Frei Otto, who is called to be the father of the ecological architecture, has shaped a peculiar architectural form style. In distance from the formalistic persistence to the modernist form canon and the postmodern tendencies to the self-representation of architects, Frei Otto has taken a more fundamentalistic position. Through the interdisciplinary researches on the self-organizing processes in the nature and the technical world Frei Otto could reason with architects, engineers, biologists, historians and philosophers the principle and structure of the natural construction that is applicable to the morphological research and the architectural construction research. In the middle of his architectural and scientific works is the idea of 'the natural construction' situated, and the basic principle and instrument of this 'Die Prinzip der Selbstbildung, The Principle of Self-making'. Founding himself on this principle, Frei Otto seeks after the new architectural form that is light, natural, flexible and variable by reasoning the typical formation process which refers to the common denominator of the self-making processes in the nature, the technique and the architecture. Despite his architecture is to be called to the anonymous, his architectural vision is headed toward the rationalistic form in accord with the natural laws. This study is purposed to elucidate the constellation to which his scientific attempts belong and the theoretical and methodological foundations of his architecture of 'the natural construction'.
In this paper, a study was conducted to find a self-diagnosis method to prevent the spread of COVID-19 based on machine learning. COVID-19 is an infectious disease caused by a newly discovered coronavirus. According to WHO(World Health Organization)'s situation report published on May 18th, 2020, COVID-19 has already affected 4,600,000 cases and 310,000 deaths globally and still increasing. The most severe problem of COVID-19 virus is that it spreads primarily through droplets of saliva or discharge from the nose when an infected person coughs or sneezes, which occurs in everyday life. And also, at this time, there are no specific vaccines or treatments for COVID-19. Because of the secure diffusion method and the absence of a vaccine, it is essential to self-diagnose or do a self-diagnosis questionnaire whenever possible. But self-diagnosing has too many questions, and ambiguous standards also take time. Therefore, in this study, using SVM(Support Vector Machine), Decision Tree and correlation analysis found two vital factors to predict the infection of the COVID-19 virus with an accuracy of 80%. Applying the result proposed in this paper, people can self-diagnose quickly to prevent COVID-19 and further prevent the spread of COVID-19.
Concrete is the most widely used building material all over the world, because of its many technical and economic qualities. This pressure on the concrete resource causes an intensive exploitation of the quarries of aggregates, which results in a exhaustion of these and environmental problems. That is why recycling and valorization of materials are considered as future solutions, to fill the deficit between production and consumption and to protect the environment. This study is part of the valorization process of local materials, which aims to reuse marble waste as fine aggregate (excess loads of marble waste exposed to bad weather conditions) available in the marble quarry of Fil-fila (Skikda, East of Algeria) in the manufacture of self-compacting concretes. It consists of introducing the marble waste as sand into the self-compacting concrete formulation, with variable percentages (25%, 50%, 75% and 100%) and to study the development of its properties both in fresh state (air content, density, slump flow, V-funnel, L-box and sieve stability) as well as the hardened one (compressive strength and flexural strength). The results obtained showed us that marble wastes can be used as sand in the manufacture of self compacting concretes.
Koreans' traditional view on death has been much influenced by Confucianism, Taoism, Buddhism, and shamanism since ancient times. Confucianism emphasizes the importance of the real life in this world and highly praises doing good deeds for the family and the community. It also praises people who are enlightened by education and self-discipline. Confucian scholars admit that death cannot be understood by rational thinking although it is unavoidable as a cosmic order. Taoism sees life as the same entity as death; Both are two different aspects of the same cosmos or the wholeness. However, the disciples of Taoism became much interested in a long life and well being that may be achieved by harmonizing with the cosmic order. Buddhism thinks that death and life are an "illusion". It says that people can be enlightened by recognizing the fact that "Nothing is born and nothing is dying in this world. Everything is the product of your mind occupied with false belief." However, secular Buddhists believe in the afterlife and metempsychosis of the soul. This belief is sometimes connected with the view of the traditional shamanism. Shamanism dichotomizes the world between "this world" and "that world". After death, the person's soul travels to "that world", where it may influence life of people who reside in "this world". And shamans who are spiritual beings living in "this world" mediate souls and living people. In conclusion, there are various views and beliefs regarding death, which are influenced by a number of religions and philosophies. They should be seriously considered when making a medical decision regarding the end of patients' life.
