The purposes of this study were to predict newborn birthweight by use of gestational period and fundal height and to identify growth curve of fundal height according to gestational period and growth curve of newborn birthweight according to fundal height. The subjects for the study were 802 women who delivered the normal newborn babies at Seoul National University Hospital from Sep. 1, 1981 to Aug.31, 1986. The data were collected bit chart review and analyzed nth SPSS program. The results of study were as follows : 1. The multiple regression equation ($R^2$=0.416) used for the prediction of newborn birthweight was y=(newborn birthweight, kg)=-4.421+0.075$x_1$(fundal height, cm)+0.053$x_2$(gestational period, weeks)+0.016$x_3$(abdominal girth, cm)+0.010$x_4$(maternal height, cm) 2. The growth curve of fundal height according to gestational period was obtained by polynomial regression. The regression equation was Y(fundal height, cm)=-36.78+18.58$log_ex$(gestational period, weeks) The growth curve of newborn birth weight according to fundal height was obtained by polynomial regression. The regression equation was Y(newborn birthweight, kg)=-8.09+3.27$log_ex$ (Fundal Height, cm) 3. In the following subgroups no significant difference was found in fundal height : engaged vs. nonengaged presentation, and nulliparous vs. multiparous women.
An accurate non-model-based method for delamination identification of laminated composite plates is proposed in this work. A weighted mode shape damage index is formulated using squared weighted difference between a measured mode shape of a composite plate with delamination and one from a polynomial that fits the measured mode shape of the composite plate with a proper order. Weighted mode shape damage indices associated with at least two measured mode shapes of the same mode are synthesized to formulate a synthetic mode shape damage index to exclude some false positive identification results due to measurement noise and error. An auxiliary mode shape damage index is proposed to further assist delamination identification, by which some false negative identification results can be excluded and edges of a delamination area can be accurately and completely identified. Both numerical and experimental examples are presented to investigate effectiveness of the proposed method, and it is shown that edges of a delamination area in composite plates can be accurately and completely identified when measured mode shapes are contaminated by measurement noise and error. In the experimental example, identification results of a composite plate with delamination from the proposed method are validated by its C-scan image.
Extending the method of extractions of square and cube roots in Jiuzhang Suanshu, Jia Xian introduced zengcheng kaifangfa in the 11th century. The process of zengcheng kaifangfa is exactly the same with that in Ruffini-Horner method introduced in the 19th century. The latter is based on the synthetic divisions, but zengcheng kaifangfa uses the binomial expansions. Since zengcheng kaifangfa is based on binomial expansions, traditional mathematicians in East Asia could not relate the fact that solutions of polynomial equation p(x) = 0 are determined by the linear factorization of p(x). The purpose of this paper is to reveal the difference between the mathematical structures of zengcheng kaifangfa and Ruffini-Honer method. For this object, we first discuss the reasons for zengcheng kaifangfa having difficulties to connect solutions with linear factors. Furthermore, investigating multiple solutions of equations constructed by tianyuanshu, we show differences between two methods and the structure of word problems in the East Asian mathematics.
In a previous work we studied generalized Stirling numbers of the second kind S(a2,b2,p2)a1,b1 (p1, k), where a1, a2, b1, b2 are given complex numbers, a1, a2 ≠ 0, and p1, p2 are non-negative integers given. In this work we use these generalized Stirling numbers to define Bernoulli polynomials in two variables Bp1,p2 (x1, x2), and Euler polynomials in two variables Ep1p2 (x1, x2). By using results for S(1,x2,p2)1,x1 (p1, k), we obtain generalizations, to the bivariate case, of some well-known properties from the standard case, as addition formulas, difference equations and sums of powers. We obtain some identities for bivariate Bernoulli and Euler polynomials, and some generalizations, to the bivariate case, of several known identities for Bernoulli and Euler numbers and polynomials of the standard case.
