Journal of The Korean Association For Science Education
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v.37
no.4
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pp.611-624
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2017
The purposes of this study are to explore Iceberg(IB) model as a systems thinking analysis tool for high school students, suggest a systems thinking analysis method using rubrics and verify its validity and reliability. For this study, the theoretical basis was examined through literature analysis about IB model and rubrics of evaluating the systems thinking. And 6 high school students participated in IB model activity and were interviewed about polar climate change. In addition, quantitative tests using systems thinking scale were also conducted to support the results of the IB model activity analysis. Data obtained from IB model activity was analyzed by using the rubrics of evaluating system thinking developed by Hung (2008). The analysis results were reviewed by two professors to confirm the validity and reliability. In order to confirm the validity, correlation analysis were performed between the rubrics and the quantitative test results. Finding are as follows: Six students used the IB model to express their systems thinking in detail and the results of the systems thinking analysis of students using rubrics showed a distribution of 17~35 points. Furthermore, the results of correlation analysis between rubrics and systems thinking scale was highly correlated (Pearson product-moment is .856) on significance level from .05. Using the IB model introduced in this study, students express their systems thinking effectively and the results of the systems thinking analysis using IB model is considered to analyze validity and reliability. Based on the results of this study, implication suggests how to study the systems thinking in science education.
We propose an improved solvent contact model to estimate the solvation free energies of amino acids from individual atomic contributions. The modification of the solvation model involves the optimization of three kinds of parameters in the solvation free energy function: atomic fragmental volume, maximum atomic occupancy, and atomic solvation parameters. All of these atomic parameters for 17 atom types are developed by the operation of a standard genetic algorithm in such a way to minimize the difference between experimental and calculated solvation free energies. The present solvation model is able to predict the experimental solvation free energies of amino acids with the squared correlation coefficients of 0.94 and 0.93 for the parameterization with Gaussian and screened Coulomb potential as the envelope functions, respectively. This result indicates that the improved solvent contact model with the newly developed atomic parameters would be a useful tool for the estimation of the molecular solvation free energy of a protein in aqueous solution.
In this paper, we propose a "Distance Correlation Selection operator (DCS)" as a new selection operator. For Genetic Algorithm (GA), many improvements have been proposed. The MGG (Minimal Generation Gap) model proposed by Satoh et.al. shows good performance. The MGG model has all advantages of conventional models and the ability of avoiding the premature convergence and suppressing the evolutionary stagnation. The proposed method is an extension of selection operator in the original MGG model. Generally, GA has two types of selection operators, one is "selection for reproduction", and the other is "selection for survival"; the former is for crossover and the latter is the individuals which survive to the next generation. The proposed method is an extension of the former. The proposed method utilizes distance information between individuals. From this extension, the proposed method aims to expand a search area and improve ability to search solution. The performance of the proposed method is examined with several standard test functions. The experimental results show good performance better than the original MGG model.
This paper presents a method to segment object ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of FA inspection process. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. We propose a multiple template method, called as ATM (Active Template Model) which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match and segment several characters of the inspection images. Conventional Snakes algorithm provides a good methodology to model the functional of ATM. To increase the computation speed to segment the ID mark regions, we introduce the Dynamic Programming based algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2002.05a
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pp.57-60
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2002
The stiffness model has been proposed to predict elastic constants of twisted yarn composites. The model is based upon the unit cell structure, the coordinate transformation, and the volume averaging of compliance constants for constituent materials. For the correlation of analytic results with experiments, composite samples of various yarn twist angle were tested. The samples were fabricated by the RTM process using glass yarns and epoxy resin. The correlations of elastic constants showed relatively good agreements. The model provides the predictions of the three-dimensional engineering constants, which are valuable input data for the analytic characterization of textile composites made of twisted yarn.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.41
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pp.33-40
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1997
The main objective of this study is to analysis the relationship between productivity measurement model which describe and explain R&D(Research & Development) productivity based on production function of Cobb-Douglas and the structure of the R&D investment. The model focuses on the variables related to R&D investment in order to measure the efficiency of R&D largely. So, the proposed model describe the relationship between output(or / input) and factors of production such as capital cost, labor cost and R&D expense, etc. These factors are associated with a signigicant positive correlation between productivity and R&D investment.
Time-mean and absolute geostrophic velocities of the Kuroshio current south of Japan are derived from TOPEX/Poseidon altimeter data using a Gaussian jet model. When compared with simultaneous measurements from a shipboard acoustic Doppler current profiler (ADCP) at two intersection points, the altimetric and ADCP absolute velocities correlate well with the correlation of 0.55 to 0.74. The time-mean velocity is accurate to 1 cm s$^{-1}$ to 5 cm s$^{-1}$. The errors in the absolute and the mean velocities are similar to those reported previously far other currents. The comparable performance suggests the Gaussian jet model is a promising methodology for determining absolute geostrophic velocities, noting that in this region the Kuroshio does not meander sufficiently, which provides unfavorable environment for the performance of the Gaussian jet model.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2000.11a
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pp.39-45
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2000
In recent years, composite materials such as fiber reinforced plastics (FRP) have gained considerable attention in the aircraft and automobile industries due to their light weight, high modulus and specific strength. In practice, control of chip formation appears to be the most serious problem since chip formation mechanism in composite machining has significant effects on the finished surface [1,2,3,4,5]. Current study will discuss frequency analysis based on autoregressive (AR) time series model and process characterization in orthogonal cutting of a fiber-matrix composite materials. A sparsely distributed idealized model composite material, namely a glass reinforced polyester (GFRP) was used as workpiece. Analysis method employs a force sensor and the signals from the sensor are processed using AR time series model. The experimental correlation between the different chip formation mechanisms and model coefficients are established.(omitted)
The current research utilized as its target population who are current users of web based information system in Korea. The research validated the dimensions by studying he constructs within the context of the web based information system user population. Correlation was found between Flow dimensions retained as components of a ross-Cultural Model. It was determined that these two dimensions-Intrinsic Interest and Control-are significant predictors of user success. The Cross-Cultural Model was validated, and it is therefore suggested as a basis for further study of user success indicators in he cross-cultural enterprise environment.
This study deals with the rear-end collision at roundabouts. The purpose of this study is to develop the accident models of rear-end collision in Korea. In pursuing the above, this study gives particular attention to developing the appropriate models using Poisson, negative binomial model, ZAM, multiple linear and nonlinear regression models, and statistical analysis tools. The main results are as follows. First, the Vuong statistics and overdispersion parameters indicate that ZIP is the most appropriate model among count data models. Second, RMSE, MPB, MAD and correlation coefficient tests show that the multiple nonlinear model is the most suitable to the rear-end collision data. Finally, such the independent variables as traffic volume, ratio of heavy vehicle, number of circulatory roadway lane, number of crosswalk and stop line are adopted in the optimal model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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