International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.47-52
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2022
The current study investigates how student-teacher interaction can be developed through task-based teaching in undergraduate students' Saudi teaching and learning context. An experiment was conducted for five weeks on 85 male undergraduate students at a Saudi public university based in Jeddah, Saudi Arabia. The study investigated different types of student-teacher interaction through task-based teaching (speaking activities). The results revealed that the experimental group (43 students) evinced much more enthusiasm, willingness, engagement and readiness in their inclass participation than their peers in the control group (42 students). The student-teacher interaction also helped students to be more responsive to general and specific topics in speaking activities. The study recommends that decision-makers in education make student-teacher interaction part of the student's monthly assessment. It also recommends that more efforts be made to foster the awareness of students, teachers, and parents awareness of the academic and non-academic importance of interaction. One final recommendation of the research is that student-teacher interaction should be more emphasized and integrated into the school curriculum and adopted as a critical teaching strategy.
Purpose - The goal of this study is to analyze the differences in education performances between students of the government's financial support program and those who do not receive support at a local university in Korea. Research design, data, and methodology - The questionnaire used was NASEL. NASEL is considered a highly suitable survey tool for professors, courses, and performances in Korean universities. The 290 students who participated and 44 students do not participate in the financial support program were surveyed for 10 days. The characteristics of students were investigated by frequency analysis and technical statistics. The analysis of student collective characteristics used independent t and f-tests,and one-way ANOVA with IBM SPSS Statistics 22.0 for statistical purposes. Results - The p-value of the group receiving financial support and the group without financial support in active-collaborative learning is 0.167. The p-value of the economically supported group and the non-supported group of the faculty-student interaction is 0.281. The confidence coefficient of the active-collaborative learning questionnaire is 0.861. The reliability coefficient of the questionnaire for the faculty-student interaction questionnaire is 0.871. Conclusions - There are no clear differences in active-collaborative learning and faculty-student interaction between participating and non-participating students in the economic program.
Interaction between flames and non-thermal plasmas of DBD type has been experimentally investigated. Vigorous streamers were observed under flame conditions because of the increase of reduced field (electrical) at high temperature as well as the seeding of free electrons and ions generated inside the flame. Flame lengths were significantly shortened as the applied voltage increased on account of intense mixing by ionic winds and soot-induced flows. Flame luminosities severely decreased under plasma conditions, which means the reduction of soot, since the residence time was reduced because of the flame shortening. Temperature and major species concentrations measured by FTIR were not changed despite the plasma generation. which shows overall chemistries were not affected by non-thermal plasmas.
In scramjet engines with sidewall compression inlet, it is well known that a non-uniform flow appears since a separated region is generated near the flow centerline on the body side. The separated region is caused by shock-boundary layer interaction and likely to cause un-start phenomena since the flow in the separated region is subsonic and acts as a communication path between the isolator and the combustor. In the present study, the non-uniform flow characteristics in the scramjet inlet-isolator region are numerically studied in detail. Effect of flow suction from body sidewall surface on the non-uniform flow field numerically examined to clarify the flow mechanism to suppress the un-start transition.
모노머 단백질의 상호작용 사이트 예측은 기능을 알지 못하는 단백질에 대해서 이것과 상호작용하는 단백질로부터 기능을 예측하거나 단백질 도킹을 위한 검색 공간의 감소에 중요한 역할을 한다. 그러나 상호작용사이트 예측은 대부분 단백질 상호작용이 세포 내에서 순간적 반응에 일어나는 약한 상호작용으로 실험에 의한 3차원 결정 구조 식별의 어려움이 따르며 이로 인해 3차원의 복합체 데이터가 제한적으로 양산된다. 이 논문에서는 모노머 단백질의 3차원 패치 계산을 통하여 구조가 알려진 복합체의 상호작용사이트와 비상호작용사이트에 대한 패치 속성을 추출하고 이를 기반으로 Support Vector Machine (SVM) 분류기법을 이용한 예측 모델 개발을 제시한다. 타겟 클래스의 데이터 불균형 문제 해결을 위해 under-sampling 기법을 이용한다. 사용된 패치속성은 2차 구조 요소와 아미노산 구성으로부터 총 9개가 추출된다. 147개의 단백질 복합체에 대해서 10 fold cross validation을 통해서 다양한 분류모델의 성능 평가를 하였다. 평가한 분류 모델 중 SVM은 92.7%의 높은 정확성을 보이고 이를 이용하여 분류 모델을 개발하였다.
This paper proposes an interaction field concept based on the field theory of plasticity. Relative deformation between two arbitrary scales, e.g., macro and micro fields, is defined which can be implemented in the crystal plasticity-based constitutive framework. Differential geometrical quantities responsible for describing dislocations and defects in the interaction field are obtained, based on which dislocation density and incompatibility tensors are further derived. It is shown that the explicit interaction exists in the curvature or incompatibility tensor field, whereas no interaction in the torsion or dislocation density tensor field. General expressions of the interaction fields over multiple scales with more than three scale levels are derived and implemented into the present constitutive equation.
