Zepeda-Batista, Jose Luis;Saavedra-Jimenez, Luis Antonio;Ruiz-Flores, Agustin;Nunez-Dominguez, Rafael;Ramirez-Valverde, Rodolfo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.30
no.12
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pp.1684-1688
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2017
Objective: From a review of published information on genetic association studies, a meta-analysis was conducted to determine the influence of the genes ${\kappa}-casein$ (CSN3) and ${\beta}-lactoglobulin$ (LGB) on milk yield traits in Holstein, Jersey, Brown Swiss, and Fleckvieh. Methods: The GLIMMIX procedure was used to analyze milk production and percentage of protein and fat in milk. Models included the main effects and all their possible two-way interactions; not estimable effects and non-significant (p>0.05) two-way interactions were dropped from the models. The three traits analyzed used Poisson distribution and a log link function and were determined with the Interactive Data Analysis of SAS software. Least square means and multiple mean comparisons were obtained and performed for significant main effects and their interactions (p<0.0255). Results: Interaction of breed by gene showed that Holstein and Fleckvieh were the breeds on which CSN3 ($6.01%{\pm}0.19%$ and $5.98%{\pm}0.22%$), and LGB ($6.02%{\pm}0.19%$ and $5.70%{\pm}0.22%$) have the greatest influence. Interaction of breed by genotype nested in the analyzed gene indicated that Holstein and Jersey showed greater influence of the CSN3 AA genotype, $6.04%{\pm}0.22%$ and $5.59%{\pm}0.31%$ than the other genotypes, while LGB AA genotype had the largest influence on the traits analyzed, $6.05%{\pm}0.20%$ and $5.60%{\pm}0.19%$, respectively. Furthermore, interaction of type of statistical model by genotype nested in the analyzed gene indicated that CSN3 and LGB genes had similar behavior, maintaining a difference of more than 7% across analyzed genotypes. These results could indicate that both Holstein and Jersey have had lower substitution allele effect in selection programs that include CSN3 and LGB genes than Brown Swiss and Fleckvieh. Conclusion: Breed determined which genotypes had the greatest association with analyzed traits. The mixed model based in Bayesian or Ridge Regression was the best alternative to analyze CSN3 and LGB gene effects on milk yield and protein and fat percentages.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.479-485
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2006
The double gate(DG) MOSFET is a promising candidate to further extend the CMOS scaling and provide better control of short channel effect(SCE). DGMOSFETs, having ultra thin undoped Si channel for SCEs control, ale being validated for sub-20nm scaling. A novel analytical transport model for the subthreshold mode of DGMOSFETs is proposed in this paper. The model enables analysis of short channel effect such as the subthreshold swing(SS), the threshold voltage roil-off$({\Delta}V_{th})$ and the drain induced barrier lowering(DIBL). The proposed model includes the effects of thermionic emission and quantum tunneling of carriers through the source-drain barrier. An approximative solution of the 2D Poisson equation is used for the distribution of electric potential, and Wentzel-Kramers-Brillouin approximation is used for the tunneling probability. The new model is used to investigate the subthreshold characteristics of a double gate MOSFET having the gate length in the nanometer range $(5-20{\sim}nm)$ with ultra thin gate oxide and channel thickness. The model is verified by comparing the subthreshold swing and the threshold voltage roll-off with 2D numerical simulations. The proposed model is used to design contours for gate length, channel thickness, and gate oxide thickness.
The past researches on roadway segment safety estimation focused on intersections, which are the primary traffic accident regions. The past researches on roadway segments, However, analyzed the effects of certain factors on the traffic accident occurrence rate by organizing the individual geometric structures of the roads, and there is still a dearth of researches on the development of a traffic accident estimation model for rural roadway segments. Therefore, this research focused on rural two-lane and multilane roadway segments and developed traffic accident estimation models through the application of statistical techniques. This is required to explain such high frequency of zero counts in the traffic accident data. In this research, it was found that the Hurdle model is more suitable than the Poisson or negative binomial-regression model for explaining the excess zeros case. In addition, main variables were chosen to estimate their effects on traffic accident occurrence at rural roadway segments, and the safety at such rural roadway segments was estimated. In this research, it was assumed that there are different factors that affect the safety at two-way lane and multilane roadway segments, and a traffic accident estimation model was developed by dividing the two-way lane and multilane roadway segments.
