본 연구에서는 국내 콘텐츠 생산 및 유통방식의 급격한 변화에 따른 방송장비 구매 수요처의 절대적인 장비구매 인식을 비교하였으며 이에 수요자가 지각하는 국산 방송장비의 기술 신뢰도, 시스템 안정성 등의 정보의 정도가 장비구매에 미치는 영향을 연구모델을 통해 분석하였다. 방송 장비 수요에 관한, 기존 연구 데이터의 미진함으로 인하여 방송장비 전문가들과의 심층인터뷰와 설문조사를 병행하였다. 분석 결과로 외산장비에 비해 국내 장비의 단품구매와 시스템, Block구매의 경우가 많아 호환 경쟁력이 미흡하고 기술발전이 늦다. 국내 방송장비수요처가 인식하고 있는 국산방송 장비에 대한 선호, 만족도의 향상을 기하기 위한 기술 신뢰도 증진과 핵심 주요장비의 개발이 시급하며 소출력 송신기 안테나, 모니터장비에 국한되어있는 국산 장비의 공급을 확장하기 위한 개발이 시급하고 해외진출과 시장을 확보하기 위한 국내육성 지원도 요구된다.
ZnO-based varistors have been widely used for voltage stabilization or transient surge suppression in electric power systems and electronic circuits. Recently, It has reported that the varistor behavior with nonlinear coefficient of 6~17 in Mn-doped ZnO. In this study we have chosen the composition of ZnO-$TeO_2-Mn_3O_4$ (ZTM) system to the purpose of whether varistor behavior appeared in doped ZnO by the solid state sintering or not. We investigated the sintering and electric properties of 0.5~3.0 at% Mn doped ZnO-1.0 at% $TeO_2$ system. Electrical properties, such as current-voltage (I-V), capacitance-voltage (C-V), and impedance spectroscopy were conducted. $TeO_2$ itself melts at $732^{\circ}C$ in air but forms the $ZnTeO_3$ phase with ZnO as increasing temperature and therefore retards the densification of ZnO to $1000^{\circ}C$. The average grain size of sintered samples was at about $3{\mu}m$ and decreased with increasing Mn contents. It was found that a good varistor characteristics were developed in ZTM system sintered at $1100^{\circ}C$ (nonlinear coefficient $\alpha$ ~ 60). The results of C-V characteristics such as barrier height ($\Theta$), donor density ($N_d$), depletion layer (W), and interface state density ($N_t$) in ZTM ceramics were $4\times10^{17}cm^{-3}$, 0.7 V, 40 nm, and $1.6\times10^{12}cm^{-2}$, respectively. It will be discussed about the stability and homogeneity of grain boundaries using distribution parameter ($\alpha$) simulated with the Z(T)"-logf plots in ZTM system.
최근에 인터넷에서는 많은 Peer-to-Peer (P2P) 시스템이 등장하여 자료 공유가 활발히 이루어지고 있다. P2P 시스템은 자가 형성, 자가 치료, 분산처리와 같은 특징을 지니고 있어, 그러한 특징을 공유하는 애드혹 환경에서도 적절한 응용 프로그램으로 인식되고 있다. 본 논문은 가장 널리 사용되는 P2P 시스템중의 하나인 Gnutella를 애드혹 망에서 보다 효율적으로 동작할 수 있도록 개선하여 시스템 수명 연장, 오버헤드 감소, 향상된 성능을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 계층적 피어를 사용하는 Gnutella 방식에 계량값을 이용한 울트라피어 선택방안, 능동적 울트라피어 정보제공 방안 등을 도입하였다. 모의실험 결과, 본 논문에서 제안한 방안은 Gnutella 보다 망을 더욱 효율적으로 사용함으로써 검색 성공률을 높이고, 응답시간을 줄였으며, 오버헤드 측면에서도 훨씬 좋은 결과를 보였다. 또한 애드혹 망 및 P2P 시스템의 지속시간에 영향을 미칠 수 있는 노드들의 잔여 에너지양을 높일 수 있었다.
