Context: Insulin-like growth factor peptides play important roles in regulating cell growth, cell differentiation, and apoptosis, and have been demonstrated to promote the development of colorectal cancer (CRC). Objective: To examine the association of insulin-related biomarkers including insulin-like growth factor-1 (IGF-1), insulin-like growth factor binding protein-3 (IGFBP-3) and C-peptide with CRC risk and assess their relevance in predictive models. Materials and Methods: The odds ratios of colorectal cancer for serum levels of IGF-1, IGFBP-3 and C-peptide were estimated using unconditional logistic regression models in 100 colorectal cancer cases and 100 control subjects. Areas under the receiving curve (AUC) and integrated discrimination improvement (IDI) statistics were used to assess the discriminatory potential of the models. Results: Serum levels of IGF-1 and IGFBP-3 were negatively associated with colorectal cancer risk (OR=0.07, 95%CI: 0.03-0.16, P for trend <.01, OR=0.06, 95%CI: 0.03-0.15, P for trend <.01 respectively) and serum C-peptide was positively associated with risk of colorectal cancer (OR=4.38, 95%CI: 2.13-9.06, P for trend <.01). Compared to the risk model, prediction for the risk of colorectal cancer had substantially improved when all selected biomarkers IGF-1, IGFBP-3 and inverse value of C-peptide were simultaneously included inthe reference model [P for AUC improvement was 0.02 and the combined IDI reached 0.166% (95 % CI; 0.114-0.219)]. Conclusions: The results provide evidence for an association of insulin-related biomarkers with colorectal cancer risk and point to consideration as candidate predictor markers.
In the beam-like ship vibration analysis. three-dimensional correction factor(J-factor) can be calculated by considering the three-dimensional effect of the two-dimensional added mass. However, existing method is time-consuming with low accuracy in respect of global vibration analyses for vessels with large breadth. In this paper, to improve the demerit of the previous method, a new method of the beam-like ship vibration analysis is introduced In this method. the three-dimensional fluid added mass of surrounding water is calculated directly by solving the velocity potential problem using the Boundary Element Method (BEM). Then the three-dimensional added mass is evaluated as the lumped mass for each strip. Also, the beam-like ship vibration analysis for the structural beam model if performed with the lumped mass considered. It was verified that this new method is useful for the beam-like ship vibration analysis by comparing results obtained from both the existing method and the new method with experimental measurements for the open top container model.
NGO, Chi Thanh;NGUYEN, Thi Ngoc Mai;NGUYEN, Duy Dat;LE, Hoang Ba Huyen;LE, Van Cuong;LE, Thi Binh
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.9
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pp.467-475
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2020
The study aims to investigate factors affecting enterprise's satisfaction and loyalty toward the Social Security's online public services, looking at the case of Thanh Hoa province, Vietnam. This study employs samples with 216 enterprises that use online public system of Thanh Hoa province's Social Security. The research model is closely linked to the SERVQUAL model developed by Parasuraman, Zeithaml and Berry (1988). We propose 23 scales that constitute the quality of service, three scales that constitute Customer Satisfaction and three components that constitute Customer Loyalty. This study use the tool of Exploratory Factor Analysis (EFA), Cronbach's Alpha test, Confirm Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Modeling (SEM) in order to address the question of satisfaction and loyalty. The result shows that the factor with the most impact is Reliability, next is Capacity of staffs, Tangibles, Attitude of staffs, and the least impacting factor is Empathy; moreover, the results also show that Satisfaction has a strong impact on Customer Loyalty. The findings of this study suggest that Thanh Hoa province's Social Security should: (i) strengthen the reliability of online service system; (ii) build capacity for staffs; (iii) develop the responsiveness of electronic transactions systems; and (iv) improve the empathy of staffs.
Background: Granulocyte colony stimulating factor (G-CSF) is known as a cytokine central to the hematopoiesis of blood cells and to modulate their cellular functions. Besides granulocytes and their precursors, monocytes/macrophages and endothelial cells are direct target cells of G-CSF action. G-CSF influences immune cells in an anti inflammatory way. Methods: To evaluate whether G-CSF has a potential for preventing or ameliorating diseases characterized by mucosal inflammation, we used a mouse model with trinitrobenzene sulfonic acid (TNBS)-induced inflammatory colitis. To the mice model G-CSF was administrated daily by intraperitoneal injection. Macroscopic evaluation and immunohistochemical analysis of colonic tissues were performed. Results: Re combinant human G-CSF significantly inhibited LPS-induced TNF-${\alpha}$ mRNA expression in THP-1 cells. As for in vivo relevance, G-CSF dramatically reduced the weight loss of mice, colonic damage, and mucosal ulceration that characterize TNBS colitis. Moreover, G-CSF suppressed the expression of tumor necrosis factor-${\alpha}$, interleukin-$1{\beta}$, and intercellular adhesion molecule-1 in TNBS colitis. Conclusion: Current results demonstrate that G-CSF may be an effective agent for the treatment of diseases characterized by mucosal inflammation.
