Objectives: Indoor air quality has become more important aspeople spend most of their times indoors. Since students spend most of their times at home or at school, they are more likely to be exposed to indoor air pollutants. Ventilation in school classrooms can affect health and learning performance. In this study, ventilation deficiency was evaluated in school classrooms using Monte Carlo simulation. Methods: This study used sensor-based monitoring for six months to measure carbon dioxide (CO2) concentrations in classrooms in elementary, middle, and high schools. The volume of the classroom and the number of students were investigated, and the students' body surface area was used to calculate the CO2 emission rate. The distribution of ventilation rates was estimated by measured CO2 concentration and a mass-balance model using Monte Carlo simulation. Results: In the elementary, middle, and high schools, the average CO2 concentrations exceeded 1000 ppm, indicating that the ventilation rates were insufficient. The ventilation rates were deficient from July to August and in December, but showed relatively high ventilation rates in October. Forty-three percent of elementary schools, 56% of middle schools, and 62% of high schools showed insufficient ventilation rates. Conclusions: The ventilation rates calculated in elementary, middle and high schools were found to be quite insufficient. Therefore, proper management is needed to overcome the lack of ventilation and improve air quality.
Ki, Han Jeong;Kim, Jieun;Kim, Sohee;Park, Juwon;Lee, Joohaeng;Kim, Yang-Jin
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.33
no.6
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pp.777-789
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2020
COVID-19 has been rapidly spread world wide since late December 2019. In this paper, our interest is to estimate distribution of incubation time defined as period between infection of virus and the onset. Due to the limit of accessibility and asymptomatic feature of COVID-19 virus, the exact infection and onset time are not always observable. For estimation of incubation time, interval censoring technique is implemented. Furthermore, a competing risk model is applied to estimate the case fatality and cure fraction. Based on the result, the mean incubation time is about 5.4 days and the fatality rate is higher for older and male patient and the cure rate is higher at younger,female and asymptomatic patient.
Due to the recent economic development and the improvement of income level in China, the desire for quality medical services is increasing compared to the past. As an alternative to satisfy these needs, various applications using smart phones and the like are being developed. The new corona that occurred in December 2019 began to show great interest in non-face-to-face telemedicine services using smart phones due to the worldwide spread of the coronavirus. Therefore, in this study, a total of 200 people were surveyed on the top three mobile medical applications in China, and the data of 120 people who actually used medical applications were analyzed based on Venkatesh's UTAUT2 theory. A study was conducted on the intent to use and the factors affecting the in-law behavior. First, it has become clear that the interactive characteristics, expectations for effort, price value, interest in privacy, habits, and promotional conditions have a positive impact on the user's use. Second, it was investigated that the user's intention to use influences the behavior of use, and among the intentions of use, it was found that the mobilization characteristic expectation, hedonistic motivation, price value, habits, and promotion conditions affect the use behavior. Third, a study result was derived that the controlling variables such as gender, age, school age, and annual income do not affect the user's intention to use mobile medical applications as a controlling variable. Finally, due to the nature of mobile devices that use the Internet, various security vulnerabilities exist, and this can cause great damage or personal and social impact. Therefore, for the development of mobile medical services in China, it is necessary to re-establish a research model through comprehensive and in-depth considerations to supplement these problems in the future.
Effects of the etching treatment of SAPO-34 catalyst were investigated to improve the catalytic lifetime in DTO reaction. The aqueous NH3 solution was a more appropriate treatment agent which could control the degree of etching progress, compared to that of using a strong acid (HCl) or alkali (NaOH) solution. Therefore, the effect on characteristics and lifetime of SAPO-34 catalyst was observed using the treatment concentration and time of aqueous NH3 solution as variables. As the treatment concentration or time of aqueous NH3 solution increased, the growth of erosion was proceeded from the center of SAPO-34 crystal plane, and the acid site concentration and strength gradually decreased. Meanwhile, it was found that external surface area and mesopore volume of SAPO-34 catalyst increased at appropriate treatment conditions. When the treatment concentration and time were 0.05 M and 3 h, respectively, the lifetime of the treated SAPO-34 catalyst was the longest, and was significantly enhanced by ca. 36% (based on DME conversion of > 90%) compared to that of using the untreated catalyst. The model for the etching progress of SAPO-34 catalyst in a mild treatment process using aqueous NH3 solution was also proposed.
