KIC6118779 is an over-contact binary system having a short orbital period of about 0.36 days. The photometric data for this system are acquired by the observations of Kepler mission in the long cadence mode having a time resolution of about 30 minutes. It means that the Kepler light curves of the system may be strongly affected by phase smearing effect and the analysis of them without consideration of the phase smearing effect may result in wrong stellar properties. Additionally, this system also shows dynamical variation of light curve resulting from spot activity. For all those reasons, it is difficult to investigate KIC6118779, and the investigation should be carried out carefully. In this presentation, we introduce the phase smearing effect and carry out the light curve modeling with the 2015 version of the Wilson-Devinney binary code considering the phase smearing effect. Our results show that the system is a deep over contact binary system and has extremely low mass ratio of about 0.12. Moreover our spot modeling implies the cyclic migration of a big cool spot on the massive component.
The active site of cyclooxygenase was modeled by complementary receptor-cavity mapping procedure using 3D structures of the non-steroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs). A total of 50 NSAIDs were chosen as data ligands which compete the same site on the enzyme. Partial atomic charges were estimated, and the energetic differences for various conformations were calculated so as to meet the need for a most efficient overlapping of the probably-equivalent functional groups of the ligand molecules. The structure activity relationships of the NSAIDs, if available, were fully considered throughout the modeling. The overall shape of the model obtained is similar to a boot-without-bottom. Most of inner surface of the cavity appeared as hydrophobic; two polar counterparts except the carboxyl-binding position were found. By this model, some clear explanations could be given on the experimental observations which were not satisfiably understood yet.
The recent development of metaverse-related technology has led to efforts to overcome the limitations of time and space in education by creating a virtual educational environment. To make use of this platform efficiently, applying learning analytics has been proposed as an optimal instructional and learning decision support approach to address these issues by identifying specific rules and patterns generated from learning data, and providing a systematic framework as a guideline to instructors. To achieve this, we employed an inductive, bottom-up approach for framework modeling. During the modeling process, based on the activity system model, we specifically derived the fundamental components of the learning analytics framework centered on learning activities and their contexts. We developed a prototype of the framework through deduplication, categorization, and proceduralization from the components, and refined the learning analytics framework into a 7-stage framework suitable for application in the metaverse through 3 steps of Delphi surveys. Lastly, through a framework model evaluation consisting of seven items, we validated the metaverse learning analytics framework, ensuring its validity.
Activity coefficients and solubilities of L-Valine and L-Proline in aqueous solutions containing each of four electrolytes such as NaCl, KCl, $NaNO_3$ and $KNO_3$ were measured at 298.15 K. The measurements of activity coefficients were carried out in the electrochemical cell coupled with two ion-selective electrodes (cation and anion), and the solubilities were measured by the gravimetric analysis of saturated solutions in equilibrium with the solid phase of amino acid. The measured activity coefficients of electrolytes and amino acids were correlated with the theoretical thermodynamic model presented in the previous work [Korean Chem. Eng. Res. 48(4), 519(2010)]. It was found that the activity coefficients of amino acids and electrolytes described based on the our previous model were well agreeable with experimental data. Also the experimental solubility data of L-Valine and L-Proline were successfully correlated with the thermodynamic relation mentioned in the previous work.
This study explored a mathematical modeling flow and the effect of interactions among students and between a student and Excel on modeling in a small group modeling environment with Excel. This is a case study of three 8th graders' modeling activity using Excel during their extra lessons. The conclusions drawn from this study are as follows: First, small group modeling using Excel was formed by formulating 4∼10 modeling cycles in each task. Students mainly formed tables and graphs and refined and simplified these models. Second, students mainly formed tables, algebraic formulas and graphs and refined tables considering each variable in detail by obtaining new data with inserting rows. In tables, students mainly explored many expected cases by changing the values of the parameters. In Graphs, students mainly identified a solution or confirmed the solution founded in a table. Meanwhile, students sometimes constructed graphs without a purpose and explored the problem situations by graphs mainly as related with searching a solution, identifying solutions that are found in the tables. Thus, the teacher's intervention is needed to help students use diverse representations properly in problem situations and explore floatingly and interactively using multi-representations that are connected numerically, symbolically and graphically. Sometimes students also perform unnecessary activities in producing data by dragging, searching a solution by 'trial and error' and exploring 'what if' modeling. It is considered that these unnecessary activities were caused by over-reliance on the Excel environment. Thus, the teacher's intervention is needed to complement the Excel environment and the paper-and-pencil environment properly.
