In order to establish B. tabaci control in paprika greenhouses a fixed-precision-level sampling plan was developed. The sampling plan consisted of spatial distribution analysis, a sampling stop line, and decision making. Sampling was conducted simultaneously in two independent greenhouses (GH 1, GH 2). GH 1 and 2 were surveyed every week for 22 consecutive weeks, using 19 sampling locations in GH 1 and 9 sampling locations in GH 2. The plant in both greenhouses were divided into top (180-220 cm from the ground), middle (80-120 cm from the ground) and bottom (30-70 cm from the ground) sections and B. tabaci adults and pupae were observed on three paprika leaves at each position and recorded separately. GH 2 data were used to validate the fixed-precision sampling plan, which was developed using GH 1 data. In this study, spatial distribution analysis was performed using Taylor's power law with the pooled data of the top and bottom position (B. tabaci adults), and the middle and bottom positions (B. tabaci pupae), based on a 1-leaf sampling unit. Decision making was undertaken using the maximum of action threshold in accordance with previously published method, and the value was decided by the price of the plants. Using the results obtained in the greenhouse, simulated validation of the developed sampling plan by RVSP (Resampling Validation for Sampling Plan) indicated a reasonable level of precision.
Lydon, Darragh;Taylor, S.E.;Lydon, Myra;Martinez del Rincon, Jesus;Hester, David
Smart Structures and Systems
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v.24
no.6
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pp.723-732
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2019
Globally road transport networks are subjected to continuous levels of stress from increasing loading and environmental effects. As the most popular mean of transport in the UK the condition of this civil infrastructure is a key indicator of economic growth and productivity. Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide a valuable insight to the true condition of our aging infrastructure. In particular, monitoring of the displacement of a bridge structure under live loading can provide an accurate descriptor of bridge condition. In the past B-WIM systems have been used to collect traffic data and hence provide an indicator of bridge condition, however the use of such systems can be restricted by bridge type, assess issues and cost limitations. This research provides a non-contact low cost AI based solution for vehicle classification and associated bridge displacement using computer vision methods. Convolutional neural networks (CNNs) have been adapted to develop the QUBYOLO vehicle classification method from recorded traffic images. This vehicle classification was then accurately related to the corresponding bridge response obtained under live loading using non-contact methods. The successful identification of multiple vehicle types during field testing has shown that QUBYOLO is suitable for the fine-grained vehicle classification required to identify applied load to a bridge structure. The process of displacement analysis and vehicle classification for the purposes of load identification which was used in this research adds to the body of knowledge on the monitoring of existing bridge structures, particularly long span bridges, and establishes the significant potential of computer vision and Deep Learning to provide dependable results on the real response of our infrastructure to existing and potential increased loading.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the sexual dysfunction of diabetic women in order to provide basic data contributed in nursing intervention. Method: A convenience sample consisted of 67 subjects with diabetes who attended outpatient department of 2 university hospitals. After verbal consent was obtained, subjects were asked to complete a questionnaire including BISF-W developed by Taylor et al. Data were collected from April 27 to May 22, 2006, and were analyzed by descriptive statistics, t-test, oneway ANOVA using SPSS 12.0 program. Results: This study discovered that the degree of sexual dysfunction of women with diabetes was high, and in particular that most of the women with diabetes did not have satisfactory sex life because of lack of vaginal lubrication, lower sexual desire, lower orgasm, and sexual pain. The test of differences in sexual dysfunction according to demographic and disease-related characteristics revealed that significant differences existed only with regard to menopause and age. Conclusion: As the sexual function of women varies widely among individuals, we would like to emphasize the importance of sexual counseling and education programs to improve the quality of life of diabetic women to prevent or relieve their sexual dysfunction.
Lee, Jin;Choi, Kwang Jong;Kim, Seong Jung;Oh, Ji Eun;Yoon, Woong Bae;Kim, Kwang Gi
Journal of Multimedia Information System
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v.3
no.3
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pp.97-102
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2016
Deep learning enables machines to have perception and can potentially outperform humans in the medical field. It can save a lot of time and reduce human error by detecting certain patterns from medical images without being trained. The main goal of this paper is to build the optimal model for breast mass classification by applying various methods that influence the performance of Convolutional Neural Network (CNN). Google's newly developed software library Tensorflow was used to build CNN and the mammogram dataset used in this study was obtained from 340 breast cancer cases. The best classification performance we achieved was an accuracy of 0.887, sensitivity of 0.903, and specificity of 0.869 for normal tissue versus malignant mass classification with augmented data, more convolutional filters, and ADAM optimizer. A limitation of this method, however, was that it only considered malignant masses which are relatively easier to classify than benign masses. Therefore, further studies are required in order to properly classify any given data for medical uses.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.2
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pp.87-95
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2002
The aim of this article is to perform the numerical simulation far drop drag and breakup processes in air-assisted sprays using the Taylor analogy breakup (TAB) model with a modified drop drag model, in which a random method is newly used to consider the variation of the drop's frontal area. The predicted results for drop trajectory and Salter mean diameter (SMD) were compared with experimental data and the simulation results using the earlier published models such as TAH model, surface wave instability (Wave) model, and Wave model with original drop drag model. In addition, the effects of the breakup model constant, Ck, on prediction of spray behaviors were discussed. The results shows that the TAB model with the modified drop drag model is in better agreement with experimental data than the other models, indicating the present model is acceptable for predicting the drop breakup process in air-assisted sprays. At higher Weber numbers, the smaller Ck shows the best fitting to experimental data. It should be noted that more elaborated studies is required in order to determine the breakup model constant in the suggested model in the study.
