional model of the charging process for stratified thermal storage tanks, in which variation of the inlet temperature as well as the momemtum-induced mixing is taken into accout. The mixing is incorporated into the model as a constant-depth perfectly mixed layer above the plug flow region. Based on the superposition principle, the variable inlet temperature is approximated by a number of step functions. Temperature distributions for the thermocline corresponding to three types of interfacial condition arr successfully derived in terms of well-defined functions, so that a linear combination of them constitutes the final solution. Validity and utility of this work is examined through the comparison of the approximate solution with an exact solution available for the case of linearly increasing inlet temperature. With increasing the number of steps, the present solution asymptotically approaches to the exact one. Even with a limited number of steps, the present results favorably agree with those by the exact solution for a wide range of the mixing depth. Also, it is revealed that fewer steps are needed for meaningful predictions as the mixing. depth becomes larger.
In general, based on criteria of subway law, radius 500m from subway station is defined as SIA (Subway Station Influence Area). Therefore, in this paper, selection models of SIA are developed to identify appropriate SIA for specific legions in Seoul metropolitan city based on CHAID analysis. As a result, following outputs are obtained; (1) walking distance from subway station is the most influential factor to define SIA (2) SIAs vary with regions (i. e. Gangnam area: 767m, Gangbuk area: 452m), and (3) walking distance from subway station is influential to land price of SIA. In addition, in Gangnam, the structure of land price of the closest section has a polynomial trend curve rather than linear compared in comparison with other sections. Therefore, it is desirable for current definition of SIA (radius 500m from subway station) to be redefined to reflect characteristics of land use and walking distance according to each region respectively.
Pinto, Paulo Henrique Viana;Rodrigues, Caio Henrique Pinke;Rozatto, Juliana Rodrigues;da Silva, Ana Maria Bettoni Rodrigues;Bruni, Aline Thais;da Silva, Marco Antonio Moreira Rodrigues;da Silva, Ricardo Henrique Alves
Imaging Science in Dentistry
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v.51
no.3
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pp.279-290
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2021
Purpose: Using images in the facial image comparison process poses a challenge for forensic experts due to limitations such as the presence of facial expressions. The aims of this study were to analyze how morphometric changes in the face during a spontaneous smile influence the facial image comparison process and to evaluate the reproducibility of measurements obtained by digital stereophotogrammetry in these situations. Materials and Methods: Three examiners used digital stereophotogrammetry to obtain 3-dimensional images of the faces of 10 female participants(aged between 23 and 45 years). Photographs of the participants' faces were captured with their faces at rest (group 1) and with a spontaneous smile (group 2), resulting in a total of 60 3-dimensional images. The digital stereophotogrammetry device obtained the images with a 3.5-ms capture time, which prevented undesirable movements of the participants. Linear measurements between facial landmarks were made, in units of millimeters, and the data were subjected to multivariate and univariate statistical analyses using Pirouette® version 4.5 (InfoMetrix Inc., Woodinville, WA, USA) and Microsoft Excel® (Microsoft Corp., Redmond, WA, USA), respectively. Results: The measurements that most strongly influenced the separation of the groups were related to the labial/buccal region. In general, the data showed low standard deviations, which differed by less than 10% from the measured mean values, demonstrating that the digital stereophotogrammetry technique was reproducible. Conclusion: The impact of spontaneous smiles on the facial image comparison process should be considered, and digital stereophotogrammetry provided good reproducibility.
This study examines trends by school level, region, subject, and type centered on elementary schools when private education is perceived as a social problem due to the overheating of private education and its over-dependence. This study aims to provide a direction to ease the school mathematics education and meet the expectations of school mathematics education. As a result of this study, in mathematics subjects, the graph of private education expenses for mathematics subjects was not affected by the period and showed a somewhat consistent linear trend. In other words, we found that the private education cost of the mathematics subject was solid compared to other factors, and was not significantly affected by external variables, and was consistent. It is meaningful to examine the trends of private education costs in mathematics subjects with a comparison between the past and present and to grasp what factors and how they have changed and developed.
