International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.3
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pp.182-189
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2023
This study investigates the psychological effects of positive/negative valence order in repeated exposure to a suspenseful text. Specifically, the study seeks to understand how the order in which positive and negative elements are presented in a narrative impacts the experience of suspense, arousal, and enjoyment in readers or listeners. Using a suspenseful short story, participants were exposed to narratives with varying valence orders in a repeated-measures design. The study employed self-report questionnaires and psychophysiological measurements to capture participants' psychological responses. The results supported the hypothesis that repeated exposure impacts suspense, with negative valence enhancing suspense and arousal. Moreover, the order of valence influenced participants' psychological responses, indicating that positive valence can mitigate the impact of repeated exposure. However, the influence on enjoyment was not significant. Psychophysiological measures, specifically skin conductance level (SCL), revealed trends of habituation over repeated exposure. The findings underscore the significance of negative valence in heightening suspense and suggest directions for future research in exploring diverse factors that contribute to suspense in both fictional and real-life contexts.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.25-28
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2020
Automatic segmentation of brain tissues such as WM, GM, and CSF from brain MRI scans is helpful for the diagnosis of many neurological disorders. Accurate segmentation of these brain structures is a very challenging task due to low tissue contrast, bias filed, and partial volume effects. With the aim to improve brain MRI segmentation accuracy, we propose an end-to-end convolutional based U-SegNet architecture designed with multi-scale kernels, which includes cascaded dilated convolutions for the task of brain MRI segmentation. The multi-scale convolution kernels are designed to extract abundant semantic features and capture context information at different scales. Further, the cascaded dilated convolution scheme helps to alleviate the vanishing gradient problem in the proposed model. Experimental outcomes indicate that the proposed architecture is superior to the traditional deep-learning methods such as Segnet, U-net, and U-Segnet and achieves high performance with an average DSC of 93% and 86% of JI value for brain MRI segmentation.
This paper is concerned with the disturbances in a transversely isotropic new modified couple stress homogeneous thermoelastic rotating medium under the combined influence of Hall currents, magnetic fields, and mechanical sources represented by inclined loads. The application of Laplace and Fourier transform techniques are used for the derivation of analytical expressions for various physical quantities. As an application,the bounding surface is subjected to uniformly and linearly distributed force (mechanical force). Present model contains length scale parameters that can capture the size effects. Numerical inversion techniques has been used to provide insights into the system's behavior in the physical domain. The graphical representation of numerical simulated results has been presented to emphasize the impact of rotation and inclined line loads on the system, enhancing our understanding of the studied phenomena. Further research can extend this study to investigate additional complexities and real-world applications.
Ahmed E. Abouelregal;Badahi Ould Mohamed;Hamid M. Sedighi
Advances in nano research
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v.16
no.2
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pp.141-154
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2024
This study aims to develop explicit models to investigate thermo-mechanical interactions in moving nanobeams. These models aim to capture the small-scale effects that arise in continuous mechanical systems. Assumptions are made based on the Euler-Bernoulli beam concept and the fractional Zener beam-matter model. The viscoelastic material law can be formulated using the fractional Caputo derivative. The non-local Eringen model and the two-phase delayed heat transfer theory are also taken into account. By comparing the numerical results to those obtained using conventional heat transfer models, it becomes evident that non-localization, fractional derivatives and dual-phase delays influence the magnitude of thermally induced physical fields. The results validate the significant role of the damping coefficient in the system's stability, which is further dependent on the values of relaxation stiffness and fractional order.
This paper presents an advanced analytical approach for the design and analysis of fixed offshore structures with soil structure interaction considered. The proposed methodology involves conducting case studies to illustrate and assess the structural response of a structure considering seven different earthquakes, with the primary goal of ensuring there is no global collapse in the structures. The case studies focus on developing a model for structural analysis and its topside, incorporating nonlinear axial and lateral springs to capture soil-pile interaction. Additionally, mass and damping ratios are considered through the use of dashpots in the analyses. Finite Element Software was employed for structural analyses with detailed modeling, with soil spring nodes applied in the entire structure across various depths. After the finite element analysis was carried out, a sensitivity analysis was conducted to quantify and report the effects of different parameters.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.5
s.108
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pp.408-415
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2006
This paper suggests an improved system-level model of RF power amplifiers(PAs) including memory effects, and validates the suggested model by analyzing the power spectral density of the output signal with a predistortion linearizer. The original three-box(Wiener-Hammerstein) model uses input and output filters to capture RF frequency response of PAs. The adjacent spectral regrowth that occurs in three-box model can be perfectly removed by Hammerstein structure predistorter. However, the predistorter based on Hammerstein structure achieves limited performance in real PA applications due to other memory effects except RF frequency response. The spectrum of the output signal can be predicted accurately using the suggested model that changes a memoryless block in a three-box model with a memory polynomial. The proposed model accurately predicts the output spectrum density of PA with Hammerstein structure predistorter with less than 2 dB errors over ${\pm}30$ MHz adjacent channel ranges for IEEE 802.11 g WLAN signal.
