감성을 인식하고 반응하는 감성컴퓨터를 개발하기 위한 감성인식에 대한 연구가 활발하다. 본 연구는 2차원으로 정의한 감성을 측정하기 위해서 시간에 따른 생리신호의 반응 변수를 정의하고 그 변수로 인한 감성을 구분하고자 하였다. 10명의 대학생에게 16장의 감성을 유발시킬 수 있는 이미지를 제시하였다. 그리고 자율신경계 반응으로 ECG(electrocardiogram), PPG(photoplethysmogram), GSR(Galvanic skin response), RSP (respiration), 그리고 SKT(skin temperature)를 측정하였다. 본 연구는 자율신경계 반응에 대해 Delay, Activation, Half recovery 그리고 Full recovery로 이루어진 TDP(Time Dependent Parameters)를 정의하고 감성을 구분할 수 있는지에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 그 결과, TDP가 감성을 구분할 수 있는 유의미한 변수로 확인하였고 특징적 경향을 보임을 알 수 있었다. 그러므로 본 연구는 TDP가 감성 인식을 위한 유효한 변수일 가능성을 보였다.
가열에 의한 품종별 고구마 조직의 변화에 대한 반응속도론적 상수를 biphasic model과 fractional conversion method를 사용하여 결정하였다. Biphasic model에 따라 고구마의 가열에 의한 조직의 변화는 2단계의 연속적인 1차 반응식으로 표시할 수 있었으며, 활성화에너지는 고구마의 품종에 따라 $71.0{\sim}75.1\;kJ/mol$ 및 $48.4{\sim}59.6\;kJ/mol$이었다. 또한 고구마의 가열에 의한 조직변화를 fractional conversion method를 사용하여 1개의 1차 반응식으로 표시할 수 있었는데, 이 때의 활성화에너지는 $67.5{\sim}75.3\;kJ/mol$로서 biphasic model에 의한 제 1단계의 반응에 대한 값과 유사한 값을 나타냈다. 이들 방법으로 결정된 반응속도론적 상수들 사이에는 kinetic compensation 효과가 있었으며, 두 방법 모두 고구마의 가열에 의한 조직변화에 대한 반응속도론적 상수들을 결정하는데 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
MeOH-DMSO 혼합용매중에서 t-butyl halide의 가메탄올 분해반응 속도상수 및 활성화 파라미터를 전기전도도법으로 측정하였고, Taft의 분광용매화 변수인 용매의 극성-편극성(${\pi}^{\ast}$), 수소결합주기산도(${\alpha}$) 및 수소결합 받기염기도(${\beta}$)를 분광법에 의해서 5가지의 지시약을 이용하여 측정계산하였다. 분광용매화변수와 반응속도상수로부터 얻은 활성화파라미터를 써서 용매의 부피조성비에 따른 가용매분해반응의 속도상수 변화를 논의한 결과, t-butyl halide의 이온화에 용매의 ${\pi}^{\ast}$, ${\alpha}$ 및 ${\beta}$가 협동적으로 기여했고, 또한 이탈기와 혼합용매사이의 이온-쌍극자 작용과 수소결합주기-받기 작용과 같은 독특한 상호작용이 전이상태의 안정화에 미치는 가장 중요한 용매효과 인자들임을 밝혔다.
Pott, Philipp-Cornelius;Syvari, Timo-Sebastian;Stiesch, Meike;Eisenburger, Michael
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제10권4호
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pp.308-314
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2018
PURPOSE. Plasma activation of hydrophobic zirconia surfaces might be suitable to improve the bond strength of luting materials. The aim of this study was to analyze the influence of nonthermal argon-plasma on the shear bond strength (SBS) between zirconia and different combinations of 10-MDP adhesive systems and luting composites after artificial aging. MATERIALS AND METHODS. Two hundred forty Y-TZP specimens were ground automatically with $165{\mu}m$ grit and water cooling. Half of the specimens received surface activation with nonthermal argon-plasma. The specimens were evenly distributed into three groups according to the adhesive systems ([Futurabond U, Futurabond M, Futurabond M + DCA], VOCO GmbH, Germany, Cuxhaven) and into further two subgroups according to the luting materials ([Bifix SE, Bifix QM], VOCO GmbH). Each specimen underwent artificial aging by thermocycling and water storage. SBS was measured in a universal testing machine. Statistical analysis was performed using ANOVA and $Scheff{\grave{e}}$ procedure with the level of significance set to 0.05. RESULTS. Surface activation with nonthermal plasma did not improve the bond strength between zirconia and the tested combinations of adhesive systems and luting materials. The plasma-activation trended to reveal higher bond strength if the self-etch luting material (Bifix SE) was used, irrespective of the adhesive system. CONCLUSION. Plasma-activation seems to be suitable to improve bond strength between zirconia and self-etch resin materials. However, further research is necessary to identify the influence of varying plasma-parameters.
