Rivaroxaban (RRN) is the first available active direct factor Xa inhibitor (anticoagulant) with oral administration. Due to its success in market, there have been efforts to develop various RRN formulations, and the development of good analytical methods for its in vivo evaluation is an essential prerequisite. Thus, here, a simple and efficient method to determine RRN in rat plasma using liquid-liquid extraction (LLE) and liquid chromatography and multiple reaction monitoring (LC-MRM) was presented. The use of ethyl acetate as the LLE solvent results appropriate extraction and purification of RRN and it also helps the significant reduction of rat plasma volume required for RRN quantitation. The developed method showed good analytical performance including specificity, linearity ($r^2{\geq}0.999$ within 0.5 - 500 ng/mL), sensitivity (the lower limit of quantitation at 0.5 ng/mL), accuracy (89.3 - 107.0%), precision (${\geq}12.7%$), and recovery (89.2 - 105.7%). Additionally, RRN in sample extracts showed good stability. Finally, the applicability of the validated method to the PK evaluation of RRN was confirmed after its oral administration to normal rats. The present method is the first analytical method employing LLE for the simple and efficient extraction and purification of RRN in rat plasma. Therefore, the present method can contribute to the development of new RRN formulations as well as to the monitoring of RRN in special clinical situations through its efficient determination in various samples with or without minor modification.
BACKGROUND: The water footprint (WF) is an indicator of freshwater use that appears not only at direct water use of a consumer or producer, but also at the indirect water use. As an indicator of 'water use', the water footprint includes the green, blue, and grey WF, and differs from the classical measure of 'water withdrawal' because of green and grey WF. This study was conducted to assess and estimate the water footprint of the soybean and Chinese cabbage. METHODS AND RESULTS: APEX model with weather data, soil and water quality data from NAS (National Institute of Agricultural Sciences), and farming data from RDA (Rural Development Administration) was operated for analyzing the WF of the crops. As the result of comparing the yield estimated from APEX with the yield extracted from statistic data of each county, the coefficients of determination were 0.83 for soybean and 0.97 for Chinese cabbage and p-value was statistically significant. The WFs of the soybean and Chinese cabbage at production procedure were 1,985 L/Kg and 58 L/Kg, respectively. This difference may have originated from the cultivation duration. The WF ratios of soybean were 91.1% for green WF and 8.9% for grey WF, but the WF ratios of Chinese cabbage were 41.5% for green WF and 58.5% for grey WF. CONCLUSION: These results mean that the efficiency of water use for soybean is better than that for Chinese cabbage. The results could also be useful as an information to assess environmental impact of water use and agricultural farming on soybean and Chinese cabbage.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.219-225
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2019
Today, in the era of the 4th Industrial Revolution, the cloud computing sector has advantages for cost reduction and efficiency of work, but problems related to privacy may arise. Therefore, the law on the development of cloud computing and user protection should be improved to enable providers of cloud computing services to proactively identify whether or not they contain their personal information, or to take steps to protect their privacy. And this same law is desirable to improve the implementation of a national mandatory certification system for privacy protection systems for cloud computing businesses. This same law is also desirable that cloud computing service providers create direct accountability for privacy breaches and appropriate scope for those responsibilities.
Faqeerzada, Mohammad Akbar;Rahman, Anisur;Kim, Geonwoo;Park, Eunsoo;Joshi, Rahul;Lohumi, Santosh;Cho, Byoung-Kwan
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.4
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pp.995-1010
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2020
In this study, a multivariate analysis model of partial least square regression (PLSR) was developed to predict the moisture content of green peppers using hyperspectral imaging (HSI). In HSI, illumination is essential for high-quality image acquisition and directly affects the analytical performance of the visible near-infrared hyperspectral imaging (VIS/NIR-HSI) system. When green pepper images were acquired using a direct lighting system, the specular reflection from the surface of the objects and their intensities fluctuated with time. The images include artifacts on the surface of the materials, thereby increasing the variability of data and affecting the obtained accuracy by generating false-positive results. Therefore, images without glare on the surface of the green peppers were created using a polarization filter at the front of the camera lens and by exposing the polarizer sheet at the front of the lighting systems simultaneously. The results obtained from the PLSR analysis yielded a high determination coefficient of 0.89 value. The regression coefficients yielded by the best PLSR model were further developed for moisture content mapping in green peppers based on the selected wavelengths. Accordingly, the polarization filter helped achieve an uniform illumination and the removal of gloss and artifact glare from the green pepper images. These results demonstrate that the HSI technique with a polarized lighting system combined with chemometrics can be effectively used for high-throughput prediction of moisture content and image-based visualization.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.4
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pp.55-64
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2021
The expansion of upland crop cultivation in rice paddy fields is recommended by the Korean government to solve the problem of falling rice price and reduction of rice farmer's income due to oversupply of rice. However, water use efficiency is significantly influenced by the land use change from paddy field to upland. Therefore, this study aimed to evaluate the water budget of soybean grown in using APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model. The amount of runoff was measured in a test bed located in Iksan, Jeollabu-do and used to calibrate and validate the simulated runoff by APEX model. From 2019 to 2020, the water budget of soybean grown in uplands were estimated and compared with the one grown in paddy fields. The calibration result of AP EX model for runoff showed that R2 (Coefficient of determination) and NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) were 0.90 and 0.89, respectively. In addition, the validated results of R2 and NSE were 0.81 and 0.62, respectively. The comparative study of each component in water budget showed that the amounts of evapotranspiration and percolation estimated by APEX model were 549.1 mm and 375.8mm, respectively. The direct runoff amount from upland was 390.1 mm, which was less than that from paddy fields. The average amount of irrigation water was 28.7 mm, which was very small compared to the one from paddy fields.