This study simulated external ear canal modeling with different external ear canal lengths, vertical flexion angles, and inner/outer diameter ratios using digital imaging and communications in medicine(DICOM) of the head temporal region and measured the acoustic sensitivity. The experiment was performed by increasing the audible frequency for humans by 200 Hz and expressing the frequency constantly transmitted at 1 Pa as the eardrum acoustic volume and presented the measurements by linear and quadratic curve regression analysis. The results showed that the longer the external ear canal length and the higher the ratio of the outer/inner diameter, the faster the acoustic response at lower frequencies. The acoustic sensitivity correlation of the meta-model using regression analysis showed a 77% influence by the external ear canal length and 5% by the external/internal diameter ratio, while the vertical flexion angle did not show a significant relationship. This showed that auditory acoustic sensitivity of humans is a factor that reacts faster at a low frequency when the external ear canal length is longer and when the difference between the outer and inner diameter is higher.
Horticulture, Environment, and Biotechnology : HEB
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v.59
no.6
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pp.815-826
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2018
The intense drought affecting olive production in Northern Chile underscores the need to research non-traditional irrigation strategies to obtain the best crop performance. Accordingly, this study aimed to obtain preliminary data to guide future research on this topic. Different water replenishment levels on crop evapotranspiration ($ET_c$ ; 13.5, 27.0, 40.5, and 54%) were established in a young orchard, cv. Arbequina, from the end of fruit drop (EFD) to full bloom in the next season. We evaluated the influence of plant water status (${\Psi}_{stem}$ ) and crop load, considered as function of fruit number divided by trunk cross-sectional area, on reproductive and productive variables using multiple linear regressions. Our results show that crop load and ${\Psi}_{stem}$ measured from EFD to harvest affected yield components. Nevertheless, ${\Psi}_{stem}$ had the strongest influence on fruit size, pulp development, oil accumulation, and yield. Oil content and yield were reduced by 54% and 50% for each MPa, respectively, from ${\Psi}_{stem\;EFD-H}$ -1.8 MPa, an effect that intensified as crop load increased. During the period of flower development (September-November), the number of flowers per inflorescence and percentage of perfect flowers were reduced when ${\Psi}_{stem}$ was less than -2.0 MPa. These preliminary results showed that bud differentiation, inflorescence and flower formation are highly sensitive to water deficit.
Objective Posttraumatic stress disorder (PTSD) is distinct from anxiety disorders in its etiology and clinical symptomatology, and was reclassified into trauma- and stressor-related disorders in DSM-5. This study aimed to find neurophysiological correlates differentiating PTSD from anxiety disorders using resting-state quantitative electroencephalography (qEEG). Methods Thirty-six patients with either PTSD or acute stress disorder and 79 patients with anxiety disorder were included in the analysis. qEEG data of absolute and relative powers and patients' medication status on the day of qEEG examination were obtained. Electrodes were grouped into frontal, central, and posterior regions to analyze for regional differences. General linear models were utilized to test for group differences in absolute and relative powers while controlling for medications. Results PTSD patients differed from those with anxiety disorders in overall absolute powers [F(5,327)=2.601, p=0.025]. Specifically, overall absolute delta powers [F(1,331)=4.363, p=0.037], and overall relative gamma powers [F(1,331)=3.965, p=0.047] were increased in PTSD group compared to anxiety disorder group. Post hoc analysis regarding brain regions showed that the increase in absolute delta powers were localized to the posterior region [F(1,107)=4.001, p=0.048]. Additionally, frontal absolute gamma powers [F(1,107)=4.138, p=0.044] were increased in PTSD group compared to anxiety disorder group. Conclusion Our study suggests increased overall absolute delta powers and relative gamma powers as potential markers that could differentiate PTSD from anxiety disorders. Moreover, increased frontal absolute gamma and posterior delta powers might pose as novel markers of PTSD, which may reflect its distinct symptomatology.
