This research was focused on the changes of layered techniques in Hussein Chalayan's collections. For this purpose, the layered techniques in 134 works from Chalayan's collections, 97S/S to 06S/S, which were obtained from fashion magazines and fashion internet site, were analyzed and classified into 15 groups. Layered techniques in his works apparently expressed his philosophy about deconstruction. Multilayered feeling was given through using various techniques such as one layer clothing which was showed like multi-layered clothing. Others were multi-layer clothing which felt like one layer, breaking the stereotyped line of clothing into atypical construction and using various materials or constructive lines which made the optical feeling like one layer or multi-layer clothing, and so on. These layered techniques in Chalayan's collections were differentiated into several categories, such as techniques which were revealed in every collections, techniques which were differentiated from one another collections, techniques which were continuously showed through three collections for connection with each collection, techniques which were used only for Spring/Summer season, and techniques which were uniquely showed in early collection or recent collections.
The focus of this study was to identify and describe environmental preconceptions held by pre-service elementary teachers about three issues : greenhouse effect, ozone layer depletion and acid rain. Two hundred and twenty nine pre-service elementary teachers participated in this study. A 36 question survey was created by one of the authors. The questions focused on the cause, effects, and interactions of three environmental issues greenhouse effect of one layer depletion and acid rain. Pre-service elementary teachers answered the questions on a Likert scale. An analysis of the survey data indicated that the majority of pre-service elementary teachers possess an array of incorrect conceptions about the causes and effects of the greenhouse effect ozone layer depletion, and acid rain. and also many pre-service elementary teachers thought that there were causal relationships among the increase in greenhouse effect, the destruction of ozone layer, and the increase of acid rain.
This study was carried out to evaluate the artificial neural network algorithm for water quality forecasting in Chungju lake, north Chungcheong province. Multi-layer perceptron(MLP) was used to train artificial neural networks. MLP was composed of one input layer, two hidden layers and one output layer. Transfer functions of the hidden layer were sigmoid and linear function. The number of node in the hidden layer was decided by trial and error method. It showed that appropriate node number in the hidden layer is 10 for pH training, 15 for DO and BOD, respectively. Reliability index was used to verify for the forecasting power. Considering some outlying data, artificial neural network fitted well between actual water quality data and computed data by artificial neural networks.
Neural networks have recently attracted considerable attention in the field of classification and other areas. The purpose of this study was to demonstrate an experiment using back-propagation neural network model applied to nursing diagnosis. The network's structure has three layers ; one input layer for representing signs and symptoms and one output layer for nursing diagnosis as well as one hidden layer. The first prototype of a nursing diagnosis system for patients with stomach cancer was developed with 254 nodes for the input layer and 20 nodes for the output layer of 20 nursing diagnoses, by utilizing learning data set collected from 118 patients with stomach cancer. It showed a hitting ratio of .93 when the model was developed with 20,000 times of learning, 6 nodes of hidden layer, 0.5 of momentum and 0.5 of learning coefficient. The system was primarily designed to be an aid in the clinical reasoning process. It was intended to simplify the use of nursing diagnoses for clinical practitioners. In order to validate the developed model, a set of test data from 20 patients with stomach cancer was applied to the diagnosis system. The data for 17 patients were concurrent with the result produced from the nursing diagnosis system which shows the hitting ratio of 85%. Future research is needed to develop a system with more nursing diagnoses and an evaluation process, and to expand the system to be applicable to other groups of patients.
Electrical properties of organic light-emitting diodes were studied in a device with 7,7,8,8-tetracyano-quinodimethane (TCNQ) to see how the TCNQ affects on the device performance. Since the TCNQ has a high electron affinity, it is used for a charge-transport and injection layer. We have made a reference device in a structure of ITO(170 nm)/TPD(40 nm)/$Alq_3$(60 nm)/LiF(0.5 nm)/Al(100 nm). And two types of devices were manufactured. One type of device is the one made by doping 5 and 10 vol% of TCNQ to N,N'-diphenyl-N,N'-di(m-tolyl)-benzidine (TPD) layer. And the other type is the one made with TCNQ layer inserted in between the ITO anode and TPD organic layer. Organic layers were formed by thermal evaporation at a pressure of $10^{-6}$ torr. It was found that for the TCNQ doped devices, turn-on voltage of the device was reduced by about 20 % and the current efficiency was improved by about three times near 6 V. And for devices with TCNQ layer inserted in between the ITO anode and TPD layer, it was found that the current efficiency was improved by more than three times even though there was not much change in turn-on voltage.
This paper suggests a heuristic algorithm for the clustering problem. Clustering involves grouping similar objects into a cluster. Clustering is used in a wide variety of fields including data mining, marketing, and biology. Until now there are a lot of approaches using Self-Organizing Feature Maps(SOFMs). But they have problems with a small output-layer nodes and initial weight. For example, one of them is a one-dimension map of k output-layer nodes, if they want to make k clusters. This approach has problems to classify elaboratively. This paper suggests one-dimensional output-layer nodes in SOFMs. The number of output-layer nodes is more than those of clusters intended to find and the order of output-layer nodes is ascending in the sum of the output-layer node's weight. We can find input data in SOFMs output node and classify input data in output nodes using Euclidean distance. We use the well known IRIS data as an experimental data. Unsupervised clustering of IRIS data typically results in 15 - 17 clustering error. However, the proposed algorithm has only six clustering errors.
