Recently the necessity of developing the Load and Resistance Factor Design (LRFD) for shallow foundation has been raised to implement to the domestic design codes related to geotechnical engineering since the limit state design is requested as international technical standard for the foundation of structures. In this study, applicability of LRFD for shallow foundation on weathered soils was investigated and resistance factor for this case was proposed. The quantitative analyses on the uncertainty and resistance bias for shallow foundation on weathered soil ground were performed by collecting the statistical data about domestic case studies for design and construction of shallow foundation. Reliability analyses for shallow foundation were first performed using FDA (First-order Design value Approach) method. Resistance factors were calibrated using the load factors obtained from the specifications of shallow foundations on weathered soil ground. The influence of the load factors developed in this study on the resistance factors were discussed by comparing with the resistance factor obtained from using AASHTO load factors.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.22
no.3
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pp.311-321
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2020
In this study, coefficient of variation for the seismic load effect on the segment lining was calculated. The statistical characteristics of the soil property were analyzed for the probability characteristics of domestic soil. In order to calculate the coefficient of variation for the seismic load effect, the MCS technique was applied, and the closed-form equation was applied to calculate the seismic load effect. As a result of calculating the coefficient of variation, the coefficient of variation of the seismic load effect on the weathered soil was analyzed in the range of 0.06~0.15, and the coefficient of variation was judged to be used as basic data for designing the limit state of the shield tunnel on seismic condition.
Purpose: Early diagnosis is the primary method aimed at controlling breast cancer. The purpose of this study was to analyze some factors affecting the performance of mammography screening among women with a family history of breast cancer in Korea. Methods: This study applied a descriptive design method through structured self-report questionnaires. The Care Seeking Behavior Theory provided a theoretical framework for the study. Factors measured in this study represent demographic, clinical, and psychosocial variables including anxiety, barriers, utility, habits, perception, and facilitators. A total of 212 participants, of at least 20 years old, were sampled from April 8, 2010 to March 31, 2011. The data was analyzed by logistic regression method using the Statistical Package for the Social Science 18.0 software. Results: Of the 212 participants, 122 women (57.5%) went through mammography screening. The results of the analysis showed that (a) age (Odds Ratio [OR] =1.10, p<.001), (b) facilitating influences (OR=1.83, p=.008), (c) perception of mammography importance (OR=1.92, p=.011), (d) barriers to mammography (OR=0.60, p=.031), and (e) utility of mammography (OR=2.01, p=.050) significantly affect mammography screening. Conclusion: The results underscore the impact that psychosocial variables in obtaining mammography have on adherence to screening. Women with a family history of breast cancer should be given accurate information and recommendation about mammography by healthcare provider and a regular source of healthcare.
A wavefield sparse reconstruction technique based on compressed sensing is developed in this work to dramatically reduce the number of measurements. Firstly, a severely underdetermined representation of guided wavefield at a snapshot is established in the spatial domain. Secondly, an optimal compressed sensing model of guided wavefield sparse reconstruction is established based on l1-norm penalty, where a suite of discrete cosine functions is selected as the dictionary to promote the sparsity. The regular, random and jittered undersampling schemes are compared and selected as the undersampling matrix of compressed sensing. Thirdly, a gradient projection method is employed to solve the compressed sensing model of wavefield sparse reconstruction from highly incomplete measurements. Finally, experiments with different excitation frequencies are conducted on an aluminum plate to verify the effectiveness of the proposed sparse reconstruction method, where a scanning laser Doppler vibrometer as the true benchmark is used to measure the original wavefield in a given inspection region. Experiments demonstrate that the missing wavefield data can be accurately reconstructed from less than 12% of the original measurements; The reconstruction accuracy of the jittered undersampling scheme is slightly higher than that of the random undersampling scheme in high probability, but the regular undersampling scheme fails to reconstruct the wavefield image; A quantified mapping relationship between the sparsity ratio and the recovery error over a special interval is established with respect to statistical modeling and analysis.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.6
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pp.1129-1135
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2007
Human face detection technique plays an important role in computer vision area. It has lots of applications such as face recognition, video surveillance, human computer interface, face image database management, and querying image databases. In this paper, a fast face detection approach using Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machines (SVM) is proposed based on the previous study on face detection technique. In the proposed detection system, firstly it filter the face potential area using statistical feature which is generated by analyzing the local histogram distribution the detection process is speeded up by eliminating most of the non-face area in this step. In the next step, PCA feature vectors are generated, and then detect whether there are faces present in the test image using SVM classifier. Finally, store the detection results and output the results on the test image. The test images in this paper are from CMU face database. The face and non-face samples are selected from the MIT data set. The experimental results indicate the proposed method has good performance for face detection.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.9
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pp.1682-1688
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2008
The Counterpropagation algorithm(CP) is a combination of Kohonen competition network as a hidden layer and the outstar structure of Grossberg as an output layer. CP has been used in many real applications for pattern matching, classification, data compression and statistical analysis since its learning speed is faster than other network models. However, due to the Kohonen layer's winner-takes-all strategy, it often causes instable learning and/or incorrect pattern classification when patterns are relatively diverse. Also, it is often criticized by the sensitivity of performance on the learning rate. In this paper, we propose an enhanced CP that has multiple Kohonen layers and dynamic controlling facility of learning rate using the frequency of winner neurons and the difference between input vector and the representative of winner neurons for stable learning and momentum learning for controlling weights of output links. A real world application experiment - pattern recognition from passport information - is designed for the performance evaluation of this enhanced CP and it shows that our proposed algorithm improves the conventional CP in learning and recognition performance.
