In this work the dynamic heat transfer occurring in a cable penetration fire stop system built in the firewall of nuclear power plants is three-dimensionally investigated to develop a test-simulator that can be used to verify effectiveness of the sealants. Here was carried out an experiment to observe the heat transfer in the cable penetration fire stop system made of DOW CORNING products. The dynamic heat transfer occurring in the fire stop system is formulated in a parabolic partial differential equation subjected to a set of initial and boundary conditions. And it was modeled, simulated, and analyzed. The simulation results were illustrated in three-dimensional graphics and were compared with experimental data. Through the simulations, it was shown clearly that the temperature distribution was influenced very much by the number, position, and temperature of the cable streams. It also was found that the dynamic heat transfer through the cable streams was one of the most dominant factors, and the feature of heat conduction could be understood as an unsteady-state process. It is certain that these numerical results are useful for making a performance-based design for the cable penetration fire stop system.
This study analyzes the factors influencing self-esteem of the gifted children. The factors are divided into the environmental ones and innate ones. The purposes of this study is presented as follows. 1) To analyze the environmental factors influencing self-esteem of the gifted children (1) whether the education period affects self-esteem of the gifted children? (2) what influences do the manners of parental child-rearing behavior make? (3) what influences do peer relationships make on self-esteem of the gifted children? 2) To analyze the innate factors influencing self-esteem of the gifted children (1) does the gender make a difference to self-esteem of the gifted children? (2) does the level of intelligence make a difference to self-esteem of the gifted children? (3) what influences does the locus of control make on the self-esteem of the gifted children? To solve these questions 120 gifted children were selected, who were taking a special education program at C Korea Academy of Gifted Education located at Yangjae-dong Seocho-gu. They were 1st to 3rd grades at elementary school. We used Hare Self-Esteem Scale developed by Bruce R. Hare in 1985, the Index of Peer Relations developed by Hudson in 1986, and Nowicki & Strickland Locus of Control Scale developed by Nowicki and Strickland in 1973. At the other hand the nursing behaviors of 120 mothers of the gifted, were also investigated, based on the Korean Maternal Behavior Inventory, developed by Sungyeon Park in 1989 with some modifications. For statistical analysis we adopted SPSS, a computer software, and calaulated the coefficient of internal appropriateness and the frequencies and percentages of general aspects of the cases. We analysed the factors influencing the self-esteem of the gifted children by way of Pearson's product moment correlation coefficient, t-test, ANOVA, and multiple regression analysis and Duncan for ex-post-facto approval. The results of this study can be summarized as follows. 1) Influences of the environmental factors on the self-esteem of the gifted children: (1) The duration of education period had a significant effect on the self-esteem; the longer the duration were, the higher self-esteem they possessed. (2) Of parental child-rearing behaviors, active involvement had positive influence on the self-esteem; on the contrary, authoritarian control and overprotection had negative influences on the self-esteem. (3) An acceptable peer relationship had a positive influence on the self-esteem of the gifted children. 2) Influences of individual innate characteristics on the self-esteem of the gifted children: (1) The gender made no difference on the self-esteem of the gifted. (2) The intelligence did not have a statistically significant effect on the self-esteem of the gifted. (3) When the locus of control was external, the self-esteem of the gifted tended to be low.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.9
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pp.4038-4045
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2011
To investigate whitening Effects of Angelica dahurica Radix Ethanol Extract (ADEE), we used melan-a cell line, brown guinea pig, and HMB-45. We treated with ADEE of 6.25, 12.5, 25, and 50 ${\mu}g/m{\ell}$ concentration in order to evaluate the effect of ADEE on cell viability and on morphological observation of melan-a cells. Also we were induced the artificial tanning spots by 1,500 mJ/$cm^2$ of ultraviolet B radiation on the backs of brown guinea pigs (approximately 450~500g) and then the test agent of $30{\mu}{\ell}$ was applied on the spots twice a day, five days a week, for five weeks respectively. The visible whitening effect was evaluated once a week. At the end of the experiment, the animals were sacrificed under anesthetization. The artificial tanning spots were obtained by biopsy punch and stained with HMB-45 to observe the gp100 proteins which were melanosomes. Our results show that cell viability was not reduce at ADEE concentrations between 6.25 and 50 ${\mu}g/m{\ell}$, melanin synthesis and melanocyte dendricity were decreased in ADEE treated melan-a cells increasing ADEE concentration. In the gross observation, ADEE treated groups had lower pigmentation than the vehicle control groups. And in the histological observation, ADEE treated groups had lower melanocytes than the vehicle control groups. Also in the quantitative analysis of the gp100 proteins using image analysis software, ADEE treated groups had a significantly lower value (p<0.001) than the vehicle control group and this resultsagreed with the results of observation under microscope. From these results, weconcluded that ADEE had positive whitening effect.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.10
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pp.713-722
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2013
This paper proposes a method of using depth information to detect the hand region in real-time based on the cascade method. In order to ensure stable and speedy detection of the hand region even under conditions of lighting changes in the test environment, this study uses only features based on depth information, and proposes a method of detecting the hand region by means of a classifier that uses boosting and cascading methods. First, in order to extract features using only depth information, we calculate the difference between the depth value at the center of the input image and the average of depth value within the segmented block, and to ensure that hand regions of all sizes will be detected, we use the central depth value and the second order linear model to predict the size of the hand region. The cascade method is applied to implement training and recognition by extracting features from the hand region. The classifier proposed in this paper maintains accuracy and enhances speed by composing each stage into a single weak classifier and obtaining the threshold value that satisfies the detection rate while exhibiting the lowest error rate to perform over-fitting training. The trained classifier is used to classify the hand region, and detects the final hand region in the final merger stage. Lastly, to verify performance, we perform quantitative and qualitative comparative analyses with various conventional AdaBoost algorithms to confirm the efficiency of the hand region detection algorithm proposed in this paper.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.1
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pp.55-64
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2013
Due to the popularization of digital high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy for anyone to make a high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting a counterfeit money to the general public is extremely low. In this paper, we propose a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner. This algorithm determines counterfeit money based on the different features in the printing process. After the non-local mean value is used to analyze the noises from each money, we extract statistical features from these noises by calculating a gray level co-occurrence matrix. Then, these features are applied to train and test the support vector machine classifier for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we use total 324 images of original money and counterfeit money. Also, we compare with noise features from previous researches using wiener filter and discrete wavelet transform. The accuracy of the algorithm for identifying counterfeit money was over 94%. Also, the accuracy for identifying the printing source was over 93%. The presented algorithm performs better than previous researches.
