Relationships between red ceil volume $(^{51}Cr-cell)$, total blood volume (red cell volume divided by hematocrit ratio), and extracellular fluid volume (SCN distribution space) and body weight (ranging between 73 and 384 grams) or lean body mass were studied in 59 nembutalized rats. Lean body mass was determined by means of underwater weighing method on rats clipped and eviscerated. There were positive correlations between body weight or lean body mass and the absolute values (in milliliters) of body fluid volumes. Body fluid volumes expressed on the body weight or lean body mass basis, however, showed negative correlations between body weight (grams) or lean body weight (grams) with one exception. Red cell volume expressed as % lean body mass showed a positive correlation with lean body mass. The other results are summarized as follows: 1. Body density of rats was 1.0561 $(range:\;1.0123{\sim}1.0781)$ and 19.8% body weight of total body fat was obtained. The mean value of lean body mass was 80.2% body weight 2. The correlation between body weight and lean body mass was high, namely, coefficient of correlation was r=.99. 3. The correlation between the absolute value of red cell volume (ml) and body weight showed a high correlation, namely, r= 92 and between the lean body mass coefficient of correlation was r=.93. On a weight basis, red cell volume was 2.67 ml/100 gm body weight or 3.48 ml/100 gm lean body mass. The coefficient of correlation between body weight (grams) and red cell volume (% body weight) was r=-. 30. The coefficient of correlation between lean body mass (grams) and red cell volume (% lean body mass) was r=. 50. Thus, the following regression equation was obtained. Red cell volume (% lean body mass)=. 00243 Lean body mass (gm)+3. 12. 4. Total blood volume was 6.06% body weight or 7.83% lean body mass. The correlation between these blood volume values and body weight or lean body mass were negative, namely, r= -.43 and r=-.42 respectively. 5. Extracellular volume (SCN space) was 30.0% body weight or 37.2% lean body mass. These percentage values showed negative correlations between body weight or lean body mass and coefficients of correlation were r=-.40 and r=-.54 respectively. 6. The rate of increase in body weight or lean body mass is accompanied by a smaller rate of increase in blood volume and extracellular fluid volume. The rate of increase in red ceil volume paralled that of lean body mass.
Pulmonary function test has been know to be greatly affected by body indices, such as sex, age, height, body weight, body surface area (BSA) and body mass index (BMI), so hat this study was focused to see the relationship between body index and flow-volume curves. Subjects were 156 (male 90, female 66) and they were examined for pulmonary function test in terms of body index and correlation/multiple regression analysis of flow-volume curves at Presbyterian Medical Center from March to August, 2009. The followings results after analyzing the correlation between body index and flow-volume curves. Although flow-volume curve FEF25-75% showed close correlation with age, body weight, and body surface area, but not with body mass index. In addition, multiple regression analysis was performed to see how each body index affects flow-volume curve FEF25-75%, and FEF25-75% dispersion was explained as 74.5% with age only, 94.2% with age and height, and 96% with age, height, and sex. Therefore, sex, age and height that are mainly used for predictive formular of pulmonary function test and nomogram were important factors for pulmonary function test itself, and further study must be done for other body index.
The MRI (magnetic resonance imaging) volumetric analysis of the brain was performed in 59 healthy elderly Koreans (aged 62-76 years; 34 male, 25 female) to investigate whether the previously reported significant correlations between body height and brain volumes in the young aged Koreans (20's) still exist in the old aged Koreans (60's and 70's). Unlike previously reported significant correlations in the young aged Koreans, neither the correlation between whole brain volume and body height in male nor the correlation between cerebellar volume and body height in female show any significance in the old aged Koreans. The significant correlation between body height and whole brain volume was still observed when both male and female data were combined (r=0.27, P<0.05), but the correlation coef-ficient and the level of significance markedly decreased from those of previously reported Korean youth data (r=0.67, P<0.01). Simple linear regression analysis shows decrease of explanatory power of height (measured in $r^2$) from 44% in the youth group to 7% in the old age group on the variance of whole brain volume. Multiple linear regression analysis shows that age and sex, rather than height, are major explanatory variables for whole brain volume in the old aged Koreans. The loss of correlations in the aged group is suspected to be mainly due to age related brain volume changes.
The aim of this thesis is to examine the effect of the diuretics in the Sasang constitutional medicine those are not categorized to the diuretic in the established herbal medicine by the way of measuring the change of body edema and the quantity of body moisture through the inbody test, along with the urine volume taken for 24 hours 1. We medicated the diuretic suggested by the DongyiSuseBowon東醫壽世保元 into the tested group and measured the change of the urine volume, the quantity of body moisture and the degree of body edema. The results are the followings below. 1) Soeumin The change in the urine volume and body moisture showed no responsibility, but the degree of body edema decreased with the responsibility. 2) Soyangin All of the degree of body edema and the urine volume, and body moisture showed decrease. 3) Taeumin The urine volume and body moisture increased but showed no responsibility. Also the degree of body edema decreased within the normal limit which can not be accepted. 4) The medicine of the Sasang Constitutional Medicine can not be simply thought to be the diuretic, but it has the function that excretes the moisture which functions negatively in the body and causes edema, as well as the function of the adjustment of metabolism that preserves the normal amount of moisture. This is the good example which is the concept of the adjustment therapy suggested by The Sasang Constitutional Medicine 2. Through the results above, we can find that the diuretic suggested by The Sasang Constitutional Medicine functions in the way that is differently explained by the herbal medicine.
