Smart card data is representative mobility data and can be used for policy development by analyzing public transportation usage behavior. This paper deals with the problem of classifying metro stations using metro usage patterns as one of these studies. Since the previous papers dealing with clustering of metro stations only considered traffic among usage behaviors, this paper proposes clustering considering traffic time as one of the complementary methods. Passengers at each station were classified into passengers arriving at work time, arriving at quitting time, leaving at work time, and leaving at quitting time, and then the estimated shape parameter was defined as the characteristic value of the station by modeling each transit time to Weibull distribution. And the characteristic vectors were clustered using the K-means clustering technique. As a result of the experiment, it was observed that station clustering considering pass time is not only similar to the clustering results of previous studies, but also enables more granular clustering.
Proper handling of nonresponse in sample survey improves the accuracy of the parameter estimation. Various studies have been conducted to properly handle MAR (missing at random) nonresponse or MCAR (missing completely at random) nonresponse. When nonresponse occurs, the PSA (propensity score adjusted) estimator is commonly used as a mean estimator. The PSA estimator is known to be unbiased when known sample weights and properly estimated response probabilities are used. However, for MNAR (missing not at random) nonresponse, which is affected by the value of the study variable, since it is very difficult to obtain accurate response probabilities, bias may occur in the PSA estimator. Chung and Shin (2017, 2022) proposed a post-stratification method to improve the accuracy of mean estimation when MNAR nonresponse occurs under a non-informative sample design. In this study, we propose a double post-stratification method to improve the accuracy of the naive PSA estimator for MNAR nonresponse under an informative sample design. In addition, we perform simulation studies to confirm the superiority of the proposed method.
Asthma comprises a heterogeneous group of disorders characterized by airway inflammation, airway obstruction, and airway hyperresponsiveness (AHR). Airway inflammation, which induces AHR and recurrence of asthma, is the main pathophysiology of asthma. The fractional exhaled nitric oxide (FeNO) level is a noninvasive, reproducible measurement of eosinophilic airway inflammation that is easy to perform in young children. As airway inflammation precedes asthma attacks and airway obstruction, elevated FeNO levels may be useful as predictive markers for risk of recurrence of asthma. This review discusses FeNO measurements among early-childhood wheezing phenotypes that have been identified in large-scale longitudinal studies. These wheezing phenotypes are classified into three to six categories based on the onset and persistence of wheezing from birth to later childhood. Each phenotype has characteristic findings for atopic sensitization, lung function, AHR, or FeNO. For example, in one birth cohort study, children with asthma and persistent wheezing at 7 years had higher FeNO levels at 4 years compared to children without wheezing, which suggested that FeNO could be a predictive marker for later development of asthma. Preschool-aged children with recurrent wheezing and stringent asthma predictive indices also had higher FeNO levels in the first 4 years of life compared to children with wheezing and loose indices or children with no wheeze, suggesting that FeNO measurements may provide an additional parameter for predicting persistent wheezing in preschool children. Additional large-scale longitudinal studies are required to establish cutoff levels for FeNO as a risk factor for persistent asthma.
Background: Parametric statistical procedures are typically conducted under the condition in which a sample distribution is statistically identical with its population. In reality, investigators use inferential statistics to estimate parameters based on the sample drawn because population distributions are unknown. The uncertainty of limited data from the sample such as lack of sample size may be a challenge in most rehabilitation studies. Objects: The purpose of this study is to review the bootstrapping method to overcome shortcomings of limited sample size in rehabilitation studies. Methods: Articles were reviewed. Results: Bootstrapping method is a statistical procedure that permits the iterative re-sampling with replacement from a sample when the population distribution is unknown. This statistical procedure is to enhance the representativeness of the population being studied and to determine estimates of the parameters when sample size are too limited to generalize the study outcome to target population. The bootstrapping method would overcome limitations such as type II error resulting from small sample sizes. An application on a typical data of a study represented how to deal with challenges of estimating a parameter from small sample size and enhance the uncertainty with optimal confidence intervals and levels. Conclusion: Bootstrapping method may be an effective statistical procedure reducing the standard error of population parameters under the condition requiring both acceptable confidence intervals and confidence level (i.e., p=.05).
This study compared the relative contributions of intensity, F0, duration and vowel spectra of L2 English lexical stress by Japanese and Korean learners of English. Recordings of Japanese, Korean and native English speakers reading eighteen 2 to 4 syllable words in a carrier sentence were analyzed using multiple regression to investigate the influence of each acoustic correlate in determining whether a vowel was stressed. The relative contribution of each correlate was calculated by converting the coefficients to percentages. The Japanese learner group showed phonological transfer of L1 phonology to L2 lexical prosody and relied mostly on F0 and duration in manifesting L2 English stress. This is consistent with the results of the previous studies. However, advanced Japanese speakers in the group showed less reliance on F0, and more use of intensity, which is another parameter used in native English stress accents. On the other hand, there was little influence of F0 on L2 English stress by the Korean learners, probably due to the transfer of the Korean intonation pattern to L2 English prosody. Hence, this study shows that L1 transfer happens at the prosodic level for Japanese learners of English and at the intonational level for Korean learners.
