Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.227-237
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2020
This study was designed to examine whether the self-directed learning method could improve self-directed learning readiness and the effects of academic achievement level. Self-directed learning readiness was investigated among 63 first-year Medical Terminology undergraduates in the C area. A repeat measurement variance analysis of the general linear model was conducted to evaluate the effects of improving self-directed learning readiness according to the general characteristics and level of academic achievement, while a regression analysis was performed to identify the factors affecting self-directed learning readiness. Self-directed learning readiness increased from 177.3 to 180.8 for those under 18 years of age, and 192.9 to 196.5 for those over 19 years of age (p<0.05). After the team activity, the overall self-directed learning readiness was improved, and both high- and low-achieving groups showed statistically significant improvements (p<0.05). The environment surrounding learners was confirmed to have a positive effect on improving self-directed learning when given the right degree of self-directed learning and appropriate feedback. The study results are expected to form basic foundation material for professors and class designers who want to draw self-directed learning skills from memorizing subjects.
The thermoelectric power, dc conductivity and magnetic properties of the cubic L $a_{2}$ 3/Ti $O_{2.84}$ were investigated. The thermoelectric power was negative below 350 K. The measured thermoelectric power of L $a_{2}$ 3/Ti $O_{2.84}$ increased linearly with temperature, in agreement with model proposed by Emin and Wood, and was represented by A+BT. Temperature dependence indicates that the charge carrier in this material is a small polaron. L $a_{2}$ 3/Ti $O_{2.84}$ exhibited a cross over from variable range hopping to small polaron hopping conduction at a characteristic temperature well below room temperature. The low temperature do conduction mechanism in L $a_{2}$ 3/Ti $O_{2.84}$ was analyzed using Mott's approach. Mott parameter analysis gave values for the density of state at Fermi level [N( $E_{F}$)] = 3.18${\times}$10$^{20}$ c $m^{-3}$ e $V^{-1}$ . The disorder energy ( $W_{d}$) was found to be 0.93 eV, However, it was noted that the value of the disorder energy was much higher than the high temperature activation energy. The exist linear relation between log($\sigma$T)와 1/T in the range of 200 to 300 K, the activation energy for small polaron hopping was 0.15 eV.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.19
no.4
s.74
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pp.389-398
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2006
Structural optimization design has been developed with finite element analysis using effective and fast computational technology. Especially topology optimization design has been recently often used since it yields an optimal topology as well as an optimal shape under satisfied constraints. In general in finite element analysis, it is assumed that the structural material properties such as Young's modulus and Poisson's ratio and the variable of applied loading are fixed with obvious values in structure. However practically these values may take uncertainties because of environmental effect or manufactural error of structures. Therefore static or dynamic analysis of the structures may make an error, then finally it may have an influence on qualify of optimal design. In this study, the topology optimization design of structure is carried out using so called the interval finite element method, and the analysis method Is proposed. The results are also validated by comparing with conventional topology optimization results of density distribution method and finite element analysis results. The present method can be used to predict the optimal topology of linear elastostatic structures with respect to structural uncertainty of behavior.
Filter colorimeters have a set of spectral bands for which spectral responsivity is the same as the color matching function defined by CIE (Commission Internationale de I'Eclairage). We have designed a set of color matching function filters denoted by $\bar{x}-filter,\;\bar{y}-filter,\;and\;\bar{z}-filter$. Because the $\bar{x}-function$ has two transmission bands, two $\bar{x}-filters$ are designed to cover the $\bar{x}-function$. To design the filters, we developed a nonlinear least square fit program which determines the thickness of the color glasses by minimizing its spectral mismatch value ($f{_1}'$) to below 3 %. The design has been validated by fabrication of the $\bar{y}-bar$ filter, of which $f{_1}'$ was measured to be 2.8 %. Considering a LCD flat panel display as a device under test, we have calculated the systematic error of the colorimetric measurement using the designed filters.
In this study, effect of different amounts of sulfur and vulcanization accelerators in the acrylonitrile styrene-butadiene rubber (AN-SBR)/silica compounds on the properties of tire tread compound were studied. As a result, cure rate and degree of cross-linking of the compounds were increased due to enhanced cross-linking reactivity by the increased amounts of sulfur and vulcanization accelerators. Also, abrasion resistance and the mechanical properties such as hardness and modulus of the compounds were improved by enhanced degree of cross-linking of the compounds. For the dynamic properties, tan ${\delta}$ value at $0^{\circ}C$ was increased due to the increase of glass transition temperature ($T_g$) by enhanced degree of cross-linking of the compound, and tan ${\delta}$ value at $60^{\circ}C$ was decreased. Initial cure time ($t_1$) showed the linear relationship with tan ${\delta}$ value at $60^{\circ}C$. This result is attributed that reduced initial cure time ($t_1$) of compounds by applying increased amount of curatives can form cross-linking in early stage of vulcanization that may suppress development of filler network. This result is verified by observation on the surface of annealed compounds using AFM (atomic force microscopy). Consequently, decreased initial cure time is considered a very important parameter to reduce tan ${\delta}$ at $60^{\circ}C$ through reduced re-agglomeration of silica particles.
