We carried out photometric and spectroscopic observatious of the blue compact dwarf galaxy Haro 6 in the Virgo Cluster of Galaxies. The long-slit spectroscopy was employed at three position angles, $\Phi$=$0^{\circ}$, $\Phi$=$30^{\circ}$, and $\Phi$=$120^{\circ}$with CCD camera mounted on the Cassegrain Spectrograph. Based on the mean intrinsic axial ratio < $q_0$ >=0.3, we derived inclination I of the system as $44^{\circ}$using our composite V-band CCD image. Careful analysis on the velocity field of the system shows an asymptotically fiat rotation curve with the maximum rotational velocity $V(r)_{max}$ reaches about 12km/sec. The calculation of the dynamical mass of Haro 6 with a simple mass model is briefly discussed with emphasis on the mass to luminosity ratio. From the IRAS Point Source Cataloque, we derived dust-to-gas ratio which indicates relatively low dust content, thus tempting us to conjecture the youth of the system.
Park, Jong-Hyun;Pammi, S.V.N.;Jung, Hyun-June;Yoon, Soon-Gil
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2010.06a
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pp.69-69
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2010
Carbon nano tubes (CNTs) have been attractive candidates for fundamental research studies due to their outstanding physical and chemical properties. High thermal and chemical stability and large surface area make CNTs an ideal platform for many nano materials systems. Several applications such as Several applications were proposed for CNTs many of which are concerned with conductive or high strength composites make them excellent candidates for a variety of energy conversion and storage technologies.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.23
no.6
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pp.713-721
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1999
A composite plastic, where long metallic fibers are used as filling materials, is transformed from nonconducting to conducting medium as the volume fraction of filling metallic fibers is increased from zero : such drastic change in property is called the percolation. It is desired both for practical and theoretical purposes to understand the physics underlying the percolation and to estimate the percolation threshold that is defined by the minimum volume fraction of the metallic fibers for which the percolation occurs. In this study, percolation thresholds are calculated by Monte Carlo Computer simulation. Both lattice and continuum spaces are considered and detailed microstructures of metallic fibers are modelled as rigid and flexible bodies for both model spaces. Simulations are carried out for wide range of aspect ratios and discussions are given.
본 연구에서는 Pt/Sn $O_2$박막의 CO 감지특성을 향상시키기 위하여 표면 형상을 제어하였다. Pt/Sn $O_2$계 박막센서의 최적 동작온도는 175$^{\circ}C$이었다. Pt가 12초 동안 증착된 Sn $O_2$가 200ppm의 CO 가스에 대하여 1.23의 최대감도를 나타내었고, 그 이상의 Pt 증착시간 증가에 따라 Sn $O_2$위의 Pt의 coverage가 증가하여 센서의 감도를 감소시켰다. 다층박막(multi-layer thin film)의 단층의 Pt/Sn $O_2$복합체 위에 다시 Sn $O_2$및 Pt의 cluster 층들을 연속적으로 증착함으로서 제작되었다. 단지 하나의 Pt 층만을 증착한 Sn $O_2$막보다 다층의 Pt/Sn $O_2$막이 더욱 우수한 감도( $R_{air}$/ $R_{co}$=1.72, CO: 200 ppm)를 나타내었다. Pt/Sn $O_2$다층박막의 우수한 감도의 원인은 Pt와 Sn $O_2$사이의 계면적 증대 때문인 것으로 생각되어 진다.다.
We have introduced the Pickering emulsion systems to generate novel confining geometries for the selforganization of monodisperse polymer microspheres using nanoparticle-stabilized emulsion droplets encapsulating the building block particles. Then, through the slow evaporation of emulsion phases by heating, these microspheres were packed into regular polyhedral colloidal clusters covered with nanoparticle-stabilizers made of silica. Furthermore, polymer composite colloidal clusters were burnt out leaving nonspherical hollow micro-particles, in which the configurations of the cluster structure were preserved during calcination. The selfassembled porous architectures in this study will be potentially useful in various applications such as novel building block particles or supporting materials for catalysis or gas adsorption.
Cathode materials for the polymer electrolyte membrane fuel cell was prepared by electropoly-merization of aniline at carbon paper in the presence of copper tetrasulfonato-phthalocyanine (CuTsPc) and their electrocatalytic behavior was studied. The amount of polyaniline and CuTsPc in the carbon paper was determined by UV spectroscopy of residual solution in electrochemical cell. The redox process of the prepared electrodes was investigated with cyclic voltammetry. The highest reversible current density was observed at the electrode that contains 27.6 wt% of polyaniline and 19.7 wt% of CuTsPc. The morphology of composite electrode from SEM showed the presence of large cluster of polyaniline with CuTsPc, which should be more finely interpenetrated into macropores of carbon for the better electrocatalytic activity.
For evaluation of maritime power, the attributes of sea power are identified in this paper by system analysis method. A many fundmental factors of sea power are selected by survey of the extensive and thorough literatures on maritime power. And the factors are classified into 11 standard attributes by cluster method. The 11 standard attributes are as follows: geographical condition, character of territory, character of the people, maritime will of the government, shipping power, navel power, shipbuilding power, fishing power, ocean research and development, dependence on seaborne trade, number of ocean population. As the sub-attributes of the standard attributes, 37 composite factors and some basic factors are defined through careful survey and discussion with some experts. As the result of this study, the maritime power is systematically identified as maritime power system. And it is realized that the evalution of maritime power system is the hybrid MADM problem with both quantitative and qualitative factors.