Background: Hallux valgus (HV) is a foot deformity developed by mediolateral deviation of the first metatarsophalangeal joint. Although various foot-toe orthoses were used to correct the HV angle, verification of the effects of kinetics variables such as ground reaction force (GRF) through three-dimensional (3D) gait analysis according to the various type of orthoses for HV is insufficient. Objects: This study aimed to investigate the effect of soft and hard types of foot and toe orthoses to correct HV deformity on the GRF in individuals with HV using 3D motion analysis system during walking. Methods: Twenty-six subjects participated in the experiment. Participants had HV angle of more than 15° in both feet. Two force platforms were used to obtain 3D GRF data for both feet and a 3D motion capture system with six infrared cameras was used to measure exact stance phase point such as heel strike or toe off period. Total walk trials of each participant were 8 to 10, the walkway length was 6 m. Two-way repeated measures ANOVA was used to determine the effects of each orthosis condition on the various GRF values. Results: The late anteroposterior maximal force and a first vertical peak force of the GRF showed that the hard type orthosis condition significantly increased GRF compared to the other orthosis conditions (p < 0.05). Conclusion: There were significant effects in GRF values when wearing the hard type foot orthosis. However, the hard type foot orthosis was uncomfortable to wear during walking. Therefore, it is necessary to develop a new foot-toe orthosis that can compensate for these disadvantages.
This paper presents theoretical explanations about the spill-over effects of domestic production of light rail transit and empirically investigates its effects on output, value-added and employment in the Korean economy. We distinguish net gains of domestic production from gross effects that bring about whether localized or imported cars are used. The input-output analysis is employed to fully capture the interaction among various industries involved. The empirical results reveal that net gains of domestic production such as import substitution, improvement of trade balances, and increase in output, value-added and employment are enormous. The cost reduction in construction, E&M systems, cars, management, and tariff and transportation is also significant.
This study examines the effects of celebrity endorsed advertising from a new perspective of the prior research that emphasizes the matchup between the brand and the celebrity. Due to the recent sharing experiences of the celebrity and their fans on SNS, it is hypothesized that the shared stories would impact viewers' responses that are often expressed in their likes, dislikes, shares and comments on SNS. In this study, the episodic type of advertising is hypothesized to have more favorable and active responses from viewers than the typical celebrity image-focused ads would have. By crawling and analyzing viewers' responses on YouTube toward 12 BTS endorsed ads, the hypotheses are confirmed as higher ratio of likes, lower ratio of dislikes and significantly higher ratio of comments over both total views and total likes were found. For the rationale behind, total 1800 comments were categorized into 4 major content types such as attached, experiential, empathic and self-related ones that are all considered as important factors influencing the strong ad effect. The results showed that the episodic ads have marginally more emotional comments than the celeb image ads. The difference was only found in experiential and empathic responses but not in self-related responses. Contrary to the hypothesis, the comments expressing attachment were found more for the celebrity image-focused ads than the episodic ones. It does not seem to suggest that the celebrity image focused ads are better to capture viewers' attachment towards the celebrity and the ad endorsed, but that the episodic ads draw viewers into relatively deeper level of attachment such as empathy by perceiving the authenticity of the celebrity and the brand. In conclusion, the shared stories on SNS can be a factor in the match-up theory on celebrity endorsed ad effects.
The work researched the application of artificial intelligence to the design and analysis of advanced nanoplates, with a particular emphasis on size and surface effects. Employing an integrated theoretical framework, this study developed a more accurate model of complex nanoplate behavior. The following analysis considers nanoplates embedded in a Pasternak viscoelastic fractional foundation and represents the important step in understanding how nanoscale structures may respond under dynamic loads. Surface effects, significant for nanoscale, are included through the Gurtin-Murdoch theory in order to better describe the influence of surface stresses on the overall behavior of nanoplates. In the present analysis, the modified couple stress theory is utilized to capture the size-dependent behavior of nanoplates, while the Kelvin-Voigt model has been incorporated to realistically simulate the structural damping and energy dissipation. This paper will take a holistic approach in using sinusoidal shear deformation theory for the accurate replication of complex interactions within the nano-structure system. Addressing different aspectsof the dynamic behavior by considering the length scale parameter of the material, this work aims at establishing which one of the factors imposes the most influence on the nanostructure response. Besides, the surface stresses that become increasingly critical in nanoscale dimensions are considered in depth. AI algorithms subsequently improve the prediction of the mechanical response by incorporating other phenomena, including surface energy, material inhomogeneity, and size-dependent properties. In these AI- enhanced solutions, the improvement of precision becomes considerable compared to the classical solution methods and hence offers new insights into the mechanical performance of nanoplates when applied in nanotechnology and materials science.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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