[Purpose] This pilot study aimed to develop a regression model to estimate the excess post-exercise oxygen consumption (EPOC) of Korean adults using various easy-to-measure dependent variables. [Methods] The EPOC and dependent variables for its estimation (e.g., sex, age, height, weight, body mass index, fat-free mass [FFM], fat mass, % body fat, and heart rate_sum [HR_sum]) were measured in 75 healthy adults (31 males, 44 females). Statistical analysis was performed to develop an EPOC estimation regression model using the stepwise regression method. [Results] We confirmed that FFM and HR_sum were important variables in the EPOC regression models of various exercise types. The explanatory power and standard errors of estimates (SEE) for EPOC of each exercise type were as follows: the continuous exercise (CEx) regression model was 86.3% (R2) and 85.9% (adjusted R2), and the mean SEE was 11.73 kcal, interval exercise (IEx) regression model was 83.1% (R2) and 82.6% (adjusted R2), while the mean SEE was 13.68 kcal, and the accumulation of short-duration exercise (AEx) regression models was 91.3% (R2) and 91.0% (adjusted R2), while the mean SEE was 27.71 kcal. There was no significant difference between the measured EPOC using a metabolic gas analyzer and the predicted EPOC for each exercise type. [Conclusion] This pilot study developed a regression model to estimate EPOC in healthy Korean adults. The regression model was as follows: CEx = -37.128 + 1.003 × (FFM) + 0.016 × (HR_sum), IEx = -49.265 + 1.442 × (FFM) + 0.013 × (HR_sum), and AEx = -100.942 + 2.209 × (FFM) + 0.020 × (HR_sum).
Kim, Jin-Seop;Kim, Geon-Young;Baik, Min-Hoon;Finsterle, Stefan;Cho, Gye-Chun
Geomechanics and Engineering
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v.18
no.1
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pp.11-20
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2019
The purpose of this study was to propose a new approach for quantifying in situ rock mass damage, which would include a degree-of-damage and the degraded strength of a rock mass, along with its prediction based on real-time Acoustic Emission (AE) observations. The basic approach for quantifying in-situ rock mass damage is to derive the normalized value of measured AE energy with the maximum AE energy, called the degree-of-damage in this study. With regard to estimation of the AE energy, an AE crack source location algorithm of the Wigner-Ville Distribution combined with Biot's wave dispersion model, was applied for more reliable AE crack source localization in a rock mass. In situ AE wave attenuation was also taken into account for AE energy correction in accordance with the propagation distance of an AE wave. To infer the maximum AE energy, fractal theory was used for scale-independent AE energy estimation. In addition, the Weibull model was also applied to determine statistically the AE crack size under a jointed rock mass. Subsequently, the proposed methodology was calibrated using an in situ test carried out in the Underground Research Tunnel at the Korea Atomic Energy Research Institute. This was done under a condition of controlled incremental cyclic loading, which had been performed as part of a preceding study. It was found that the inferred degree-of-damage agreed quite well with the results from the in situ test. The methodology proposed in this study can be regarded as a reasonable approach for quantifying rock mass damage.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5B
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pp.475-483
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2008
2D finite element model for analysis of transport of accidentally released pollutants in the flow was developed by SUPG method, and the mass balance of this model was checked though two example problems: line source and point source problem in the straight channel and unidirectional 2D flow field, respectively. All the test cases were simulated with both SUPG and conventional Galerkin method to compare the accuraccy of the numerical mass balance. Test results show that the model with SUPG can adequately conserve the released mass though simulation than the model using Galerkin method, so the developed model verified to be appropriate to solve this accidental mass release problem.
A ecosystem model was applied for understanding of circulation process of state variables in marine ecosystem. A mass balance was conducted by calculating the physical process. The sensitivity analysis was conducted to know which coefficient is the most effective factor to the state variables in the model. The results of the mass balance indicate that the primary production was 58.6 ton C/day in the case of mass flux. DIN and DIP in nutrient ingestion of phytoplankton were each 7.9 ton N/day, 1.1 ton P/day. POC and DOC in mineralization of organic matter were each 10.8 ton C/day, 40.6 ton C/day. The results of sensitivity analysis showed that the maximum growth rate of phytoplankton was the most important factor for overall state variables. In the case of nutrients, Half saturation constant of DIN, and mineralization rate of DOM for COD were important factor.
