In this paper we establish the existence of at least three weak solutions for Neumann doubly eigenvalue elliptic systems driven by a ($p_1,\ldots,p_n$)-Laplacian. Our main tool is a recent three critical points theorem of B. Ricceri.
The purpose of this study was to investigate the status of teacher's perception about the nutrition education of elementary schooL The results of this study were as follows. Most of the teachers responded that nutrition education necessitate in curriculum of elementary school, the main reason for necessity of nutrition education was for proper growth, they thought starting period of nutrition education was to begin when children are in a kindergarten and a infant home. The perception for a suitable person to teach the nutrition education showed dietician, parents, class teacher and a related teacher in oder and the time of that is a related class, as a spare time at everyday, a special activity time, and service a meal in order. Importances of the contents of a nutrition education were proper eating habits, growth and nutrition, a food hygiene and a disease in order. Problems of elementary students' nutrition were a unbalanced eating, a ingestion a processing and instant food too much, lack of table manner, fatness and a weak child in order. The most of expected effects through the nutrition education were a good table habits and manners, the way of a efficient nutrition education were a need of link with parents, a need of link the dietician. a teacher's class and training in order. The average score of nutrition knowledge was 6.3$\sim$6.9 out of 10 and teachers of Gwangju scored more higher on nutrition knowledge than teachers of Jeonnam, as they arranged a dietician was so.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.293-298
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2010
The key of USN(Ubiquitous Sensor Network) technology is low power wireless communication technology and proper resource allocation technology for efficient routing. The distinguished resource allocation method is needed for efficient routing in sensor network. To solve this problems, we propose an algorithm that can be adopted in USN with making up for weak points of PQ and WRR in this paper. The proposed algorithm produces the control discipline by the fuzzy theory to dynamically assign the weight of WRR scheduler with checking the Queue status of each class in sensor network. From simulation results, the proposed algorithm improves the packet loss rate of the EF class traffic to 6.5% by comparison with WRR scheduling method and that of the AF4 class traffic to 45% by comparison with PQ scheduling method.
The Current 7th Curriculum for Computer Education emphasized the class of practice oriented, student oriented. But it is very hard because of many students, poor environments, insufficiency of the teaching model. So ADPM will gives our help. a ADPM based practical class using ebook synchronized with video files give a little student's wating time for answering, much student's learning efficiency, much student's voluntary learning custom, a individualized learning. And this study developed the prototype to support the ADPM. This prototype will make up for the weak points in authoring systems, which they are a wizard type program, capturing video file, synchronizing video files. And it will improve a practical class.
The enterprise system is becoming more complex and larger. With the changes of the times, the system is developing to object-oriented programming method(OOP). However, the same code inserts to the core class repetitiously in the OOP, that causes a decrease in productivity and a trouble of application of another requirement. To solve this weak point, we propose a weaving mechanism what applies to metadata and crosscutting concern. For a class optimization and an integration between different languages, we take the following way. This paper uses three ways, those are, metadata generation using reflection, transformation to Abstract Syntax Tree, and mapping through crosscutting information specified XML. Through the proposed theory, class optimization can be accomplished by solving a functional decentralization and a confusion of codes.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.4
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pp.42-53
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2012
In pattern recognition and machine learning society, classification has been a classical problem and the most widely researched area. Adaptive boosting also known as Adaboost has been successfully applied to binary classification problems. It is a kind of boosting algorithm capable of constructing a strong classifier through a weighted combination of weak classifiers. On the other hand, the PCA and LDA algorithms are the most popular linear feature extraction methods used mainly for dimensionality reduction. In this paper, the combination of Adaboost and feature extraction methods is proposed for efficient classification of two class data. Conventionally, in classification problems, the roles of feature extraction and classification have been distinct, i.e., a feature extraction method and a classifier are applied sequentially to classify input variable into several categories. In this paper, these two steps are combined into one resulting in a good classification performance. More specifically, each projection vector is treated as a weak classifier in Adaboost algorithm to constitute a strong classifier for binary classification problems. The proposed algorithm is applied to UCI dataset and FRGC dataset and showed better recognition rates than sequential application of feature extraction and classification methods.
