Extensive literature exists on how to estimate optimal thresholds based on various accuracy measures using receiver operating characteristic (ROC) and cumulative accuracy profile (CAP) curves. This paper now proposes an alternative measure to represented the specific partial area under the ROC and CAP curves. The relationship between ROC and CAP functions is examined using differential equations of the new defined partial area under curves. In addition, the relationship with the optimal thresholds under conditions of various accuracy measures for the ROC and CAP functions is also derived. We assume there are two kinds of distribution functions composing the mixed distribution as various normal distributions before finding the optimal thresholds. Corresponding type 1 and 2 errors are also explored and discussed under various conditions for accuracy measures.
The present study investigates the employing of piezoelectric patches in active control of a sandwich plate. Indeed, the active control and optimal patch distribution on this structure are presented together. A sandwich plate with honeycomb core and composite reinforced by carbon nanotubes in facesheet layers is considered so that the optimum position of actuator/sensor patches pair is guaranteed to suppress the vibration of sandwich structures. The sandwich panel consists of a search space which is a square of 200 × 200 mm with a numerous number of candidates for the optimum position. Also, different dimension of square and rectangular plates to obtain the optimal placement of piezoelectric actuator/senor patches pair is considered. Based on genetic algorithm and LQR, the optimum position of patches and fitness function is determined, respectively. The present study reveals that the efficiency and performance of LQR control is affected by the optimal placement of the actuator/sensor patches pair to a large extent. It is also shown that an intelligent selection of the parent, repeated genes filtering, and 80% crossover and 20% mutation would increase the convergence of the algorithm. It is noted that a fitness function is achieved by collection actuator/sensor patches pair cost functions in the same position (controllability). It is worth mentioning that the study of the optimal location of actuator/sensor patches pair is carried out for different boundary conditions of a sandwich plate such as simply supported and clamped boundary conditions.
Optimal life-cycle management is a challenging issue for deteriorating regional bridges. Due to the complexity of regional bridge structural conditions and a large number of inspection and maintenance actions, decision-makers generally choose traditional passive management strategies. They are less efficiency and cost-effectiveness. This paper suggests a deep reinforcement learning framework employing double-deep Q-networks (DDQNs) to improve the life-cycle management of deteriorating regional bridges to tackle these problems. It could produce optimal maintenance plans considering restrictions to maximize maintenance cost-effectiveness to the greatest extent possible. DDQNs method could handle the problem of the overestimation of Q-values in the Nature DQNs. This study also identifies regional bridge deterioration characteristics and the consequence of scheduled maintenance from years of inspection data. To validate the proposed method, a case study containing hundreds of bridges is used to develop optimal life-cycle management strategies. The optimization solutions recommend fewer replacement actions and prefer preventative repair actions when bridges are damaged or are expected to be damaged. By employing the optimal life-cycle regional maintenance strategies, the conditions of bridges can be controlled to a good level. Compared to the nature DQNs, DDQNs offer an optimized scheme containing fewer low-condition bridges and a more costeffective life-cycle management plan.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.11
no.3
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pp.5-12
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2008
This paper presents the features of an impact angle constrained open-loop optimal trajectory which is given by a function of initial conditions and optimal guidance gains. Using missile motion described by linearized kinematic equations and a proper form of performance index, an inverse optimal problem is suggested to investigate the gains related to the performance index. The flight trajectory and time-to-go can be shaped in terms of the optimal guidance gains. The results are evaluated by 3-DOF simulation.
Lactobacillus pentosus K1-23 was selected from among 25 lactic acid bacterial strains owing to its high inhibitory activity against several pathogenic bacteria, including Escherichia coli, Salmonella typhimurium, S. gallinarum, Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, Clostridium perfringens, and Listeria monocytogenes. Additionally, among 13 strains of Aureobasidium spp., A. pullulans NRRL 58012 was shown to produce the highest amount of ${\beta}$-glucan ($15.45{\pm}0.07%$) and was selected. Next, the optimal conditions for a solid-phase mixed culture with these two different microorganisms (one bacterium and one yeast) were determined. The optimal inoculum sizes for L. pentosus and A. pullulans were 1% and 5%, respectively. The appropriate inoculation time for L. pentosus K1-23 was 3 days after the inoculation of A. pullulans to initiate fermentation. The addition of 0.5% corn steep powder and 0.1% $FeSO_4$ to the basal medium resulted in the increased production of lactic acid bacterial cells and ${\beta}$-glucan. The following optimal conditions for solid-phase mixed culture were also statistically determined by using the response surface method: $37.84^{\circ}C$, pH 5.25, moisture content of 60.82%, and culture time of 6.08 days for L. pentosus; and $24.11^{\circ}C$, pH 5.65, moisture content of 60.08%, and culture time of 5.71 days for A. pullulans. Using the predicted optimal conditions, the experimental production values of L. pentosus cells and ${\beta}$-glucan were $3.15{\pm}0.10{\times}10^8CFU/g$ and $13.41{\pm}0.04%$, respectively. This mixed culture may function as a highly efficient antibiotic substitute based on the combined action of its anti-pathogenic bacterial and immune-enhancing activities.
