We have developed a biologist-friendly, Java GUI application (GoBean) for GO term enrichment analysis. It was designed to be a comprehensive and flexible GUI tool for GO term enrichment analysis, combining the merits of other programs and incorporating extensive graphic exploration of enrichment results. An intuitive user interface with multiple panels allows for extensive visual scrutiny of analysis results. The program includes many essential and useful features, such as enrichment analysis algorithms, multiple test correction methods, and versatile filtering of enriched GO terms for more focused analyses. A unique graphic interface reflecting the GO tree structure was devised to facilitate comparisons of multiple GO analysis results, which can provide valuable insights for biological interpretation. Additional features to enhance user convenience include built in ID conversion, evidence code-based gene-GO association filtering, set operations of gene lists and enriched GO terms, and user -provided data files. It is available at http://neon.gachon.ac.kr/GoBean/.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.20
no.1
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pp.49-62
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2017
This paper aims to deeply investigate the interactive patterns between a robot teacher and a participating gifted student who assembled GoGo Bumper car and controlled it with GoGo Monitor commands. Two days of classroom activities for the GoGo Bumper car project were videotaped between July 29 and 30 in 2013. Extra video-based recall interviews were also conducted three times between Nov 2013 and Jan 2014. The qualitative analysis of video data, GoGo Monitor codes and interview data revealed several unfolding patterns of computational thinking. The participating student while interacting with a robot teacher often contemplated and coded on his own ways as he worked with GoGo board testing and assembling a GoGo Bumper car. The overall process of coding and testing his own ideas by finding out relevant commands and arranging them attuned to his computational strategies seems to be cyclic.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.7
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pp.664-672
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2010
This paper provides the target observability analysis of time-to-go polynomial guidance law with bearing-only measurement. In this study, a direct approach is used to analyze the target observability. Since the observability condition of a constant-velocity target is given by the function of LOS angle only, the target observability characteristic is determined by substituting the closed form solution of LOS angle to the observability condition directly. The analysis results show that the target observability is depended on the choice of guidance gain, initial intercept condition and guidance command shape. After that this mathematical analysis result is evaluated and demonstrated by number of simulation.
Ahn, Hae Jun;Huh, Seung Hun;Jee, Youngho;Lee, Byeong Woo
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.32
no.6
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pp.239-245
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2022
Reduced graphene oxide (rGO) has attracted many attention and applications due to its excellent electrochemical ability. Therefore, standardization of rGO through structural and thermal analysis facilitates quality improvement and management, enabling users to increase efficiency and reduce relevant costs. For rGO and graphene-related materials, it is very important to determine the number of layers and define the resulting difference in physical properties. In this study, 3~4 layers of rGO-1 and 9~10 layers of rGO-2 were obtained from graphene oxide (GO) through a hydrazine reduction process. For the prepared rGOs, X-ray diffraction (XRD) pattern obtained a diffraction peak at 2θ≈25° related to (002) reflection was used to calculate the layer numbers by determining interlayer distance and FWHM value. To reduce the angular uncertainty, XRD data analysis was performed with angle correction using standard reference materials for X-ray powder diffraction analysis. Precise interlayer distance and number of layers were determined using OriginLab and open-source XRD diffraction analysis programs using the angle-corrected diffraction data. TG-DSC thermal analysis was performed to further standardize the physical properties of rGO samples.
Amazon Go is a cashierless convenience store concept, which is seen as a disruption in the grocery retail segment. Although Amazon Go has the ability to disrupt the retail segment, there are speculations on how Amazon Go will be perceived by users. Existing studies have not utilized user-generated content to understand the factors that affect customer behaviour in case of Amazon Go. Additionally, in case of phygital retail, studies have not attempted at understanding the effect of emotions and gratifications on user behaviour. To address the gap of exploring user perspectives based on their experience, we have examined the impact of gratifications and emotions on the acceptance of phygital retail using user-generated-content. A mixed-method approach has been utilized using only user-generated content. Utilizing topic-modelling based content analysis and emotion analysis on 30 articles related to Amazon Go, we found themes like, convenience, technology, experience, personalization, enjoyment and emotions like, bad, good, annoyance, success. In the empirical analysis, we have utilized 522 reviews about Amazon Go from the cognition and emotion theory stance, and found that hedonic gratifications have a positive impact on challenge emotions. We also found a significant impact of emotions on customer's favourite behaviour.