The purpose of this study was to model the relations between male and female university students' self-differentiation, rejection sensitivity, and interpersonal anxiety. Questionnaires from 502 university students in Seoul were analysed. The findings are as follows. Firstly, self-differentiation, rejection sensitivity, and interpersonal anxiety were significantly different according to gender. Secondly, the level of differentiation from family regression was higher for both male and female students. And the lower the rejection sensitivity experiencing in vertical relations became, and the lower the rejection sensitivity on horizontal relations was, the lower the interpersonal anxiety became. Thirdly, it was confirmed that for male students, differentiation from family regression affected rejection sensitivity on horizontal relations, and for females, differentiation from emotional reactivity affected ejection sensitivity on both horizontal and vertical relations. Finally, rejection sensitivity played a full mediation parameter when self-differentiation affected interpersonal anxiety, and it was demonstrated differences by gender. This study was meaningful in that it confirmed the relations between male and female university students' self-differentiation, rejection sensitivity, and interpersonal anxiety.
A GA is one of the best method to find optimal value in searching area. A GA is driven by probabilistic selection that based on the survival of the fittest. So this algorithm need a huge solving time even if it can be used lots of optimizing problem such as structural design, machine learning, system's identification and so on. This GA's characteristic constrain the program to drive offline. Some studies try to use this algorithm on online or reduce the GA's running time with parallel GA or micro GA. Unfortunately these studies still didn't reduce amount of fitness solving. If the chromosome was imported to the system, it affected system's stability. And when the control system uses online GA, it also doesn't have enough learning time. In this study, try to find stability criterion to reduce the chromosome's affection and find the characteristic of the number of population and generation when GA was driven into the wide searching area.
The aim of this work was to prepare porous osmotic pump tablets for controlled delivery of Aceclofenac. Aceclofenac solid dispersion was prepared to improve the solubility by using the drug - carrier (Mannitol) ratio of 1:1. The osmotic pump tablets were prepared using the solid dispersed product of Aceclofenac. The formulation contains potassium chloride as osmotic agent, cellulose acetate as semipermeable membrane, poly ethylene glycol (PEG 4000) as pore former and sodium lauryl sulphate (SLS) as solubility enhancer. The formulations were designed by the general factors such as osmotic agent and pore former. All formulations were evaluated for various physical parameters and, the in vitro release studies were conducted as per USP. The drug release kinetic studies such as zero order, first order, and Higuchi and Korsmeyer peppas were determined and compared. All the formulations gave more controlled release compared to the marketed tablet studied. Numerical optimization techniques were applied to found out the best formulation by considering the parameter of in vitro drug release kinetics and dissolution profile standards. It was concluded that the porous osmotic pump tablets (F7) composed of Aceclofenac solid dispersion/Potassium chloride/Lactose/Sodium lauryl sulphate/Magnesium Stearate (400/40/95/10/5, mg/tab) and coating composition with Cellulose acetate/ PEG 4000 (60/40 %w/w) is the most satisfactory formulation. The porous osmotic pump tablets provide prolonged, controlled, and gastrointestinal environment-independent drug release.
The pH dependence of kinetic parameters in the amination direction of the aspartase from Hafnia alvei has been determined. The V/K for fumarate is bell shaped with pK values of 6.4 and 8.7. The maximum velocity for fumarate is also bell shaped with pK values of 7.2 and 9.1. The pH dependence of 1/K, for potassium (competitive inhibitor of ammonia) decreases at low pH with pK 7.6. Together with data [Yoon and Cook (1994) Korean J. Biochem. 27, 1-5] on the deamination direction of the aspartase, these results are consistent with two enzyme groups which are necessary for catalysis. An enzymatic group that must be deprotonated has been identified. Another enzyme group must be protonated for substrate binding. Both the general base and general acid group are in a protonation state opposite that in which they started when aspartate was bound. A proton is abstracted from C-3 of the monoanionic form of L-aspartate by an enzyme general base with, a pK of 6.3~6.6 in the absence and presence of $Mg^{2+}$ Ammonia is then expelled with the assistance of a general acid group giving $NH_{4+}$ as the product.
Possible links among cosmic ray, cloud, and climate have scientific uncertainties. The reputed topics have been highly controversial during several decades. A link between the atmospheric ionization by galactic cosmic rays (GCR), which is modulated by solar activities, and global cloud cover was firstly proposed in 1997. Some researchers suggested that the GCR can stimulate the formation of cloud condensation nuclei (CCN) in the atmosphere, and then the higher CCN concentrations may lead to an increase of cloud cover, resulting in a cooling of the Earth's climate, and vise versa. The CLOUD (Cosmic leaving outdoor droplets) experiment was designed to study the effect of GCR on the formation of atmospheric aerosols and clouds under precisely controlled laboratory conditions. A state-of-the-art chamber experiment has greatly advanced our scientific understanding of the aerosol formation in early stage and its nucleation processes if the GCR effect is considered or not. Many studies on the climate-GCR (or space weather) connection including the CLOUD experiment have been carried out during the several decades. Although it may not be easy to clarify the physical connection, the recent scientific approaches such as the laboratory experiments or modeling studies give some implications that the research definitively contributed to reduce the scientific uncertainties of natural and anthropogenic aerosol radiative forcing as well as to better understand the formation processes of fine particulate matters as an important parameter of air quality forecast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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