Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.22
no.5
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pp.57-61
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1985
The e(lect of capacitance error on the A/D conversion accuracy in the A/D converter using binary-weighted capacitor array was scruntized. Besides the Monte-Carlo method considering the inter-capacitance ratios as random variables, " correlation approach" con-sidering the correlation coefficient between capacitances is proposed in this paper. Bt was observed by the measurement of capacitances of monolithic MO5 capacitors that the correla-tion coefficient between capacitors decreases as the capacitor size incrrases. It was also verified that the parallel connection of unit capacitors and the common centroid layout scheme signi(icantly increase the inter-capacitance correlation coefficients.
Ji Young Lee;Se Won Oh;Mi Sun Chung;Ji Eun Park;Yeonsil Moon;Hong Jun Jeon;Won-Jin Moon
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.3
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pp.405-414
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2021
Objective: To compare two clinically available MR volumetry software, NeuroQuant® (NQ) and Inbrain® (IB), and examine the inter-method reliabilities and differences between them. Materials and Methods: This study included 172 subjects (age range, 55-88 years; mean age, 71.2 years), comprising 45 normal healthy subjects, 85 patients with mild cognitive impairment, and 42 patients with Alzheimer's disease. Magnetic resonance imaging scans were analyzed with IB and NQ. Mean differences were compared with the paired t test. Inter-method reliability was evaluated with Pearson's correlation coefficients and intraclass correlation coefficients (ICCs). Effect sizes were also obtained to document the standardized mean differences. Results: The paired t test showed significant volume differences in most regions except for the amygdala between the two methods. Nevertheless, inter-method measurements between IB and NQ showed good to excellent reliability (0.72 < r < 0.96, 0.83 < ICC < 0.98) except for the pallidum, which showed poor reliability (left: r = 0.03, ICC = 0.06; right: r = -0.05, ICC = -0.09). For the measurements of effect size, volume differences were large in most regions (0.05 < r < 6.15). The effect size was the largest in the pallidum and smallest in the cerebellum. Conclusion: Comparisons between IB and NQ showed significantly different volume measurements with large effect sizes. However, they showed good to excellent inter-method reliability in volumetric measurements for all brain regions, with the exception of the pallidum. Clinicians using these commercial software should take into consideration that different volume measurements could be obtained depending on the software used.
This paper analyzes the effects of port size on port tariff using the data for world major sixteen container ports. Some previous studies show that demand for port services have significant effects on port tariff, but we cannot find studies analyzing the correlation between the supply variables and the port tariff. In this paper, we used the five supply variables, which are the number of gantry crane, the number of berth, the quay length, the terminal area and the storage capacity for containers. The panel regression results are as follows. Port tariff generally decreases as port size increases, which shows that port tariff is explained by the economic theory. However, increase of port size, in some cases, does not reduce port tariffs, which may be due to monopolistic characteristics of port. This paper also shows that both demand and supply factors affect port tariff, but that demand factors have more consistent effect on port tariff than supply factors.
Recently developed ferritic heat resistance steel, T24 was used to evaluate microstructure characteristics of simulated heat affected zone. Also, correlation between the prior austenite grain size and amount of $M_{23}C_6$ carbide dissolution was discussed. With the increasing of peak temperature, Grain size steadily increased up to $1050^{\circ}C$ and then rapidly increased at $1150^{\circ}C$. Of the peak temperature $950{\sim}1050^{\circ}C$, amounts of $M_{23}C_6$carbide dissolution are low. But Most of $M_{23}C_6$ carbide that is inhibited grain growth were dissolved above $1050^{\circ}C$ and decreased volume fraction of carbide. This indicates that grain growth may be achieved through dissolution of carbide in the base material. As of welding, due to very rapid heating rate, $M_{23}C_6$ carbide exists above equilibrium solution temperature that is $800^{\circ}C$, even at $1050^{\circ}C$. So, It was confirmed that close correlation between carbide dissolution in the base material and grain growth. Calculated grain size has a linear relationship with peak temperature, on the other hand, measured grain size discontinuously increased between $950{\sim}1050^{\circ}C$ and above $1050^{\circ}C$. Grain size of heat affected zone at $1350^{\circ}C$ peak temperature showed maximum 67um and minimum 4um. Also, The number of side showed 3 to 10.
Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.4
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pp.197-212
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2022
The study uses the audited financial statements of 26 Vietnamese commercial banks listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) and Hanoi Stock Exchange (HOSE) during the 2008-2018 period to estimate the system GMM model, which provides empirical evidence on the effect of the variables of customer deposit to total assets (DEPO) ratio, loan to assets (LTA) ratio, liquidity of commercial banks (LIQ), credit development (CRD) ratio, external funding (EFD) ratio, and credit loss provision (LLP) ratio on liquidity risk. The study confirms that commercial banks' internal factors play the most important role, and there is no empirical evidence on macro variables that affect liquidity risk. Finally, in accordance with the theoretical framework, the study uses an estimation method with the R language and the bootstrap methodology to give empirical proof of the nonlinear correlation and U-shaped graph between commercial bank size and liquidity risk. The importance of commercial bank size in absorbing and moderating the effects of liquidity shocks is demonstrated, however, excessive growth in commercial bank size would increase liquidity risk in commercial bank operations.
