In this paper two aspects of the percolation and conductivity of carbon black-filled polyethylene matrix composites will be discussed. Firstly, the percolation behavior, the critical exponent of conductivity of these composites, are discussed based on studying the whole change of resistivity, the relationship between frequency and relative permittivity or ac conductivity. There are two transitions of resistivity for carbon black filling. Below the first transition, resistivity shows an ohmic behavior and its value is almost the same as that of the matrix. Between the first and second transition, the change in resistivity is very sharp, and a non-ohmic electric field dependence of current has been observed. Secondly, the electrical conduction property of the carbon black-filled polyethylene matrix composites below the percolation threshold is discussed with the hopping conduction model. This study investigates the electrical conduction property of the composites below the percolation threshold based on the frequency dependence of conductivity in the range of 20 Hz to 1 MHz. There are two components for the observed ac loss current. One is independent of frequency that becomes prevalent in low frequencies just below the percolation threshold and under a high electrical field. The other is proportional to the frequency of the applied ac voltage in high frequencies and its origin is not clear. These results support the conclusion that the electrical conduction mechanism below the percolation threshold is tunneling.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.179-184
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2013
Traditional clustering methods are usually based on the bag-of-words (BOW) model. A disadvantage of the BOW model is that it ignores the semantic relationship among terms in the data set. To resolve this problem, ontology or matrix factorization approaches are usually used. However, a major problem of the ontology approach is that it is usually difficult to find a comprehensive ontology that can cover all the concepts mentioned in a collection. This paper proposes a new document clustering method using semantic features and fuzzy relations for solving the problems of ontology and matrix factorization approaches. The proposed method can improve the quality of document clustering because the clustered documents use fuzzy relation values between semantic features and terms to distinguish clearly among dissimilar documents in clusters. The selected cluster label terms can represent the inherent structure of a document set better by using semantic features based on non-negative matrix factorization, which is used in document clustering. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.
Using an inverse of the geometric Jacobian matrix is one of the most popular ways to control robot manipulators, because the Jacobian matrix contains the relationship between joint space velocities and operational space velocities. However, the control algorithm based on Jacobian matrix has algorithmic singularities: The robot manipulator becomes unstable when the Jacobian matrix loses rank. To solve this problem, various methods such as damped and filtered inverse have been proposed, but comparative studies to evaluate the performance of these algorithms are insufficient. Thus, this paper deals with a comparative analysis of six representative singularity avoidance algorithms: Damped Pseudo Inverse, Error Damped Pseudo Inverse, Scaled Jacobian Transpose, Selectively Damped Inverse, Filtered Inverse, and Task Transition Method. Especially, these algorithms are verified through computer simulations with a virtual model of a humanoid robot, THORMANG, in order to evaluate tracking error, computational time, and multiple task performance. With the experimental results, this paper contains a deep discussion about the effectiveness and limitations of each algorithm.
최근 들어, 인터넷에서 자주 사용되는 XML 문서들에 대한 접근, 질의와 관리를 위한 효율적인 기법들이 연구 되어 왔다. 이 논문에서, 우리는 XML 문서를 효율적으로 군집화하기 위해 부모-자식 행렬 기법을 제안한다. 부모-자식 행렬은 XML 문서의 내용과 구조의 특징들을 분석한다. 부모-자식 행렬의 각 셀은 XML 트리 노드의 값이거나, 트리에서 부모-자식 관계가 존재할 때의 자식 노드의 값이 된다. 따라서 두 XML 문서의 유사도는 대응하는 부모-자식 행렬들의 유사도로 측정된다. 실험을 통해 우리가 제안하는 기법이 좋은 결과를 냄을 보였다.
본 연구는 SiC입자를 20% 강화된 알루미늄기 복합재료를 이용해서 평면굽힘피로시험을 향했다. 표면미소피로균열의 발생 및 진전거동은 레프리카법으로 연속관찰을 했고 파괴원인과 파괴기구를 규명하기 위해서 주사전자현미경을 이용했다. da/dn-$K_{max}$ 관계에서 저응력 레벨에서는 여러 개의 균열이 진전하고, 합체 등이 일어나는 것으로부터 진전속도는 꽤 분산(흐트러짐)이 심하고, 고응력 레벨에서는 비교적 흐트러짐은 적게 나타나는 것을 알 수 있었다.