The purpose of this study was to investigate the effects of childhood obesity on school adjustment and whether the effects were mediated by withdrawal. Using the 2015 Korea Welfare Panel Study data, this study conducted a hierarchical regression analysis to examine the mediating effects of withdrawal on the relationship between childhood obesity and school adjustment. In addition, a Sobel test was used to consider the statistical significance of the mediating effects. Findings were as follows: First, childhood obesity had a negative influence on school adjustment. Second, childhood obesity affected withdrawal positively. Third. withdrawal had a negative impact on school adjustment. Fourth, withdrawal was found to partially mediate the relationship between childhood obesity and school adjustment. Based on the results, implications were discussed to intervene in preventing childhood obesity and to reduce the negative effects of childhood obesity.
The purpose of this study was to understand the geographical and environmental distribution of animals and plants in Baekdudaegan region using field survey and GIS data. Crucial factors were selected and analyzed to understand the distributional characteristics of wild animals (16 species in 5 orders) and rare endemic plants (20 species in 12 orders). These crucial factors include stand factor (forest type, DBH class, and crown density), soil factor (bed rock, soil texture, and organic matter), geographical factor (elevation, slope, aspect) and climatic factor (temperature, rain fall, humidity). Finally, ten crucial factors were selected by statistical analysis and categorized for analyzing geographical and environmental features. Three orders such as Rodentia, Carnivora, and Artiodactula in wild animal showed the similar habitat characteristics with the small diameter and the elevation range from 801 to 1,000m. The Hydropotes inermis of Artiodactyla and Rattus norvegicus of Rodentia were different in the type of orders, but they had the similar habitat characteristics with the coniferous forest and loam. On the other hand, four orders such as Tubiflorales, Liliales, Ericales, and Rhamnales in the rare and endemic plants were showed high occurrence rate in the organic matter between 4 and 6%. The Rodgersia podophylla of Rosales and Gastrodia elata Blume of Microspermae were different in the type of orders, but they had the similar habitat characteristics with the stand factor and soil factor.
Zolper, Elizabeth G.;Saleem, Meher A.;Kim, Kevin G.;Mishu, Mark D.;Sher, Sarah R.;Attinger, Christopher E.;Fan, Kenneth L.;Evans, Karen K.
Archives of Plastic Surgery
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v.48
no.6
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pp.599-606
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2021
Background Postoperative dehiscence and surgical site infection after spinal surgery can carry serious morbidity. Multidisciplinary involvement of plastic surgery is essential to minimizing morbidity and achieving definitive closure. However, a standardized approach is lacking. The aim of this study was to identify effective reconstructive interventions for the basis of an evidence-based management protocol. Methods A retrospective review was performed at a single tertiary institution for 45 patients who required 53 reconstruction procedures with plastic surgery for wounds secondary to spinal surgery from 2010 to 2019. Statistical analysis was performed for demographics, comorbidities, and treatment methods. Primary outcomes were postoperative complications, including dehiscence, seroma, and infection. The secondary outcome was time to healing. Results The overall complication rate was 32%, with dehiscence occurring in 17%, seroma in 15% and infection in 11% of cases. Median follow-up was 10 months (interquartile range, 4-23). Use of antibiotic beads did not affect rate of infection occurrence after wound closure (P=0.146). Use of incisional negative pressure wound therapy (iNPWT) was significant for reduced time to healing (P=0.001). Patients treated without iNPWT healed at median of 67.5 days while the patients who received iNPWT healed in 33 days. Demographics and comorbidities between these two groups were similar. Conclusions This data provides groundwork for an evidence-based approach to soft tissue reconstruction and management of dehiscence after spinal surgery. Timely involvement of plastic surgery in high-risk patients and utilization of evidence-based interventions such as iNPWT are essential for improving outcomes in this population.
Fine particulate matter (FPM; diameter ≤ 2.5 ㎛) is frequently found in metropolitan areas due to activities associated with rapid urbanization and population growth. Many adolescents spend a substantial amount of time at school where, for various reasons, FPM generated outdoors may flow into indoor areas. The aims of this study were to estimate FPM concentrations and categorize types of FPM in schools. Meteorological and chemical variables as well as satellite-based aerosol optical depth were analyzed as input data in a random forest model, which applied 10-fold cross validation and a grid-search method, to estimate school FPM concentrations, with four statistical indicators used to evaluate accuracy. Loose and strict standards were established to categorize types of FPM in schools. Under the former classification scheme, FPM in most schools was classified as type 2 or 3, whereas under strict standards, school FPM was mostly classified as type 3 or 4.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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