Relative phase distribution of onion epidermal cells was measured by using the relative phase microscope with inverse linear polarizing method. Decrease of relative phase distribution of onion epidermal cells was also investigated as the elapse of time. In decrease of relative phase distribution, relative phase of cell membrane in onion epidermal cells decreased radically as compared with that of cytoplasm.
One of the components that constitute the simulation models is the state variables whose values are determined by the time related simulation process. Embedding rule-based expert systems into the simulation models should provide a systematic way of handling these time-dependent variables without distracting the essential problem solving capabilities of the expert systems which are well suited for expressing the decision making function of complex cases. The expert system, however, is inefficient in dealing with the time elapsing characteristics of target system compare to the simulation models. To solve the problem, this paper provides an interruptible inference engine whose inferencing process can be interrupted when the variables' value, which are used as the parameters of the rules, are not yet determined due to the time dependent nature of the state variables. The process is resumed when the variables are ready. The elapse of time is calculated by time-advance function of the simulation model to which the expert system has been embedded. The example modeling shown exploits the embedded interruptible inferencing capability for the controlling and monitoring of metal grating process.
터널 내 지하수 침투는 터널붕괴와 그에 따른 지반침하의 주요 원인 중 하나이다. 따라서 터널굴착 중 시간에 따른 지하수 침투량과 간극수압 변화를 적절히 예측하는 것이 중요하다. 실무에서는 균질한 지반조건으로 가정하는 Goodman의 산정법을 사용하여 지하수 침투량을 계산하지만, 터널굴착 중 지하수위 강하와 깊이에 따른 투수계수 변화를 고려하지 않아 설계단계에서 지하수 유입량을 과다하게 산정할 우려가 있다. 따라서 본 연구에서는 지하수위 강하 및 깊이별 투수계수의 감소를 적용한 매개변수분석을 통해 지하수 유입량 변화를 분석 비교하였으며, 시간에 따른 지하수 침투량 변화와 지하수위 및 간극수압 분포 변화를 분석하기 위해 비정상류 해석을 수행하였다.
We consider a k-out-of-n system with repair under T-policy. Life time of each component is exponentially distributed with parameter $\lambda$. Server is called to the system after the elapse of T time units since his departure after completion of repair of all failed units in the previous cycle or until accumulation of n-k failed units, whichever occurs first. Service time is assumed to be exponential with rate ${\mu}$. T is also exponentially distributed with parameter ${\alpha}$. System state probabilities in finite time and long run are derived for (i) cold (ii) warm (iii) hot systems. Several characteristics of these systems are obtained. A control problem is also investigated and numerical illustrations are provided. It is proved that the expected profit to the system is concave in ${\alpha}$ and hence global maximum exists.
본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이블 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최적 발행시각을 결정한다.
Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bankruptcy prediciton on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediciton. Therefore, we have decided to focus on textiles and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.
Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bandkruptcy prediction on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediction. Therefore, We have decided to focus on textile and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.
Ultrasonic measurements are made in egg white to study the properties of the solution of the natural protein. The high-Q ultrasonic resonator method is used to get the ultrasonic absorption spectra over the range 0.2-10 ㎒ at 20℃. It is proportional to the 1.25th power of the frequency. The gelation process caused by heat is studied from the change in the velocity and the absorption. at 3 ㎒ using the pulse echo overlap technique over the range of 10-80℃. The absorption decreases with increasing temperature up to 60℃ where it turns up sharply and rapidly increases thereafter. The strong absorption in the gel region is described by the interaction between the solution and the network structure made of protein. Very slow variation in time elapse is observed after the temperature is quickly raised. It would be a real-time observation of the network building process and the characteristic time for the process is shown to be 400 min. A hysteresis phenomenon with respect to the temperature is observed. This phenomenon is associated with the memorizing effect of the network structure of protein of the gel.
Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bandkruptcy prediction on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediction. Therefore, We have decided to focus on textile and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.
In this paper, we have investigated the degradation of shed materials of outdoor insulators by UV-radiation by using corona-charging and XPS analysis. The accumulated charges on polymeric surface having intrinsic hydrophobic property have a negative impact on retaining its hydrophobicity. Therefore, shorter decay times of surface charges are preferred. The surface voltage decay on UV-treated silicone rubber and EPDM show a different decay trend with UV treated time. From the XPS analysis, the oxidized groups of silica-like structure in silicone rubber increase with UV treatment time. For EPDM, the oxidized carbon groups of C=O, O=C-O increase as elapse of UV radiation time. These oxidized surface for each material have different electrostatic characteristics, so deposited charges may be expected to have different impacts on their surface hydrophobicity. The degradation mechanism based on our results is discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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