Arsyad, Wa Ode Muliastuty;Basri, Efrida;Hendra, Djeni;Trisatya, Deazy Rachmi
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제47권4호
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pp.451-458
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2019
Jabon (Anthocephalus cadamba Miq.) is a fast-growing species that exhibits a lower natural resistance than that exhibited by the timber sourced from natural forests. Jabon's resistance to termite attack can be improved by impregnating its wood structure with poisonous organic materials. This study examined jabon's resistance to termite attack when impregnated with wood vinegar and an animal adhesive. The wood specimens were impregnated using sengon wood vinegar and an animal adhesive (8% and 10%, respectively) using a vacuum pressure machine. The specimens were tested for their resistance to subterranean and dry-wood termites according to Indonesian National Standard (SNI 7207-2014). The results denoted that jabon impregnated with wood vinegar and an animal adhesive concentration of at least 8% with the addition of 4% borate was effective to resist termite attacks. The impregnated jabon exhibited a lower weight loss and higher termite mortality when compared with those exhibited by the control specimens. Thus, the resistance class improved from class IV to class I.
The purpose of this study is to develop a STEAM program using technological pedagogical and content knowledge (TPACK) model to effectively utilize technology to solve the difficulties in the teaching of 'structure and function of our body' unit in the primary science curriculum and to confirm the effect on the academic achievement, creative problem solving ability and scientific interests of elementary students. The program was developed as the STEAM program of the 8th class by utilizing the construction knowledge of the TPACK model. The developed program was applied to 29 experimental group students in 5th grade. And the textbook-oriented circulatory system learning program was applied to 29 5th graders in the same school. As a result of the application of the program, the experimental group showed significant improvement over the comparison group in its creative problem solving ability and scientific interests, and the satisfaction of the class was also high. This caused a positive effect on students because the process of self-directing information about the circulatory system using smart devices, making outputs creatively using 3D printers, and presenting them through role play using produced outputs.
In this paper, we investigate the existence and controllability results for a class of abstract stochastic evolution differential inclusions with nonlocal conditions where the linear part is nondensely defined and satisfies the Hille-Yosida condition. The results are obtained by using integrated semigroup theory and a fixed point theorem for condensing map due to Martelli.
A systematic scheme is developed fer the design of new adaptive feedback linearizing controllers for nonlinear systems. The developed adaptation law estimates the uncertain time-varying parameters using the structure of diffeomorphisrn. Our scheme is applicable to a class of nonlinear systems which violates the restrictive parametric-pure-feedback condition [4]-[6].
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.101-106
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2023
Chronic illnesses are among the most common serious problems affecting human health. Early diagnosis of chronic diseases can assist to avoid or mitigate their consequences, potentially decreasing mortality rates. Using machine learning algorithms to identify risk factors is an exciting strategy. The issue with existing feature selection approaches is that each method provides a distinct set of properties that affect model correctness, and present methods cannot perform well on huge multidimensional datasets. We would like to introduce a novel model that contains a feature selection approach that selects optimal characteristics from big multidimensional data sets to provide reliable predictions of chronic illnesses without sacrificing data uniqueness.[1] To ensure the success of our proposed model, we employed balanced classes by employing hybrid balanced class sampling methods on the original dataset, as well as methods for data pre-processing and data transformation, to provide credible data for the training model. We ran and assessed our model on datasets with binary and multivalued classifications. We have used multiple datasets (Parkinson, arrythmia, breast cancer, kidney, diabetes). Suitable features are selected by using the Hybrid feature model consists of Lassocv, decision tree, random forest, gradient boosting,Adaboost, stochastic gradient descent and done voting of attributes which are common output from these methods.Accuracy of original dataset before applying framework is recorded and evaluated against reduced data set of attributes accuracy. The results are shown separately to provide comparisons. Based on the result analysis, we can conclude that our proposed model produced the highest accuracy on multi valued class datasets than on binary class attributes.[1]
To obtain unrecorded bacterial species from Korean islands, various samples were collected from the islands in 2022. After plating the samples on marine agar or Reasoner's 2A, and incubating aerobically, approximately 1,200 bacterial strains were isolated and identified using 16S rRNA gene sequences. A total of 10 strains showed ≥98.7% 16S rRNA gene sequence similarity with the bacterial species that were validly published but not reported in Korea. The unrecorded bacterial strains belong to three phyla, five classes, 10 orders, 10 families, and 10 genera, which are assigned to Sphingomonas, Falsirhodobacter and Asticcacaulis of the class Alphaproteobacteria; Colwellia and Halomonas of the class Gammaproteobacteria; Chitinophaga of the class Chitinophagia; Chryseobacterium of the class Flavobacteriia; Microlunatus, Zhihengliuella, and Streptomyces of the class Actinomycetia. The details of the unreported species including Gram reaction, colony and cell morphology, biochemical characteristics, and phylogenetic position are also provided in the description of the strains.
