Predication of protein interaction sites for monomer structures can reduce the search space for protein docking and has been regarded as very significant for predicting unknown functions of proteins from their interacting proteins whose functions are known. In the other hand, the prediction of interaction sites has been limited in crystallizing weakly interacting complexes which are transient and do not form the complexes stable enough for obtaining experimental structures by crystallization or even NMR for the most important protein-protein interactions. This work reports the calculation of 3D surface patches of complex structures and their properties and a machine learning approach to build a predictive model for the 3D surface patches in interaction and non-interaction sites using support vector machine. To overcome classification problems for class imbalanced data, we employed an under-sampling technique. 9 properties of the patches were calculated from amino acid compositions and secondary structure elements. With 10 fold cross validation, the predictive model built from SVM achieved an accuracy of 92.7% for classification of 3D patches in interaction and non-interaction sites from 147 complexes.
It has been researched the relationship between deposition velocity and factors which could affect the deposition phenomena and deposition velocity also has been estimated fer several land-use types. The typical deposition velocities are complex functions of surface types, atmospheric stabilities, friction velocities, air pollutants and so on. The canopy resistance is major contribution to the model's total resistance for O₃. Canopy wetness is also an important factor to calculate deposition velocity. We considered the canopy wetness as canopy water content(CWC) in our Model. But, it is not easy to observe CWC over each land-use types. In this study, we use CWC observed by EMEFS(CANADA Environment Service, 1988) to examine the influence of CWC in estimation of 03 dry deposition velocity(V/sub d/) in summertime. The value of O₃ V/sub d/ range 0.2 ∼ 0.7 cm s/sup -1/ on dry surface and 0.01 ∼ 0.35 cm s/sup -1/ on wet surface in daytime.
Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
The present study is described of the flame structure of one-dimensional, flat, premixed, laminar, coal-air flame with some addition of methane for the flame stability. A low pressure burner operating at a combustion pressure of 0.3 arm was employed in order to extend the reaction zone. Predicted results from the models considered in the present study are compared with experimental results. Comparisons are included gas temperatures, species concentrations, char analysis and measured burning velocity. Among the models, Model II $I^{*}$-d, which specified devolatilization rate constants and a char surface area factor S=4, resulted in good agreement within the present experimental ranges. The results of char analysis suggest that the extent of the reaction occurring on the panicle might be underestimated in the model so that the char surface area should be increased. A value of 4 for this factor was given by sensitivity analysis of change in char surface area. Again, model II $I^{*}$-d gave satisfactory predictions of burning velocities over most of the experimental range studied. It has been clearly shown that the particle diameter appreciably affects the rates of devolatilisation and char oxidation through the effects of thermal lag and volumetric reactive surface area, consequently laminar burning velocity.ity.
The carbon fiber reinforced plastic manufacturing process has a problem in that a dimensional error occurs due to thermal deformation such as residual stress, spring-in, and warpage. The main causes of thermal deformation are various, including the shape of the product, the chemical shrinkage, thermal expansion of the resin, and the mold effect according to the material and surface condition of the mold. In this study, a viscoelastic model was applied to the plate model to predict the thermal deformation. The effects of chemical shrinkage and thermal expansion of the resin, which are the main causes of thermal deformation, were analyzed, and the analysis technique of the 3-D viscoelastic model with and without mold was also studied. Then, the L-shaped mold effect was analyzed using the verified 3D viscoelastic model analysis technique. The results show that different residual deformation occurs depending on the surface condition even when the same mold is used.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.496-500
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1997
This paper describes an automated system for analyzing the stress intensity factors(SIFs) of three-dimensional (3D) cracks. A geometry model, i.e.a solid containing one or several 3D cracks is defined. Several distributions of local node density are chosen, and then automatically superposed on one another over the geometry model by using the fuzzy knowledge processing. Nodes are generated by the bucketing method, and ten-noded quadratic tetrahedral solid elements are generated by the Delauuay triangulation techniques. The singular elements such that the mid-point nodes near crack fornt are shifted at the quarter-points are automatically placed along the 3D crack front. THe complete finite element (FE) model generated, i.e the mesh with material properties and boundary conditions is given to one of the commercial FE codes, and a stress analysis is performed. The SIFs are calculated using the displacement extrapolation method. To demonstrate practical performance of the present system, a semi- elliptical surface crack in a plate subjected to tension is solved.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.1
