• 대한기계학회논문집B
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• 제25권3호
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• pp.322-329
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• 2001

A study of the shock wave turbulent boundary layer interaction is presented. The focus of the study is the interactions of the shock waves with the turbulent boundary layer on the falt plate. Three examples are investigated. The computations are performed, using mixed explicit-implicit generalized Galerkin finite element method. The linear equations at each time step are solved by a preconditioned GMRES algorithm. Numerical results indicate that the implicit scheme converges to the asymptotic steady state much faster than the explicit counterpart. The computed surface pressures and skin friction coefficients display good agreement with experimental data. The flowfield manifests a complex shock wave system and a pair of counter-rotating vortices.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.153-158
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• 2007

사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.93-102
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• 2013

본 논문은 수송 문제의 최적 해를 찾는 방법을 제안하였다. 수송 문제는 공급량과 요구량이 동일한 균형 수송과 공급량과 요구량이 다른 불균형 문제로 구분된다. 수송문제의 최적 해를 얻는 대표적인 TSM은 먼저, 불균형 수송 문제인 경우 가상의 행이나 열을 추가하여 균형 수송 문제로 변환시킨다. 다음으로 NCM, LCM, VAM 등 다양한 방법을 적용하여 초기 해를 구한다. 마지막으로 초기 해가 최적 해인지 검증하는 MODI를 적용한다. 따라서 최적 해를 구하는 과정이 복잡하다. 제안된 방법은 불균형을 균형 수송 문제로 변환하는 과정을 거치지 않고 직접 적용한다. 또한, 초기 해가 최적해인지 검증하는 과정도 수행하지 않는다. 제안된 방법은 첫 번째로, 행에 대해 공급량을 비용 오름차순으로 요구량을 만족하도록 배정한다. 두 번째로, 각 열에 대해 배정된 량이 요구량을 초과하는 순으로 배정량을 조정한다. 배정량 조정 방법은 다음 수행 순위 열의 비용과의 차이인 손실비용이 가장 큰 셀에 우선 배정하고 나머지 셀에 대해서는 배정량을 조정한다. 조정된 배정량은 요구량을 만족하지 못하는 수행 순위 오름차순 셀들에 추가된다. 모든 열에 대해 배정량이 조정되면 마지막으로 행의 최소 비용에 미 배정되었거나 열의 최대 비용에 배정된 경우 배정량을 상호 교환하는 방법으로 추가 조정한다. 불균형 배송 2개와 균형 배송 13개 데이터에 제안된 방법을 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 또한, 기존의 방법들이 최적해를 구하지 못한 4개 데이터에 대해서 추가로 최적 해를 구하였다. 따라서 제안된 방법은 수송 문제에 대해 일반화된 단일 방법으로 적용할 수 있을 것이다.