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Quantification of COVID-19 impacts on NO2 and O3: Systematic model selection and hyperparameter optimization on AI-based meteorological-normalization methods. Atmospheric Environment, 301, p.119677. 2.Wong, Y. J.*, Shiu, H., Chang, J.H.H., Ooi, M.C.G., Li, H., Homma, R., et al. (2022) Spatiotemporal impact of COVID-19 on Taiwan air quality in the absence of a lockdown: Influence of urban public transportation use and meteorological conditions. Journal of Cleaner Production, 365, 132893 3.Wong, Y. J.*, Nakayama, R., Shimizu, Y., Kamiya, A., Shen, S., Muhammad Rashid, I.Z., et al. (2021) Toward industrial revolution 4.0: Development, validation, and application of 3D-printed IoT-based water quality monitoring system. Journal of Cleaner Production, 324, 129230 4. Wong, Y. J.*, Shimizu, Y., Kamiya, A., Maneechot, L., Bharambe, K. P., Fong, C. S., et al. (2021). Application of artificial intelligence methods for monsoonal river classification in Selangor river basin, Malaysia. Environmental Monitoring and Assessment, 193(7), 438, doi:10.1007/s10661-021-09202-y 5.Wong, Y. J., Mustapha, K. B., Shimizu, Y., Kamiya, A., & Arumugasamy, S. K. (2021). Development of surrogate predictive models for the nonlinear elasto-plastic response of medium density fibreboard-based sandwich structures. International Journal of Lightweight Materials and Manufacture, 4(3), 302–314. https://doi.org/10.1016/j.ijlmm.2021.02.002 6.Wong, Y. J., Arumugasamy, S. K., Chung, C. H., Selvarajoo, A., & Sethu, V. (2020). Comparative study of artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and multiple linear regression (MLR) for modeling of Cu (II) adsorption from aqueous solution using biochar derived from rambutan (Nephelium lappaceum) peel. Environmental Monitoring and Assessment, 192(7), 439, https://doi:10.1007/s10661-020-08268-4. 7.Wong, Y. J.*, Shimizu, Y., He, K., & Nik Sulaiman, N. M. (2020). Comparison among different ASEAN water quality indices for the assessment of the spatial variation of surface water quality in the Selangor river basin, Malaysia. Environmental Monitoring and Assessment, 192(10), 644, doi:10.1007/s10661-020-08543-4 8.Wong, Y. J., Arumugasamy, S. K., & Mustapha, K. B. (2019). Development of a computational predictive model for the nonlinear in-plane compressive response of sandwich panels with bio-foam. Composite Structures, 212, 423-433, doi:https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2019.01.039. 9. Wong, Y. J., Arumugasamy, S. K., & Jewaratnam, J. (2018). Performance comparison of feedforward neural network training algorithms in modeling for synthesis of polycaprolactone via biopolymerization. Clean Technologies and Environmental Policy, 20(9), 1971-1986. https://doi.org/10.1007/s10098-018-1577-4   Journal Papers (co-authors)- Peer Reviewed 1.  Zhao, B., Wong, Y.J.1, Ihara, M., Nakada, N., Yu, Z., Sugie, Y., et al. (2022). Characterization of nitrosamines and nitrosamine precursors as non-point source pollutants during heavy rainfall events in an urban water environment. Journal of Hazardous Materials, 424, 127552, doi:https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2021.127552 doi:https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2021.127552 2.He, K., Yoshino, K., Shimizu, Y., Shin, S., Maneechot, L., Wong, Y.J., et al (2022) Development of VFAs road deicer: Recovering processes from woody biomass. The Association of Environmental & Sanitary Engineering Research, 36 (2) 3.Sakaa, B., Elbetagi. A, Boudibi, S., Chaffai, H., Towfiqul Islam, A.R., et al. (2022). Water quality index modeling using random forest and improved SMO algorithm for support vector machine in Saf-Saf river basin. Environmental Science and Pollution Research, https://doi.org/10.1007/s11356-022-18644-x 4.Lee, C.L., Wong, Y.J., Arumugasamy, S., (2022). Dynamic simulation of airborne pollutant concentrations associated with the effect of climate change in Batu Muda region, Malaysia. Modeling Earth Systems and Environment. 8, 323–338. https://doi.org/10.1007/s40808-021-01107-6 5.Usman, M., Ndehedehe, C.E., Farah, H., Ahmad, B., Wong, Y.J., et al (2022). Application of a Conceptual Hydrological Model for Streamflow Prediction Using Multi-Source Precipitation Products in a Semi-Arid River Basin. Water. 14(8), 1260. https://doi.org/10.3390/w14081260 6.Zhao, B., Nakada, N., Hanamoto, S., Zhang. Li., Wong, Y.J. (2021). Modeling in-stream attenuation of N-nitrosodimethylamine and formaldehyde during urban river transportation based on seasonal and diurnal variation. Environment Science Pollutant Research. 28, 10889–10897. https://doi.org/10.1007/s11356-020-11361-3 7.He, K., Borthwick, A. G., Lin, Y., Li, Y., Fu, J., Wong, Y.J, et al. (2020). Sale-based estimation of pharmaceutical concentrations and associated environmental risk in the Japanese wastewater system. Environment International, 139, 105690, doi: https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.105690 8.Pakalapati, H., Arumugasamy, S. K., Jewaratnam, J., Wong, Y. J., & Khalid, M. (2018). Parametric ptimization of polycaprolactone synthesis catalysed by Candida antarctica lipase B using response surface methodology. Biopolymers, 109(12), e23240, https://doi:10.1002/bip.23240 メッセージ 新しい学校生活環境に慣れることが必要かもしれませんが、最も大切なことは自分らしくあり続けることです。自分自身を大切にし、自分に正直であることが、幸せで充実した学校生活を送る秘訣です。また、学校生活は勉強だけではありません。趣味やスポーツ、音楽や美術など、自分が楽しめることを見つけて、余暇を楽しみましょう。 京都発世界人財 アクセス お問い合わせ 採用情報 サイトマップ サイトポリシー 個人情報の取扱い 学校法人 永守学園 京都先端科学大学附属高等学校 京都先端科学大学附属中学校 京都先端科学大学附属みどりの丘幼稚園・みどりの丘保育園 Twitter YouTube Line Facebook LinkedIn 学内専用ポータル Copyright © Kyoto University of Advanced Science. All Rights Reserved. あらゆる個性を知性へ。科学的アプローチであなたを変える このページの先頭へ