Shin, Gun-Yoon;Hong, Sung-Sam;Kim, Dong-Wook;Hwang, Cheol-Hun;Han, Myung-Mook;Kim, Hwayoung;Kim, Young jae
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.3039-3056
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2020
Beaches have many risk factors that cause various accidents, such as drifting and drowning, these accidents have many risk factors. To analyze them, in this paper, we identify beach risk factors, and define the criteria and correlation for each risk factor. Then, we generate new risk factors based on Fuzzy theory, and define Situation Awareness for each time. Finally, we propose a beach risk assessment and prediction model based on linear regression using the calculated risk result and pre-defined risk factors. We use national public data of the Korea Meteorological Administration (KMA), and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA). The results of the experiment showed the prediction accuracy of beach risk to be 0.90%, and the prediction accuracy of drifting and drowning accidents to be 0.89% and 0.86%, respectively. Also, through factor correlation analysis and risk factor assessment, the influence of each of the factors on beach risk can be confirmed. In conclusion, we confirmed that our proposed model can assess and predict beach risks.
A structural reliability analysis of fatigue truck model for fatigue failure of highway steel bridges was performed by applying the Miner's fatigue damage rule expressed as a function of various random variables affecting fatigue damage. Among the variables, the statistical parameters for equivalent moment, impact factor, and loadometer were obtained by analyzing recently measured domestic traffic data, whereas the parameters on fatigue strength, girder distribution factor, and headway factor of the measured data available in the literature were used. The effects of various fatigue truck models, fatigue life, ADTT, fatigue detail category, loadometer, and gross vehicle weight of fatigue truck on the reliability index of fatigue damage were analyzed. It is expected that the analytical results presented herein can be used as a basic background material in the calibration of both fatigue design truck and fatigue load factor of LRFD specification.
Park, ByungSu;Han, KyungJun;Lee, SangWoo;Yu, MyeongJong
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.6
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pp.438-445
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2019
In this paper, we present a new approach to extract the g-sensitivity scale-factor error for a MEMS gyroscope. MEMS gyroscopes, based on the use of both angular momentum and the Coriolis effect, have a g-sensitivity error due to mass unbalance. Generally, the g-sensitivity error is not considered in general use of gyroscopes, but it deserves our attention if we are to develop for tactical class performance and reliability. The g-sensitivity error during vehicle flight increases navigation error; so it must be analyzed and compensated for the use of MEMS IMU for high dynamics vehicle systems. Therefore, we analyzed how to extract the g-sensitivity scale-factor error from the inertial sensor error model. Furthermore we propose a new method to extract the g-sensitivity error using flight motion simulator. We verified our proposed method with experimental results.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.43
no.1
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pp.125-137
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2019
This study determined the impact of 'Fashion Augmented Reality (FAR)' acceptance factors based on the model of acceptance and use of technology (UTAUT) on consumer attitudes, intention to use technology, and fashion product purchase intention. A survey asked participants to have an AR experience using a FAR app to understand FAR in advance. Data were analyzed factor analysis and stepwise regression using SPSS. The results are as follows. First, the factor analysis classified the acceptance variables of FAR technology into 'social relations', 'shopping effectiveness', and 'easy to use FAR'. Second, among the three factors of FAR acceptance, 'shopping effectiveness' is statistically more influential on positive attitudes towards FAR. However, 'easy to use' factor was more influential on 'the intention to use technology' as well as 'purchase intention'. Third, 'social relations' were identified as an important factor affecting 'consumer attitudes', 'intention to use technology' and 'purchase intention' which are not well covered in fashion technology research. In addition, 'the intention to use technology' was found to be influential on 'purchase intention' and indicated the importance of easiness of FAR to enhance purchase intention.
This study was conducted to find out the effect of job-crafting of social workers at community children's centers on the satisfaction of children. This study used a multi-level analysis model that calculated the child factor (level 1) and the social worker factor (level 2) by utilizing the responses of 31 social workers and 216 children used at 31 community children's centers. The main research results are as follows: First, it was found that 34.3% of the total variation in child satisfaction was due to differences by community children's centers. Second, it was found that the number of hours used per day in the child factor (level 1), and gender, age, and job-crafting in the life worker factor (level 2) affect the satisfaction of children. Based on these results, measures to improve the satisfaction level of children using community children's centers were discussed.
The parameters of civil engineering structures have time-variant characteristics during their service. When extremely large external excitations, such as earthquake excitation to buildings or overweight vehicles to bridges, apply to structures, sudden or gradual damage may be caused. It is crucially necessary to detect the occurrence time and severity of the damage. The unscented Kalman filter (UKF), as one efficient estimator, is usually used to conduct the recursive identification of parameters. However, the conventional UKF algorithm has a weak tracking ability for time-variant structural parameters. To improve the identification ability of time-variant parameters, an adaptive UKF with forgetting factor (AUKF-FF) algorithm, in which the state covariance, innovation covariance and cross covariance are updated simultaneously with the help of the forgetting factor, is proposed. To verify the effectiveness of the method, this paper conducted two case studies as follows: the identification of time-variant parameters of a simply supported bridge when the vehicle passing, and the model updating of a six-story concrete frame structure with field test during the Yangbi earthquake excitation in Yunnan Province, China. The comparison results of the numerical studies show that the proposed method is superior to the conventional UKF algorithm for the time-variant parameter identification in convergence speed, accuracy and adaptability to the sampling frequency. The field test studies demonstrate that the proposed method can provide suggestions for solving practical problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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