Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.7
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pp.978-984
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2018
Structural equation modeling is pointing to statistical procedures that simultaneously perform path analysis and confirmatory factor analysis. Today, this statistical procedure is an essential tool for researchers in the social sciences. There are as AMOS, LISREL and PLS representative tools that can perform structural equation modeling analysis. AMOS provides a convenient graphical user interface for beginners to use. PLS has the advantage of not having a constraint on normal distribution as well as a graphical user interface. Therefore, we compared and analyzed the three most commonly used tools (applications) in social sciences. Based on structural equation modeling, confirmatory factor analysis was performed using the IBM AMOS Ver. 23, the LISREL 8.70 and the SmartPLS 2.0. The comparative results show that LISREL has the highest explanatory power of dependent variables than other analytical tools. The path coefficients and T-values presented by the analysis results showed similar results for all three analysis tools. This study suggests practical and theoretical implications based on the results.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.5
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pp.619-628
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2009
LiDAR has capability of rapid data acquisition and provides useful information for reconstructing surface of the Earth. However, Extracting information from LiDAR data is not easy task because LiDAR data consist of irregularly distributed point clouds of 3D coordinates and lack of semantic and visual information. This thesis proposed methods for automatic extraction of buildings and 3D detail modeling using airborne LiDAR data. As for preprocessing, noise and unnecessary data were removed by iterative surface fitting and then classification of ground and non-ground data was performed by analyzing histogram. Footprints of the buildings were extracted by tracing points on the building boundaries. The refined footprints were obtained by regularization based on the building hypothesis. The accuracy of building footprints were evaluated by comparing with 1:1,000 digital vector maps. The horizontal RMSE was 0.56m for test areas. Finally, a method of 3D modeling of roof superstructure was developed. Statistical and geometric information of the LiDAR data on building roof were analyzed to segment data and to determine roof shape. The superstructures on the roof were modeled by 3D analytical functions that were derived by least square method. The accuracy of the 3D modeling was estimated using simulation data. The RMSEs were 0.91m, 1.43m, 1.85m and 1.97m for flat, sloped, arch and dome shapes, respectively. The methods developed in study show that the automation of 3D building modeling process was effectively performed.
Recent measurement and simulation studies have revealed that wide area network traffic displays complex statistical characteristics-possibly multifractal scaling-on fine timescales, in addition to the well-known properly of self-similar scaling on coarser timescales. In this paper we investigate the performance and network engineering significance of these fine timescale features using measured TCP anti MPEG2 video traces, queueing simulations and analytical arguments. We demonstrate that the fine timescale features can affect performance substantially at low and intermediate utilizations, while the longer timescale self-similarity is important at intermediate and high utilizations. We relate the fine timescale structure in the measured TCP traces to flow controls, and show that UDP traffic-which is not flow controlled-lacks such fine timescale structure. Likewise we relate the fine timescale structure in video MPEG2 traces to sub-frame encoding. We show that it is possibly to construct a relatively parsimonious multi-fractal cascade model of fine timescale features that matches the queueing performance of both the TCP and video traces. We outline an analytical method ta estimate performance for traffic that is self-similar on coarse timescales and multi-fractal on fine timescales, and show that the engineering problem of setting safe operating points for planning or admission controls can be significantly influenced by fine timescale fluctuations in network traffic. The work reported here can be used to model the relevant characteristics of wide area traffic across a full range of engineering timescales, and can be the basis of more accurate network performance analysis and engineering.
Minjoong Joo;Jeong-Hun Mok;Van-An Duong;Jong-Moon Park;Hookeun Lee
Mass Spectrometry Letters
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v.15
no.2
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pp.69 -78
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2024
The advancement of high-throughput omics technologies and systems biology is essential for understanding complex biological mechanisms and diseases. The integration of proteomics and metabolomics provides comprehensive insights into cellular functions and disease pathology, driven by developments in mass spectrometry (MS) technologies, including electrospray ionization (ESI). These advancements are crucial for interpreting biological systems effectively. However, integrating these technologies poses challenges. Compared to genomic, proteomics and metabolomics have limitations in throughput, and data integration. This review examines developments in MS equipped electrospray ionization (ESI), and their importance in the effective interpretation of biological mechanisms. The review also discusses developments in sample preparation, such as Simultaneous Metabolite, Protein, Lipid Extraction (SIMPLEX), analytical techniques, and data analysis, highlighting the application of these technologies in the study of cancer or Huntington's disease, underscoring the potential for personalized medicine and diagnostic accuracy. Efforts by the Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) and integrative data analysis methods such as O2PLS and OnPLS extract statistical similarities between metabolomic and proteomic data. System modeling techniques that mathematically explain and predict system responses are also covered. This practical application also shows significant improvements in cancer research, diagnostic accuracy and therapeutic targeting for diseases like pancreatic ductal adenocarcinoma, non-small cell lung cancer, and Huntington's disease. These approaches enable researchers to develop standardized protocols, and interoperable software and databases, expanding multi-omics research application in clinical practice.
Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) has extensive use in strengthening reinforced concrete structures due to its high strength and elastic modulus, low weight, fast and easy application, and excellent durability performance. Many studies have been carried out to determine the performance of the CFRP confined concrete cylinder. Although studies about the prediction of confined compressive strength using ANN are in the literature, the insufficiency of the studies to predict the strain of confined concrete cylinder using ANN, which is the most appropriate analysis method for nonlinear and complex problems, draws attention. Therefore, to predict both strengths and also strain values, two different ANNs were created using an extensive experimental database. The strength and strain networks were evaluated with the statistical parameters of correlation coefficients (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The estimated values were found to be close to the experimental results. Mathematical equations to predict the strength and strain values were derived using networks prepared for convenience in engineering applications. The sensitivity analysis of mathematical models was performed by considering the inputs with the highest importance factors. Considering the limit values obtained from the sensitivity analysis of the parameters, the performances of the proposed models were evaluated by using the test data determined from the experimental database. Model performances were evaluated comparatively with other analytical models most commonly used in the literature, and it was found that the closest results to experimental data were obtained from the proposed strength and strain models.
Response of buried flexible pipe-soil system is studied, through numerical analysis, with respect to deflection and buckling in a spatially varying soil media. In numerical modeling procedure, soil parameters are modeled as two-dimensional non-Gaussian homogeneous random field using Cholesky decomposition technique. Numerical analysis is performed using random field theory combined with finite difference numerical code FLAC 5.0 (2D). Monte Carlo simulations are performed to obtain the statistics, i.e., mean and variance of deflection and circumferential (buckling) stresses of buried flexible pipe-soil system in a spatially varying soil media. Results are compared and discussed in the light of available analytical solutions as well as conventional numerical procedures in which soil parameters are considered as uniformly constant. The statistical information obtained from Monte Carlo simulations is further utilized for the reliability analysis of buried flexible pipe-soil system with respect to deflection and buckling. The results of the reliability analysis clearly demonstrate the influence of extent of variation and spatial correlation structure of soil parameters on the performance assessment of buried flexible pipe-soil systems, which is not well captured in conventional procedures.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.4
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pp.533-542
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2000
Analytical experiments to determine the line-of-sight temperature distribution is conducted by using spectral radiation intensities. For this study, fourteen narrow bands of $25cm^{-1}$ interval in $CO_2\;4.3{\mu}m$ band ($2,050cm^{-1}$ to $2375cm^{-1}$) are selected. The applied system is a one-dimensional gas slab filled with 100% $CO_2$ gas at 1 atm. Two types of temperature profile are tested; parabolic and boundary layer types. Three kinds of radiation calculation are used in the iteration procedure for the temperature inversion; LBL(Line by Line), SNB(Statistical Narrow Band) and WNB(WSGGM. based Narrow Band) models. The LBL solution shows perfect agreement while some error of temperature prediction is caused by radiation modeling error when using SNB and WNB models. The inversion result shows that the WNB model may be used more accurately in spectral remote sensing techniques than the traditional SNB model.
The sequestration of infected erythrocytes in the placenta can activate the syncytiotrophoblast to release cytokines that affect the micro-environment and influence the delivery of nutrients and oxygen to fetus. The high level of IL-10 has been reported in the intervillous space and could prevent the pathological effects. There is still no data of Th17 involvement in the pathogenesis of placental malaria. This study was conducted to reveal the influence of placental IL-17 and IL-10 levels on fetal weights in malaria placenta. Seventeen pregnant BALB/C mice were divided into control (8 pregnant mice) and treatment group (9 pregnant mice infected by Plasmodium berghei). Placental specimens stained with hematoxylin and eosin were examined to determine the level of cytoadherence by counting the infected erythrocytes in the intervillous space of placenta. Levels of IL-17 and IL-10 in the placenta were measured using ELISA. All fetuses were weighed by analytical balance. Statistical analysis using Structural Equation Modeling showed that cytoadherence caused an increased level of placental IL-17 and a decreased level of placental IL-10. Cytoadherence also caused low fetal weight. The increased level of placental IL-17 caused low fetal weight, and interestingly low fetal weight was caused by a decrease of placental IL-10. It can be concluded that low fetal weight in placental malaria is directly caused by sequestration of the parasites and indirectly by the local imbalance of IL-17 and IL-10 levels.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.3
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pp.99-107
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2004
This study presents an application of GIS technologies to construct the graphic user interface for 3-dimensional exhibition of the results obtained by ocean hydrodynamic model. In coastal management studies, GIS provide a receptacle for scattered data from diverse sources and an improvement of the 3D visualization of such data. Within the frame of a GIS a variety of analytical, statistical and modeling tools can be applied to transform data and make them suitable for a given application. A 3D hydrodynamic model was driven by time-dependent external forcing such as tide, wind velocity, temperature. salinity, river discharge, and solar radiation under the open boundary condition. The Jinhae bay was selected as a case study. Here, we have used GeoMania v2.5 GIS software and its 3D Analyst extension module to visualize hydrodynamic model result that were simulated around the Jinhae bay.
This study presents an application of GIS technologies to construct the graphic user interface for 3-dimensional exhibition of the results obtained by ocean hydrodynamic model. In coastal management studies, GIS provide a receptacle for scattered data from diverse sources and an improvement of the 3D visualization of such data. Within the frame of a GIS a variety of analytical, statistical and modeling tools can be applied to transform data and make them suitable for a given application. A 3D hydrodynamic model was driven by time-dependent external forcing such as tide, wind velocity, temperature, salinity, river discharge, and solar radiation under the open boundary condition. The Jinhae Bay was selected as a case study. Here, we have used GeoMania v2.5 GIS software and its 3D Analyst extension module to visualize hydrodynamic model result that were simulated around the Jinhae Bay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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