The current traffic accident reduction procedure in economic feasibility study does not consider the characteristics of road and V/C ratio. For solving this problem, this paper suggests methods to be able to evaluate safety of each road in construction and improvement through developing accident Prediction model in reflecting V/C ratio Per road types and traffic characters. In this paper as primary process, model is made by tke object of urban roads. Most of all, factor effecting on accident relying on road types is selected. At this point, selecting criteria chooses data obtained from road planning procedure, traffic volume, existence or non-existence of median barrier, and the number of crossing point, of connecting road. and of traffic signals. As a result of analyzing between each factor and accident. all appear to have relatives at a significant level of statistics. In this research, models are classified as 4-categorized classes according to roads and V/C ratio and each of models draws accident predicting model through Poisson regression along with verifying real situation data. The results of verifying models come out relatively satisfactory estimation against real traffic data. In this paper, traffic accident prediction is possible caused by road's physical characters by developing accident predicting model per road types resulted in V/C ratio and this result is inferred to be used on predicting accident cost when road construction and improvement are performed. Because data using this paper are limited in only province of Jeollabuk-Do, this paper has a limitation of revealing standards of all regions (nation).
Traffic problems caused by drunk drivers have been steadily raised from the past. Even though the previous researches have focused on the development of countermeasures for preventing drunk driving, the number of drivers violating the DUI (Driving-Under-Influence) regulation is still increasing. Many studies seek countermeasures for preventing drunk driving by comparing the differences between general and drunk drivers. However, few researches have investigated focusing only on the characteristics of drunk drivers. It is well known that characteristics of general drivers are different from those of drunk drivers, and also habitual drunk drivers have different characteristics from non-habitual drunk drivers. Motivated by this fact, only the drivers who have violated DUI regulation are considered in the analysis. This study primarily aims to provide alternative solutions for reducing habitual drunk drivers who are highly inclined to do drunk driving repeatedly. For the analysis, various types of variables potentially effecting drunk driving behavior were investigated, and then truncated count data models were developed to analyze the effects of the variables selected on drunk driving. The results showed that 1) a truncated negative binomial model is better fitted to the data; and 2) five variables including experiential learning, the lack of self-control, self-reflection, the fear of crackdown, and the level of dependence on vehicles were found to be statistically significant.
The purpose of this paper is to give policy implications for relevant policy-makers by analyzing factors affecting performance of industrial R&D programs of the Ministry of Knowledge Economy. The independent variables are type of project leader organization(Big Enterprises, SMEs, Ventures Businesses, Public Research Institutions, Universities), cooperative or noncooperative R&D among industry-university-research institution, total number of project participant organization, total R&D investment, and the ratio of private investment to total R&D investment. The dependent variables are domestic or foreign patents granted and domestic or foreign papers accepted. The method of analysis is Poisson Regression analysis operated by STATA. The results of this research are follows ; Universities show higher R&D performance compared to enterprises or public research institutions in terms of patents and papers as well. Venture businesses show higher patent performance compared to SMEs. Inverted U-shaped relationship between total number of project participant organization and R&D performance is not supported. The higher total R&D investment, the higher R&D performance. The higher the ratio of private investment to total R&D investment, the higher R&D performance.
This study was performed to identify the difference of the area-based deprivation and the educational level on the cerebrovascular mortality in Korea. Data used in this study was obtained from the Death Certificate Data 2000 and the 2000 Census produced by Korean National Statistics(NSO). We classified the whole country into 246 areas based on the administrative districts. Then, the Standardized Mortality Ratio (SMR) in cerebrovascular disease was calculated according to the sex, education level and 246 areas. Its Predicted SMR was calculated by the Empirical Bayes Methods to reduce the variation of the SMR values. The area-based deprivation of 246 areas were measured using the modified Carstairs index in which the 5 indicators consisted of overcrowding, the unemployment ratio of men, the percentage of households classified low social class, the percentage of non home owners, and finally those houses lacking basic amenities. The correlation between the area-based deprivation and the SMR of the whole country and the correlation between the area-based deprivation and the SMR of each metropolitan cities or provinces was analyzed by the Pearson correlation analysis method. After classifying the deprivation of 246 areas into 5 levels, we performed the random intercept Poisson regression analysis after adjusting education level and age using Empirical Bayes Method to investigate the relationship between the 5 deprivation levels and the cerebrovascular mortality. The SMR was increased in lower education level. Each 246 areas had different values in SMR, Predicted SMR and area-based deprivation. The area-based deprivation and the SMR of the whole country was not correlated in both sexes. The education level of an individual was associated the risk of cerebrovascular mortality in men. The risk of cerebrovascular mortality increased with age compared to the reference(<30). The area-based deprivation was not associated with the risk of cerebrovascular in both sexes. The findings of this study suggest that the SMR had positive and negative correlations with area-based deprivation depending on the metropolitan cities or province. It also suggests that the individual education level and age were related with mortality and finally that the area-based deprivation was not associated to the cerebrovascular mortality in Korea.
