Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.
Myofibrillogenesis regulator-1 (MR-1) is a novel protein involved in cellular proliferation, migration, inflammatory reaction and signal transduction. However, little information is available on the relationship between MR-1 expression and the progression of atherosclerosis. Here we report atheroprotective effects of silencing MR-1 in a model of Ang II-accelerated atherosclerosis, characterized by suppression focal adhesion kinase (FAK) and nuclear factor kappaB ($NF-{\kappa}B$) signaling pathway, and atherosclerotic lesion macrophage content. In this model, administration of the siRNA-MR-1 substantially attenuated Ang II-accelerated atherosclerosis with stabilization of atherosclerotic plaques and inhibited FAK, Akt, mammalian target of rapamycin (mTOR) and NF-kB activation, which was associated with suppression of inflammatory factor and atherogenic gene expression in the artery. In vitro studies demonstrated similar changes in Ang II-treated vascular smooth muscle cells (VSMCs) and macrophages: siRNA-MR-1 inhibited the expression levels of proinflammatory factor. These studies uncover crucial proinflammatory mechanisms of Ang II and highlight actions of silencing MR-1 to inhibit Ang II signaling, which is atheroprotective.
[Fe$^{II}$(BLPA)DBCH]BPh₄ (1), a new functional model for the extradiol-cleaving catechol dioxygenases, has been synthesized, where BLPA is bis(6-methyl-2-pyridylmethyl)(2-pyridylmethyl)amine and DBCH is 3,5-di-tert-butylcatecholate monoanion. ¹H NMR and EPR studies confirm that 1 has a high-spin Fe(II) (S = 2) center. The electronic spectrum of 1 exhibits one absorption band at 386 nm, showing the yellow color of the typical [Fe$^{II}$(BLPA)] complex. Upon exposure to O₂, 1 is converted to an intense blue species within a minute. This blue species exhibits two intense bands at 586 and 960 nm and EPR signals at g = 5.5 and 8.0 corresponding to the high-spin Fe(III) complex (S = 5/2, E/D = 0.11). This blue complex further reacts with O₂ to be converted to (μ-oxo)Fe$^{III}_2$ complex within a few hours. Interestingly, 1 affords intradiol cleavage (65%) and extradiol cleavage (20%) products after the oxygenation. It can be suggested that 1 undergoes two different oxygenation pathways. The one takes the substrate activation mechanism proposed for the intradiol cleavage products after the oxidation of the $Fe^II\;to\;Fe^{III}$. The other involves the direct attack of O₂ to $Fe^{II}$ center, forming the $Fe^{III}$-superoxo intermediate which can give rise to the extradiol cleavage products. 1 is the first functional Fe(II) complex for extradiol-cleaving dioxygenases giving extradiol cleavage products.
본 연구에서는 di-(2-ethylhexyl)-phosphoric acid (D2EHPA)와 carbon nanotubes (CNTs)를 polysulfone (PSf)에 고정화시켜 PSf/D2EHPA/CNTs 비드를 제조하였으며, 제조한 비드에 의한 Sr(II)의 제거특성을 살펴보았다. Scanning electron microscopy (SEM), Fourier transform infrared spectrometer (FTIR) 및 Thermo gravimetric analysis (TGA) 분석을 통하여 PSf/D2EHPA/CNTs 비드의 형태적 특성들을 조사하였다. PSf/D2EHPA/CNTs 비드에 의한 Sr(II)의 제거는 운전시간 60 min 정도에서 평형에 도달하였으며, 속도 실험결과는 유사 2차 속도식에 잘 부합하는 것으로 나타났다. 또한 PSf/D2EHPA/CNTs 비드에 의한 Sr(II)의 제거에서 Langmuir 식으로부터 구한 최대 제거량은 4.75 mg/g이었다. PSf/D2EHPA/CNTs 비드에 의한 Sr(II)의 제거효율은 추출제 D2EHPA 만을 사용하는 경우보다 CNTs를 첨가함으로써 Sr(II)의 제거량이 2.5배 정도 향상되는 결과를 보였다.
The objective of this study is to analyze the determinants of at-home laver consumption expenditures using the data from a survey of households implemented in 2009. It happened that non-response ratios of monthly expenditures on dry laver and flavored laver among sampled households are 18.8% and 25.6%. Accordingly, this study tries to analyze the determinants affecting at-home laver consumption expenditures by using type II tobit model, one of sample selection models, to deal with sample selection bias caused from non-response data. Analysis results show the age variable positively affects expenditures on dry laver but negatively contributes to expenditures on flavored laver. In addition, the household size, the household's income, the degree of preference for laver have positive relationships with both expenditures. Household size elasticity and income elasticity of the expenditure on dry laver are estimated as 0.220 and 0.251. In the case of flavored laver, these elasticities are estimated as 0.484 and 0.261. Such analysis results can provide information on division of the at-home laver consumption market into groups with high willingness to expense and implementation of detailed marketing strategies to increase at-home laver consumption. The methodology of this study can be applied to consumer preference analysis on other marine products and other analyses on sample with non-response data in the fishery research.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1155-1163
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2012
본 논문은 이원 고정효과모형의 가정하에 실험자료를 분석할 때 고정효과와 관련된 변동량을 구하는 문제를 다루고 있다. 고정효과에 따른 변동량의 계산을 위한 방법으로 제2종 분석을 이용하고 있다. 모형비교의 방식을 이용하여 고정효과에 따른 변동량을 계산하는 제2종 제곱합은 비교하는 모형의 적합에서 주어지는 잔차제곱합의 차에 근거를 두고 있다. 이와는 달리, 본 논문에서는 고정효과와 관련된 모형행렬로의 사영에 의한 변동량의 계산방법을 다루고 있다. 사영에 의한 제2종 제곱합의 계산은 기존의 방법보다 간편하고 효율적임을 보여준다.또한 사영에 의한 제2종 분석으로 변동량의 계산에 있어 균형자료와 달리 불균형자료에 있어서 어떤 점에서 차이가 있는가를 구체적으로 논의하고 있다.
본 연구는 비선형성이 강한 강우-유출의 특성을 고려하여 홍수시 하도의 유출을 예측하고 하천유역의 홍수예경보에 이용하기 위하여 신경망 시스템의 모형화 가능성을 검증하였다. 신경망을 이용한 실시간 하도홍수 예측모형(Neural River Discharge-Stage Forecasting Mudel; NRDFM)은 낙동강 유역의 왜관 및 진동 지점의 홍수량 예측에 적용하였다. NRDFM에 의한 하도홍수량의 왜관 및 진동 지점 예측결과를 실측치와 비교$\cdot$검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NRDFM-II의 예측성능이 가장 우수하였으며, NRDFM-I 및 NRDFM-II도 충분한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 모형은 실시간 홍수예경보로의 적용이 가능하며, 이를 통하여 효율적으로 홍수를 통제 및 관리할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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