The intramolecular magnetic coupling constant (J) values of diradical-based magnet models (S1-S5) were studied using unrestricted density functional theory. The model systems were designed with series of oxoverdazyl radicals (o-Ver(N) and o-Ver(C)) linked through a benzene coupler. They were divided according to either connectivity of the radical (C or N) or geometrical topology (meta- and para-) of benzene coupler. Reasonable relationship was found between spin density distribution and sign of J value. With our results we determined ferromagnetic (positive J value) and antiferromagnetic (negative J value) interactions. J values were also calculated along the twisting movement by the scan of dihedral angles between the radical and the coupler. An overall trend was found as absolute value of J decreased over increasing torsion angles.
본 연구에서는 Density functional theory(DFT) 계산을 이용하여, $MoS_2$의 Mo와 S를 다른 원자로 치환 했을 때 $2H-MoS_2$ monolayer의 basal plane에서 HER활성을 향상시켰다. 특히 Ge와 Rh를 치환한 경우, ${\Delta}G_H$가 각각 0.03eV, 0,07eV로 최적에 가까운 HER활성이 나타났다. 다른 원자의 치환이 Fermi level 근처의 DOS(density of states)를 높여, ${\Delta}G_H$을 0에 가깝게 낮출 수 있음을 확인하였다. 또한 치환되는 원자의 농도, 그리고 strain을 변화시켜 농도와 strain의 증가에 따른 ${\Delta}G_H$ 감소를 발견했다. 이로써 각치환되는 원자마다, 치환 농도와 strain을 함께 변화시켜 ${\Delta}G_H$을 낮출 수 있었다. ${\Delta}G_H$가 0에 가까운(${\pm}{\pm}0.2eV$ 이내) 원자종류, 치환 농도, strain의 여러 조합을 찾았다.
연잎성게가 몸체의 방향을 유입류에 평행하게 맞추어 포식하는 이유에 대해서는 크게 유체역학적인 설명과 생태학적인 설명이 양립하고 있다. O'Neill과 Nakamura와 같은 연구자들에 의해 연잎성게의 이러한 행태를 유체역학의 관점에서 설명할 수 있지만, 정작 셋 이상의 연잎성게 군집의 포식 효율에 대해서는 개체 수에 기반을 둔 생태학적 관점에 의존하고 있다. 따라서 본 연구에서는 연잎성게 군집 내에서의 개체들의 배열을 모델링하고, 다양한 군집 배열에서 개체들의 포식 효율을 EDISON_전산열유체 시스템을 활용해 분석하였다. 특히 포식 효율을 결정하는 과정에서 얇은 익형 이론을 이용함으로써 포식효율을 결정하는 유체역학적 특성이 양력계수임을 확인하였다.
Community detection is a hot topic in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper focuses on detecting absolute fair maximal balanced cliques in signed attributed social networks, which can satisfy ensuring the fairness of complex networks and break the bottleneck of the "information cocoon".
Community detection is meaningful research in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper proposes a method to detect community by detecting maximal cliques and obtain the high influence cliques by high influence nodes, then merge the cliques with high similarity in social network.
When spring of the suspension is exerted by an external load, a car should be designed to prevent predictable damages and designed for a ride comfort. We used experiments design to design VON-MISES STRESS and K, a constant, of spring of suspension which is installed in a car as a goal level. We analyzed the result from Edison's Elastic - Plastic Analysis SW(CSD_EPLAST) by setting D, d, n as external diameter of coil, internal diameter of coil, the number of total coil respectively. The experiment design let the outcome be as Full-second order by using Box-Behnken which is one of response surface methods. Experimented and analyzed results based on the established experiments design, We found out design parameter which has desired VON-MISES STRESS and the constant K. Additionally, we predicted life time of when the external load was exerted by repeated load by using fatigue equation, and verification of plastic deformation has also been made. Additionally we interpreted a model, which is formed by optimized design parameter, with linear analysis and non-linear analysis, at the same time we also analyzed plastic deformation with the values from the both models. Finally, we predicted fatigue life of optimized model by using fatigue estimation theory and also evaluated a ride comfort with oscillation analysis.