Rahman, Mohammad Mahfujur;Kim, Chan Hyeong;Kim, Seonghoon
Journal of Radiation Protection and Research
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v.44
no.1
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pp.43-52
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2019
Background: The mid-term performance of clinical linear accelerator (LINAC) during volumetric modulated arc therapy (VMAT) treatment period is not performed in clinical practice and usually replaced with one-time plan quality assurance (QA). In this research we aim to monitor daily reproducibility of VMAT delivery from tracking individual leaf movement error and dosimetric error to evaluate the mid-term quality of the machine used. Materials and Methods: First, multileaf collimator (MLC) information was imported into MATLAB program to determine which of the MLC leaves in the leaf bank had the maximum RMS position error (maxRMS). We estimated where the maximum positional errors (maxPE) of the chosen leaf occur along its path length and tracked its daily variations over the entire treatment period. Secondly, picture information of dosimetric error from portal dosimetry was imported into MATLAB where representative high gamma index region (HGR) was determined as HGR with length of > 1 cm and their centers were daily tracked. Results and Discussion: The maxPEs in the brain and tongue cases were distributed broader than in other cases, but all data were found located within ${\pm}0.5mm$. From first day to last day all of five cases show the similar visual pattern of HGRs and Centers of the longest HGRs remained within ${\pm}1mm$ of that in first day. These findings prove excellent mid-term performance of the LINAC used in VMAT treatments over a full course of treatment. Conclusion: Tracking the daily location changes of leaf movement and dosimetric error can be a good indicator of predicting the daily quality like stability and reproducibility of beam delivering in VMAT treatment.
Park, Sung-Ju;Lee, Kangsu;Cerik, Burak Can;Choung, Joonmo
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.33
no.3
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pp.259-271
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2019
It is important to obtain reasonable predictions of the extent of the damage during maritime accidents such as ship collisions and groundings. Many fracture models based on different mechanical backgrounds have been proposed and can be used to estimate the extent of damage involving ductile fracture. The goal of this study was to compare the damage extents provided by some selected fracture models. Instead of performing a new series of material constant calibration tests, the fracture test results for the ship building steel EH36 obtained by Park et al. (2019) were used which included specimens with different geometries such as central hole, pure shear, and notched tensile specimens. The test results were compared with seven ductile fracture surfaces: Johnson-Cook, Cockcroft-Latham-Oh, Bai-Wierzbicki, Modified Mohr-Coulomb, Lou-Huh, Maximum shear stress, and Hosford-Coulomb. The linear damage accumulation law was applied to consider the effect of the loading path on each fracture surface. The Swift-Voce combined constitutive model was used to accurately define the flow stress in a large strain region. The reliability of these simulations was verified by the good agreement between the axial tension force elongation relations captured from the tests and simulations without fracture assignment. The material constants corresponding to each fracture surface were calibrated using an optimization technique with the minimized object function of the residual sum of errors between the simulated and predicted stress triaxiality and load angle parameter values to fracture initiation. The reliabilities of the calibrated material constants of B-W, MMC, L-H, and HC were the best, whereas there was a high residual sum of errors in the case of the MMS, C-L-O, and J-C models. The most accurate fracture predictions for the fracture specimens were made by the B-W, MMC, L-H, and HC models.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.6
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pp.15-20
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2020
Recently, the real estate is of high interest. This is because real estate, which was considered only a residential environment in the past, is recognized as a stable investment target due to the ever-growing demand on it. In particular, in the case of the domestic market, despite the decrease in the number of people, the number of single-person households and the influx of people to large cities are accelerating, and real estate prices are rising sharply around the metropolitan area. Therefore, accurately predicting the prospects of the future real estate market becomes a very important issue not only for individual asset management but also for government policy establishment. In this paper, we developed a program to predict future real estate market prices by learning past real estate sales data using machine learning techniques. The data on the market price of real estate provided by the Korea Appraisal Board and the Ministry of Land, Infrastructure and Transport were used, and the average sales price forecast for 2022 by region is presented. The developed program is publicly available so that it could be used in various forms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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