본 연구는 All-In-One system의 적용 시간과 도포횟수에 따라 유치 상아질과 복합레진의 접착 강도와 혼성층에 어떤 영향을 미치는지를 규명하고자 Single bonding agent(Scotchbond Multi-Purpose Plus, 3M, USA)와 All-In-One system(Prompt-L pop, 3M ESPE, USA)를 사용하였고 수복용 레진으로 복합레진(Z-250, 3M, USA)를 사용한 결과 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 1. 전단 결합 강도는 Single bonding agent를 적용한 경우 All-In-One system을 적용한 군보다 유의하게 높게 나타났다(P<0.05). 2. Prompt L-pop을 2회, 3회 적용한 경우에 전단 결합 강도는 1회 적용한 군보다 유의하게 높게 나타났으며(P<0.05), 혼성층의 두께는 1회 적용군보다 2회, 3회 적용한 군에서 증가하였다. 3. Prompt L-pop을 15초 적용한 경우에 전단 결합 강도는 7초 적용한 군보다 유의하게 높게 나타났으며(P<0.05), 30초 적용군과는 차이가 없었다. 혼성층의 두께는 7초 적용군이 가장 얇고, 15초군과 30초군에서는 차이가 없었다. 4. Single bonding agent를 이용한 경우 두터운 $2-4{\mu}m$의 혼성층이 관찰된 반면, All-In-One bonding system(Prompt L-pop, 3M ESPE, USA)에서는 비교적 얇은 혼성층($1-2{\mu}m$)이 형성되었다.
One bottle system was recently developed in order to simplify the clinical skills and save chair time after continuous improvements on dentin bonding agents. There has been many studies to measure the bond strength of one bottle systems but no actual work has been done on micromorphologic study of resin-dentin interdiffusion zone after one bottle system application. To evaluate the bonding patterns of various commercially available one bottle systems to dentin, observation of resin-dentin interdiffusion zone under TEM was performed. Caries-free human third molars within one month of extractions were chosen for the experiments. The molars were sectioned 1mm above the cementoenamel junction and got rid of the root portions. Crown portions of the teeth were sectioned parallel to occlusal surface so that dentin discs of 1mm in thickness were remained. 7 one bottle systems and 1 two bottle system were applied according to manufacturer's instructions and followings were the results. 1. In every experimental groups, cross bandings of collagen fiber were distinguishable and tight bon dings between the bonding agents and dentin were observed. 2. Hybrid layer was clearly observed in ONE-STEP$^{(R)}$, Prime & Bond$^{(R)}$ 2.1, Syntac$^{(R)}$ SC, MAC-BOND II groups but it was not clear in Single Bond, D-Liner Dual PLUS, ONE COAT BOND groups. 3. Electron-density of hybrid layer was uniform in pattern in MAC-BOND II, Prime & Bond$^{(R)}$ 2.1 groups but not so uniform in ONE-STEP$^{(R)}$ group. 4. Electron-dense amorphous phase in most superior layer of the resin-dentin interdiffusion zone was characteristically observed in Single Bond, Syntac$^{(R)}$ SC, ONE COAT BOND groups. It can be concluded that bondings between the dentin bonding agents and dentin can be various in pattern according to their chemical compositions and the condition during applications.
This work is concerned with various planar deformations of an isotropic sandwich beam, which generally consists of three layers: two stiff skin layers and one soft core layer. When one layer of the sandwich beam is modeled as a beam, the variational-asymptotic method is rigorously used to construct a zeroth-order beam model, which is similar to a generalized Timoshenko beam model capable of capturing the transverse shear deformations but still carries out the zeroth-order approximation. To analyze the planar sandwich beam, the sum of the energies of the two skin layers and one core layer is then formulated with different material and geometric properties and represented by a universal beam model in terms of the core-layer kinematics through interface displacement and stress continuity conditions. As a preliminary validation, two extreme examples are presented to demonstrate the capability and accuracy of this present approach.
A novel approach to modeling concrete behavior at the stage of its maturing is presented in this paper. This approach assumes that at any point in the structure, concrete is composed of a set of layers that are activated in time layer by layer, based on amount of released heat that is produced during process of the concrete's maturing. This allows one to assume that each newly created layer has nominal stiffness moduli and tensile/compressive strengths. Hence introduction of explicit stiffness moduli and tensile/compressive strength dependencies on time, or equivalent time state parameter, is not needed. Analysis of plain concrete (PC) and reinforced concrete (RC) structures, especially massive ones, subjected to any kind of straining in their early stage of existence, mostly due to external loads but especially by thermal loading and shrinkage, is the goal of the approach. In this article a simple elasto-plastic softening model with creep is used for each layer and a general layered model behavior is illustrated on one-dimensional (1D) examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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