Yoon, Chan Suk;Kim, Do Hyeong;Na, Chang Su;Jeong, Ji Won;Kim, Ji Hoon;Kim, Sun Gil;Choi, Ji Min;Kim, Seon Jong
Journal of Korean Medicine Rehabilitation
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v.31
no.1
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pp.81-93
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2021
Objectives The objective of the study was to investigate effects of ChondroT by improvement of blood metabolites in high-fat diet (HFD)-induced hyperlipidemia rat model. Methods Sprague-Dawley rats were randomly assigned to intact, control, simvastatin, and CT100, CT200 and CT400 (each n=6). For observing cholesterol change, animals were first fed high fat diet for 5 weeks and then high fat diet and drugs for 3 weeks. At the end of the experiment, total cholesterol, triglyceride, high density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) and low density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) were analyzed by obtained blood collection. Further, amplified leptin, peroxisome proliferator activated receptor (PPAR) and adiponectin DNA were observed by reverse transcription polymerase chain reaction analysis. Results Observing the effect of ChondroT on the change of lipid metabolism in hyperlipidemia-induced rats, triglyceride and total cholesterol were significantly decreased in SV100 group, HDL-C was significantly increased in SV100, CT100 and CT200 groups, and LDL-C was significantly decreased in SV100, CT100, CT200 and CT400 groups, compared to the control group. Leptin level in hyperlipidemia-induced rats was significantly decreased in CT100 and CT200 groups, compared to the control group. The effect of ChondroT on adiponectin level in hyperlipidemia-induced rats was significantly increased in SV100, CT100 and CT200 groups. PPAR level in hyperlipidemia-induced rats was significantly decreased in SV100, CT200 and CT400 groups. Platelete activating factor level in hyperlipidemia-induced rats was significantly decreased in CT100 and CT200 groups. Conclusions Based on these results, it could be suggested that ChondroT has certain effects of improving blood metabolites in HFD-induced hyperlipidemia.
Kim, Seong-Ryul;Moon, Ji-Hyun;Jeon, Hae-Sung;Sue, Jong-Chal;Choo, Yeon-Moon
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.87-96
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2020
To use a hydraulic structure effectively, the velocity of a river should be known in detail. In reality, velocity measurements are not conducted sufficiently because of their high cost. The formulae to yield the flux and velocity of the river are commonly called the Manning and Chezy formulae, which are empirical equations applied to uniform flow. This study is based on Chiu (1987)'s paper using entropy theory to solve the limits of the existing velocity formula and distribution and suggests the velocity and distance formula derived from information entropy. The data of a channel having records of a spot's velocity was used to verify the derived formula's utility and showed R2 values of distance and velocity of 0.9993 and 0.8051~0.9483, respectively. The travel distance and velocity of a moving spot following the streamflow were calculated using some flow information, which solves the difficulty in frequent flood measurements when it is needed. This can be used to make a longitudinal section of a river composed of a horizontal distance and elevation. Moreover, GIS makes it possible to obtain accurate information, such as the characteristics of a river. The connection with flow information and GIS model can be used as alarming and expecting flood systems.
