Jeong, Yeuncheol;Yushchenko, Alexander V.;Doikov, Dmytry N.
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제35권1호
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pp.1-6
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2018
The reanalysis of the previously published abundance pattern of mild barium star HD202109 (${\zeta}$ Cyg) and the chemical compositions of 129 thin disk barium stars facilitated the search for possible correlations of different stellar parameters with second ionization potentials of chemical elements. Results show that three valuable correlations exist in the atmospheres of barium stars. The first is the relationship between relative abundances and second ionization potentials. The second is the age dependence of mean correlation coefficients of relative abundances vs. second ionization potentials, and the third one is the changes in correlation coefficients of relative abundances vs. second ionization potentials as a function of stellar spatial velocities and overabundances of s-process elements. These findings demonstrate the possibility of hydrogen and helium accretion from the interstellar medium on the atmospheres of barium stars.
이 연구에서는 지난 58년(1954~2011년) 동안의 관측 자료를 보유한 14개 기상관측소의 일평균 상대습도, 일평균 수증기압을 분석하여 도시 규모별 습도 변화를 파악하였다. 연평균 상대습도는 분석기간 동안 지속적으로 감소하는 경향이며, 도시에서 비도시보다 감소하는 경향이 뚜렷하다. 계절별로는 봄철과 겨울철에 상대습도가 감소하는 경향이 뚜렷하고, 여름철에는 변화율이 작다. 연평균 수증기압은 변화 경향이 뚜렷하지 않고, 도시 규모에 의한 변화율 차이가 명확하지 않다. 상대습도와 평균기온 사이에는 음의 관계가 있으며, 도시 규모에 따른 상대습도 차이가 통계적으로 유의하였다. 상대습도와 수증기압 사이에는 양의 관계가 있지만, 도시 규모에 따른 수증기압의 차이가 뚜렷하지 않다. 한국에서 상대습도가 감소하는 경향은 도시화에 의한 기온상승 경향과 상당히 일치하지만, 수증기압의 변화는 뚜렷하지 않다.
The purpose of this study was to examine the effects of counting ability on young children's mathematical ability and mathematical learning potential. The subjects in this study were 75 young children of 4 & 5 years old who attended kindergartens and child care center in the city of B. They were evaluated in terms of counting ability, mathematical ability and mathematical learning potential(training and transfer) and the correlation between sub-factors and their relative influence on the partipants' mathematical ability was then analyzed. The findings of the study were as follows : First, there was a close correlation between the sub-factors of counting and those of mathematical ability. As a result of checking the relative influence of the sub-factors of counting on mathematical ability, reverse counting was revealed to have the largest impact on total mathematical ability scores and each sub-factors including algebra, number and calculation, geometry and measurement. Second, the results revealed a strong correlation between counting ability and mathematical learning ability. Regarding the size of the relative influence of the sub-factors of counting ability on training scores, reverse counting was found to be most influential, followed by continuous counting. While in relation to transfer scores, reverse counting was found to exert the greatest influence.
Although the rainstorm causes local damage on large scale, it is difficult to predict the movement of the rainstorm exactly. In order to reduce the rainstorm damage of the rainstorm, it is necessary to analyze the path of the rainstorm using various statistical methods. In addition, efficient time interval of rainfall observation for the analysis of the rainstorm movement can be derived by applying various statistical methods to rainfall data. In this study, the rainstorm tracking using statistical method is performed for various types of rainfall data. For the tracking of the rainstorm, the methods of temporal distribution, inclined Plane equations, and cross correlation were applied for various types of data including electromagnetic rainfall gauge data and AWS data. The speed and direction of each method were compared with those of real rainfall movement. In addition, the effective time interval of rainfall observation for the analysis of the rainstorm movement was also investigated for the selected time intervals 10, 20, 30, 40, 50, and 60 minutes. As a result, the absolute relative errors of the method of inclined plane equations are smaller than those of other methods in case of electromagnetic rainfall gauges data. The absolute relative errors of the method of cross correlation are smaller than those of other methods in case of AWS data. The absolute relative errors of 30 minutes or less than 30 minutes are smaller than those of other time intervals.
Na, Hee Sam;Yu, Yeuni;Kim, Si Yeong;Lee, Jae-Hyung;Chung, Jin
한국미생물·생명공학회지
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제48권4호
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pp.574-581
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2020
Next generation sequencing is commonly used to characterize the microbiome structure. MiSeq is commonly used to analyze the microbiome due to its relatively long read length. However, recently, Illumina introduced the 250x2 chip for HiSeq 2500. The purpose of this study was to compare the performance of MiSeq and HiSeq in the context of oral microbiome samples. The MiSeq Reagent Kit V3 and the HiSeq Rapid SBS Kit V2 were used for MiSeq and HiSeq 2500 analyses, respectively. Total read count, read quality score, relative bacterial abundance, community diversity, and relative abundance correlation were analyzed. HiSeq produced significantly more read sequences and assigned taxa compared to MiSeq. Conversely, community diversity was similar in the context of MiSeq and HiSeq. However, depending on the relative abundance, the correlation between the two platforms differed. The correlation between HiSeq and MiSeq sequencing data for highly abundant taxa (> 2%), low abundant taxa (2-0.2%), and rare taxa (0.2% >) was 0.994, 0.860, and 0.416, respectively. Therefore, HiSeq 2500 may also be compatible for microbiome studies. Importantly, the HiSeq platform may allow a high-resolution massive parallel sequencing for the detection of rare taxa.