This paper proposes an approximated contact force model to identify the nonlinear behavior of a fuel rod with gap supports; also, the numerical prediction of interfacial forces in the mechanical contact of fuel rods with gap supports is studied. The Newmark integration method requires the current status of the contact force, but the contact force is not given a priori. Taylor's expansion can be used to predict the unknown contact force; therefore, it should be guaranteed that the first derivative of the contact force is continuous. This work proposes a continuous and differentiable contact force model with the ability to estimate the current state of the contact force. An approximated convex and differentiable potential function for the contact force is described, and a variational formulation is also provided. A numerical example that considers the particularly stiff supports has been studied, and a fuel rod with hardening supports was also examined for a realistic simulation. An approximated proper solution can be obtained using the results, and abrupt changes from the contacting state to non-contacting state, or vice versa, can be relieved. It can also be seen that not only the external force but also the developed contact force affects the response.
To design a controller based on the pole placement method, it is necessary to obtain either a target transfer function or a desired characteristic equation which results in the closed-loop response. Specially, a step response in which no overshoot occurs in highly desirable in many applications. In this paper, we present two new present two new prototypes of Type I target transfer functions whose step responses have an overshoot of less than 0.1%. One prototype is obtained by Taylor's approximation of a Gaussian function. It is, however, observed that the response delays increase with increasing order, while the rise times are nearly constant. The other prototype is a modification of the first prototype, so that their transfer function coefficients have particular values in terms of specific parameters ${\gamma}$i and $\tau$ (see section 2). The second prototype gives very useful properties in which step responses are almost the same shape, irrespective of the order. It, also, has no overshoot. Some other properties of the prototypes and an application example are given.
This paper deals with the problem of generating optimal polynomials using Genetic Programming(GP). The polynomial should approximate nonlinear response surfaces. Also, there should be a consideration regarding the size of the polynomial, It is not desirable if the polynomial is too large. To build small or medium size of polynomials that enable to model nonlinear response surfaces, we use the low order Tailor series in the function set of GP, and put the constrain on generating GP tree during the evolving process in order to prevent GP trees from becoming too large size of polynomials. Also, GAGPT(Group of Additive Genetic Programming Trees) is adopted to help achieving such purpose. Two examples are given to demonstrate our method.
The gas-phase thermolysis reactions of ${\alpha}$- and ${\beta}$-methylated ethyl formates, Y = $CH-X-CHR_1CH_2R_2$ where X = Y = O or S and $R_1\;=\;R_2$ = H or $CH_3$, are investigated theoretically using the AM1 method. The experimental reactivity order is reproduced correctly by AM1 in all cases. The thermolysis proceeds through a six-membered cyclic transition state conforming to a retro-ene reaction, which can be conveniently interpreted using the frontier orbital theory of three-species interactions. The methyl group substituted at $C_{\alpha}\;or\;C_{\beta}$ is shown to elevate the ${\pi}$-HOMO of the donor fragment (Y = C) and depress the ${\sigma}^{\ast}$-LUMO of the acceptor fragment ($C_{\beta}$-H), increasing the nucleophilicity of Y toward ${\beta}$-hydrogen which in turn increases the reactivity. The two bond breaking processes of the $C_{\alpha}$-X and $C_{\beta}$-H bonds are concerted but not synchronous so that the reaction takes place in two stages as Taylor suggested. The initial cleavage of $C_{\alpha}$-X is of little importance but the subsequent scission of $C_{\beta}$-H occurs in a rate determining stage.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.7
no.2
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pp.69-76
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2019
Purpose : This study examined the effects of a virtual reality rehabilitation program on stroke patients' upper extremity functions and activities of daily living (ADL). Methods : The subjects were equally and randomly divided into an experimental group (n=16) to whom a virtual reality rehabilitation program was applied and a control group (n=16) who received traditional occupational therapy. The intervention was applied five times per week, 30 minutes per each time, for six weeks. Jebsen-Taylor hand function test was conducted and the subjects' Manual Function Test was measured to examine their upper extremity functions before and after the treatment intervention, and a Korean version of modified Barthel index was calculated to look at their activities of daily living. Results : After the intervention, the upper extremity functions and activities of daily living of the participants in both groups significantly improved (p<.05). However, the improvements in these parameters among the participants in the virtual reality rehabilitation program were significantly greater than those in the control group (p>.05). Conclusion : The virtual reality rehabilitation program is a stable and reliable intervention method for enhancing the upper limb functions and activities of daily living of stroke patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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