Recently, safety issues in companies and public institutions are no longer a task that can be postponed, and when a major safety accident occurs, not only direct financial loss, but also indirect loss of social trust in the company and public institution is greatly increased. In particular, in the case of a fatal accident, the damage is even more serious. Accordingly, as companies and public institutions expand their investments in industrial safety education and prevention, open AI learning model creation technology that enables safety management services without being affected by user behavior in industrial sites where high-risk situations exist, edge terminals System development using inter-AI collaboration technology, cloud-edge terminal linkage technology, multi-modal risk situation determination technology, and AI model learning support technology is underway. In particular, with the development and spread of artificial intelligence technology, research to apply the technology to safety issues is becoming active. Therefore, in this paper, an open cloud platform design method that can support AI model learning for high-risk site safety management is presented.
Acid-base titration experiments were carried out using the same sample to obtain a direct comparison of analysis results between a new titrator and conventional Spectrator (SPT) titrators. This allowed the confirmation of an endpoint both by spectroscopic detection and by conventional titrators (automatic burette (ABT) and autotitrator (ATT)). Statistical analysis was performed on the measured values (endpoints) obtained using different titrators, to assess their differences by comparison of straightness, equivalence, ANOVA, F-test, and t-test results. The coefficients of determination, confirmed by straightness, were all >0.999. Thus, the null hypothesis that there was no statistical difference could not be rejected. The Bland-Altman analysis method was used to confirm agreement with the new experimental method. No discrepancy was found in the measured values obtained using different titrators used in this study.
Virtual reality entered a new phase with the introduction of wearable devices represented by Oculus. This study proposes an immersive virtual reality based on Oculus Rift that enables direct immersion in virtual reality from a first-person perspective for English learning. At this point, it is meaningful to provide considerations when designing instruction for language learning through a comprehensive and integrated review of immersive virtual reality. Therefore, the main purpose of this study is to find a way to maximize the application of language education in the immersive virtual world. And for the design elements for English learning through immersive virtual reality, the setting of learning theory, consideration of differences in learning, selection of learning tasks, regulation of teachers' influence, determination of types of applied senses, flexibility of design, and usage environment were suggested. By integrating the results, various discussions and directions for instructional design were presented.
For the first time Aluminium-BariumeZinc oxide nanocomposite (ZABONC) was synthesized by solution combustion method where calcination was carried out at low temperatures (600℃) to study the electromagnetic (EM) (X/γ) radiation shielding properties. Further for characterization purpose standard techniques like PXRD, SEM, UV-VISIBLE, FTIR were used to find phase purity, functional groups, surface morphology, and to do structural analysis and energy band gap determination. The PXRD pattern shows (hkl) planes corresponding to spinel cubic phase of ZnAl2O4, cubic Ba(NO3)2, α and γ phase of Al2O3 which clearly confirms the formation of complex nano composite. From SEM histogram mean size of nano particles was calculated and is in the order of 17 nm. Wood and Tauc's relation direct energy band gap calculation gives energy gap of 2.9 eV. In addition, EM (X/γ) shielding properties were measured and compared with the theoretical ones using standard procedures (NaI (Tl) detector and multi channel analyzer MCA). For energy above 356 keV the measured shielding parameters agree well with the theory, while below this value slight deviation is observed, due to the influence of atomic/crystallite size of the ZABONC. Hence synthesized ZABONC can be used as a shielding material in EM (X/γ) radiation shielding.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.304-311
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2023
The 4th Industrial Revolution and the continuous development of Science and Technology have also required a speedy business promotion method in the defense industry. Advanced countries including the United States are already boldly innovating the existing high-cost and long-term acquisition system with the highest priority in weapons development to cope with the military rise of Russia and China. The Ministry of National Defense and the Defense Acquisition Program Administration have also recently introduced a quick acquisition system and are applying it to business promotion. In addition, some small-scale projects and weapons systems are being reorganized so that they can be managed by the units demanding them. After an organizational diagnosis of the Project Acquisition Group by the Ministry of National Defense in 2020, it has been reassigned as a subordinate unit of the Army Logistics Command from a direct unit managed by the Army HQ. As a result, problems such as work conflict or redundancy have been identified. In addition, a system has been implemented to shorten the acquisition period by applying a rapid acquisition program in the field of weapons systems by benchmarking the rapid acquisition program of advanced countries. The force support system project process will also need to introduce such a quick acquisition system. In addition, the Ministry of National Defense is considering ways to delegate some weapon systems to each military, which will then carry out tasks ranging from requirements determination to project management. Accordingly, it is now time to expand the organization for the management of the Army's weapons system acquisition project. Therefore, in this paper, the Army Project Acquisition Group was analyzed on its organization, acquisition procedures, and cooperation systems, with presentations of development plans for each field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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