The theoretical framework of the interaction fields for multiple scales based on field theory is applied to one-dimensional problem mimicking dislocation substructure sensitive intra-granular inhomogeneity evolution under fatigue of Cu-added steels. Three distinct scale levels corresponding respectively to the orders of (A)dislocation substructures, (B)grain size and (C)grain aggregates are set-up based on FE-RKPM (reproducing kernel particle method) based interpolated strain distribution to obtain the incompatibility term in the interaction field. Comparisons between analytical conditions with and without the interaction, and that among different cell size in the scale A are simulated. The effect of interaction field on the B-scale field evolution is extensively examined. Finer and larger fluctuation is demonstrated to be obtained by taking account of the field interactions. Finer cell size exhibits larger field fluctuation whereas the coarse cell size yields negligible interaction effects.
본 연구에서는 Peng-Robinson 상태 방정식을 기본으로 하여 먼저 단일 성분의 냉매에 대한 열역학적 물성치를 구한 뒤 그 정확도를 검증하고, 동일한 형태의 상태식 과 적절한 혼합 법칙을 통해 혼합냉매의 기액 평형 상태와 냉동 및 열펌프 사이클 해 석에 필요한 엔탈피와 엔트로피 등의 열역학적 물성치를 추산하고자 한다.단일 성 분의 냉매로서는 R13B1, R22, R12, R152a, R114를 택하였고, 혼합냉매로서는 앞의 단 일성분 냉매를 혼합한 것 중에서 그 기초적인 실험 자료가 아미 알려진 R13B1/R114, R22/R114, R12/R114 R152a/R114, R13B1/R152a 및 R13B1/R12를 택하였다. 이는 추후 상이한 냉매를 단일식으로 나타낼 수 있는 대응상태의 원리를 사용한 열물성 계산의 기반이 될 수 있을 것이다.
Han, Bin;Sun, J.B.;Heidarzadeh, Milad;Jam, M.M. Nemati;Benjeddou, O.
Steel and Composite Structures
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제41권5호
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pp.761-773
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2021
This study presents a 3D non-linear finite element (FE) assessment of dynamic soil-structure interaction (SSI). The numerical investigation has been performed on the time domain through a Finite Element (FE) system, while considering the nonlinear behavior of soil and the multi-directional nature of genuine seismic events. Later, the FE outcomes are analyzed to the recorded in-situ free-field and structural movements, emphasizing the numerical model's great result in duplicating the observed response. In this work, the soil response is simulated using an isotropic hardening elastic-plastic hysteretic model utilizing HSsmall. It is feasible to define the non-linear cycle response from small to large strain amplitudes through this model as well as for the shift in beginning stiffness with depth that happens during cyclic loading. One of the most difficult and unexpected tasks in resolving soil-structure interaction concerns is picking an appropriate ground motion predicted across an earthquake or assessing the geometrical abnormalities in the soil waves. Furthermore, an artificial neural network (ANN) has been utilized to properly forecast the non-linear behavior of soil and its multi-directional character, which demonstrated the accuracy of the ANN based on the RMSE and R2 values. The total result of this research demonstrates that complicated dynamic soil-structure interaction processes may be addressed directly by passing the significant simplifications of well-established substructure techniques.
Purpose Hereditary parkinsonism genes consist of causative genes of familial Parkinson's disease (PD) with a locus symbol prefix (PARK genes) and hereditary atypical parkinsonian disorders that present atypical features and limited responsiveness to levodopa (non-PARK genes). Although studies have shown that hereditary parkinsonism genes are related to idiopathic PD at the phenotypic, gene expression, and genomic levels, no study has systematically investigated connectivity among the proteins encoded by these genes at the protein-protein interaction (PPI) level. Materials and Methods Topological measurements and physical interaction enrichment were performed to assess PPI networks constructed using some or all the proteins encoded by hereditary parkinsonism genes (n=96), which were curated using the Online Mendelian Inheritance in Man database and literature. Results Non-PARK and PARK genes were involved in common functional modules related to autophagy, mitochondrial or lysosomal organization, catecholamine metabolic process, chemical synapse transmission, response to oxidative stress, neuronal apoptosis, regulation of cellular protein catabolic process, and vesicle-mediated transport in synapse. The hereditary parkinsonism proteins formed a single large network comprising 51 nodes, 83 edges, and three PPI pairs. The probability of degree distribution followed a power-law scaling behavior, with a degree exponent of 1.24 and a correlation coefficient of 0.92. LRRK2 was identified as a hub gene with the highest degree of betweenness centrality; its physical interaction enrichment score was 1.28, which was highly significant. Conclusion Both PARK and non-PARK genes show high connectivity at the PPI and biological functional levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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