Park, Jae Bong;Park, Yong Myung;Kim, Dong Hyun;Lee, Jong Han
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.25
no.4
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pp.335-346
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2013
AASHTO LRFD and Korean Bridge Design Code (Limit State Design) specify to consider Truck and Lane load simultaneously determined from reliability-based live load model, and impact shall be applied to the truck load while it shall not be applied to the lane load. In this paper, vehicle-bridge interaction analysis under moving truck and lane loads were performed to estimate impact factor of the cables and girders for the selected multi-cable-stayed composite bridges with 230m, 400m and 540m main span. A 6-d.o.f. vehicle was used for truck load and a series of single-axle vehicles was applied to simulate equivalent lane load. The effect of damping ratio on the impact factor was estimated and then the essential parameters to impact factor, i.e., road surface roughness and vehicle speed were considered. The road surface roughness was randomly generated based on ISO 8608 and it was applied to the truck load only in the vehicle-bridge interaction analysis. The impact factors evaluated from dynamic interaction analysis were also compared with those by the influence line method that is currently used in design practice to estimate impact factor in cable-stayed bridge.
In this study, the effects of the founder's characteristics on venture's business success factors for pet business was investigated focused on the pet hospitals. The effects of the founder's background and psychological characteristics, the business start-up preparing procedure characteristics, and service factor characteristics for customers on the business performance was analyzed by classifying it into financial business performance and non-financial business performance for the he pet hospitals. The questionnaire survey for 150 pet hospitals located in Seoul and Gyunggi-do area was performed, and the main conclusions was drawn as follows. First, as a result of research model analysis for financial business performance among the business performance, it was analyzed that the founder's academic background factor among the founder's background factors had a statistically significantly negative Influence on the financial business performance, on the contrary, the control locus factor among the founder's psychological factors, and the financing factor among the business start-up preparing procedure factors had a statistically significantly positive influence on the financial business performance. Second, as a result of research model analysis for non-financial business performance among the business performance, it was analyzed that the danger acceptance propensity factor among the business start-up preparing procedure factors and the intangible service quality factor among the service quality factors had a statistically significantly positive influence on the non-financial business performance.
Jin, Kyong-Suk;Lee, Ji Young;Kwon, Hyun Ju;Kim, Byung Woo
Journal of Life Science
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v.24
no.7
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pp.713-720
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2014
In this study, the antioxidative and anti-inflammatory activities of Ardisia arborescens ethanol extract (AAEE) were evaluated using in vitro assays and a cell culture model system. AAEE exhibited potent scavenging activity against 1,1-diphenyl-2-picryl hydrazyl (DPPH), similar to ascorbic acid, which was used as a positive control. Moreover, AAEE effectively suppressed lipopolysaccharide (LPS)- and hydrogen peroxide ($H_2O_2$)-induced reactive oxygen species (ROS) in RAW 264.7 cells. Furthermore, AAEE induced the expression of antioxidative enzymes, heme oxygenase 1 (HO-1), and thioredoxin reductase 1 (TrxR1), in addition to their upstream transcription factor, nuclear factor-E2-related factor 2 (Nrf2), in a dose-dependent manner. The upstream signaling pathways of mitogen-activated protein kinases (MAPKs) might regulate the modulation of HO-1, TrxR1, and Nrf2 expression. On the other hand, AAEE inhibited LPS-induced nitric oxide (NO) formation, without cytotoxicity. Suppression of NO formation was the result of AEEE-induced down-regulation of inducible NO synthase (iNOS). The suppression of NO and iNOS by AAEE might be modulated by their upstream transcription factor, nuclear factor (NF)-${\kappa}B$, and activator protein (AP)-1 pathways. Taken together, these results provide important new insights into the antioxidative and anti-inflammatory activities of A. arborescens. AAAEE might represent a promising material in the field of nutraceuticals.
The prevention of marine accidents has been a important topic in marine society for long time, and various safety policies and countermeasures have been developed and applied to prevent those accidents. In spite of these efforts, however, significant marine accidents have taken place intermittently. Ship is being operated under a highly dynamic environments, and many factors are related with ship's collision, whose factors are interacting. So, the analysis on ship's collision causes are very important to prepare countermeasures which will ensure the safe navigation. This study analysed the ship's collision data over the past 10 years(1991-2000), which is compiled by Korea Marine Accidents Inquiry Agency. The analysis confirmed that‘ship's collision’is occurred most frequently and the cause is closely related with human factor. The main purpose of this study is to analyse human factor. For this, the structure of human factor is analysed by the questionnaire methodology. Marine experts were surveyed based on major elements that were extracted from the human factor affecting to ship's collision. FSM has been widely adopted in modeling a dynamic system which is composed of human factors. Then, the structure analysis on the causes of ship's collision using FSM are performed. This structure model could be used in understanding and verifying the procedure of real ship's collision. Furthermore it could be used as the model to prevent ship's collision and reduce marine accidents.
