Four flavonoide glycosides and (-)-Epicatechin were isolated from the aqueous extracts of dried whole part of Lysimachia clethroides Duby(Primulaceae). They were 3-0-Methyl-quercetin-7-0-[$\alpha$-L- rhamnopyranosyl (1-2) glucopyranoside], Quercetin-3-0-$\beta$-D-glucopyranoside, Kaempferol-3-0-$\beta$-D-glucopyranoside, Kaempferol-3-0-[$\alpha$-L-rhamnopyranosyl (1-6)-$\beta$-D-glucopyranoside] and (-)-Epicatechin. 3-0-[$\alpha$-L-rhamnopyranosyl (1-6)-$\beta$-D-glucopyranoside]and (-)-Epicatechin. 3-0-Methyl-quercetin-7-0-[$\alpha$-L-rhamnopyranosyl (1-2)-$\beta$-D-glucopyranoside] and (-)-Epicatechin were first isolated from this plant. Their structures were elucidated by spectral analysis [$^{1}$H-, $^{13}C-$ NMR, $^{1}$H-$^{1}$H-COSY, DEPT-analysis, HMQC(Heteronuclear multiple quantum coherence), FAB-MS].
This paper explores the possibility of improving R&D management system through researchers' satisfaction analysis. The relationship between job satisfaction and performance has traditionally been one of the engaging topics in organization psychology. However, the research results of the past showed the relatively low level of correlation between satisfaction and performance at the individual level. In contrast to these past research results, recent research results on this relationship at the organizational level revealed the higher correlation between these two factors, The present study extends this 'satisfaction and performance' hypothesis to the development and improvement of R&D management system. That is, we used the results of researchers' satisfaction analysis to devise appropriate criteria for the design and implementation of more effective R&D management systems. This paper seeks to show that we can make fruitful use of researchers' satisfaction analysis in order to choose a more effective one among alternative R&D management systems.
To analyze the effects of R&D expenditure on the firm value of Korean firms, we classified portfolios based on R&D activity levels. After that, we conducted a time-series analysis to assess excess returns from the portfolios. To carry out such an analysis, an empirical analysis of excess returns in the capital market was performed by using the monthly earning rate of stocks from 2000 to 2013. The purpose of this research is to provide basic data on investment to stakeholders in the capital market by analyzing the effects of R&D on the firm value and to overcome scholarly limitations by offering a new model of analysis. The criteria for classifying the portfolios were based on R&D expenditure levels. The analysis models follow the Fama-French Three-Factor Model and the Carhart Four-Factor Model. The analyses results are as follows. Extrapolating monthly profit rates based on R&D expenditure levels, portfolios with low R&D expenditures showed higher earning rates than those with high R&D expenditures. This suggests that high R&D expenditures did not translate into high earning rates. The investor depreciates the R&D expenditures related profitability and the possibility of success in the market, leading to falls in stock prices and a failure to give a positive effect on the firm value. Our research differs from the previous investigations as we carried out an empirical analysis based on the actual investors' attitudes about R&D expenditures and how these can generate excess earnings. Our research results show that the data related to R&D expenditure are not reflected fully in the market.
The Polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) operates at ambient temperature as a low-temperature fuel cell. During its operation, voltage losses arise due to factors such as operating conditions and material properties, effecting its performance. Computational simulations of fuel cells can be categorized into 1D simulation and CFD, chosen based on their specific application purposes. In this study, we carried out an analysis validation using 1D geometry and compared its performance with the results from 2D geometry analysis. CFD allows for the representation of pressure, velocity distribution, and fuel mass fraction according to the geometry, enabling the analysis of current density. However, the 1D simulation, simplifying governing equations to reduce time cost, failed to accurately account for fuel distribution and changes in fuel concentration due to fuel cell operations. As a result, it showed unrealistic results in the cell voltage region dominated by concentration loss compared to CFD.
