Bi metal deposited on $Bi_2MoO_6$ composite photocatalysts have been successfully synthesized via a simple reduction method at room temperature with using $NaBH_4$ as the reducing agent. The photocatalytic activity of the composite was evaluated by degradation of rhodamine B (RhB) and bisphenol A (BPA) solution under visible light. The rate constant of $Bi/Bi_2MoO_6$ composite to RhB is 10.8 times that of $Bi_2MoO_6$, and the degradation rate constant of BPA is 6.9 times of that of $Bi_2MoO_6$. Nitrogen absorption-desorption isotherm proved that the increase of specific surface area is one of the reasons for the improvement of photocatalytic degradation activity of $Bi/Bi_2MoO_6$ composites. The higher charge transfer efficiency of $Bi/Bi_2MoO_6$ is found through the characterization of the photocurrent and impedance, which are attributed to the surface plasmon resonance (SPR) effect produced by the introduction of the metal Bi monomer in the composite. Free radical capture experiments proved that cavitation is the main active species. Based on the above conclusions, a possible mechanism of photocatalytic degradation is proposed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.10
no.4
/
pp.33-46
/
2000
IPsec is a protocol suite to protect the data communication between computers on internet and many VPNs(Virtual Private Networks) use IPsec protocol. IKE protocol is used to exchange keys in IPsec. Formal analysis method is used increasingly in computer science to increase the reliability of a system. In this paper, the IKE protocol is analyzed formally. This paper shows that IKE with Authentication with Signature and Authentication with Pre-Shared Key is safe, but Authentication with Public Key Encryption and A Revised Method of Authentication with Public Key Encryption are safe only with the assumption that a participant has the correct public key of the correspondent. To make sure that a participant has the correct public key of the correspondent, the usage of certificate is recommended.
Background: Matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) is associated with disruption of basement membranes of blood vessels and promotion of metastasis through the lymphatics. However, its prognostic value for survival in patients with gastric cancer remains controversial. Method: We therefore conducted a meta-analysis of the published literature in order to clarify the impact of MMP-9. Clinical studies were selected for further analysis if they provided an independent assessment of MMP-9 in gastric cancer and reported analysis of survival data according to MMP-9 expression. Results: A total of 11 studies, covering 1700 patients, were included for meta-analysis. A summary hazard ratio (HR) of all studies and sub-group hazard ratios were calculated. The combined HR suggested that a positive MMP-9 expression had an impact on overall survival: 1.25 (95% confidence interval 1.11-1.40) in all eligible studies; 1.13 (1.06-1.20) in 8 studies detecting MMP-9 by immunohistochemistry; 1.36 (1.12-1.65) in 7 studies from Asia. Only one study for DFS showed a significant impact on disease free survival (HR 1.73, 95%CI 1.27-2.34). Conclusions: Our findings suggested that MMP-9 protein expression might be a factor for a poor prognosis in patients with gastric cancer. However, the association was rather weak, so that more prospective studies should further explore the prognostic impact of MMP-9 mRNA and correlations between MMP-9 and clinicopathological characteristics.
Using a rich resource language to classify sentiments in a language with few resources is a popular subject of research in natural language processing. Burmese is a low-resource language. In light of the scarcity of labeled training data for sentiment classification in Burmese, in this study, we propose a method of transfer learning for sentiment analysis of a language that uses the feature transfer technique on sentiments in English. This method generates a cross-language word-embedding representation of Burmese vocabulary to map Burmese text to the semantic space of English text. A model to classify sentiments in English is then pre-trained using a convolutional neural network and an attention mechanism, where the network shares the model for sentiment analysis of English. The parameters of the network layer are used to learn the cross-language features of the sentiments, which are then transferred to the model to classify sentiments in Burmese. Finally, the model was tuned using the labeled Burmese data. The results of the experiments show that the proposed method can significantly improve the classification of sentiments in Burmese compared to a model trained using only a Burmese corpus.
The crest of the Pubugou central core rockfill dam (CCRD) cracked in the first and second impounding periods. To evaluate the safety of the Pubugou CCRD, an inversion analysis of the constitutive model parameters for rockfill materials is performed based on the in situ deformation monitoring data. The aim of this work is to truly reflect the deformation state of the Pubugou CCRD and determine the causes of the dam crest cracks. A novel real-coded genetic algorithm based upon the differences in gene fragments (DGFX) is proposed. It is used in combination with the radial based function neural network (RBFNN) to perform the parameters back analysis. The simulated settlements show good agreements with the monitoring data, illustrating that the back analysis is reasonable and accurate. Furthermore, the deformation gradient of the dam crest has been analysed. The dam crest has a great possibility of cracking due to the uncoordinated deformation, which agrees well with the field investigation. The deformation gradient decreases to the value lower than the critical one and reaches a stable state after the second full reservoir.
