The main objective of the present study is to investigate the roles of the micro-dimpled surface on the drag reduction. To investigate the effectiveness of the micro-dimpled surface, the flat plates are prepared. The micro-size dimples are directly carved on the metal surface by ultrasonic nano-crystal surface modification (UNSM) method. Momentum of the main flow is increased by the dimple patterns within the turbulent boundary layer (TBL), however, there is no significant change in the turbulence intensity in the TBL. The influence of dimple patterns is examined through the flow field survey near the flat plate trailing edge in terms of the profile drag. The wake flow velocities in the flat plate are measured by PIV technique. The maximum drag reduction rate is 4.6% at the Reynolds number of $10^6{\sim}10^7$. The dimples tend to increase the drag reduction rate consistently even at high Reynolds number range.
Although culture is the gold standard method to identify mycobacteria, its use in tuberculous lymphadenitis (TBL) is limited due to formalin fixation of the submitted specimens. We evaluated the performance of quantitative real-time PCR (q-PCR) for Mycobacterium Tuberculosis (MTB) in granulomatous lymphadenitis using formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissues. From 2000 to 2010, a total number of 117 cases of lymph node samples with granulomatous inflammation which were surgically removed and fixed in formalin were studied. Hematoxylin & Eosin (H&E) and Ziehl-Neelsen-stained (ZN) slides were reviewed. qPCR using Real TB-Taq$^{(R)}$ was performed for all cases to identify Mycobacterium tuberculosis. Thirteen non-tuberculous lymphadenopathy cases were used as negative control. Cervical lymph nodes were more frequently affected (60%, 70/117) than other sites. ZN stain for acid fast bacilli was positive in 19 (16.24%) cases. qPCR for tuberculosis was positive in 92 (78.63%) cases. Caseous necrosis was found in 103 (88.03%) cases. While the ZN stain and qPCR were both negative in all control cases, the qPCR showed a significantly higher positive rate (78.63% vs. 16.24%) compared to ZN stain in histologically diagnosed TBL. Quantitative real-time PCR proves to be more sensitive than ZN stain for diagnosis of tuberculous lymphadenitis.
본 연구의 목적은 스마트워크 도구를 이용한 팀 기반 학습에서 비공식적 커뮤니케이션과 마음챙김 실천이 수업외적인 행동에 미치는 영향에 있어서 자기효능감 지각의 매개효과를 조사하는 것이었다. 이를 위해 대학생 80명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구의 실증결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 비공식적 커뮤니케이션은 수업외적인 행동에 직접 영향을 미치는 것이 아니라 자기효능감 지각을 매개로 하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 마음챙김 실천도 수업외적인 행동에 직접적으로 영향을 미치는 것이 아니라 자기효능감 지각을 매개로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 비공식적 커뮤니케이션과 마음챙김 실천은 자기효능감 지각에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 스마트워크 도구를 이용한 팀 기반 학습 정책 수립시 자기효능감 지각의 중요성을 제시하였다는데 의의가 있다 하겠다.
Sustainability in fashion pertains to all stages within the product lifecycle, starting with the procurement of raw materials and ending with the disposal of the product. To clarify, the Lifecycle Management (LCM) views the Triple Bottom Line (TBL) from the perspective of a product's lifecycle. Sustainable products are identified based on their lifecycle, causing public attention to turn towards Product Lifecycle Management (PLM). As of now, PLM is largely known to have a strong impact on New Product Development (NPD). As such, the objective of this research is to study how PLM-based sustainable NPD models, when applied to the fashion industry, can produce a wide understanding of sustainable fashion products from a variety of angles. In order to achieve the research objective, this study did a selective case study on 20 sustainable fashion brands; conducted 1:1 in-depth interviews with 24 fashion experts, including both sustainable and non-sustainable experts; and took part in participant observation of 5 sustainable fashion brands. The results of the study indicate that there are specific conditions that must be met at each stage of production for the development of sustainable products by fashion brands. However, due to the lack of technological skills and the dearth of sustainability experts within the organization, management, monitoring and systematic collection of data is not properly implemented - leading to problems with the quantification of crucial data. This study aims to further forward the debate regarding the development of sustainable fashion products and its future implications.