Objective of this study was to investigate effects of pre-processing method and number of sampling leaves on stability of the reflectance measurement for Chinese cabbage and kale leaves. Chinese cabbage and kale were transplanted and cultivated in a plant factory. Leaf samples of the kale and cabbage were collected at 4 weeks after transplanting of the seedlings. Spectra data were collected with an UV/VIS/NIR spectrometer in the wavelength region from 190 to 1130 nm. All leaves (mature and young leaves) were measured on 9 and 12 points in the blade part in the upper area for kale and cabbage leaves, respectively. To reduce the spectral noise, the raw spectral data were preprocessed by different methods: i) moving average, ii) Savitzky-Golay filter, iii) local regression using weighted linear least squares and a $1^{st}$ degree polynomial model (lowess), iv) local regression using weighted linear least squares and a $2^{nd}$ degree polynomial model (loess), v) a robust version of 'lowess', vi) a robust version of 'loess', with 7, 11, 15 smoothing points. Effects of number of sampling leaves were investigated by reflectance difference (RD) and cross-correlation (CC) methods. Results indicated that the contribution of the spectral data collected at 4 sampling leaves were good for both of the crops for reflectance measurement that does not change stability of measurement much. Furthermore, moving average method with 11 smoothing points was believed to provide reliable pre-processed data for further analysis.
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), which is broadly used as short-term data composite, is an important parameter for climate change and long-term land surface monitoring. Although atmospheric correction is performed, NDVI dramatically appears several low peak noise in the long-term time series. They are related to various contaminated sources, such as cloud masking problem and wet ground condition. This study suggests a simple method through harmonic analysis for reducing NDVI noise using SPOT/VGT NDVI 10-day MVC data. The harmonic analysis method is compared with the polynomial regression method suggested previously. The polynomial regression method overestimates the NDVI values in the time series. The proposed method showed an improvement in NDVI correction of low peak and overestimation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.4
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pp.315-322
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2009
This paper presents a novel numerical method based on the extended moving least squares finite difference method(MLS FDM) for solving 1-D Stefan problem. The MLS FDM is employed for easy numerical modelling of the moving boundary and Taylor polynomial is extended using wedge function for accurate capturing of interfacial singularity. Difference equations for the governing equations are constructed by implicit method which makes the numerical method stable. Numerical experiments prove that the extended MLS FDM show high accuracy and efficiency in solving semi-infinite melting, cylindrical solidification problems with moving interfacial boundary.
In this study, the acceleration vector in each time step is assumed to be a mth order time polynomial. By using the initial conditions, satisfying the equation of motion at both ends of the time step and minimizing the square of the residual vector, the m+3 unknown coefficients are determined. The order of accuracy for this approach is m+1, and it has a very low dispersion error. Moreover, the period error of the new technique is almost zero, and it is considerably smaller than the members of the Newmark method. The proposed scheme has an appropriate domain of stability, which is greater than that of the central difference and linear acceleration techniques. The numerical tests highlight the improved performance of the new algorithm over the fourth-order Runge-Kutta, central difference, linear and average acceleration methods.
The demand of image compression is increasing now for the integration of medical images into the hospital information system. Even though the quantitative distortion can be measured from the difference between original and reconstructed images, it doesn't include the nonlinear characteristics of human visual system. In this study, we have evaluated the nonlinear characteristics of human visual system and applied them to the compression of medical images. The distortion measures which reflect the characteristics of human visual system has been considered. This image compression procedure consists of coding scheme using JND (Just Noticeable Difference) curve, polynomial approximation and BTC (Block Truncation Coding). Results show that this method can be applied to CT images, scanned film images and other kinds of medical images with the compression ratio of 5-10:1 without any noticeable distortion.
It is well known that for a sequence a = ($a_0,\;a_1$,...) the general term of the dual sequence of a is $a_n\;=\;c_0\;^n_0\;+\;c_1\;^n_1\;+\;...\;+\;c_n\;^n_n$, where c = ($c_0,...c_n$ is the dual sequence of a. In this paper, we find the general term of the sequence ($c_0,\;c_1$,... ) and give another method for finding the inverse matrix of the Pascal matrix. And we find a simple proof of the fact that if the general term of a sequence a = ($a_0,\;a_1$,... ) is a polynomial of degree p in n, then ${\Delta}^{p+1}a\;=\;0$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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