Kim, Jae-Jin;Choi, Wonsik;Kim, Jinsoo;Noh, Youngmin;Son, Youn-Suk;Yang, Minjune
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.6_3
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pp.1635-1641
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2020
Air pollution is one of the most severe threats to society globally due to the rapid expansion of urbanization and industrialization. Particularly, particulate matter (PM) pollution was recently designated as a social disaster by the Korean government because of increases in public concerns and the accumulation of scientific evidence that links high levels of PM2.5 (PM smaller than 2.5 ㎛ in diameter) to a long list of adverse health effects. Atmospheric PM concentrations can also affect the indoor PM levels to which people are exposed most of the time. Thus, understanding the characteristics of indoor and ambient PM pollution based on measurements, model simulations, risk assessments, and management technologies is inevitable in establishing effective policies to mitigate social, economic, and health costs incurred by PM pollution. In this special issue, we introduce several interesting studies concerning indoor and outdoor PM from the perspective of monitoring, assessment, and management being conducted by i-SEED (School of Integrated Science for Sustainable Earth & Environmental Disaster at Pukyong National University) and SPMC (School Particulate Matter Center for Energy and Environmental Harmonization). We expect that this special issue can improve our understanding of the current and future of indoor and outdoor PM pollution, integrating the results from interdisciplinary research groups from various academic fields.
Kang, Hye Jung;Lee, Jong Woo;Park, Tae Woo;Park, Hye Yoon;Park, Junseong
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.46
no.4
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pp.349-360
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2020
Bio-conversion manufacturing technology has been developed to produce ginsenoside Rd which is increasingly in demand as a cosmetic material due to various possibilities related to improving skin function. In order to convert ginsenoside Rb1 which is contained in red ginseng saponin (RGS) into Rd, several commercial enzymes were tested. Viscoflow MG was found to be the most efficient. In order to optimize the conversion of RGS to ginsenoside Rd by enzymatic transition was carried out using response surface methodology (RSM) based on Box-Behnken design (BBD). The main independent variables were RGS concentration, enzyme concentration, and reaction time. Conversion of ginsenoside Rd was performed under 17 conditions selected according to BBD model and optimization conditions were analyzed. The concentration of the converted ginsenoside Rd ranged from 0.3113 g/L to 0.5277 g/L, and the highest production volume was obtained under condition of reacting 2% RGS and 1.25% enzyme for 13.5 hours. Consequently, RGS concentration, enzyme concentration which is 0.05 less than p-value and among the interactions between the independent variables, the interaction between enzyme concentration and reaction time was confirmed to be the most influential.
Deep neural networks are an approximation method that approximates an arbitrary function to a linear model and then repeats additional approximation using a nonlinear active function. In this process, the method of evaluating the performance of approximation uses the loss function. Existing in-depth learning methods implement approximation that takes into account loss functions in the linear approximation process, but non-linear approximation phases that use active functions use non-linear transformation that is not related to reduction of loss functions of loss. This study proposes parametric activation functions that introduce scale parameters that can change the scale of activation functions and location parameters that can change the location of activation functions. By introducing parametric activation functions based on scale and location parameters, the performance of nonlinear approximation using activation functions can be improved. The scale and location parameters in each hidden layer can improve the performance of the deep neural network by determining parameters that minimize the loss function value through the learning process using the primary differential coefficient of the loss function for the parameters in the backpropagation. Through MNIST classification problems and XOR problems, parametric activation functions have been found to have superior performance over existing activation functions.
In this study, the main influencing factors of the occurrence of cyanobacteria at each of the eight Multifunctional weirs were derived using a random forest, and a categorical prediction model based on a Algal bloom warning system was developed. As a result of examining the importance of variables in the random forest, it was found that the upstream points were directly affected by weir operation during the occurrence of cyanobacteria. This means that cyanobacteria can be managed through efficient security management. DO and E.C were indicated as major influencers in midstream. The midstream section is a section where large-scale industrial complexes such as Gumi and Gimcheon are concentrated as well as the emissions of basic environmental facilities have a great influence. During the period of heatwave and drought, E.C increases along with the discharge of environmental facilities discharged from the basin, which promotes the outbreak of cyanobacteria. Those monitoring sites located in the middle and lower streams are areas that are most affected by heat waves and droughts, and therefore require preemptive management in preparation for the outbreak of cyanobacteria caused by drought in summer. Through this study, the characteristics of cyanobacteria at each point were analyzed. It can provide basic data for policy decision-making for customized cyanobacteria management.
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