Shinhye Moon;Sang-Young Park;Seunggwon Jeon;Dae-Eun Kang
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.41
no.2
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pp.61-78
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2024
This study developed a real-time spacecraft pose estimation algorithm that combined a deep learning model and the least-squares method. Pose estimation in space is crucial for automatic rendezvous docking and inter-spacecraft communication. Owing to the difficulty in training deep learning models in space, we showed that actual experimental results could be predicted through software simulations on the ground. We integrated deep learning with nonlinear least squares (NLS) to predict the pose from a single spacecraft image in real time. We constructed a virtual environment capable of mass-producing synthetic images to train a deep learning model. This study proposed a method for training a deep learning model using pure synthetic images. Further, a visual-based real-time estimation system suitable for use in a flight testbed was constructed. Consequently, it was verified that the hardware experimental results could be predicted from software simulations with the same environment and relative distance. This study showed that a deep learning model trained using only synthetic images can be sufficiently applied to real images. Thus, this study proposed a real-time pose estimation software for automatic docking and demonstrated that the method constructed with only synthetic data was applicable in space.
A coronal mass ejection (CME) mass is generally estimated by the total brightness measured from white-light coronagraph observations. The total brightness are determined from the integration of the Thomson scattering by free electrons of solar corona along the line of sight. It is difficult to estimate the masses of halo CMEs due to the projection effect. To solve this issue, we construct a synthetic halo CME with a power-law density distribution (ρ = ρ0r-3) based on a full ice-cream cone model using SOHO/LASCO C3 observations. Then we compute a conversion factor from observed CME mass to CME mass for each CME. The final CME mass is determined as their average value of several CME masses above 10 solar radii. Our preliminary analysis for six CMEs show that their CME mass are well determined within the mean absolute relative error in the range of 4 to 15 %.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.7
no.8
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pp.116-122
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1999
According to the stringent exhaust emission regulation, precise control of air fuel ratio is one of the most important issues on gasoline engine. Although many researches have been carried out to identify the fuel transport phenomena in a port fueled gasoline engine, complexity of fuel film behavior in the intake port makes it difficult. The fuel film behavior was investigated recently by using visualization method and these gave us qualitative understanding. The purpose of this study is to estimate of wall wetting fuel in the intake port and the inducted fuel mass was predicted by using wall wetting fuel model . The model coefficient($\alpha$,$\beta$) and fuel film mass on the port wall were determined from measured in-cylinder HC concentration using FRFID after injection off. The fuel film mass was increased, but $\alpha$(ratio of directly inducted fuel mass into cylinder from injected fuel mass) was decreased with increasing load at the same engine speed. $\beta$is nearly constant value(0.8~0.9). when injected fuel mass is varied at 1500rpm , the calculated air fuel ratio using well wetting fuel model was nearly the same as measured by UEGO.
Continuous on-line monitoring of cell concentration and growth rate in aerobic batch fermentation process was carried out by analyzing the exhaust gas composition of tormentor with a quadrupole mass spectrometer. From the mass spectrometric analyses of major gaseous components, i.e. $N_2$, $O_2$, $CO_2$ and $H_2O$, and the material balance equations for oxygen and carbon dioxide, oxygen uptake rate (OUR) rind carbon dioxide evolution rate (CER) were instantaneously calculated using a computer (16-bit IBM PC-AT) interfaced to a quadrupole mass spectrometer. The calculated OUR and CER data were used for the estimation of cell concentration and growth rate of Candida utilis during batch culture. It was found that the cell concentration could be satisfactorily estimated from the data of OUR arid CER during the culture and this method could be successfully und for the continuous monitoring of cell growth and growth rate.
The world's overall need for natural gas (NG) has been growing up fast, especially in the residential sector. The better the estimation of residential NG consumption (RNGC) distribution, the better decision-making for a residential NG policy such as pricing, demand estimation, management options and so on. Approximating the distribution of RNGC is complicated by zero observations in the sample. To deal with the zero observations by allowing a point mass at zero, a mixture model of RNGC distributions is proposed and applied. The RNGC distribution is specified as a mixture of two distributions, one with a point mass at zero and the other with full support on the positive half of the real line. The model is empirically verified for household RNGC survey data collected in Korea. The mixture model can easily capture the common bimodality feature of the RNGC distribution. In addition, when covariates were added to the model, it was found that the probability that a household has non-expenditure significantly varies with some variables. Finally, the goodness-of-fit test suggests that the data are well represented by the mixture model.
In this research a theoretical and numerical study on a bridge damage detection procedure is presented based on vibration measurements collected from a set of accelerometers. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The approach relies on minimizing a penalty function, which usually consists of the errors between the measured quantities and the corresponding predictions attained from the model. Moving mass is an interactive model and includes inertia effects between the model and mass. This interactive model is a time varying system and the proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of the proposed method is illustrated by correct detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparative study on common sensitivity and the proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. In addition various possible sources of error, including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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