An approximation of singular source terms in elliptic problems is developed and analyzed. Under certain assumptions on the curve where the singular source is defined, the second order convergence in the maximum norm can be proved. Numerical results present its better performance compared to previously developed regularization techniques.
In this paper, we define ${\Delta}^m$-Lacunary strongly convergent sequences defined by sequence of moduli and give various properties and inclusion relations on these sequence spaces.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2009.11a
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pp.14-14
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2009
In this study, we investigated the effects of Cr dopant on the bulk trap level and grain boundary characteristics of $Bi_2O_3$-based ZnO (ZB) using dielectric functions such as $Z^*$, $Y^*$, $M^*$, ${\varepsilon}^*$, and $tan{\delta}$. More than two bulk traps of $Zn_i$ and $V_o$ probably in different ionization states could be identified in ZBCr($ZnO-Bi_2O_3-Cr_2O_3$). The grain boundaries of ZBCr could be electrochemically divided into two types: sensitive to ambient oxygen and thus electrically active one and oxygen-insensitive and thus electrically inactive one.
We present intra-mixture prediction (IMP) mode for intra prediction and an enhanced estimation method for most probable mode (MPM). IMP mode supports more flexibility in intra prediction by mixing $4{\times}4$ blocks and $8{\times}8$ blocks in one macroblock, while the enhanced MPM estimation extends the number of referenced neighboring blocks and efficiently uses their prediction modes depending on their positions. Simulation results show that the combination of both proposed methods provides a bit reduction in the Bj${\phi}$ntegaard delta bitrate by an average of 2.56% compared to H.264/AVC.
In this article, we first give metric version of an iteration scheme of Agarwal et al. [1] and approximate fixed points of two finite families of nonexpansive mappings in hyperbolic spaces through this iteration scheme which is independent of but faster than Mann and Ishikawa scheme. Also we consider case of three finite families of nonexpansive mappings. But, we need an extra condition to get convergence. Our convergence theorems generalize and refine many know results in the current literature.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.3
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pp.301-307
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2015
A bond-based peridynamic model has been shown to be capable of analyzing many of dynamic brittle fracture phenomena. However, there have been issued limitations on handling constitutive models of various materials. Especially, it assumes bonds act independently of each other, so that Poisson's ratio for 3D model is fixed as 1/4 as well as taking only account the bond stretching results in a volume change not a shear change. In this paper a state-based peridynamic model of dynamic brittle fracture is presented. The state-based peridynamic model is a generalized peridynamic model that is able to directly use a constitutive model from the standard theory. It permits the response of a material at a point to depend collectively on the deformation of all bonds connected to the point. Thus, the volume and shear changes of the material can be reproduced by the state-based peridynamic theory. For a linearly elastic solid, a plane stress model is introduced and the damage model suitable for the state-based peridynamic model is discussed. Through a convergence study under decreasing the peridynamic nonlocal region($\delta$-convergence), the dynamic fracture model is verified. It is also shown that the state-based peridynamic model is reliable for modeling dynamic crack propagatoin.
The purpose of this study was to evaluate the effects of oral health education feedback using $Qraycam^{TM}$. The middle school students 118 were divided into intervention group (59) and control group (59) subjects evaluated the dental plaque score using $Qraycam^{TM}$ after oral health education at baseline. Then, the $Qraycam^{TM}$ images view only sent to students and parents of the intervention group by text message. After 4 weeks both intervention group and control group were evaluated dental plaque by $Qraycam^{TM}$ re-taking. Then, they filled out the questionnaire. Both ${\Delta}R$ value and SPS(Simple Plaque Score) were statistically significant reduced in groups performed feedback(p<0.001). The oral health behavior, toothbrushing of intervention group was significantly higher compared to the control group(p<0.001). Also the importance of oral health was significantly higher in the intervention group compared to the control group(p<0.001). The effect of dental plaque reducing, toothbrushing time and subjective oral health importance were higher in the intervention group who received feedback using $Qraycam^{TM}$ image. Therefore it was expected to be able to utilize $Qraycam^{TM}$ image as a visual feedback tool of oral health education.