In these days, the interest on medical industry is increasing around the world. This paper attempts to estimate the economic effects of the medical and measuring instrument industry through the Input-Output Analysis. Especially, 78*78 Sector Tables were used as the first analysis tool. So then, 79*79 Sector Tables adjusted were used for that industry. The main analysis tools of this study are comparing and analyzing backward and forward linkage effect, the induced effect of the self industry and other industries and the induced coefficients such as products, value-added, employee's pay, sales surplus, employment. According to the result of analysis, the medical and measuring instrument industry has great economic impacts which affects the major macroeconomic factors such as production and backward linkage effect. And the induced effects of the self medical and measuring instrument industry are significant compared to other industries in aspects of production, employee's pay and sales surplus.
In the paper, the prototype development of a 75kW class microturbine for the distributed generation market is partly presented which has continued with the government funding. In the introduction, an overview of the development of microturbines in the world is presented. A series of development procedures are shown with design, manufacture and self-sustaining tests. During the first year, aerodynamic and structural design/analysis, mechanical design are performed for the compressor, the turbine and the combustor. A premixed lean burn combustor technology is used fur the low emission requirements. Foil air bearings and high-speed motors are employed for higher reliability. The self-sustaining conditions have been successfully achieved with the prototype manufactured engine as a preceding operation.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.15
no.2
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pp.184-192
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2003
When the present Learning System for Computer-Related Subjects Using WBI is implemented on the Web with the above characteristics to help students to study computer subjects without any limitations of time or space, they can easily attain the goals of learning, have computer-utilizing abilities or information capacity, and enhance their capabilities for self-initiative learning. This system enables the learners to carry out 'plan-do-see' for the contents of learning initiatively. The learners can study the practice part of the curriculum using multi-media, such as motion pictures, voices, images, and sound effects, vividly with a sense of actual presence. It helps the students to have an active attitude toward leaning afterward. without meeting the teacher or without any storage media, the leaners can submit their assignments or materials for performance evaluation via the Internet.
In the past couple of years, there has been increasing interest in the fusion of neural networks and fuzzy logic. Most of the existing fused models have been proposed to implement different types of fuzzy reasoning mechanisms and inevitably they suffer from the dimensionality problem when dealing with complex real-world problem. To overcome the problem, we propose the self-organizing networks with activation nodes based on fuzzy inference and polynomial function. The proposed model consists of two parts, one is fuzzy nodes which each node is operated as a small fuzzy system with fuzzy implication rules, and its fuzzy system operates with Gaussian or triangular MF in Premise part and constant or regression polynomials in consequence part. the other is polynomial nodes which several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and cubic form are used and are connected as various kinds of multi-variable inputs. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, time series data for gas furnace process has been applied.
A global ultrasonic sensor system for self-localization of an indoor mobile robot is proposed in this paper. By the global ultrasonic sensor system, it is meant several ultrasonic transmitters fixed at some positions in the world coordinate and the receiver in the moving coordinate of a mobile robot. In order to achieve the synchronization between an ultrasonic transmitter and receiver and to avoid the crosstalk among the ultrasonic transmitters, simple radio frequency transmitters and receivers are adopted. Experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed ultrasonic sensor system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.995-998
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2013
Aerial imaging is one of the most common and versatile ways of obtaining information from the Earth surface. In this paper, we present an approach by SOM(Self Organization Map) algorithm with 2 phase learning to be applied successfully to aerial images clustering due to its signal-to-noise independency. A comparison with other classical method, such as K-means and traditional SOM, of real-world areal image clustering demonstrates the efficacy of our approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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