The manufacturing technology of composite material is applicable with filler characteristics maintaining low cost, flexibility, and easy process to develope the various functional composite materials. To realize functional composites, various researches on the high performance of composite materials using graphene as a filler is being actively conducted. In this study, physical and chemical properties were investigated using graphene to improve high functional properties. Graphene oxide (GO) was prepared using graphane nanoplatelet (GNP), and reduced graphene oxide (R-GO) was formed by reducing GO. The physical properties of GO and R-GO were analyzed, and the reliability of the manufactured method was reviewed by comparing that of GNP results. As a result of analysis by Raman spectroscopy, in the case of R-GO, it was confirmed that the intensity of D-peak and G-peak decreased compared to GO, and an increase of 0.08 was observed through the ratio of ID/IG. For the FTIR results, GO and RGO has a repeating C-C and C=C connection structure unlike GNP. GO and R-GO show clear peaks for C-O bond, C=C bond, C=O bond, and O-H bonding. As a result of X-ray diffraction analysis, GNP showed a wide diffraction peak at 25.86° of (002) plane characteristics, whereas GO and R-GO showed peaks corresponding to (001) and (100) planes. It was also found that the interlayer distance of GO increased by about 2.6 times compared to GNP.
The aluminum (Al)/copper oxide (CuO) complex is known as the most promising material for thermite reactions, releasing a high heat and pressure through ignition or thermal heating. To improve the reaction rate and wettability for handling safety, nanosized primary particles are applied on Al/CuO composite for energetic materials in explosives or propellants. Herein, graphene oxide (GO) is adopted for the Al/CuO composites as the functional supporting materials, preventing a phase-separation between solvent and composites, leading to a significantly enhanced reactivity. The characterizations of Al/CuO decorated on GO(Al/CuO/GO) are performed through scanning electron microscopy, transmission electron microscopy, and energy dispersive X-ray spectroscopy mapping analysis. Moreover, the functional bridging between Al/CuO and GO is suggested by identifying the chemical bonding with GO in X-ray photoelectron spectroscopy analysis. The reactivity of Al/CuO/GO composites is evaluated by comparing the maximum pressure and rate of the pressure increase of Al/CuO and Al/CuO/GO. The composites with a specific concentration of GO (10 wt%) demonstrate a well-dispersed mixture in hexane solution without phase separation.
Various video conferencing and collaboration applications have emerged due to the global epidemic of new viral infections. In addition to real-time video conferencing, video conferencing applications provide features such as chat and file sharing on various platforms. Because various personal information is stored through functions such as chatting, file and screen sharing, these video conferencing applications are the major target of analysis from a digital forensic investigation. In the case of applications that provide cross-platform, the form of stored data is different depending on the platform. Therefore, to utilize data of video conferencing application for forensic investigation, preliminary research on artifacts stored by platform is required. In this paper, we used the video conferencing applications GoToWebinar and GoToMeeting and analyzed the artifacts generated. As a result, we list the main data from a digital forensic investigation. We identify data stored for each platform provided by GoToWebinar and GoToMeeting and organize artifacts that can estimate user behavior. Also, we classify the data that can be acquired according to the role and environment within the video conference.
PP-grafted GO was prepared by the reaction of graphene oxide (GO) containing 2-bromoisobuyryl groups and polypropylene (PP) having hydroxyl groups (PP-OH) via a "grafting-to" method. GO-Br was synthesized by the reaction of GO and 2-bromoisobutyryl bromide under a basic condition. PP-MAH was reacted with ethanolamine to produce PP-OH. The melting temperature of PP-grafted GO was shifted to the higher temperature than that of PP-OH. Also, the thermal stability of PP-grafted GO was increased as compared to PP-OH and GO. These results demonstrated that the grafted coating polymer PP was effective for enhancing the thermal stability of GO. The higher surface roughness of PP-grafted GO was resulted from the chemical attachment of PP on the surface of GO. The characterization of PP-grafted GO was conducted from Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), Raman spectroscopy, differential scanning calorimetry (DSC), thermogravimetric analysis (TGA), and scanning electron microscope (SEM).
Although the history of the game of Go is more than 2,500 years, the theoretical studies of Go are still insufficient. In recent years a lot of studies using Artificial Intelligent(AI) have been conducted, but they do not provide the prominent theoretical reality. We applied Principal Component Analysis(PCA) to the professional Go openings, which are the early stage in Go, to analyze them especially focused on the Go game records of the professional 9-dan player Lee Sedol who is the world's top professional Go player. The results showed that among the 361 eigenvectors the 48 most significant eigenvectors capture most of the variance (99.9%) and the 30 most significant eigenvectors enable to possess 90.5 percent of the total variance. This result would be expected to considerably contribute to pattern recognition research of the professional Go openings in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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