Korean Journal of English Language and Linguistics
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v.1
no.1
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pp.145-162
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2001
The operation Move is defined in Chomsky (1999, 2000) as a composite operation consisting of three components: Agree, Identify and Merge, taking Agree as a necessary condition for Move. Therefore, I call this definition of Move as the Agree-based Move. In this paper, I argue that the Agree-based approach to Move cannot be maintained; I claim that the Selection-based approach to Move, in which the EPP-feature is analyzed as an s-selectional property of a head, offers a more natural account of the sentences under consideration. I believe that the three components of Move as defined in (6) happen to co-occur in the derivation of certain sentences, as the composite transformation called Passivization does in the derivation of a passive sentence like “the city was destroyed by the enemy.” On the basis of these observations, I conclude that Agree and Move should be regarded as separate computational operations; the task of Agree is to erase uninterpretable features of both probe and goal, and that of Move is to satisfy the EPP-feature, which should be taken as an s-selectional feature.
In this paper, we have considered the method for clustering land cover types over the East Asia from AVHRR data. The feature vectors such that maximum NDVI, amplitude of NDVI, mean NDVI, and NDVI threshold are extracted from the 10-day composite by maximum value composite(MVC) for reducing the effect of cloud contaninations. To find the land cover clusters given by the feature vectors, we are adapted the self-organizing feature map(SOFM) clustering which is the mapping of an input vector space of n-dimensions into a one - or two-dimensional grid of output layer. The approach is to find first the clusters by the first layer SOFM and then merge several clusters of the first layer to a large cluster by the second layer SOFM. In experiments, we were used the 8-km AVHRR data for two years(1992-1993) over the East Asia.
Computer-aided materials design requires new modeling approaches to characterize and represent fine-grained geometric structures and material compositions at multiple scales. Recently, a dual-Rep approach was developed to model materials microstructures based on a new basis function, called surfacelet. As a combination of implicit surface and wavelets, surfacelets can efficiently identify and represent planar, cylindrical, and ellipsoidal geometries in material microstructures and describe the distribution of compositions and properties. In this paper, these primitive surfacelets are extended and composite surfacelets are proposed to model more complex geometries. Composite surfacelets are constructed by Boolean operations on the primitives. The surfacelet transform is applied to match geometric features in three-dimensional images. The composition of the material near the identified features can then be modeled. A cubic surfacelet and a v-joint surfacelet are developed to demonstrate the reverse engineering process of retrieving material compositions from material images.
In the current study, we aim to evaluate both microstructural characteristics and economic benefits of composite structures from supply chain utilizing AI-based method. In this regard, the various aspects of microstructure of composite materials along with the features of supply chain are discussed and quantified. In addition, the final economic aspects of the composite materials and are also presented. Based on available data, a designed artificial neural network is utilized for prediction of both microstructure and economical feature of the composite material. The results indicate that the supply chain could affect the microstructure of final composite materials which in turn make changes in the mechanical properties and durability of composite materials.
In this study, Multi-Radial Basis Function Support Vector Machine (Multi-RBF SVM) classifier is introduced based on a composite kernel function. In the proposed multi-RBF support vector machine classifier, the input space is divided into several local subsets considered for extremely nonlinear classification tasks. Each local subset is expressed as nonlinear classification subspace and mapped into feature space by using kernel function. The composite kernel function employs the dual RBF structure. By capturing the nonlinear distribution knowledge of local subsets, the training data is mapped into higher feature space, then Multi-SVM classifier is realized by using the composite kernel function through optimization procedure similar to conventional SVM classifier. The original training data set is partitioned by using some unsupervised learning methods such as clustering methods. In this study, three types of clustering method are considered such as Affinity propagation (AP), Hard C-Mean (HCM) and Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (ISODATA). Experimental results on benchmark machine learning datasets show that the proposed method improves the classification performance efficiently.
