Lee, Bae Hun;Cheon, Dong Won;Park, Hyung Soo;Choi, Ki Choon;Shin, Jeong Seop;Oh, Mi Rae;Jung, Jeong Sung
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.41
no.3
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pp.189-197
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2021
Climate change effects are particularly apparent in many cool-season grasslands in South Korea. Moreover, the probability of climate extremes has intensified and is expected to increase further. In this study, we performed climate change vulnerability assessments in cool-season grasslands based on the analytic hierarchy process method to contribute toward effective decision-making to help reduce grassland damage caused by climate change and extreme weather conditions. In the analytic hierarchy process analysis, vulnerability was found to be influenced in the order of climate exposure (0.575), adaptive capacity (0.283), and sensitivity (0.141). The climate exposure rating value was low in Jeju-do Province and high in Daegu (0.36-0.39) and Incheon (0.33-0.5). The adaptive capacity index showed that grassland compatibility (0.616) is more important than other indicators. The adaptation index of Jeollanam-do Province was higher than that of other regions and relatively low in Gangwon-do Province. In terms of sensitivity, grassland area and unused grassland area were found to affect sensitivity the most with index values of 0.487 and 0.513, respectively. The grassland area rating value was low in Jeju-do and Gangwon-do Province, which had large grassland areas. In terms of vulnerability, that of Jeju-do Province was lower and of Gyeongsangbuk-do Province higher than of other regions. These results suggest that integrating the three aspects of vulnerability (climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity) may offer comprehensive and spatially explicit adaptation plans to reduce the impacts of climate change on the cool-season grasslands of South Korea.
Yura Ahn;Sung-Cheol Yun;Seung Soo Lee;Jung Hee Son;Sora Jo;Jieun Byun;Yu Sub Sung;Ho Sung Kim;Eun Sil Yu
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.4
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pp.413-421
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2020
Objective: A widely applicable, non-invasive screening method for non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is needed. We aimed to develop and validate an index combining computed tomography (CT) and routine clinical data for screening for NAFLD in a large cohort of adults with pathologically proven NAFLD. Materials and Methods: This retrospective study included 2218 living liver donors who had undergone liver biopsy and CT within a span of 3 days. Donors were randomized 2:1 into development and test cohorts. CTL-S was measured by subtracting splenic attenuation from hepatic attenuation on non-enhanced CT. Multivariable logistic regression analysis of the development cohort was utilized to develop a clinical-CT index predicting pathologically proven NAFLD. The diagnostic performance was evaluated by analyzing the areas under the receiver operating characteristic curve (AUC). The cutoffs for the clinical-CT index were determined for 90% sensitivity and 90% specificity in the development cohort, and their diagnostic performance was evaluated in the test cohort. Results: The clinical-CT index included CTL-S, body mass index, and aspartate transaminase and triglyceride concentrations. In the test cohort, the clinical-CT index (AUC, 0.81) outperformed CTL-S (0.74; p < 0.001) and clinical indices (0.73-0.75; p < 0.001) in diagnosing NAFLD. A cutoff of ≥ 46 had a sensitivity of 89% and a specificity of 41%, whereas a cutoff of ≥ 56.5 had a sensitivity of 57% and a specificity of 89%. Conclusion: The clinical-CT index is more accurate than CTL-S and clinical indices alone for the diagnosis of NAFLD and may be clinically useful in screening for NAFLD.
Kim, Sang-Rak;Park, Jae-Yong;Lee, Won-Goo;Yu, Jin-Shik;Han, Seog-Young
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.6
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pp.77-82
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2008
This paper presents a Reliability-Based Topology Optimization(RBTO) using the Evolutionary Structural Optimization(ESO). An actual design involves some uncertain conditions such as material property, operational load and dimensional variation. The Deterministic Topology Optimization(DTO) is obtained without considering the uncertainties related to the uncertainty parameters. However, the RBTO can consider the uncertainty variables because it has the probabilistic constraints. In order to determine whether the probabilistic constraints are satisfied or not, simulation techniques and approximation methods are developed. In this paper, the reliability index approach(RIA) is adopted to evaluate the probabilistic constraints. In order to apply the ESO method to the RBTO, sensitivity number is defined as the change in the reliability index due to the removal of the ith element. Numerical examples are presented to compare the DTO with the RBTO.
An existing Damage Index Method is verified to demonstrate its feasibility for detecting structural damage in truss bridges (1) for which modal parameters are available for a few modes of vibration and (2) for which baseline modal information is not available from its as-built state. The theory of approach to detect locations of damage and to identify baseline modal model is summarized on the basis of system identification theory and modal sensitivity theory. The feasibility of the Damage Index Method is demonstrated using a numerical example of a truss bridge with 11 subsystems of 211 members and for which only two modes of vibration were recorded for post-damaged state.