The stimulus of accommodation A, the stimulus of convergence C and the prism diopter ${\Delta}$ are reviewed and redefined more obviously. How the A and C are managed in the practice are reviewed and summarized. As a result, the common practical process of the binocular vision findings is most suitable in the case of the $l_c=26.67mm$, where the near distance is measured from the test lens to the near target and its value is 40 cm and the average of the P.D equal to 64 mm. The $l_c$ is the distance between the test lens and the center of rotation. Those values were used at calculating the various values in this paper. The error of the stimulus of accommodation values which are evaluated by the practically used formula (5) are calculated. Where the distance between lens and the principle point of eye is 15.07 mm ($=l_H$). The incremental stimulus of convergence values P' caused by the addition prism $P_m$ are evaluated by the recursion computation method. The P' are varied with the $P_m$, the distance $p_c$ between the prism and the center of rotation, the initial convergence value (or inverse target distance) $C_o$ and the refractive index n of the prism material. The recursion computation method and the other formulas are described in detail. In this paper n=1.7 is used. The two factors by which the P' is increased are exist. The one which is major is the property by which the values of convergence whose unit is ${\Delta}$ are not added in the generally way. The other is the that the actual power of the prism is varied with the angle of incidence light. And the P' is decreased remarkably by an increase in the $p_c$ and $C_o$. The $P^{\prime}/P_m$ are calculated and graphed which are varied with the $p_c$ and $C_o$, where the $P_m=20{\Delta}$, P.D=64 mm and n=1.7. The index n dependence of the $P^{\prime}/P_m$ is negligible (refer to fig. 6). The $p_c$ are evaluated at which the P' equal to the $P_m$ for various $P_m$ (refer to table 1). The actual values of the stimulus of convergence and accommodation which are manipulated simply in the practice are calculated. Two graphical forms are suggested. The one is like as the commonly used one. But the stimulus of convergence and of accommodation values in the practice are positioned at the exact positions when the graphic is made (refer to fig. 9). The other is the form that the incremental stimulus of convergence values caused by the addition prisms are represented at actual positions (refer to fig. 11).
Purpose: This study was to examine how decline of visual function affects visual perception by assessing visual perception after improving visual function through visual training, and observing the change in the cognitive ability of visual perception. Methods: This study analyzes the visual perceptual evaluation (TVPS_R) of 23 children below age 13($8.75{\pm}1.66$) who have visual abnormalities, and improves visual function after conducting vision training (vision therapy) of the children. Results: Convergence increased from average $3.39{\pm}2.52{\Delta}$ (prism) to $13.87{\pm}6.04{\Delta}$ in the measurement of long-distance disparate points, and from average $5.48{\pm}3.42{\Delta}$ to $18.43{\pm}7.58{\Delta}$ in the measurement of short-distance disparate points. Short-distance diplopia points increased from $25.87{\pm}7.33cm$ to $7.48{\pm}2.87cm$, and as for accommodative insufficiency, short-distance blur points increased from $19.57{\pm}7.16cm$ to $7.09{\pm}1.88cm$. In the visual perceptual evaluation performed before and after improving visual function, 6 items except visual memory showed statistically significant improvement. By order of significant improvement, response gap was highest with $17.74{\pm}16.94$(p=0.000) in visual closure, followed by $15.65{\pm}17.11$(p=0.000) in visual sequential-memory, $13.65{\pm}16.63$(p=0.001) in visual figure-ground, $12.74{\pm}18.41$(p=0.003) in visual form-constancy, $6.48{\pm}10.07$ (p=0.005) in visual discrimination, and $4.17{\pm}9.33$(p=0.043) in visual spatial-relationship. In the visual perception quotient that added up these scores, the response gap was $15.22{\pm}8.66$(p=0.000), showing a more significant result. Conclusions: Vision training enables efficient visual processing and improves visual perceptual ability. It was confirmed that improvement of visual function through visual training not only improves abnormal visual function but also affects visual perception of children such as learning, perception and recognition.
Kim, Hye-Ryeong;Kim, Jae-Hun;Kim, Euntai;Park, Mignon
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.95-98
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2003
In this paper, an adaptive fuzzy neural control of unknown nonlinear systems based on the rapid learning algorithm is proposed for optimal parameterization. We combine the advantages of fuzzy control and neural network techniques to develop an adaptive fuzzy control system for updating nonlinear parameters of controller. The Fuzzy Neural Network(FNN), which is constructed by an equivalent four-layer connectionist network, is able to learn to control a process by updating the membership functions. The free parameters of the AFN controller are adjusted on-line according to the control law and adaptive law for the purpose of controlling the plant track a given trajectory and it's initial values are off-line preprocessing, In order to improve the convergence of the learning process, we propose a rapid learning algorithm which combines the error back-propagation algorithm with Aitken's $\delta$$\^$2/ algorithm. The heart of this approach ls to reduce the computational burden during the FNN learning process and to improve convergence speed. The simulation results for nonlinear plant demonstrate the control effectiveness of the proposed system for optimal parameterization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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