This study was conducted to investigate how $PM_{10}$ concentration and Relative Humidity (RH) affected visibility in Jinju, Korea. A 9-yr dataset of 1 h averages for visibility, $PM_{10}$, and RH data was analyzed to examine the correlation between these variables. On average, visibility decreased by 1.4 km for every $10{\mu}g/m^3$ increase in $PM_{10}$ and by 2.1 km for every 10% increase in RH. In general, a negative correlation was observed between visibility and and $PM_{10}$ concentration. However, under conditions of low $PM_{10}$ concentration(< $15{\mu}g/m^3$) and visibility(< 2 km), there was a positive correlation between these two variables. In this case, RH levels were high (> 75%). A high correlation analysis between two variables need to be under control conditions with RH < 75%, $PM_{10}$$15{\sim}100{\mu}g/m^3$, and visibility > 2 km.
In this study, we investigated whether there is a significant relationship between the natural radiation dose rate and the cancer incidences in Korea by using a big data analysis. The natural dose rate data for this analysis were the measurement data obtained from the 171 monitoring posts of the 113 administrative districts in Korea over the 10 years from 2007 to 2016. The relative cancer incidences for this analysis were the difference in the cancer patients per hundred thousand people year-on-year in the administrative districts with the five highest and the five lowest natural gamma dose rates each year over the same period. To analyze the correlation between the two variables, Spearman's rank correlation coefficient between the two rates was derived using R, a well-known big data analysis tool. The analysis showed that Spearman's rank correlation coefficient was more than 0.05 and that the correlation between the two variables was not statistically significant.
To well design the solar energy system, the correlation to calculate and predict solar irradiation is basically needed. So, this study was performed to reveal the relationships between the solar irradiation and four meteorological observation data(dry-bulb temperature, relative humidity, duration of sunshine, and amount of cloud) that didn't show from previous any other researches. And then, we finally proposed the various order non-linear correlation from the measured solar irradiation and four meteorological measurement data using MINITAB. To show the deviation and accuracy of the solar irradiation between measured and calculated, this study compared for the daily total solar insolation. From those results, the calculation error could well predicted about maximum 97% for the daily total solar insolation. But, the coefficients of the proposed correlations didn't show any relationships. So, needs more studies to make the proper one correlation for the country.
The aim of this paper is to develop and verify the system which can detect heart rate during exercise by using conductive fabric electrode and transportable measurement module. The experiment was performed under 4 conditions(resting, walking, jogging, running) and 18 subjects data are used. By using the ECG measurement system used in cardiac stress testing as reference value in order to verify the accuracy of the developed system, the relative error and correlation coefficient was calculated for each subject at every 3 seconds. The results have shown that the high correlation between the developed system and the reference system for detecting heart rate during exercise. Relative error and correlation coefficient are 2.27% and 0.9877, respectively. 7 subjects data are omitted in these calculations because of severe noises. Therefore, it is expected that this system could be used as a health monitoring system in ubiquitous environment in the future.
본 연구에서는 경주 남산을 대상으로 지형구조 및 해발고도가 음이온 발생량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 기온은 능선부($9.82^{\circ}C$) > 계곡부($8.44^{\circ}C$), 상대습도는 계곡부(59.01%) > 능선부(58.64%), 풍속은 능선부(0.63m/s) > 계곡부(0.37m/s), 일사량은 능선부($34.40W/m^2$) > 계곡부($14.69W/m^2$)로 나타났다. 음이온의 경우 계곡부($636.81ea/cm^3$) > 능선부($580.04ea/cm^3$)로 계곡부가 더 높은 음이온 발생량을 보였다. 해발고도와의 상관성 분석 결과, 계곡부에서는 기온, 상대습도, 일사량, 음이온 발생량과의 상관성이 검증되었으며, 상대습도, 일사량, 음이온 발생량과는 정의 상관관계, 기온과 부의 상관관계가 나타났다. 능선부에서는 기온, 상대습도, 풍속, 일사량, 음이온 발생량과의 상관성이 검증되었으며, 상대습도, 일사량, 음이온 발생량과는 정의 상관관계, 기온, 풍속과는 부의 상관관계가 나타났다. 회귀분석 결과, 기온의 경우 계곡부는 y= -0.006x+9.663 (x=해발고도, y=기온), 능선부의 경우 y= -0.009x+11.595(x=해발고도, y=기온)의 예측식을 얻었다. 상대습도의 경우 계곡부는 y= 0.027x+53.561 (x=해발고도, y=상대습도), 능선부의 경우 y= 0.008x+56.646 (x=해발고도, y=상대습도)의 예측식을 얻었다. 음이온 발생량의 경우 계곡부는 y= 0.577x+521.508 (x=해발고도, y=음이온 발생량), 능선부의 경우 y= 0.605x+549.068 (x=해발고도, y=음이온 발생량)의 예측식을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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