본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.382-386
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2004
Recently, with the machine learning trend, most of the machine translation systems on over the world use two syntax tree sets of two relevant languages to learn syntactic tree transfer rules. However, for the English-Vietnamese language pair, this approach is impossible because until now we have not had a Vietnamese syntactic tree set which is correspondent to English one. Building of a very large correspondent Vietnamese syntactic tree set (thousands of trees) requires so much work and take the investment of specialists in linguistics. To take advantage from our available English-Vietnamese Corpus (EVC) which was tagged in word alignment, we choose the SITG (Stochastic Inversion Transduction Grammar) model to construct English- Vietnamese syntactic tree sets automatically. This model is used to parse two languages at the same time and then carry out the syntactic tree transfer. This English-Vietnamese bilingual syntactic tree set is the basic training data to carry out transferring automatically from English syntactic trees to Vietnamese ones by machine learning models. We tested the syntax analysis by comparing over 10,000 sentences in the amount of 500,000 sentences of our English-Vietnamese bilingual corpus and first stage got encouraging result $(analyzed\;about\;80\%)[5].$ We have made use the TBL algorithm (Transformation Based Learning) to carry out automatic transformations from English syntactic trees to Vietnamese ones based on that parallel syntactic tree transfer set[6].
3 차원 표면조도의 영향을 조사하기 위하여 규칙적으로 배열된 3 차원의 입방형 표면조도를 갖는 난류경계층을 직접수치모사하였다. 표면조도는 주 유동방향과 횡 방향으로 각각 8k 과 2k 의 주기를 갖도록 배열되었으며 표면조도의 크기 (k)는 입구 운동량 두께(${\theta}_{in}$)의 1.5 배이다. 주 유동 방향을 따라 공간 발달하는 3 차원 표면조도 위의 난류특성을 2 차원의 막대형표면조도에서의 결과와 비교하였다. 2 차원 표면조도와 마찬가지로 3 차원 표면조도의 경우에도 조도저층 뿐만 아니라 바깥영역에서 표면조도의 영향이 존재하였으며 이러한 결과는 주 유동 방향의 표면조도의 주기와 사각형의 면에 의한 막음현상이 2 차원의 표면조도와 마찬가지로 크게 나타나기 때문인 것으로 판단된다.
화행이란 발화 속에 포함되어 있는 화자에 의해 의도된 언어적 행위이다. 대화 시스템에서 입력된 발화에 적합한 화행을 분류하는 것은 중요하다. 기존의 화행분류에 관한 연구는 규칙기반과 기계학습 기반의 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 기계학습 방법인 지지벡터기계(SVM)와 변환기반 학습(TBL)을 조합한 화행 분류 방법을 제안한다. 이를 위해, 화행별 학습 발화의 수에 기반하여 분류 우선순위를 조정함으로써 지지벡터기계의 분류 편향 문제를 해결하였고, 오답일 확률이 높은 분류 결과에 대해서 변환 기반 학습을 통해 생성된 보정 규칙을 적용함으로써 화행분류 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 화행별 학습 발화 수의 차이를 고려한 분류 우선순위 변화와 후보정 규칙을 이용한 화행분류 방법을 실험을 통해 평가하였으며, 이는 학습 발화 수가 낮은 화행의 우선순위를 고려하지 않은 기존의 화행 분류보다 성능이 향상되었다.
본 연구의 목적은 메타버스 플랫폼 활용 가정과 수업을 설계하고 적용하여 예비 가정과교사들의 디지털 리터러시를 향상시키는데 있다. 이를 위해 예비 가정과교사를 위한 '가정교재연구 및 지도법' 수업 중 6차시를 메타버스 플랫폼을 활용한 수업으로 설계하여 적용하여 효과성을 분석하였다. 먼저 분석단계에서는 메타버스 플랫폼과 연계한 수업 가능성을 탐색하고, 대학에서 적용가능한 메타버스 플랫폼 활용수업 사례를 분석하였다. 설계와 개발 단계에서는 다양한 메타버스 플랫폼에서 가정교재연구 및 지도법 수업의 TBL, 토의수업, 문제해결수업을 운영하였다. 평가 단계에서는 수업만족도에 대한 설문조사 결과를 실시하여 사전 조사와 비교분석하였다. 연구 결과, 대부분의 학습자가 메타버스 플랫폼 활용 수업에 대해 수업 만족도가 높았고, 학습자-교수자 간 상호작용과 실제 수업사례의 실재감 부분에서 수업의 효과성이 나타났다. 이와 같은 결과를 토대로 다양한 메타버스 플랫폼을 활용한 가정과 수업이 개발되고 학교현장에서 적용되어 수업의 실재성을 높일 수 있는 기회로 확산되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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