The Canton Tower is a high-rise slender structure with a height of 610 m. A structural health monitoring system has been instrumented on the structure, by which data is continuously monitored. This paper presents an investigation on the identified modal properties of the Canton Tower using ambient vibration data collected during a whole day (24 hours). A recently developed Fast Bayesian FFT method is utilized for operational modal analysis on the basis of the measured acceleration data. The approach views modal identification as an inference problem where probability is used as a measure for the relative plausibility of outcomes given a model of the structure and measured data. Focusing on the first several modes, the modal properties of this supertall slender structure are identified on non-overlapping time windows during the whole day under normal wind speed. With the identified modal parameters and the associated posterior uncertainty, the distribution of the modal parameters in the future is predicted and assessed. By defining the modal root-mean-square value in terms of the power spectral density of modal force identified, the identified natural frequencies and damping ratios versus the vibration amplitude are investigated with the associated posterior uncertainty considered. Meanwhile, the correlations between modal parameters and temperature, modal parameters and wind speed are studied. For comparison purpose, the frequency domain decomposition (FDD) method is also utilized to identify the modal parameters. The identified results obtained by the Bayesian method, the FDD method and a finite element model are compared and discussed.
Alachiotis, Nikolaos S.;Stavropoulos, Elias C.;Verykios, Vassilios S.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권3호
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pp.6-20
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2019
Learning analytics, or educational data mining, is an emerging field that applies data mining methods and tools for the exploitation of data coming from educational environments. Learning management systems, like Moodle, offer large amounts of data concerning students' activity, performance, behavior, and interaction with their peers and their tutors. The analysis of these data can be elaborated to make decisions that will assist stakeholders (students, faculty, and administration) to elevate the learning process in higher education. In this work, the power of Excel is exploited to analyze data in Moodle, utilizing an e-learning course developed for enhancing the information computer technology skills of school teachers in primary and secondary education in Greece. Moodle log files are appropriately manipulated in order to trace daily and weekly activity of the learners concerning distribution of access to resources, forum participation, and quizzes and assignments submission. Learners' activity was visualized for every hour of the day and for every day of the week. The visualization of access to every activity or resource during the course is also obtained. In this fashion teachers can schedule online synchronous lectures or discussions more effectively in order to maximize the learners' participation. Results depict the interest of learners for each structural component, their dedication to the course, their participation in the fora, and how it affects the submission of quizzes and assignments. Instructional designers may take advice and redesign the course according to the popularity of the educational material and learners' dedication. Moreover, the final grade of the learners is predicted according to their previous grades using multiple linear regression and sensitivity analysis. These outcomes can be suitably exploited in order for instructors to improve the design of their courses, faculty to alter their educational methodology, and administration to make decisions that will improve the educational services provided.
In this paper, a new application of a four variable refined plate theory to analyze the nonlinear bending of functionally graded plates exposed to thermo-mechanical loadings, is presented. This recent theory is based on the assumption that the transverse displacements consist of bending and shear components in which the bending components do not contribute toward shear forces, and similarly, the shear components do not contribute toward bending moments. The derived transverse shear strains has a quadratic variation across the thickness that satisfies the zero traction boundary conditions on the top and bottom surfaces of the plate without using shear correction factors. The material properties are assumed to vary continuously through the thickness of the plate according to a power-law distribution of the volume fraction of the constituents. The solutions are achieved by minimizing the total potential energy. The non-linear strain-displacement relations in the von Karman sense are used to derive the effect of geometric non-linearity. It is concluded that the proposed theory is accurate and simple in solving the nonlinear bending behavior of functionally graded plates.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5744-5764
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2018
In Wireless Sensor Networks (WSNs) for Internet of Things (IoT) environment, fault tolerance is a most fundamental issue due to strict energy constraint of sensor node. In this paper, a robust energy saving data dissemination protocol for IoT-WSNs is proposed. Minimized energy consumption and dissemination delay time based on signal strength play an important role in our scheme. The representative dissemination protocol SPIN (Sensor Protocols for Information via Negotiation) overcomes overlapped data problem of the classical Flooding scheme. However, SPIN never considers distance between nodes, thus the issue of dissemination energy consumption is becoming more important problem. In order to minimize the energy consumption, the shortest path between sensors should be considered to disseminate the data through the entire IoT-WSNs. SPMS (Shortest Path Mined SPIN) scheme creates routing tables using Bellman Ford method and forwards data through a multi-hop manner to optimize power consumption and delay time. Due to these properties, it is very hard to avoid heavy traffic when routing information is updated. Additionally, a node failure of SPMS would be caused by frequently using some sensors on the shortest path, thus network lifetime might be shortened quickly. In contrast, our scheme is resilient to these failures because it employs energy aware concept. The dissemination delay time of the proposed protocol without a routing table is similar to that of shortest path-based SPMS. In addition, our protocol does not require routing table, which needs a lot of control packets, thus it prevents excessive control message generation. Finally, the proposed scheme outperforms previous schemes in terms of data transmission success ratio, therefore our protocol could be appropriate for IoT-WSNs environment.
