Park, E-Joon;Park, Bong-Ku;Kim, Jae-Hoon;Lee, Sang-Chul;David J. T. Hill
Macromolecular Research
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제8권1호
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pp.12-18
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2000
Six aromatic polyesters with ether-linkages were prepared from 4,4'-oxybis(benzoic acid) and naphthalenediol (ND) isomers which were 1,4-, 1,5-, 1,6-, 2,3-, 2,6- and 2,7-derivatives. The solution viscosity numbers ranged from 0.23 to 0.65 dL/g. The glass transition temperatures ranged from 142 to 179$\^{C}$. The initial decomposition temperatures were all above 400$\^{C}$, and the residue weights at 600$\^{C}$ were in the range of 50-64%. Only the polyesters derived from 1,5- and 2,6-NDs, which have a linear linking mode, were found to be semicrystalline and could form thermotropically nematic phase. Multiple melting phenomena and annealing of the polyester derived from 1,5-ND and related polymers are described. The experimental results show that the polyester derived from 1,4-ND of linear shape was amorphous and non-liquid crystalline. Particularly, the polyester derived from 2,3-ND could form a smectic mesophase as banana-shaped molecules, and this is ascribed to the C/sub_2v/ symmetry where highly kinked molecules are packed in the same direction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.5023-5038
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2017
Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.
This paper presents a new and efficient approach for solving the economic dispatch (ED) problems with nonconvex cost functions using particle swarm optimization (PSO). Although the PSO is easy to implement and has been empirically shown to perform well on many optimization problems, it may easily get trapped in a local optimum when solving problems with multiple local optima and heavily constrained. This paper proposes an improved PSO, which combines the conventional PSO with chaotic sequences (CPSO). The chaotic sequences combined with the linearly decreasing inertia weights in PSO are devised to improve the global searching capability and escaping from local minimum. To verify the feasibility of the proposed method, numerical studies have been performed for two different nonconvex ED test systems and its results are compared with those of previous works. The proposed CPSO algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms in solving ED problems, which consider valve-point and multi-fuels with valve-point effects.
A damage estimation method for monopile support structure of offshore wind turbine using modal properties and committee of neural networks is presented for effective structural health monitoring. An analytical model for a monopile support structure is established, and the natural frequencies, mode shapes, and mode shape slopes for the support structure are calculated considering soil condition and added mass. The input to the neural networks consists of the modal properties and the output is composed of the stiffness indices of the support structure. Multiple neural networks are constructed and each individual network is trained independently with different initial synaptic weights. Then, the estimated stiffness indices from different neural networks are averaged. Ten damage cases are estimated using the proposed method, and the identified damage locations and severities agree reasonably well with the exact values. The accuracy of the estimation can be improved by applying the committee of neural networks which is a statistical approach averaging the damage indices in the functional space.
김등(1999)은 등매개 케이블요소(isoparametric cable element)의 접선강성행렬과 질량행렬을 유도하고, 하중증분법을 이용하여 지점 변위를 일으키고 자중, 부력 및 조류력을 받는 해양케이블의 초기평형 상태를 결정하였다. 또한 초기의 정적평형상태를 기준으로 자유진동해석법을 제시하였다. 본 연구에서는 이전의 연구를 확장시켜서 파랑하중을 받는 해양 케이블의 비선형 동적 해석을 수행한다. 규칙파 및 불규칙파에 의한 파력을 받는 수중케이블에 대하여 비선형해석을 수행하고, 해석결과의 결과분석을 통하여 해양케이블의 동적특성을 파악한다.
Nuclear power plant site selection is a complex process and its successful completion is a critical milestone in the NPP development cycle. Proper siting of NPP will ensure public health and safety, environmental conservation, reduced project failure risks and a smooth NPP development process among other benefits. The objective of this paper is to demonstrate the application of systems engineering to the problem of NPP siting in Kenya. The siting process demonstrated in this paper includes stakeholder need analysis where stakeholders are identified and their needs concerning NPP site are elicited and converted into system functional requirements. A value model is then developed and potential sites iteratively subjected to three types of criteria i.e. exclusionary criteria, avoidance criteria and suitability criteria. This process is used to identify the candidate sites. An additive value model; multiple objectives Decision Analysis (MODA) is then used to calculate candidate solutions values. The site with the highest solution value score is selected. Sensitivity studies using different criterion weight sets (thereby reflecting different viewpoints) can be conducted to assess their effect on the selection of a preferred site and thereby lend additional credibility to the decision process.
이 논문에서는 하나의 표적을 다수의 레이더에서 감지하였을 때 3차원 선형 최소제곱오차 알고리즘을 활용하여 정보를 융합함으로써 표적의 위치를 추정하는 기법을 유도하고, 표적에 대한 GPS 측정 정보를 결합하는 기법과 정보에 가중치를 두어 결합하는 기법으로 확장하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 표적 위치 추정기법들이 추정 오차를 줄일 수 있음을 확인하고, 가중치를 두어 정보를 결합하면 측정 정보가 부정확한 경우에도 표적 위치 추정 성능이 강인할 수 있음을 보인다.
정보기술이 발달함에 따라 보안 사고가 증가되면서 조직의 효율적인 보안 관리를 위한 보안수준 측정에 대한 방법 및 도구개발이 높이 요구되고 있다. 그러나 외국의 연구는 대부분 수준 측정을 위한 항목 구성이 우리 조직의 실정에 맞지 않고 또한 도구 역시 사용의 편이성이나 경제성을 제공하지 못하고 있으며, 국내의 연구 또한 보안수준 측정 시 조직의 특성을 적절히 감안하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 가중치를 조직의 특성에 따라 가변적으로 적용하고 수준 측정자의 주관성을 감소시키기 위하여 퍼지기법을 적용한 효율적인 보안 수준측정 도구를 제안하고자 한다.
In vitro binding efficacy of esterified glucomannan (E-GM) (0.1%) on aflatoxin B1 (AF) (300 ppb), ochratoxin A (OA) (2 ppm) and T-2 toxin (T-2) (3 ppm), when present alone or in combination, was evaluated in toxin-contaminated feed at pH 4.5 and 6.5. Esterified glucomannan showed significantly (p<0.01) higher binding with AF (81.6%), whereas those recorded with T-2 (27.8%) and OA (25.6%) were moderate. Binding of each toxin decreased as the number of toxins in feed increased. pH of medium showed no effect on mycotoxin binding ability of E-GM. A $2{\times}2{\times}2{\times}2$ factorial experiment of 5 week duration was conducted to study the effects of two dietary levels each of AF (0 and 300 ppb), OA (0 and 2 ppm), T-2 (0 and 3 ppm ) and E-GM (0 and 0.1%) on the immune competence of a total of 960 day-old commercial broilers. Reductions in size of thymus (by AF and T-2) and bursa (by AF) and antibody titers against Newcastle disease and Infectious Bursal disease (by all the toxins) were noted. Additive and antagonistic interactions were seen among the toxins on certain parameters. Esterified glucomannan significantly (p<0.01) improved antibody titers and weights of bursa ofFabricius and thymus indicating its counteracting efficacy against immunosuppression in mycotoxicosis of multiple origin.
본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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