코로나바이러스 감염은, 21세기, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 코로나바이러스를 일차적으로 간단하게 파악하기 위해서, 유동 인구가 많이 이동하는 기차역, 버스터미널, 공항 터미널에는 발열 측정용 적외선 카메라가 설치하고, 이른 시간에 비접촉식 체온계를 사용해서, 37.5 도 이상의 고열로 분류되면, 코로나바이러스 감염 의심 환자로 1차 판단하고 있다. 그러나, 발열 측정 적외선 체온계는 체온측정 신뢰도가 75- 80% 정도이므로, 신뢰도를 높이는 방안을 간구해야만 된다는 지적이 많이 나오고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 적외선 체온측정 신뢰도를 향상하게 시키기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 기계학습 기반 및 fuzzy 추론 기반, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
본 연구는 4년제 대학의 정보시스템개발 교육과정과 연관된 국가직무능력표준(National Competency Standard-NCS)에서 제시된 학습모듈을 파악하고 정보시스템개발 교육과정에 대한 NCS의 활용가능성을 분석하고자 한다. 두 전문가 그룹인 대학교수와 정보시스템개발자를 대상으로 NCS의 응용SW엔지니어링 분야에 속한 26개 능력단위의 중요도를 계층화분석과정을 통해 능력단위별로 쌍대비교 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 능력단위별 능력단위요소들에 상대적 중요도는 요구사항 확인하기, UI요구사항확인하기, 물리데이터저장소설계하기, 개발자통합테스트하기와 개발자결함조치하기로 나타났다. 둘째, 초 중급개발자 그룹은 시스템개발 이행단계에 속한 능력단위요소를 보다 중요하다고 판단하였고, 고급개발자 그룹은 이론중심의 설계와 관련 있는 능력단위요소를 중요하다고 제시하였다. 또한 교수자 그룹은 두 개발자 그룹이 각각 중요하다고 판단한 실무 및 이론적 내용 모두 중요하다고 판단하였다. 본 결과를 바탕으로 정보시스템개발 관련 직무수행역량의 함양과 교육의 질적 제고를 가져올 수 있는 교육과정 개발에 대한 시사점을 제시하였다.
Deposition of amyloid-${\beta}$ ($A{\beta}$) proteins is the conventional pathological hallmark of Alzheimer's disease (AD). The $A{\beta}$ protein formed from the amyloid precursor protein is predominated by the 40 residue protein ($A{\beta}40$) and by the 42 residue protein ($A{\beta}42$). While $A{\beta}40$ and $A{\beta}42$ differ in only two amino acid residues at the C-terminal end, $A{\beta}42$ is much more prone to aggregate and exhibits more neurotoxicity than $A{\beta}40$. Here, we investigate the molecular origin of the difference in the aggregation propensity of these two proteins by performing fully atomistic, explicit-water molecular dynamics simulations. Then, it is followed by the solvation thermodynamic analysis based on the integral-equation theory of liquids. We find that $A{\beta}42$ displays higher tendency to adopt ${\beta}$-sheet conformations than $A{\beta}40$, which would consequently facilitate the conversion to the ${\beta}$-sheet rich fibril structure. Furthermore, the solvation thermodynamic analysis on the simulated protein conformations indicates that $A{\beta}42$ is more hydrophobic than $A{\beta}40$, implying that the surrounding water imparts a larger thermodynamic driving force for the self-assembly of $A{\beta}42$. Taken together, our results provide structural and thermodynamic grounds on why $A{\beta}42$ is more aggregation-prone than $A{\beta}40$ in aqueous environments.
Debugging in distributed environments, such as wireless sensor networks (WSNs), which consist of sensor nodes with limited resources, is an iterative and occasionally laborious process for programmers. In sensor networks, it is not easy to find unintended bugs that arise during development and deployment, and that are due to a lack of visibility into the nodes and a dearth of effective debugging tools. Most sensor network debugging tools are not provided with effective facilities such as real-time tracing, remote debugging, or a GUI environment. In this paper, we present a hybrid debugging framework (HDF) that works on WSNs. This framework supports query-based monitoring and real-time tracing on sensor nodes. The monitoring supports commands to manage/control the deployed nodes, and provides new debug commands. To do so, we devised a debugging device called a Docking Debug-Box (D2-Box), and two program agents. In addition, we provide a scalable node monitor to enable all deployed nodes for viewing. To transmit and collect their data or information reliably, all nodes are connected using a scalable node monitor applied through the Internet. Therefore, the suggested framework in theory does not increase the network traffic for debugging on WSNs, and the traffic complexity is nearly O(1).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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