SHIM, Kil Bo;JEONG, Yeon Gyeom;LEE, Heon Suk;JANG, Mi Soon
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.53
no.3
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pp.417-422
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2020
We developed a seasoning sauce using hot water extracts from anchovy Engraulis japonica fish sauce processing by-products. A temperature of 121℃ was maintained for 120 min and the resulting amino acid content, salinity, and pH were 183.6 mg/100 g, 6.86, and 17.4 g/100 g, respectively. Radish juice, sea tangle Saccharina japonica extract, and mushroom Lentinula edodes were added to improve the flavor. The glutamic acid content of the extract mixed with 10% sea tangle extract was 88.87 mg/100 g and the 5'-GMP (guanine 5'-monophosphate) content of the extract mixed with 10% mushroom extract was 9.67 mg/ g. This study was conducted to determine optimal processing conditions for seasoned products using response surface methodology (RSM). The optimal conditions for X1 (sea tangle extract concentration) and X2 (mushroom extract concentration) were 15.0% and 5.0%, respectively, and the predicted values of the multiple response optimal conditions were Y1 (5'-GMP: 17.36 mg/100 g) and Y2 (glutamic acid: 157.35 mg/100 g). Under the optimal conditions, the experimental values of Y1 and Y2 were 17.32 mg/g and 155.36 mg/100 g, respectively, which are similar to the predicted values. We confirmed the feasibility of developing a seasoning sauce using hot water extract from anchovy fish sauce processing by-products and additives.
Park, T.K.;Park, K.H.;Seo, K.;Rhee, K.S.;Yun, M.C.;Ryu, K.J.
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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v.13
no.2
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pp.187-193
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1986
The purpose of this study was to establish optimal conditions for progesterone receptor assay using rat uterus, therby applying this system to understand action mechanism of progesterone in female reproductive organ and to evaluate physiological and pathological conditions in female reproduction. The results obtained were as follows 1. $^3H-R5020$ seemed to be more stable than 3H-progesterone as a ligand. 2. Optimal incubation time for ligand and receptor binding was 4-5 hrs at $4^{\circ}C$. 3. For the separation of bond and free ligand, optimal charcoal incubation time was 20 mins. 4. 2-3 mg cytosolic protein/ml was optimal for the binding of ligand. 5. Endogenous progesterone did not influence binding of ligand and receptor unless endogenous progesterone levels were extremely high as in case of pregnancy. 6. Dissociation rate for progesterone receptor was 1.22 nM. 7. $^3H-R5020$ did not bind to corticoid binding globulin (CBG), suggesting that addition of cortisol is saturate CBG was, not necessary as far as $^3H-R5020$ was used as a radioligand. It is, therefore, considered that this assay system established with these conditions might be used for the research as well as clinical routine purposes.
An actinomycetes which produces fibrinolytic enzyme was isolated from soil. Characteristics of the isolated strain and the optimal conditions for the productions of fibrinolytic enzyme were summarized as follows; The fibrinolytic enzyme production strain generates gray airmycelium and had about 0.6~0.8$\times$0.4~0.8${\mu}{\textrm}{m}$ cylindrical spore, smooth surface and formed spore chain of 10~40 spores. We have identified this strain as Streptomyces sp. JK-20. This strain was able to grow up at 20~32$^{\circ}C$ and its optimum growth temperature and pH was 24$^{\circ}C$ and pH 6.0, respectively. The optimal conditions for porducing fibrinolytic enzyme; carbon source, nitrogen source, metal ions and phosphorous sources was 1% xylose, 0.5% yeast extract, 0.5% polypepton, 0.1% MgSO$_4$.7$H_2O$ and 0.1% NaH$_2$PO$_4$.2$H_2O$, respectively. This strain showed the highest productivity of fibrinolytic enzyme after the fourth day under such optimal culture conditions.
This study evaluated the effects of culture conditions, including carbon and nitrogen sources, L-monosodium glutamate (MSG), and initial pH, on gamma-aminobutyric acid (GABA) production by Lactobacillus brevis HYE1 isolated from kimchi, a Korean traditional fermented food. L. brevis HYE1 was screened by the production analysis of GABA and genetic analysis of the glutamate decarboxylase gene, resulting in 14.64 mM GABA after 48 h of cultivation in MRS medium containing 1% (w/v) MSG. In order to increase GABA production by L. brevis HYE1, the effects of carbon and nitrogen sources on GABA production were preliminarily investigated via one-factor-at-a-time optimization strategy. As the results, 2% maltose and 3% tryptone were determined to produce 17.93 mM GABA in modified MRS medium with 1% (w/v) MSG. In addition, the optimal MSG concentration and initial pH were determined to be 1% and 5.0, respectively, resulting in production of 18.97 mM GABA. Thereafter, response surface methodology (RSM) was applied to determine the optimal conditions of the above four factors. The results indicate that pH was the most significant factor for GABA production. The optimal culture conditions for maximum GABA production were also determined to be 2.14% (w/v) maltose, 4.01% (w/v) tryptone, 2.38% (w/v) MSG, and an initial pH of 4.74. In these conditions, GABA production by L. brevis HYE1 was predicted to be 21.44 mM using the RSM model. The experiment was performed under these optimized conditions, resulting in GABA production of 18.76 mM. These results show that the predicted and experimental values of GABA production are in good agreement.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.1
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pp.71-80
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2011
This paper provides a novel approach for developers to use face detection techniques for their applications easily without special knowledge by selecting optimal face detection algorithms based on fuzzy inference. The purpose of this paper is to come up with a high-level system for face detection based on fuzzy inference with which users can develop systems easily and even without specific knowledge on face detection theories and algorithms. Important conditions are firstly considered to categorize the large problem space of face detection. The conditions identified here are then represented as expressions so that developers can use them to express various problems. The expressed conditions and available face detection algorithms constitute the fuzzy inference rules and the Fuzzy Interpreter is constructed based on the rules. Once the conditions are expressed by developers, the Fuzzy Interpreter proposed take the role to inference the conditions and find and organize the optimal algorithms to solve the represented problem with corresponding conditions. A proof-of-concept is implemented and tested compared to conventional algorithms to show the performance of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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