This paper presents post-buckling responses of a simply supported laminated composite beam subjected to a non-follower axially compression loads. In the nonlinear kinematic model of the laminated beam, total Lagrangian approach is used in conjunction with the Timoshenko beam theory. In the solution of the nonlinear problem, incremental displacement-based finite element method is used with Newton-Raphson iteration method. There is no restriction on the magnitudes of deflections and rotations in contradistinction to von-Karman strain displacement relations of the beam. The distinctive feature of this study is post-buckling analysis of Timoshenko Laminated beams full geometric non-linearity and by using finite element method. The effects of the fibber orientation angles and the stacking sequence of laminates on the post-buckling deflections, configurations and stresses of the composite laminated beam are illustrated and discussed in the numerical results. Numerical results show that the above-mentioned effects play a very important role on the post-buckling responses of the laminated composite beams.
Korean Journal of English Language and Linguistics
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v.1
no.4
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pp.561-585
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2001
It has been claimed recently that the two computational operations Move and Agree of Chomsky (2000, 2001a) should be separated into distinct and independent operations. According to this view, Move is an “operation that applies only to meet an EPP-feature of a functional category.” It is also claimed under that analysis that “a candidate for Move is simply a syntactic object with phonetic content.” The purpose of this short paper is to show that the operation Move should still be viewed as composite; hence it must have the operation Agree as one of its prerequisites. We argue that the EPP feature of T may not be analyzed as an independent feature that triggers overt displacement in syntax. Under Chomsky's (2000, 2001a) theory, displacement in syntax must require the probe-goal (P, G) association before the actual movement takes place. It is shown in this paper that in order for an element $\beta$ to raise to the [Spec, T] position, the $\varphi$-features of T must establish a (P, G) relation with those of $\beta$ prior to movement. In short, Move requires Agree, the EPP feature being dependent on the minimal $\varphi$-feature [person] of nominals.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.4
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pp.1-6
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2016
As manufacturing industries become globalized, product design affects every area of organization. The design sets the goals for a number of different departments, so if it fails to effectively communicate these goals, the entire organization is less efficient. In addition, To communicate clearly, the design must represent a product that meets its technical specification. GD&T (Geometric Dimensioning and Tolerancing) is one of the most important factors, which has an effect on efficiency of manufacture system, in designing products. However, most of designers in different industries are prone to ignore the importance of GD&T. To analyse the importance of GD&T compliance with international standards for design drawing, a comparison analysis of the difference between two methods, composite profile control and multiple single segment profile control, is performed on three different cases and suggests how it used to be more suitable. Composite profile tolerance is specified by a dual feature control frame that has one profile symbol specified with two lines of tolerance information. Whereas a multiple single segment profile control is when two or more single segment profile callouts are used to define the location and/or orientation and/or size and/or form of a part feature. In this study, the following results will be provided : a clear definition and an obvious difference of the tolerance zone, datums and datums sequence and minimization of tolerances. On this study, composite profile tolerance and multiple single segment profile tolerance were discussed. Next steps of research will consist on reaching more accurate results for profile control. Further research will be focused on dealing with the remaining 14 symbols of GD&T.
Polypyrrole(PPy) was composite with MWNT to attain cycle stable by chemical method. We have been considered PPy is the ideal material for high energy density electrochemical capacitor due to pseudo capacitor reaction. In this study we found that increase in cycle life due to composite MWNT. Also PPy/MWNT composite material have resulted larger capacitance and exhibits better electrochemical behavior. The structural feature was investigated by using SEM and TEM. The PPy/CNT composite is not only a promising ultracapacitor material for energy storages but also has a good possibility because of its great capacitive properties, simple preparation and low cost.
In the automobile industry, structural health monitoring of fiber reinforced polymer composite parts is a widespread need for maintenance before breakdown of the functional elements or a complete vehicle. High performance sensors are generally used in many of the structural health monitoring operations. Within this study, a carbon fiber sewing thread has been used as a low cost laminate failure sensing element. The experimentation plan was set up according to the electrical conductance and flexibility of carbon fiber threads, advantages of preforming operations, and sewing mechanisms. The influence of the single thread damages by changing the electrical resistance and monitoring the impact location by using carbon thread sensors has been performed. Innovative utilization of relatively cost-effective carbon threads for monitoring the delamination of metallic inserts from the basic composite laminate structure is a highlighting feature of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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