Text filtering is a task of deciding whether a document has relevance to a specified topic. As Internet and Web becomes wide-spread and the number of documents delivered by e-mail explosively grows the importance of text filtering increases as well. The aim of this paper is to improve the accuracy of text filtering systems by using machine learning techniques. We apply AdaBoost algorithms to the filtering task. An AdaBoost algorithm generates and combines a series of simple hypotheses. Each of the hypotheses decides the relevance of a document to a topic on the basis of whether or not the document includes a certain word. We begin with an existing AdaBoost algorithm which uses weak hypotheses with their output of 1 or -1. Then we extend the algorithm to use weak hypotheses with real-valued outputs which was proposed recently to improve error reduction rates and final filtering performance. Next, we attempt to achieve further improvement in the AdaBoost's performance by first setting weights randomly according to the continuous Poisson distribution, executing AdaBoost, repeating these steps several times, and then combining all the hypotheses learned. This has the effect of mitigating the ovefitting problem which may occur when learning from a small number of data. Experiments have been performed on the real document collections used in TREC-8, a well-established text retrieval contest. This dataset includes Financial Times articles from 1992 to 1994. The experimental results show that AdaBoost with real-valued hypotheses outperforms AdaBoost with binary-valued hypotheses, and that AdaBoost iterated with random weights further improves filtering accuracy. Comparison results of all the participants of the TREC-8 filtering task are also provided.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.24-29
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2006
본 논문에서는 광대역 통신 방송 융합 서비스 제공을 고려한 WDM 메트로 링 망을 위한 매체 접근 제어(Medium Access Control; MAC) 프로토콜의 성능을 분석한다. 현재 인터넷은 통신 방송 융합 망으로 진화하고 있으며 다양한 트래픽 특성을 갖는 서비스가 액세스 망에서 메트로 망으로 유입되고 있다. 그러나 기존 메트로 망의 MAC 프로토콜은 이러한 망 환경 변화를 고려하지 않고 단순하고 동일한 트래픽만을 고려하여 성능을 분석하였다. 따라서 본 논문에서는 메트로 링에 연결된 액세스 노드의 입력 트래픽을 Self-Similar와 Poisson 트래픽으로 분류하여 기존 MAC 프로토콜의 성능을 분석하고 평가한다. 메트로 링 망에 연결된 액세스 노드는 이 두 종류의 트래픽 중에서 하나를 망에 유입하며 채널을 공유하는 노드 수에 따라서 다양한 트래픽 환경이 고려된다. WDM 메트로 링망의 기본 MAC 프로토콜은 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)이며, 패킷을 빈 슬롯에 전송하고 송신지에서 패킷을 제거하는 SS (Source-Stripping) 기반으로 운용된다. 본 논문에서는 SS 방식으로 생성된 빈 슬롯을 바로 패킷 전송에 이용하는 방식과 그렇지 않은 방식을 각각 1-Persistent와 non-Persistent로 분류하고 MAC 프로토콜을 분석하여 기존 방식의 장 단점을 비교한다. 또한 전송 공정성과 처리율을 같이 고려하여 적용할 수 있는 확률 기반 p-Persistent MAC 프로토콜도 분석하였으며 시뮬레이션을 통하여 각 프로토콜을 노드 처리율, 전송 지연, 패킷 손실률, 전송 공정성 관점에서 비교하고 평가한다.y 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.5
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pp.554-563
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2006
Numerous epidemiological studies have shown stronger associations between $PM_{2.5}$ and both mortality and morbidity than $PM_{10}$. The association of $PM_{2.5}$ with respiratory mortality was examined in Seoul, during the period of $1996{\sim}2002$. Because $PM_{2.5}$ data were available for only 10% of this time period, a prediction regression model was developed to estimate $PM_{2.5}$ concentration. Death count due to respiratory-related diseases(total respiratory mortality; ICD-10, J00-J98) and death counts(cause-specific mortality) due to pneumonia(ICD-10, J12-J18), COPD(ICD-10, J40-J44) and asthma(ICD-10, J45-J46) were considered in this study. Averaged daily mortality was 5.6 for total respiratory mortality and 1.1 to 1.6 for cause-specific mortality. Generalized additive Poisson models controlling for confounders were used to evaluate the acute effects of particle exposures on total respiratory mortality and cause-specific mortality. An IQR increase in 5-day moving average of $PM_{2.5}(22.6{\mu}g/m^3)$ was associated with an 8.2%(95% CI: 4.5 to 12.1%) increase in total respiratory mortality The association of $PM_{2.5}$ was stronger for the elderly ($\geq$65 years old, 10.1%, 95% CI: 5.8 to 14.5%) and for males(8.9%, 95% CI: 2.1 to 11.3%). A $10{\mu}g/m^3$ increase in 5-day moving average of $PM_{2.5}$ was strongly associated with total respiratory mortality in winter(9.5%, 95% CI: 6.6 to 12.4%), followed by spring(3.1%, 95% CI: -1.2 to 7.5%), which was a different pattern with the finding in North American cities. However, our results are generally consistent with those observed in recent epidemiological studies, and suggest that $PM_{2.5}$ has a stronger effect on respiratory mortality in Seoul.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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