Park, Sung-Hee;Hong, Guen-Pyo;Kim, Jee-Yeon;Choi, Mi-Jung;Min, Sang-Gi
Food Science and Biotechnology
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v.15
no.5
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pp.721-727
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2006
This study was carried out to investigate the effect of hydrocolloids on the changes in physical properties of a model ice cream. The model ice cream contained water, sugar, skin milk powder, com oil, and 4 different hydrocolloid stabilizers (gelatin, pectin, hydroxyethylstarch, locust bean gum), was manufactured in a batch type freezer. The following physical characteristics of ice cream were examined: flow behavior, overrun, air cell size, ice crystal size, and melt resistance. With regard to flow behavior, all of aged mixes had a lower apparent viscosity relative to the mix before aging, and ice cream mix containing locust bean gum had the highest viscosity. Air cell size was observed to range from 20 to $38\;{\mu}m$, and ice cream with locust bean gum showed the largest size. There was an inverse correlation between overrun and air cell size. The ice crystal sizes of all samples ranged from 25 to $35\;{\mu}m$. Ice cream with added pectin contained the smallest ice crystal size, which was significantly difference from other stabilizers (p<0.05), and resulted in superior melt resistance with increased melting time compared to other samples.
The size distribution of airborne particulate matter (PM) and the concentrations of associated metallic elements were investigated in a busy urban region of a typical Korean industrial city. The PM concentrations measured during the spring, except for those in the size range of 1.1 to 2.1 ${\mu}m$, were slightly higher than the PM concentrations in the summer. Coarse particles contributed greatly to the variation in PM concentrations in the spring, while fine and submicron particles contributed largely to the variation in PM concentrations in the summer. The difference in size modes of the PM concentrations between spring and summer may be explained by the Asian dust effect and its accompanying wind direction and speed. Extremely high enrichment factors (EFs) values (6,971 to 60,966) for all of the size distributions in PM were identified for cadmium (Cd). High EFs values (12 to 907) were also identified for other heavy metals including Cr, Cu, Ni, Pb, Zn and Mn. Low EF values (0.29 to 8.61) were identified for Ca, K, Mg and Na. These results support the common hypothesis that most heavy metals in ambient PM have anthropogenic sources and most light metals have crustal sources. The results of principal components analyses and cluster analyses for heavy metals indicate that the principal sources of PM and metals were emissions from non-ferrous metal smelters, oil combustion, incinerators, vehicular traffic and road dust.
Purpose: The level of the implant above the marginal bone and flap design have an effect on the bone resorption during the healing period. The aim of this study is to detect the relationship between the level of the implant at the implant placement and the bone level at the healing period in the mesial and distal side of implants placed with flapless (FL) and full-thickness flap (FT) methods. Methods: Twenty-two nonsubmerged implants were placed with the FL and FT technique. Periapical radiographs were taken of the patient at implant placement, and at 6 and 12 weeks. By using computer software, bone level measurements were taken from the shoulder of the healing cap to the first bone implant contact in the mesial and distal side of the implant surface. Results: At 6 weeks, the correlation between the crestal bone level at the implant placement and crestal bone level of the FT mesially was significant (Pearson correlation coefficient=0.675, P<0.023). At 12 weeks, in the FT mesially, the correlation was nonsignificant (Spearman correlation coefficient=0.297, P<0.346). At 6 weeks in the FT distally, the correlation was nonsignificant (Pearson correlation coefficient=0.512, P<0.107). At 12 weeks in the FT distally, the correlation was significant (Spearman correlation coefficient=0.730, P<0.011). At 6 weeks in the FL mesially, the correlation was nonsignificant (Spearman correlation coefficient=0.083, P<0.809). At 12 weeks in the FL mesially, the correlation was nonsignificant (Spearman correlation coefficient= 0.062, P<0.856). At 6 weeks in the FL distally, the correlation was nonsignificant (Spearman correlation coefficient=0.197, P<0.562). At 12 weeks in the FL distally, the correlation was significant (Pearson correlation coefficient=0.692, P<0.018). Conclusions: A larger sample size is recommended to verify the conclusions in this preliminary study. The bone level during the healing period in the FT was more positively correlated with the implant level at implant placement than in the FL.
To bridge the research gap in the area of the Fourth Industrial Revolution, we explore the correlation between the core technologies of the Fourth Industrial Revolution and the economic performance of companies. The results show that the technologies have a statistically significant positive (+) correlation with company sales. The size of the correlation is highest for 3D printing (139%), followed by big data (129%), cloud computing (127%), artificial intelligence (78%), and the internet of things (70%). We also found a statistically significant negative (-) interaction effect between the internet of things and 3D printing, cloud computing and big data, and cloud computing and 3D printing when examining the interaction effect of introducing core technologies of the Fourth Industrial Revolution on company sales. This paper represents an early attempt to examine the correlation between the core technologies of the Fourth Industrial Revolution and the economic performance of companies and may serve as a basis for further empirical research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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