In this paper, the sensing characteristics of a double cladding fiber (DCF) long-period fiber grating (LPFG) to the surrounding refractive index (SRI) are studied. The outer cladding of the DCF plays the role of the overlay, thus, the mode transition (MT) phenomenon of DCF can be induced by etching the outer cladding radius instead of coating overlays. The response characteristics of the effective refractive index (ERI) of the cladding mode to the outer cladding radius are analyzed. It is found that in the MT range, the change rate of ERIs of cladding modes is relatively larger than that for other ranges. Further, based on the features of the mode transition region (MTR), the phase-matching curve of the 11th cladding mode is investigated, and the response of the DCF-LPFG to the SRI is characterized by the change of wavelength intervals between the dual peaks under different outer cladding radii. The numerical simulation results show that the SRI sensitivity is greatly improved, which is available to 3484.0 nm/RIU with the fitting degree 0.998 in the SRI range of 1.33-1.37. The proposed DCF-LPFG can provide new theoretical support for designing the DCF-LPFG refractive index sensor with excellent performances of sensitivity, linearity and structure.
Objectives: This study was conducted to evaluate the vulnerability of the human health sector to $PM_{10}$ due to climate change in Incheon over the period of 2005-2014. Methods: Vulnerability to $PM_{10}$ consists of the three categories of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. The indexes for climate exposure and sensitivity indicate positive effects, while adaptive capacity shows a negative effect on vulnerability to $PM_{10}$. The variables in each category were standardized by the rescaling method, and respective relative regional vulnerability was analyzed through the vulnerability index calculation formula of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Results: Regions with a high exposure index were the western and northern urban areas with industrial complexes adjacent to a highway, including Bupyong-gu and Seo-gu. Major factors determining the climate exposure index were the $PM_{10}$ concentration, days of $PM_{10}$ >= $100{\mu}g/m^3$, and $PM_{10}$ emissions. The regions showing a high sensitivity index were urban regions with high populations; these commonly had a high mortality rate for related diseases and vulnerable populations. Conclusions: This study is able to support regionally adjusted adaptation policies and the quantitative background of policy priority since it provides information on the regional health vulnerability to $PM_{10}$ due to climate change in Incheon.
Background: Our aim was to investigate the efficacy of the Pap test in combination with the ThinPrep cytological test (TCT) in screening for cervical cancer in China. Design: From March 2006 to October 2008, 988 women with the mean age $46.4{\pm}10.5$ years (range, 23-80 years) were recruited to receive cervical cancer screening. Pap test results ${\geq}$ grade III and TCT findings ${\geq}$ ASCUS/AGUS were considered abnormal. Subjects with a Pap test result ${\geq}$ grade IIb received TCT. Colposcopy and biopsies were performed in all participants, and final diagnosis was based on pathological findings. The sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) and Youden index for predicting CIN I or above were determined. Results: The sensitivity, specificity, PPV, NPV and Youden index of the Pap test were 43.1%, 97.2%, 70.0%, 91.9%, and 40.3%, respectively. The same values for TCT in predicting CIN were 80.0%, 63.2%, 16.0%, 97.3%, and 43.2%, respectively. The two tests in combination gave values for predicting CIN of 64.8%, 87.6%, 43.6%, 94.4%, and 53.5%, respectively. Combined testing exhibited the highest Youden index (53.4%). Conclusion: The Pap test with a reduced threshold in combination with the TCT has high sensitivity and high specificity in screening for cervical cancer.
A new reliability calculation method is proposed based on design sensitivity analysis by the finite element method for nonlinear performance constraints in the optimal design of electromagnetic devices. In the proposed method, the reliability of a given design is calculated by using the Monte Carlo simulation (MCS) method after approximating a constraint function to a linear one in the confidence interval with the help of its sensitivity information. The validity and numerical efficiency of the proposed sensitivity-assisted MCS method are investigated by comparing its numerical results with those obtained by using the conventional MCS method and the first-order reliability method for analytic functions and the TEAM Workshop Problem 22.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.1
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pp.35-45
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1991
A linear quarter model of a vehicle suspension system is built and simulated. Especially the so-called sensitivity analysis is conducted in order to show its applicability to design problems, and sensitivity function is determined in the frequency domain. The change of frequency response function is predicted, which depends on the design parameter variation and the property is verified by computer simulation. Typical performance measures, namely, sprung mass acceleration, suspension deflection, and tire deflection are examined. The vehicle model is analyzed for ist performance sensitivity as a function of the system's feedback gains. The variable feedback gains are selected as the spring and damping coefficients. Frequency response, RMS response, and performance index of the performance evaluation variables are considered and three-dimensional and contour plots of response surfaces are formed to examine output sensitivity to suspension feedback. Performance trade-offs over the entire frequency spectrum are identified from the FRF, and that between ride quality and handling characteristics are examined from the RMS responses.
Purpose: CLIMEX, a species distribution modeling tool, includes various types of parameters representing climatic conditions; the estimation of these parameters directly determines the model accuracy. In this study, we investigated the sensitivity of parameters for the climatic suitability calculated by CLIMEX for Metcalfa pruinosa in South Korea. Methods: We first changed 12 parameters and identified the three significant parameters that considerably affected the CLIMEX simulation response. Results: The result indicated that the simulation was highly sensitive to changes in lower optimal temperatures, lower soil moisture thresholds, and cold stress accumulation rate based on the sensitivity index, suggesting that these were the fundamental parameters to be used for fitting the simulation into the actual distribution. Conclusion: Sensitivity analysis is effective for estimating parameter values, and selecting the most important parameters for improving model accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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