Human body volumes were calculated from the measurments of body height and body weight. Equations Suited to express the relations of height, weight, and surface area to show the body volume were derived from the body volume measurements by means of underwater. weighing method. Underwater body weights were corrected for the residual volume of long obtained by the Rahn's three breath method. Underwater weighing was performed on 173 male subjects aged between 13 and 51 years. Subjects were divided into 4 age groups, namely, 13-16 years group of 47 subjects, 16-19 years group of 46 subjects, adult group aged between 22 and 38 years comprising 45 subjects, and middle-aged group (40-51 years) of 35 subjects. The group division was made on .the basis of physical growth and development. The following results were obtained. 1. Body height (H, cm), body weight (W, kg), body surface area $S,\; m^{2})$, and body volume (V, liter.) interrelated closely. V/S showed a high correlation with W/H and the coefficient of correlation was r=0.97 irrespective of age group differences of the subjects. The coefficients of correlation between V/S and W/H in the total mate subjects as a single group was r=1.983. Subsequently the following regression equation was obtained. V = S X (54.84 W/H + 14.08) The agreement of body volume values obtained by the calculation and underwater weighing in the total subject group was better than that of the separate age group division. 2. The calculated values of body volume were: 40.4 l (euiqvalent to the body density value of 1.0562 kg/1) in 13-16 years group; 52.0 l (equivalent to density value of 1.0723 kg/l) in 16-19 years group; 55.3 l (equivalent to density value of 1.0570 kg/l) In the adult group; and 54. 0 l (equivalent to density value of 1.074 kg/l) in the middle-age group. The mean deviation of calculated from the measured volume value ranged between ${\pm}0.55$ and ${\pm}0.81$ liters. 3. The correlation between V/S and mean skinfold thickness of 4 sites (arm, back, iliac and chest) was high, namely, the coefficient of correlation was r=0.656. The coefficients of correlation between V./S and the $R\"{o}hrer$ index ranged between r=0.668 and r=0.810 affected by the difference in group age of the subject. The body volume (V) alone correlated poorly than V/S with mean skinfold thickness (r=0.606) and the $R\"{o}hrer$ index (r ranged between 0.274 and 0.588).
Data from 540 subjects (included in the obesity group whose BMI was over 25) was selected from 2,445 subjects in the $6^{th}$ Korean Body Size Survey. A total of 25 direct measurements were selected for the relevant literature lower body size measurement analysis, that included 9 components related to BMI, height and circumferences, 3 components related to width and thickness, 5 components related to length, 3 components related to height, and 2 other components. Descriptive statistics, factor analysis, cluster analysis and variance analysis were executed using PASW 18.0 to analyze the data. In accordance with the factor analysis results to classify the lower body shape of overweight women in their 20s to 60s whose BMI was over 25, 4 factors were identified (lower body volume, leg volume, lower body length and leg length). A total of 4 lower body shapes of overweight women were found through cluster analysis using 4 factor scores from the factor analysis. Body Shape 1 had the largest lower body and leg volume. It was the heaviest group. Leg length was at a normal level. Body Shape 1 was 22.2% (122 subjects). Body Shape 2 had the longest legs and the smallest body shape; however, Body Shape 2 was the leg obesity group with the largest leg volume. It was 39.8% (215 subjects). Body Shape 3 had a smaller leg volume in proportion to the lower body thickness and a long lower body length. It comprised 27.8% (150 subjects). Body Shape 4 comprised 9.8% (53 subjects) with the shortest leg. Its lower body obesity was at a normal level.
Body weight of livestock is a crucial indicator for assessing feed requirements and nutritional status. This study was performed to estimate the body weight of Korean cattle (Hanwoo) using body volume determined from three-dimensional (3-D) image. A TOF camera with a resolution of 640×480 pixels, a frame rate of 44 fps and a field of view of 47°(H)×37°(V) was used to capture the 3-D images for Hanwoo. A grid image of the body was obtained through preprocessing such as separating the body from background and removing outliers from the obtained 3-D image. The body volume was determined by numerical integration using depth information to individual grid. The coefficient of determination for a linear regression model of body weight and body volume for calibration dataset was 0.8725. On the other hand, the coefficient of determination was 0.9083 in a multiple regression model for estimating body weight, in which the age of Hanwoo was added to the body volume as an explanatory variable. Mean absolute percentage error and root mean square error in the multiple regression model to estimate the body weight for validation dataset were 8.2% and 24.5kg, respectively. The performance of the regression model for weight estimation was improved and the effort required for estimating body weight could be reduced as the body volume of Hanwoo was used. From these results obtained, it was concluded that the body volume determined from 3-D of Hanwoo could be used as an effective variable for estimating body weight.
In this paper, we prove that if K is a convex body in $E^n$ and $E_i$ and $E_o$ are inscribed ellipsoid and circumscribed ellipsoid of K respectively with ${\alpha}E_i=E_o$, then $\[({\alpha})^{\frac{n}{p}+1}\]^n{\omega}^2_n{\geq}V(K)V({\Gamma}^{\ast}_pK){\geq}\[(\frac{1}{\alpha})^{\frac{n}{p}+1}\]^n{\omega}^2_n$. Lutwak and Zhang[6] proved that if K is a convex body, ${\omega}^2_n=V(K)V({\Gamma}_pK)$ if and only if K is an ellipsoid. Our inequality provides very elementary proof for their result and this in turn gives a lower bound of the volume product for the sets of constant width.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.400-403
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2022
This paper propose a GPU-based N-body collision detection algorithm using LBVH (Linear Bounding Volume Hierarchy) technique. This algorithm introduces a new modified Morton code scheme where the codes use an information about how much each body takes a space in the screen space. This scheme improves the GPU sorting performance of the N-Body because it culls out invisible objects in natural manner. Through the experiments, we verifies that the proposed algorithms can have at least 15% performance improvement over the existing methods
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[게시일 2004년 10월 1일]
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