A number of acceleration-based damage detection methods have been developed but they have not been widely applied in engineering practices because the acceleration response is insensitive to minor damage of civil structures. In this article, a damage detection approach using the long-gauge strain sensing technology and the principle component analysis technology is proposed. The Long gauge FBG sensor has its special merit for damage detection by measuring the averaged strain over a long-gauge length, and it can be connected each other to make a distributed sensor network for monitoring the large-scale civil infrastructure. A new damage index is defined by performing the principle component analyses of the long-gauge strains measured from the intact and damaged structures respectively. Advantages of the long gauge sensing and the principle component analysis technologies guarantee the effectiveness for structural damage localization. Examples of a simple supported beam and a steel stringer bridge have been investigated to illustrate the successful applications of the proposed method for structural damage detection.
The non-linear Hoek-Brown failure criterion has been widely accepted and applied to evaluate the stability of rock slopes under plane-strain conditions. This paper presents a kinematic approach of limit analysis to assessing the static and seismic stability of three-dimensional (3D) rock slopes using the generalized Hoek-Brown failure criterion. A tangential technique is employed to obtain the equivalent Mohr-Coulomb strength parameters of rock material from the generalized Hoek-Brown criterion. The least upper bounds to the stability number are obtained in an optimization procedure and presented in the form of graphs and tables for a wide range of parameters. The calculated results demonstrate the influences of 3D geometrical constraint, non-linear strength parameters and seismic acceleration on the stability number and equivalent strength parameters. The presented upper-bound solutions can be used for preliminary assessment on the 3D rock slope stability in design and assessing other solutions from the developing methods in the stability analysis of 3D rock slopes.
Xing Fu;Wen-Long Du;Gang Li;Zhi-Qian Dong;Hong-Nan Li
Steel and Composite Structures
/
v.52
no.4
/
pp.461-473
/
2024
This study focuses on the reliability of a transmission line under wind excitation and evaluates the failure probability using explicit data resources. The data-driven framework for calculating the failure probability of a transmission line subjected to wind loading is presented, and a probabilistic method for estimating the yearly extreme wind speeds in each wind direction is provided to compensate for the incompleteness of meteorological data. Meteorological data from the Xuwen National Weather Station are used to analyze the distribution characteristics of wind speed and wind direction, fitted with the generalized extreme value distribution. Then, the most vulnerable tower is identified to obtain the fragility curves in all wind directions based on uncertainty analysis. Finally, the failure probabilities are calculated based on the presented method. The simulation results reveal that the failure probability of the employed tower increases over time and that the joint probability distribution of the wind speed and wind direction must be considered to avoid overestimating the failure probability. Additionally, the mixed wind climates (synoptic wind and typhoon) have great influence on the estimation of structural failure probability and should be considered.
At present, many machine leaning and data mining methods are used for analyzing and predicting structural response characteristics. However, the platform that combines big data analysis methods with online and offline analysis modules has not been used in actual projects. This work is dedicated to developing a multifunctional Hadoop-Spark big data platform for bridges to monitor and evaluate the serviceability based on structural health monitoring system. It realizes rapid processing, analysis and storage of collected health monitoring data. The platform contains offline computing and online analysis modules, using Hadoop-Spark environment. Hadoop provides the overall framework and storage subsystem for big data platform, while Spark is used for online computing. Finally, the big data Hadoop-Spark platform computational performance is verified through several actual analysis tasks. Experiments show the Hadoop-Spark big data platform has good fault tolerance, scalability and online analysis performance. It can meet the daily analysis requirements of 5s/time for one bridge and 40s/time for 100 bridges.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
/
v.18
no.3
/
pp.83-95
/
2017
Objectives: The purpose of the research is understand the priorities of national competency standards vocational key competence factors in nurse who is work in Seoul and Incheon. Methods: The design of this study is descriptive investigation research, and the subjects were 144 nurse. we establish the vocational key competency defined in national competency standards as analytic hierarchy analysis model. The vocational key competency has 10 categories and 34 sub-categories. And based on the survey in nurse, the weight representing relative importance of each factor were calculated by using analytic hierarchy process method. Results: The analytic hierarchy process analysis on 10 categories showed that professional ethics(0.149) was higher than any other categories while that of numeracy(0.040) was at the bottom. And the analysis on sub-categories revealed that the most important factors in each categories included the Ethical community(Professional ethics), Conflict management skills(Interpersonal skills), Problem solving capability(Problem-solving skills), Listening skills(Communication skills), Applicable technical skills(Technical skills), Ability to understand business(Ability to understand organizational structures), Information processing capabilities(Information capacity), Self-management skills(Self-development capability), Ability to manage time(Resource management capabilities), Basic math skills(Numeracy). Conclusions: The results in this study can be used as basic data for the development of liberal arts curriculum for Nursing.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.