The detection of carbamate (carbofuran, carbaryl, benfracarb, thiodicarb, and methomil) and organophosphate (diazinon, cadusafos, ethoprofos, parathion-methyl, and chlorpyrifos) pesticide residues with very low detection limits was carried out using surface plasmon resonance (SPR) based equipment. The capacity to develop a portable SPR biosensor for food safety was also investigated. The applied ligand for the immunoassays was polyclonal goat anti-rabbit immunoglobulin (IgG) peroxidase conjugate. Concentration tests using direct binding assays showed the possibility of quantitative analysis. For ligand fishing to find a proper antibody to respond to each pesticide, acetylcholinesterase (AChE), and glutathione-S-transferase (GST) were tested. The reproducibility and precision of SPR measurements were evaluated. With this approach, the limit of detection for pesticide residues was 1 ng/mL and analysis took less than 11 min. Thus, it was demonstrated that detecting multi-class pesticide residues using SPR and IgG antibodies provides enough sensitivity and speed for use in portable SPR biosensors.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.547-558
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2007
This paper proposes a simpler solution to the stabilization problem of a special class of nonlinear underactuated mechanical systems which includes widely studied benchmark systems like Inertia Wheel Pendulum, TORA and Acrobot. Complex internal dynamics and lack of exact feedback linearizibility of these systems makes design of control law a challenging task. Stabilization of these systems has been achieved using Energy Shaping and damping injection and Backstepping technique. Former results in hybrid or switching architectures that make stability analysis complicated whereas use of backstepping some times requires closed form explicit solutions of highly nonlinear equations resulting from partial feedback linearization. It also exhibits the phenomenon of explosions of terms resulting in a highly complicated control law. Exploiting recently introduced Dynamic Surface Control technique and using control Lyapunov function method, a novel nonlinear controller design is presented as a solution to these problems. The stability of the closed loop system is analyzed by exploiting its two-time scale nature and applying concepts from Singular Perturbation Theory. The design procedure is shown to be simpler and more intuitive than existing designs. Design has been applied to important benchmark systems belonging to the class demonstrating controller design simplicity. Advantages over conventional Energy Shaping and Backstepping controllers are analyzed theoretically and performance is verified using numerical simulations.
Mohadeskasaei, Seyed Alireza;An, Jianwei;Chen, Yueyun;Li, Zhi;Abdullahi, Sani Umar;Sun, Tie
ETRI Journal
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제39권1호
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pp.51-61
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2017
This paper demonstrates a systematic approach for the design of broadband, high efficiency, high power, Class-AB RF amplifiers with high gain flatness. It is usually difficult to simultaneously achieve a high gain flatness and high efficiency in a broadband RF power amplifier, especially in a high power design. As a result, the use of a computer-aided simulation is most often the best way to achieve these goals; however, an appropriate initial value and a systematic approach are necessary for the simulation results to rapidly converge. These objectives can be accomplished with a minimum of trial and error through the following techniques. First, signal gain variations are reduced over a wide bandwidth using a proper pre-matching network. Then, the source and load impedances are satisfactorily obtained from small-signal and load-pull simulations, respectively. Finally, two high-order Chebyshev low-pass filters are employed to provide optimum input and output impedance matching networks over a bandwidth of 100 MHz-500 MHz. By using an EM simulation for the substrate, the simulation results were observed to be in close agreement with the measured results.
Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) is the class map to divide the national land into conservation areas and development areas based on legal and ecological assessment criteria. It contributes to enhancements of the efficiency and the scientificity when framing a policy in various fields including the environment. However, it is impossible to understand the multiphase vegetation structure as data on judging the national forest class in ECVAM are restricted to areal information of Ecological Nature Status, Degree of Green Naturality and Forest Map. This point drops the reliability of ECVAM. Therefore we constructed vegetation information using LiDAR (Light Detection And Raging) technology. We generated Biomass Class Maps as final results of this study, to introduce the new forest assessment criterion in ECVAM that alternates or makes up for existing forest assessment criteria. And then, we compared these with Forest Map and Landsat TM NDVI image. As a result, biomass classes are generally higher than stand age classes and DBH classes of Vegetation Map, and lower than NDVI of Landsat TM image because of the difference of time on data construction. However distributions between these classes are mostly similar. Therefore we estimates that it is possible to apply the biomass item to the new forest assessment criterion of ECVAM. The introduction of the biomass in ECVAM makes it useful to detect the vegetation succession, to adjust the class of the changed zone since the production of Vegetation Map and to rectify the class error of Vegetation Map because variations on tree heights, forest area, gaps between trees, vegetation vitality and so on are acquired as interim findings in process of computing biomass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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