The purpose of this study is to analyze how a joint research network between countries affects the diffusion of technology information and how much countries with high centrality on the network accept new technology and to seek their meaning. With this aim, the joint research network density between countries by year and the number of participating countries were measured using thesis information regarding the secondary battery field and the electric vehicle field, and a regression analysis of relevant variables was conducted. As a result of the analysis, the greater the joint research network density in the secondary battery field, the higher the number of participating countries in a linear relationship. Also, on the joint research network, countries with high degree centrality were discovered to have led development in the mid to large size secondary battery field. Meanwhile, for the electric vehicle field, although there appeared no increase in the network density value, the number of participating countries was found to have increased. This was analyzed that joint research between countries was not a necessary and sufficient condition although it played a crucial role in promoting technology diffusion. Such a result is meaningful in that it verified promoting factors for essential technology diffusion statistically; however, with this research, there exist limitations that the index of a central role on the network was measured only with degree centrality and that only the relationship between two players was measured for network density in interactions between players. Accordingly, it is necessary to carry out research into a method to measure interactions among multiple researchers in the future.
This study reports on initial founder performance and satisfaction that is affected by mentoring skills and mentoring functions. Through the empirical analysis, seen the initial founder performance and satisfaction as a respective dependent variable, this study intends to provide efficient direction of the responsibility mentor and present a method that enhances the survival of the initial start-up founder. The frequency analysis was conducted to determine the general characteristics of the sample, by leveraging the statistical package SPSS 20.0 for Windows program, details of the items measuring tools present a statistical analysis of sample data, 120 people have gathered in the survey data for this factor analysis was performed with a correlation to classify each region was calculated to Cronbach's ${\alpha}$ factor to determine the reliability of the measurement tool, and tested the hypothesis using linear regression analysis for verification. Was found to play an important role to draw the founder and mentor mentoring skills and capabilities in early stage start-ups, and conclusions drawn from this process. In particular, modeling of the mentor with a sound mind and behavior brought the better performance and satisfaction of the initial start-up founder. If a mentor provides mentoring with more interests in career development and psychosocial functions of the mentoring functions, it is seen to be more efficient way to improve survival rate of initial start-up as well as increasing a founder's performance and satisfaction.
Recent rapid advances in computer hardware performance have led to relatively low computational costs, increasing the number of applications of machine-learning techniques to geophysical problems. In particular, deep-learning techniques are gaining in popularity as the number of cases successfully solving complex and nonlinear problems has gradually increased. In this paper, applications of seismic data denoising methods using deep-learning techniques are introduced and investigated. Depending on the type of attenuated noise, these studies are grouped into denoising applications of coherent noise, random noise, and the combination of these two types of noise. Then, we investigate the deep-learning techniques used to remove the corresponding noise. Unlike conventional methods used to attenuate seismic noise, deep neural networks, a typical deep-learning technique, learn the characteristics of the noise independently and then automatically optimize the parameters. Therefore, such methods are less sensitive to generalized problems than conventional methods and can reduce labor costs. Several studies have also demonstrated that deep-learning techniques perform well in terms of computational cost and denoising performance. Based on the results of the applications covered in this paper, the pros and cons of the deep-learning techniques used to remove seismic noise are analyzed and discussed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.2
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pp.27-46
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2016
In this study, the parameter-elevation regressions on independent slopes model-Kongju National University(PRISM-KNU) system was developed to interpolate monthly precipitation data. One of the features of PRISM-KNU is that it can adjust the allowable range of slope according to the elevation range in the equation representing a linear relationship between the precipitation and elevation. The parameter value of the model was determined by using the optimization technique, and the result was applied to produce monthly precipitation data with a spatial resolution of $1{\times}1km$ from 2000 to 2014 in South Korea. In the result, the Kling-Gupta Efficiency for model evaluation was over 0.7 in 86% of the total cases simulated. In addition, a dramatic change in the spatial pattern of precipitation data was observed in the output of the Modified Korean PRISM, but such a phenomenon did not occur in the output of the PRISM-KNU. This study confirmed the appropriateness of the PRISM-KNU, and the result showed that the spatial consistency of the data produced by the model improved compared with that produced by the Modified Korean PRISM. It is expected that the PRISM-KNU and its output will be utilized in various studies in the future.
In the construction of high-rise buildings, bent re-bars are manually straightened to connect slabs to core-walls, which are usually cast before floor structures. During cold bending and straightening of re-bars, plastic deformation causing work hardening, Bauschinger effect and aging hardening is unavoidable. Tensile tests of coldly bent and straightened re-bars were conducted with test parameters of grade, diameter, and bend radius of re-bars as well as age between bending and straightening. Test results showed that proportional limits were lower and strain hardening occurred without yield plateaus. Inside and outside of re-bars with compression and tension deformations, respectively, during bending showed lower yield points due to Bauschinger effect and no yield plateaus due to work hardening, respectively. When re-bar grade was higher, yield point became significantly lower where Grade 400 re-bars had yield strengths lower than specified yield strength of 400 MPa. Because the surface of re-bar has higher strength than the core of re-bar, Bauschinger effect was more obvious for higher-grade re-bars. When age between bending and straightening was greater, yield strength increased and elongation decreased (i.e. embrittlement occurs). Using measured data, stress-strain relationship for straightened re-bars was developed based on Ramberg-Osgood model, which can be used to evaluate stiffness of joints when straightened re-bars are applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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