This study proposes a novel recommender system using the structural hole analysis to reflect qualitative and emotional information in recommendation process. Although collaborative filtering (CF) is known as the most popular recommendation algorithm, it has some limitations including scalability and sparsity problems. The scalability problem arises when the volume of users and items become quite large. It means that CF cannot scale up due to large computation time for finding neighbors from the user-item matrix as the number of users and items increases in real-world e-commerce sites. Sparsity is a common problem of most recommender systems due to the fact that users generally evaluate only a small portion of the whole items. In addition, the cold-start problem is the special case of the sparsity problem when users or items newly added to the system with no ratings at all. When the user's preference evaluation data is sparse, two users or items are unlikely to have common ratings, and finally, CF will predict ratings using a very limited number of similar users. Moreover, it may produces biased recommendations because similarity weights may be estimated using only a small portion of rating data. In this study, we suggest a novel limitation of the conventional CF. The limitation is that CF does not consider qualitative and emotional information about users in the recommendation process because it only utilizes user's preference scores of the user-item matrix. To address this novel limitation, this study proposes cluster-indexing CF model with the structural hole analysis for recommendations. In general, the structural hole means a location which connects two separate actors without any redundant connections in the network. The actor who occupies the structural hole can easily access to non-redundant, various and fresh information. Therefore, the actor who occupies the structural hole may be a important person in the focal network and he or she may be the representative person in the focal subgroup in the network. Thus, his or her characteristics may represent the general characteristics of the users in the focal subgroup. In this sense, we can distinguish friends and strangers of the focal user utilizing the structural hole analysis. This study uses the structural hole analysis to select structural holes in subgroups as an initial seeds for a cluster analysis. First, we gather data about users' preference ratings for items and their social network information. For gathering research data, we develop a data collection system. Then, we perform structural hole analysis and find structural holes of social network. Next, we use these structural holes as cluster centroids for the clustering algorithm. Finally, this study makes recommendations using CF within user's cluster, and compare the recommendation performances of comparative models. For implementing experiments of the proposed model, we composite the experimental results from two experiments. The first experiment is the structural hole analysis. For the first one, this study employs a software package for the analysis of social network data - UCINET version 6. The second one is for performing modified clustering, and CF using the result of the cluster analysis. We develop an experimental system using VBA (Visual Basic for Application) of Microsoft Excel 2007 for the second one. This study designs to analyzing clustering based on a novel similarity measure - Pearson correlation between user preference rating vectors for the modified clustering experiment. In addition, this study uses 'all-but-one' approach for the CF experiment. In order to validate the effectiveness of our proposed model, we apply three comparative types of CF models to the same dataset. The experimental results show that the proposed model outperforms the other comparative models. In especial, the proposed model significantly performs better than two comparative modes with the cluster analysis from the statistical significance test. However, the difference between the proposed model and the naive model does not have statistical significance.
A nano-$MoS_2$/montmorillonite K-10 (K10) composite was prepared and characterized. The composite contains two types of 2H-$MoS_2$ nanoparticles. One is the hollow spherical $MoS_2$ with a size range of 75 nm, and the other is the spherical nano cluster of $MoS_2$ with a size range of 30 nm. The two kinds of nano-$MoS_2$ were formed via assembly of numerous $MoS_2$ nano-platelets with a size of ~10 nm. A tribological comparison was then made among nano-$MoS_2$/K10, K10, nano-$MoS_2$ and a mechanical mixture of K10 and nano-$MoS_2$. K10 reduced the wear but slightly increased the friction. Nano-$MoS_2$ remarkably reduced both friction and wear. The mechanical mixture demonstrated better wear resistance than nano-$MoS_2$, indicating a synergistic anti-wear effect of nano-$MoS_2$ and K10. The synergistic effect was reinforced using nano-$MoS_2$/K10 instead of the mechanical mixture. A part of the $MoS_2$ in the contact region always lubricated the friction pair, and the rest formed a tribofilm. K10 segregated the friction pair to alleviate the ablation wear but magnified the abrasive wear. S-$MoS_2$ protects K10 and they together function as both a lubricant and an isolating agent to reduce the ablation and abrasive wear.
Graphite particle/carbon fiber hybrid conductive polymer composites were fabricated by the compression molding technique. Graphite particles were mixed with an epoxy resin to impart the electrical conductivity in the composite materials. In this study, graphite reinforced conductive polymer composites with high filler loadings were manufactured to accomplish high electrical conductivity above 100S/cm. Graphite particles were the main filler to increase the electrical conductivity of composites by direct contact between graphite particles. While high filler loadings are needed to attain good electrical conductivity, the composites becomes brittle. So carbon fiber was added to compensate weakened mechanical property. With increasing the carbon fiber loading ratio, the electrical conductivity gradually decreased because non-conducting regions were generated in the carbon fiber cluster among carbon fibers, while the flexural strength increased. In the case of carbon fiber 20wt.% of the total system, the electrical conductivity decreased 27%, whereas the flexural strength increased 12%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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