This work concerns with a comparison of the 1-dimensional (or 1-D) load follow analysis method with reference to the detailed 3-dimensional (or 3-D) computations. For this purpose a 1-D two-group finite difference code, HLOFO, and a 3-D coarse-mesh code based on the modified Borresen's method, CMSNAC, are developed. The CMSNAC code is used to obtain the 3-D power peaks and reactivity parameters in response to power swing from 100 to 50 and back to 100% in the 12-3-6-3 load cycle for the BOL of the KORI Unit 1 PWR core. The 3-D result is then compared with the 1-D HLOFO computations, the cross section and buckling inputs of which are obtained by combining the flux-volume weighting scheme with the approximate flux from the auxiliary 3-D computations. It is shown that the 1-D computation has a limited accuracy, yet it is confirmed that it can describe the core axial average behavior which is fairly consistent with the detailed 3-D computation.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.1
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pp.9-20
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2019
Korea's R&D investment has significantly increased in recent years. However, the efficiency of R&D investment is still in question. In order to examine the ways to improve the efficiency of R&D investment, this paper presents dynamic analysis on both quantitative and qualitative efficiency of R&D projects. A Data Envelopment Analysis(DEA)/Window method is used to analyze static and dynamic efficiencies of Industrial Material R&D projects in Korea from 2012 to 2016. As a result, statistically significant differences between quantitative and qualitative efficiency have been found. It has been observed that characteristics of Decision Making Units(DMUs) have an impact on both static and dynamic efficiencies. In particular, textile and ceramic projects showed relatively stable qualitative efficiency for a short-term perspective, while steel and chemical projects showed such stability for a long-term perspective. Among the types of project principals, universities showed relatively stable efficiency, compared with private sectors and research institutes. The results of this paper can be used as a guideline to manage the performance and stability of R&D projects' efficiency.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.17
no.1
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pp.1-7
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2021
This paper presents sensitivity analysis results of strain on notches under cycling loading to 2-D finite element density considering plasticity. Cylindrical notched specimens having some stress concentrations were modeled with 2-D axisymmetrical finite element having various finite element densities. Elasto-plastic finite element analysis was performed for the various finite element models subjected to cycling loading considering plasticity. The finite element analysis results were compared to investigate sensitivity of the finite element analysis variables such as von-Mises effective stress, accumulated equivalent plastic strain, and equivalent plastic strain to 2-D finite element density. As a result of the comparison, it was found that the accumulated equivalent plastic strain is more sensitive than the others whereas the von-Mises effective stress is much less sensitive.
This Paper presents a method for unfinished work transition probability distribution of modulated $n^*D/D/l$ queue with overload period. The Modulated $n^*D/D/l$ queue is well known as a performance analysis model of ATM multiplexer with superposition of homogeneous periodic on-off traffic sources. Theory of probability by conditioning and results of $N^*D/D/l$ queue are used for analytic methodology. The results from this paper are expected to be applied to general modulated $n^*D/D/l$ queue.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.18
no.2
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pp.73-78
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2014
In this paper, the stochastic 1D site response analysis method using Monte Carlo simulation and considering thespatial variation of shear wave velocity profile isproposed. To consider thespatial variation of shear wave velocity profile for 1D site response analysis, the proposed method generates random shear wave velocity profiles representing the target site, and Monte Carlo simulation is used to calculate theprobability distribution of the site response analysis results such as thepeak ground acceleration. Through the field application, The applicability of the proposed method is verified through field application.
This paper starts out by reviewing the literature that in different ways utilizes patent data as an output of Research & Development (R&D) investment. The main focus, however, is an analysis of time-lag between industrial R&D input and its output. To achieve this research's purpose, the basic data associated with the industrial R&D input (expenditure, researchers) and output (applied patent and utilities) for the past 15 years, from 1980 to 1994, in the areas of electrical-electronic, mechanical and chemical industries have been collected. And the raw input data were altered into real flow data (but stock data) using Laspeyres approach and analyzed using multiple regression analysis, especially stepwise regression analysis. The result of this study can be summarized as follows: a) The time-lag; between industrial R&D input and its output is within 1 to 3 years. b) The time-lag: of patents was longer than that of utility models. c) The time-lag: in electrical-electronic, chemical industry was longer than that of the mechanical industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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