돼지 유전체 전장의 고밀도 단일염기다형 유전자형을 이용하여 혈연관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. 이상치를 제거한 랜드레이스 순종돈 448두의 40,706개 단일염기다형 유전자형 정보를 이용하였으며, G05, GMF, GOF, $GOF^*$ 및 GN의 5가지 방법을 이용하여 유전체 관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. GOF 방법에 의하여 계산된 혈연계수가 기존의 혈통정보를 이용한 혈연계수와 가장 작은 편차를 나타내고 평균소수대립유전자빈도를 이용하는 GMF 방법에서는 큰 차이가 나타나 대립유전자빈도 기준이 혈연계수의 평균이동을 유발함을 확인하였으며, $GOF^*$를 제외한 모든 방법에서 정규 분포형태의 멘델리안샘플링이 나타나는 것을 확인하였다. 등지방두께 평균과 90 kg 도달일령에 대한 육종가 추정 모형을 설정하고 유전체 관계행렬을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정한 결과 혈통정보를 이용한 육종가와의 상관은 GOF 방법에서 가장 높게 나타났으며, 유전체 관계행렬의 척도(scale)에 베타함수를 이용한 $GOF^*$의 경우 모든 형질에서 유전분산이 크게 추정되어 분모부분을 구성하는 척도는 유전모수 추정치 영향하는 것을 확인하였다. 동일한 표현형 정보량을 이용할 경우 유전체관계행렬을 이용한 육종가 추정의 정확도가 혈통정보를 이용한 육종가보다 높게 나타났으며, 90 kg 도달일령보다는 등지방두께 평균에서 그 차이가 더 크게 나타났다. 집단 내 누적 표현형자료가 부족한 경우, 외래 유전자원이 도입되어 집단 내 혈연관계가 부족할 경우 또는 멘델리안 분포가 전혀 고려되지 않는 어린 동복자손의 육종가를 예측해야 하는 경우에 유전체 정보를 활용하면 유전능력 평가의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
이 논문에서는 초고강도 강섬유보강 철근콘크리트 구조물의 단조증가 하중에서 비선형 해석모델을 소개하고 있다. 일반콘크리트에 비해 압축강도와 인장강도가 증가한 초고강도 강섬유보강 콘크리트는 그 거동이 일반콘크리트와 다른 특성을 가지고 있다. 초고강도 강섬유보강 철근콘크리트 구조물에 대한 비선형 해석을 하기에 앞서 실험결과를 이용하여 압축영역에서 응력-변형률, 관계를 회귀분석을 통하여 유추하였고, 초고강도 강섬유보강 철근콘크리트 구조물 거동의 정확한 예측을 위하여 등가일축 응력-변형률 관계를 이용하였다. 또한 균열의 진전에 따른 균열각을 모사하기 위해 평면응력 요소를 이용하였고, 분산철근모델을 이용하여 해석에 적용하였다. 한편, 초고강도 강섬유보강 철근콘크리트의 인장영역에서 응력-변형률 관계를 정의하기 위해 철근과 콘크리트의 부착응력-부착슬립 관계와 강섬유의 영향 등을 고려한 새로운 인장강화 모델을 제안하고 있다. 끝으로 제안된 알고리즘과 응력-변형률 관계 및 인장강화 모델을 한국건설기술연구원에서 실험한 초고강도 강섬유보강 철근콘크리트 부재에 대한 수치해석을 수행하여 실험결과와 비교, 평가하였다.
In this paper we give a relationship among the Minkowski units, for all odd prime number including $\infty$, of 2-periodic knot is $S^3$, its factor knot, and the 2-component link consisting of the factor knot and the set of fixed points of the periodic action.
The purpose of this study was to investigate the structural relationships among the related variables of peer relationship. 547 schoolage children's social support, self-esteem, empathy and peer relationship. Subjects of this study were 547 elementary school students residing in Daegu-Si completed questionnaires assessing peer relationship, social support, self-esteem, empathy. The sample variance-covariance matrix was analyzed using AMOS 20.0, and the maximum likelihood minimization function. The goodness of fit was evaluated using the SRMR, RMSEA and its 90% confidence interval, CFI, and TLI. The results were as follow. First, children's social support was found to hadn't direct effect on peer relationship. Second, children's self-esteem, empathy have a direct effect on peer relationship. Third, children's social support have a direct effect on self-esteem, empathy. and children's self-esteem have a direct effect on empathy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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