Although Support Vector Machine(SVM) has been used in various fields such as bankruptcy prediction model, the hyperplane learned by SVM in class imbalance problem can be severely skewed toward minority class and has a negative impact on performance because the area of majority class is expanded while the area of minority class is invaded. This study proposed optimized uneven margin SVM(OPT-UMSVM) combining threshold moving or post scaling method with UMSVM to cope with the limitation of the traditional even margin SVM(EMSVM) in class imbalance problem. OPT-UMSVM readjusted the skewed hyperplane to the majority class and had better generation ability than EMSVM improving the sensitivity of minority class and calculating the optimized performance. To validate OPT-UMSVM, 10-fold cross validations were performed on five sub-datasets with different imbalance ratio values. Empirical results showed two main findings. First, UMSVM had a weak effect on improving the performance of EMSVM in balanced datasets, but it greatly outperformed EMSVM in severely imbalanced datasets. Second, compared to EMSVM and conventional UMSVM, OPT-UMSVM had better performance in both balanced and imbalanced datasets and showed a significant difference performance especially in severely imbalanced datasets.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.2
no.3
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pp.197-205
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2009
Since large-scale commercial wind turbine generator systems such as MW-class wind turbines are becoming widely operated, the vibration and distortion of the blade are becoming larger and larger. Therefore the soft structure design instead of the solid-design is one of the important concepts to reduce the structural load and the cost of the wind turbine rotors. The objectives of the study are development of the fluid-structure coupled analysis code and evaluation of soft rotor-blade design to reduce the unsteady structural blade load. In this paper, fluid-structure coupled analysis for the HAWT rotor blade is performed by free wake panel method coupled with hinge-spring blade model for the flapwise blade motion. In the model, the continuous deflection of the rotor blade is represented by flapping angle of the hinge with one degree of freedom. The calculation results are evaluated by comparison with the database of the NREL unsteady aerodynamic experiment. In the analysis the unsteady flapwise moments in yawed inflow conditions are compared for the blades with different flapwise eigen frequencies.
Objective: The aim of this study is to quantitatively evaluate the stability of the skeletal and dental widths using cone-beam computed tomography (CBCT) after segmental Le Fort I osteotomy in adult patients with skeletal Class III malocclusion requiring maxillary expansion. Methods: In total, 25 and 36 patients with skeletal Class III malocclusion underwent Le Fort I osteotomy (control group) and segmental Le Fort I osteotomy (experimental group), respectively. Coronal CBCT images were used to measure the dental and skeletal widths before (T1) and after (T2) surgery and at the end of treatment (T3). The correlation between the extent of surgery and the amount of relapse in the experimental group was also determined. Results: In the control group, the dental width exhibited a significant decrease of $0.70{\pm}1.28mm$ between T3 and T2. In the experimental group, dental and skeletal expansion of $1.83{\pm}1.66$ and $2.55{\pm}1.94mm$, respectively, was observed between T2 and T1. The mean changes in the dental and skeletal widths between T3 and T2 were $-1.41{\pm}1.98$ and $-0.67{\pm}0.72mm$, respectively. There was a weak correlation between the amount of skeletal expansion during segmental Le Fort I osteotomy and the amount of postoperative skeletal relapse in the experimental group. Conclusions: Maxillary expansion via segmental Le Fort I osteotomy showed good stability, with a skeletal relapse rate of 26.3% over approximately 12 months. Our results suggest that a greater amount of expansion requires greater efforts for the prevention of relapse.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.847-856
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2016
Flipped learning is a pedagogic model in which the typical lecture and homework elements of a course are reversed. Short video lectures or e-learning contents or other learning materials are viewed by students at home before the in-class session, while students are mainly carried out diverse active learning activities such as the discussions, exercises, team projects and so on in class time. Recently flipped learning has been emerging as an effective teaching-learning method that can train the 21st century talents who can create creative values based on fusion competencies. Based on the experience in applying the flipped learning to the database class that is an elective course of the school of computer engineering through three semesters, this paper proposes a flipped learning model consists of 7 steps in detail. Also, this paper analyzes the effects and weak points of the flipped learning and proposes several things for the successful flipped learning application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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