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pp.11-16
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2020
3D printing is one of the emerging technologies and getting a lot of attention. To do 3D printing, 3D model is first generated, and then converted to G-code which is 3D printer's operations. Facet, which is a small triangle, represents a small surface of 3D model. Depending on the height or precision of the 3D model, the number of facets becomes very large and so the conversion time from 3D model to G-code takes longer. Apach Hadoop is a software framework to support distributed processing for large data set and its application range gets widening. In this paper, Hadoop is used to do the conversion works time-efficient way. 2-phase distributed algorithm is developed first. In the algorithm, all facets are sorted according to its lowest Z-value, divided into N parts, and converted on several nodes independently. The algorithm is implemented in four steps; preprocessing - Map - Shuffling - Reduce of Hadoop. Finally, to show the performance evaluation, Hadoop systems are set up and converts testing 3D model while changing the height or precision.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.5
no.1
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pp.94-100
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2004
Ionospheric time delay is the biggest error source for single-frequency DGPSapplications, including time transfer and Wide Area Differential GPS (WADGPS).Currently, there are many attempts to develop real-time ionospheric time delayestimation techniques to reduce positioning error due to the ionospheric time delay.Klobuchar model is now widely used for ionosphehc time delay calculation forsingle-frequency users. It uses flat surface at night time and cosine surface atdaytime[1], However, the model was developed for worldwide ionosphere fit, it isnot adequate for local area single-frequency users who want to estimateionospheric time delay accurate1y[2]. Therefore, 3-D ionosphere model usingtomographic estimation has been developed. 3-D tomographic inversion modelshows better accuracy compared with prior a1gorithms[3]. But that existing 3-Dmodel still has problem that it requires many coefficients and measurements forgood accuracy. So, that algorithm has Umitation with many coefficients incontinuous estimation at the small region which is obliged to have fewermeasurements.In this paper, we developed an modified 3-D ionosphehc time delay modelusing tomography, which requires only fewer coefficients. Because the combinationsof our base coefficients correspond to the full coefficients of the existing model, ourmodel has equivalent accuracy to the existing. We confirmed our algorithm bysimulations. The results proved that our modified algohthm can perform continuousestimation with fewer coefficients.
There is no doubt that the urban heat island (UHI) is a mounting problem in built-up environments, due to energy retention by the surface materials of dense buildings, leading to increased temperatures, air pollution, and energy consumption. To investigate the UHI, three-dimensional (3-D) information is necessary to analyze complex sites, including dense building clusters. In this research, 3-D building geometry information is combined with two-dimensional (2-D) urban surface information to examine the relationship between urban characteristics and temperature. In addition, this research introduces spatial regression models to account for the spatial spillover effects of urban temperatures, and includes the following steps: (a) estimating urban temperatures, (b) developing a 3-D city model, (c) generating urban parameters, and (d) conducting statistical analyses using both Ordinary Least-Squares (OLS) and Spatial Regression Models. The results demonstrate that 3-D urban characteristics greatly affect temperatures and that neighborhood effects are critical in explaining temperature variations. Finally, the implications of the results are discussed, providing guidelines for policies to reduce the UHI.
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.12
no.1
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pp.17-33
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1986
The interfacial Properties of ferrosoferric oxide suspended in aqueous KNO3 solution are investigated by studying the zeta potentials and surface charge densities at $25^{\circ}C$. The zeta potentials are obtained by measuring the electrophoretic mobility and the surface charge densities by potentiometric titrations in the aqueous KNO3 solutions of different concentrations from 10-3 to 10-1M. The data are interpreted by the surface dissociation and complexation model of Davis, et als. and the modified model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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