Teacher quality is a key factor that determines quality of education. Being aware of this, the Korean government and teachers have been striving to improve teachers' professionalism. Research about the impacts of efforts to enhance teacher professionalism on students' academic achievement and course satisfaction, however, is extremely limited. This study sought to advance our understanding of the relationship between these factors by analyzing what teacher characteristics impact students' achievement and satisfaction. To this end, the study drew on the middle and high school data from 3rd to 6th year survey of the Seoul Educational Longitudinal Study. Structural equational modeling were used as the main approach. Latent profile analysis, a kind of mixture modeling analysis, were used as needed. This study found that teachers' participation in instruction enhancement activity and professional development impact students' attitude toward mathematics lessons and their perception on class atmosphere, and ultimately impact their academic achievement as well as their overall satisfaction in the course. In addition, teachers' use of EBS textbooks and videos impact 3rd grade high schoolers' academic achievement. These findings suggest that effort to improve teacher professionalism positively impact students' academic achievement and course satisfaction, although there is a difference according to the year grade. This study provides implications for education policy makers and teacher educators.
The objective of this research was to develop a rural settlement demand model to analyze the determinants of settlement demand of urban residents. The point aimed at from model development was deriving stated preference of potential consumers towards rural settlement through setting a hypothetical market, and using settlement subsidy as a surrogate variable for price in the demand model. The adequate demand model deducted from hypothetical market data was derived from the basis of Hanemann's utility difference theory. In the rural settlement demand model, willingness to accept was expressed by a function of settlement subsidy. Data utilized in the analysis was collected from surveys of households nationwide. According to inferred results of the demand model, settlement subsidy had a significant influence on increasing demand for rural settlement. A significant common element was found among variables affecting demand increase through demand curve shift. The majority group of those with high rural settlement demand sought agricultural activity as their main motive, due to harsh urban environments aggravated by unstable job market conditions. Subsequently, restriction of income opportunities in rural areas does not produce an entrance barrier for potential rural settlers. Moreover, this argument could be supported by the common trend of those with high rural settlement demand generally tending to have low incomes. Due to such characteristics of concerned groups of rural settlement demand, they tended to react susceptibly to the subsidy provided by the government and local autonomous entities.
In this research, schedule optimization is defined as balancing the number of workers while keeping the demand and needs of the project resources, creating the perfect schedule for each activity. Therefore, when one optimizes a schedule, multiple potentials of schedule changes are assessed to get an instant view of changes that avoid any over and under staffing while maximizing productivity levels for the available labor cost. Optimizing the number of workers in the scheduling process is not a simple task since it usually involves many different factors to be considered such as the development of quantity take-offs, cost estimating, scheduling, direct/indirect costs, and borrowing costs in cash flow while each factor affecting the others simultaneously. That is why the optimization process usually requires complex computational simulations/modeling. This research attempts to find an optimal selection of daily maximum workers in a project while considering the impacts of other factors at the same time through OPEN BIM based multiple computer simulations in resource leveling. This paper integrates several different processes such as quantity take-offs, cost estimating, and scheduling processes through computer aided simulations and prediction in generating/comparing different outcomes of each process. To achieve interoperability among different simulation processes, this research utilized data exchanges supported by building SMART-IFC effort in automating the data extraction and retrieval. Numerous computer simulations were run, which included necessary aspects of construction scheduling, to produce sufficient alternatives for a given project.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.277-282
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2007
Construction process works in sequence order and there are many different software for managing project and activity. So, there are many limitations such as in the stage of activity data loss can occur, in each stage concurrent cannot operate in construction industry. In order to solve these problem, agents have to cooperate each other and they need to share of data. Therefore, the purpose of this paper is to develop a process model and the process model will be use in the future to make Construction Project Life-Cycle Management based on concept of PLM(Product Life cycle Management) in the manufacturing industry, CE(Concurrent Engineering) and BlM(Building Information Modeling)
Multilevel and Multivariate Structural Equation Mpdel is applied to handle the hierarchical nature of the data and explain complex relationship among socioeconomic factors of individuals and household, activity participation, and travel behavior using Puset Sound Transportation Panel data. From analysis, variations of individual activity participation and travel behavior can be divided into two categories : Within-household variation and Between-households variation. Empirical results show that the interdependency index(p) of variables for household members within a household is between 0.13 and 0.33 indicating high interdependency. These results suggest that Multilevel and Multivariate SEM approach is an appropriate modeling methodology and gives additional information for activity participation and travel behavior. Also most of personal and household characteristics influence on activity participation and travel behavior within a household as well as between households.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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