이성분혼합용매내에서 Methyl-, Phenyl Chloroformate와 1-adamantyl 유도체들의 가용매분해반응속도를 여러 온도와 압력하에서 전도도방법에 의하여 측정하였다. 이들 속도상수로부터 활성화 부피(${\Delta}V_o^{\neq}$), 활성화 엔탈피(${Delta}H^{\neq}$), 활성화 엔크로피 (${\Delta}S^{\neq}$) 값을 구하였다. 이때 모든 혼합물내에서 ${\Delta}V_o^{\neq}$와 ${\Delta}V_s^{\neq}$는 음의 값을 나타내었으며, ${\Delta}H^{\neq}$는 양의 값을 얻었다. 이 현상을 용매구조변화에 대하여 논의하였다. 또한 활성화 부피와 활성화 엔트로피 값들을 플로트하여 본 반응에 대한 반응 경향성을 조사하였다. 이들 결과로부터 Methyl-, Phenyl Chloroformate와 1-adamantyl fluoroformate(알코올수용액)는 이분자반응이, 1-adamantyl fluoromate(TFE수용액)와 1-adamantyl tosylate는 일분자반응이 일어나는 것으로 추정할 수 있었다.
Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.
There is an adsorption method using activated carbon as a typical method for removing elemental mercury. Physical characteristics of activated carbon such as specific surface area and volume of pore (micro and meso) have positive effect for mercury adsorption. Activated carbon is carbon-based material with a high specific surface area. This activated carbon can be manufactured through carbonization and activation process. In this process, physical characteristics of specific surface area and pore distribution are changed by controlling operating parameters like temperature, time and reagent of activation. In this study, we evaluated characteristics of activated carbons manufactured from pinewood and coal with the operating parameters. We evaluated mercury adsorption capacities of the activated carbons having excellent physical characteristics and compared those to the commercial activated carbon.
The performance of convolutional deep learning networks is generally determined according to parameters of target dataset, structure of network, convolution kernel, activation function, and optimization algorithm. In this paper, a genetic algorithm is used to select the appropriate deep learning model and parameters for Alzheimer's classification and to compare the learning results with preliminary experiment. We compare and analyze the Alzheimer's disease classification performance of VGG-16, GoogLeNet, and ResNet to select an effective network for detecting AD and MCI. The simulation results show that the network structure is ResNet, the activation function is ReLU, the optimization algorithm is Adam, and the convolution kernel has a 3-dilated convolution filter for the accuracy of dementia medical images.
In the prior study, the mechanical properties and the dyeability of the easily dyeable polyester grim(EDY) were investigated. In this study, to interpret the dyeing behavior of EDY with C. I. Disperse Violet 1, the thermodynamic parameters of dyeing, such as the standard affinity, the heat of dyeing(the enthalpy change), the entropy change, the diffusion coefficient, and the activation energy of diffusion, were obtained from adsorption isotherms and dyeing rate at various temperatures and compared to these of regular polyester (REG-PET). The heat of dyeing(the enthalpy change) and the entropy change for EDY showed smaller negative values than those for REG-PET. This means that the dye molecules in the EDY are combined more loosely than in the REG-PET and that is due to the flexibility of polymer chains of EDY. The diffusion coefficients of C. I. Disperse Violet 1 into the EDY were larger than those for REG-PET, and the activation energy of diffusion on EDY was smaller than that on REG-PET.
Yoon, Jong Ho;Huh, Man Woo;Bae, Jeong Sook;Cho, Yong Suk
한국염색가공학회지
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제8권2호
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pp.16-24
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1996
Polyester microfiber fabrics were alcoholysed at 120, 140, and 16$0^{\circ}C$ in 0.5, 1.0, and 1.5% of sodiumglycerolate/glycerol solutions(NaGR) up to 80% and the characteristic decomposition features were compared and discussed with the results of the hydrolysis done by 5% sodium hydroxide solution(NaOH) at 80, 90, and 10$0^{\circ}C$. The resulting activation thermodynamic parameters calculated by the combined use of the Arrhenius equation and the Eyring equation were in NaOH case ${\Delta}H^*$=- 13.89 kcal/mol, ${\Delta}S^*$/=-38.12 cal/mol K, and ${\Delta}G^*$=25.25 kcal/mol and in NaGR case ${\Delta}H^*$=29.81 kcal/mol, ${\Delta}S^*$=-2.29 cal/mol K and ${\Delta}G^*$=30.49 kcal/mol. Since in all cases NaGR-PET system has higher activation thermodynamic parameters, it was concluded that NaGR-PET reaction system is more favorable at high temperatures and occurs in a less selective fashion, in comparison to the NaOH-PET reaction system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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