Background: Breast cancer is a worldwide public health concern and is the most prevalent type of cancer in women in the United States. This study concerned the best fit of statistical probability models on the basis of survival times for nine state cancer registries: California, Connecticut, Georgia, Hawaii, Iowa, Michigan, New Mexico, Utah, and Washington. Materials and Methods: A probability random sampling method was applied to select and extract records of 2,000 breast cancer patients from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database for each of the nine state cancer registries used in this study. EasyFit software was utilized to identify the best probability models by using goodness of fit tests, and to estimate parameters for various statistical probability distributions that fit survival data. Results: Statistical analysis for the summary of statistics is reported for each of the states for the years 1973 to 2012. Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, and Chi-squared goodness of fit test values were used for survival data, the highest values of goodness of fit statistics being considered indicative of the best fit survival model for each state. Conclusions: It was found that California, Connecticut, Georgia, Iowa, New Mexico, and Washington followed the Burr probability distribution, while the Dagum probability distribution gave the best fit for Michigan and Utah, and Hawaii followed the Gamma probability distribution. These findings highlight differences between states through selected sociodemographic variables and also demonstrate probability modeling differences in breast cancer survival times. The results of this study can be used to guide healthcare providers and researchers for further investigations into social and environmental factors in order to reduce the occurrence of and mortality due to breast cancer.
Park, Hye-Yeong;Lee, Gwan-Yong;Lee, Il-Byeong;Byeon, Hye-Ran
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.26
no.11
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pp.1261-1269
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1999
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.5
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pp.469-480
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2019
One of the goals of the new 2015 revised curriculum is to cultivate the creativity of students who will live in the era of the Fourth Industrial Revolution to create new things through diverse ideas and challenges based on basic learning skills. Accordingly, in order to solve the given problems rationally, the convergence problem solving ability that can process and utilize various areas of knowledge and information is becoming important. Therefore, in this study, we designed the integrative education using a 3D printer based on Tinkercad modeling and applied it to the class to investigate the effect on the improvement of computing thinking ability of elementary school students. To verify the contents of the study, two classes of 25 sixth-grade elementary school students were divided into an experimental group and a controlled group. For the experimental group, 12 classes of convergence education programs using a 3D printer were applied for about three months, and the same amount of general curriculum was conducted for the control group. After that, the t-tests were carried out using the pre-post test to measure the effectiveness of the computational thinking ability. After the application of the program, the experimental group showed statistically significant improvement in computational thinking ability, but the controlled group showed no statistically significant difference. The results show that convergence education using the Tinkercad modeling-based 3D printer has a positive effect on the improvement of computing thinking ability of elementary school students.
A change in object distance would generally change the magnification of an optical system. In this paper, we have proposed and designed a double-Gauss optical system with a fixed magnification and image surface regardless of any change in object distance, according to moving the lens groups a little bit to the front and rear of the stop, independently parallel to the direction of the optical axis. By maintaining a constant size of image formation in spite of various object-distance changes in a projection system such as a head-up display (HUD) or head-mounted display (HMD), we can prevent the field of view from changing while focusing in an HUD or HMD. Also, to check precisely the state of the wiring that connects semiconductor chips and IC circuit boards, we can keep the magnification of the optical system constant, even when the object distance changes due to vertical movement along the optical axis of a testing device. Additionally, if we use this double-Gauss optical system as a vision system in the testing process of lots of electronic boards in a manufacturing system, since we can systematically eliminate additional image processing for visual enhancement of image quality, we can dramatically reduce the testing time for a fast test process. Also, the Gaussian bracket method was used to find the moving distance of each group, to achieve the desired specifications and fix magnification and image surface simultaneously. After the initial design, the optimization of the optical system was performed using the Synopsys optical design software.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.2
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pp.263-277
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2021
Taint analysis techniques are popularly used to detect web vulnerabilities originating from unverified user input data, such as Cross-Site Scripting (XSS) and SQL Injection, in web applications written in JavaScript. To detect such vulnerabilities, it would be necessary to trace variables affected by user-submitted inputs. However, because of the dynamic nature of JavaScript, it has been a challenging issue to identify those variables without running the web application code. Therefore, most existing taint analysis tools have been developed based on dynamic taint analysis, which requires the overhead of running the target application. In this paper, we propose a novel static taint analysis technique using symbol information obtained from the TypeScript (a superset of JavaScript) compiler to accurately track data flow and detect security vulnerabilities in TypeScript code. Our proposed technique allows developers to annotate variables that can contain unverified user input data, and uses the annotation information to trace variables and data affected by user input data. Since our proposed technique can seamlessly be incorporated into the TypeScript compiler, developers can find vulnerabilities during the development process, unlike existing analysis tools performed as a separate tool. To show the feasibility of the proposed method, we implemented a prototype and evaluated its performance with 8 web applications with known security vulnerabilities. We found that our prototype implementation could detect all known security vulnerabilities correctly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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