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
We examine the intertemporal relation between risk and return in the Korean stock market and foreign exchange market based on the two factor ICAPM framework. The standard GARCH model and the GJR(1993) model are employed to estimate conditional variances of the stock returns and foreign exchange rates. The covariance between the rates of stock returns and changes in the exchange rates are estimated by the constant conditional correlation model of Bollerslev(1990) and the dynamic conditional correlation model of Engle(2002). The multivariate GARCH in mean model and quasi-maximum likelihood estimation method, consequently, are applied to investigate riskreturn relation jointly. We find that the estimated coefficient of relative risk aversion is negative and statistically significant in the post-financial crisis sample period in the Korean stock market. We also show that the expected stock returns are negatively related to the dynamic covariance with foreign exchange rates. Both estimated parameters of conditional variance and covariance in the foreign exchange market, however, are not statistically significant. The GJR model is better than the standard GARCH model to estimate the conditional variances. In addition, the dynamic conditional correlation model has higher explanatory power than the constant correlation model. The empirical results of this study suggest following two points to investors and risk managers in hedging and diversifying strategies for their portfolios in the Korean stock market: first, the variability of foreign exchange rates should be considered, and second, time-varying correlation between stock returns and changes in foreign exchange rates supposed to be considered.
A Korean-version science curiosity questionnaire (Science Curiosity in Learning Environments [SCILE(15)]) was developed after factor analysis of the Korean-version SCILE(30) questionnaire. Pre-service elementary school teachers were surveyed using the Korean-version SCILE(30), and a factor analysis based on their responses was performed. The factor analysis demonstrated that the Korean-version SCILE(15) consisted of three curiosity factors: a 'science practices' factor, a 'stretching' factor, and an 'embracing' factor. Confirmatory factor analysis of the factor structure revealed correlations between all the factors, thus confirming their commonality as a science curiosity factors. The Cronbach alpha for the reliability of all items in the Korean-version SCILE(15) and of items by factor was greater than 0.700. The Korean-version SCILE(15) was therefore evaluated to be reliable as a science curiosity questionnaire. Pre-service elementary teachers who participated in the survey for the development of the SCILE(15) were aware of the 'science practices', 'stretching', and 'embracing' science curiosity factors. Analysis in a general linear model of the degree of recognition accorded by pre-service elementary teachers to the three science curiosity factors demonstrated significant differences between the curiosity factors in terms of recognition. This cohort of pre-service elementary teachers showed the highest level of recognition of the 'stretching' curiosity factor and the lowest level of recognition of the 'embracing' curiosity factor.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.2
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pp.463-473
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2008
In this study, we measure damage depth and calculate effective impact speed in case of rear-end collision using real car insurance data. We study the relationship between demage depth and effective impact speed, and present statistical model for these two variables. In our real data study, 3-degree polynomial equation model is better fit to effective impact speed and demage depth than the simple linear model that are estimated in previous other studies. Damage depth is a major factor to see the extent of impact in a car collision, and by using this equation, it is possible to evaluate the severity of driver's injury.
In this paper we propose a new mixed method of LDA and tri-tone model to predict Korean prosodic break indices(PBI) for a given utterance. PBI can be used as an important cue of syntactic discontinuity in continuous speech recognition(CSR). The model consists of three steps. At the first step, PBI was predicted with the information of syllable and pause duration through the linear discriminant analysis (LDA) method. At the second step, syllable tone information was used to estimate PBI. In this step we used vector quantization (VQ) for coding the syllable tones and PBI is estimated by tri-tone model. In the last step, two PBI predictors were integrated by a weight factor. The proposed method was tested on 200 literal style spoken sentences. The experimental results showed 72% accuracy.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.1
no.1
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pp.74-81
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1991
The temperature profile of Czochralski single crystal growth system was simulated considering the fluid flow and surface radiation heat transfer. View factors of surface elements were calculated for radiation heat transfer. Two phases(solid and liquid) were treated as a continuous phase by assigning artificial large viscosity to the solid phase and latent heat was accounted by iterative heat revolution method. The solidification model was applied to solid front of the pure Ga during the melting to verify the model. The whole simulation model of CZ system was applied to the growth Al single crystal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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