본 연구는 삼차원 절리텐서 파라미터와 DFN(discrete fracture network) 블록의 변형특성 간의 상관성 분석을 수행하여 절리텐서의 방향성분 및 일차불변량이 절리성 암반의 변형계수 및 전단탄성계수에 미치는 영향을 평가하였다. 확정적 방향성을 갖는 1~2개의 절리군을 사용하여 절리의 빈도 및 길이분포의 변화에 따라 생성한 총 224개의 DFN 블록에 대하여 절리텐서 파라미터가 산정되었다. 또한, 정육면체 DFN 블록에 대하여 개별요소법을 활용하여 서로 직교하는 세 방향으로 변형특성이 추정되었다. 절리텐서의 일차불변량이 증가할수록 변형계수 및 전단탄성계수는 대체로 저감되는 양상을 나타내지만, 감소폭이 줄어들어 일차불변량이 특정 기준값을 상회하면 변형계수 및 전단탄성계수는 거의 일정한 값을 유지하였다. 삼차원 DFN 블록에 대한 지향적 변형특성은 대응하는 방향의 절리텐서성분과 멱함수의 강한 상관관계를 도출하였다.
In the current work, static and free torsional vibration of functionally graded (FG) nanorods are investigated using Fourier sine series. The boundary conditions are described by the two elastic torsional springs at the ends. The distribution of functionally graded material is considered using a power-law rule. The systems of equations of the mechanical response of nanorods subjected to deformable boundary conditions are achieved by using the modified couple stress theory (MCST) and taking the effects of torsional springs into account. The idea of the study is to construct an eigen value problem involving the torsional spring parameters with small scale parameter and functionally graded index. This article investigates the size dependent free torsional vibration based on the MCST of functionally graded nano/micro rods with deformable boundary conditions using a Fourier sine series solution for the first time. The eigen value problem is constructed using the Stokes' transform to deformable boundary conditions and also the convergence and accuracy of the present methodology are discussed in various numerical examples. The small size coefficient influence on the free torsional vibration characteristics is studied from the point of different parameters for both deformable and rigid boundary conditions. It shows that the torsional vibrational response of functionally graded nanorods are effected by geometry, small size effects, boundary conditions and material composition. Furthermore, for all deformable boundary conditions in the event of nano-sized FG nanorods, the incrementing of the small size parameters leads to increas the torsional frequencies.
The aim of current work is to evaluate thermo-electrical characteristics of graphene nanoplatelets Reinforced Composite (GNPRC) coupled with magneto-electro-elastic (MEE) face sheet. In this regard, a cylindrical smart nanocomposite made of GNPRC with an external MEE layer is considered. The bonding between the layers are assumed to be perfect. Because of the layer nature of the structure, the material characteristics of the whole structure is regarded as graded. Both mechanical and thermal boundary conditions are applied to this structure. The main objective of this work is to determine critical temperature and critical voltage as a function of thermal condition, support type, GNP weight fraction, and MEE thickness. The governing equation of the multilayer nanocomposites cylindrical shell is derived. The generalized differential quadrature method (GDQM) is employed to numerically solve the differential equations. This method is integrated with Deep Learning Network (DNN) with ADADELTA optimizer to determine the critical conditions of the current sandwich structure. This the first time that effects of several conditions including surrounding temperature, MEE layer thickness, and pattern of the layers of the GNPRC is investigated on two main parameters critical temperature and critical voltage of the nanostructure. Furthermore, Maxwell equation is derived for modeling of the MEE. The outcome reveals that MEE layer, temperature change, GNP weight function, and GNP distribution patterns GNP weight function have significant influence on the critical temperature and voltage of cylindrical shell made from GNP nanocomposites core with MEE face sheet on outer of the shell.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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