We study the influence of rotation on the dynamical evolution of collisional single-mass stellar clusters up to core-collapse by using N-body simulations. Rotating King models which are characterized by dimensionless central potential parameter $W_o$ and the rotation parameter $W_o$ are used as initial models. Our results show that inner shells slowly contract until core-collapse phase is reached, followed by a slow expansion. Angular momentum is transported outward, while the core is rotating even faster than before, as predicted by gravogyro catastrophe theory. We confirm that rotation plays an important role in accelerating the dynamical evolution of stellar cluster, in particular in accelerating the core collapse.
An efficient two-level domain decomposition parallel algorithm is suggested to solve large-DOF structural problems with nonlinear material models generating unsymmetric tangent matrices, such as a group of plastic-damage material models. The parallel version of the stabilized bi-conjugate gradient method is developed to solve unsymmetric coarse problems iteratively. In the present approach the coarse DOF system is solved parallelly on each processor rather than the whole system equation to minimize the data communication between processors, which is appropriate to maintain the computing performance on a non-supercomputer level cluster system. The performance test results show that the suggested algorithm provides scalability on computing performance and an efficient approach to solve large-DOF nonlinear structural problems on a cluster system.
Can we use the open innovation paradigm in Korean economy? Can Korea move from imitative national innovation system to Creative national innovation system without open innovation paradigm? We are looking for preliminary answers about these questions. In this paper, first of all, we review the theoretical factors of open innovation originated from professor Chesbrough, try to find out the limit of the theory, and propose the possibility of extending of open innovation from company to industrial sector, region and cluster, and national innovation system. We also review the user innovation models from Von Hippel and open business models. Second, we review the Korea open innovation cases according to the categories like as company, sector, cluster and regional innovation system, and national innovation system. Third, we prepose the theoretical and realistic implications, and next research agenda about Korea open innovation.
We present a latent variable model-based approach to the analysis of gene expression patterns, coupled with topographic clustering. Aspect model, a latent variable model for dyadic data, is applied to extract latent patterns underlying complex variations of gene expression levels. Then a topographic clustering is performed to find coherent groups of genes, based on the extracted latent patterns as well as individual gene expression behaviors. Applied to cell cycleregulated genes of the yeast Saccharomyces cerevisiae, the proposed method could discover biologically meaningful patterns related with characteristic expression behavior in particular cell cycle phases. In addition, the display of the variation in the composition of these latent patterns on the cluster map provided more facilitated interpretation of the resulting cluster structure. From this, we argue that latent variable models, coupled with topographic clustering, are a promising tool for explorative analysis of gene expression data.
This article surveys recent research in the area of language modeling (sometimes called statistical language modeling) approaches to information retrieval. Language modeling is a formal probabilistic retrieval framework with roots in speech recognition and natural language processing. The underlying assumption of language modeling is that human language generation is a random process; the goal is to model that process via a generative statistical model. In this article, we discuss current research in the application of language modeling to information retrieval, the role of semantics in the language modeling framework, cluster-based language models, use of language modeling for XML retrieval and future trends.
이 연구의 목적은 공공도서관 그룹화를 위해 적합한 군집분석 모델을 파악하고 그 특징을 분석하는데 있다. 국가도서관통계시스템의 공공도서관 통계 데이터를 사용하였으며, 군집분석 기법의 3가지 모델을 적용하였다. 공공도서관 규모를 기준으로 군집분석을 실시한 결과 크게 2가지 군집으로 구분되었으며, 군집의 크기는 크게 한쪽으로 치우쳤다. 그룹화 모델로 도서관 규모를 기준으로 삼으면, 계층적 군집분석의 와드측정법과 k-평균군집분석 모델이 적합하였다. 공공도서관 그룹화 연구 결과에 대한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 통계 데이터 외에 도서관 서비스 관련 다양한 데이터 수집이 진행되어야 한다. 둘째, 분석 대상이 되는 데이터 세트에 적합한 분석 모델이 적용되어야 한다. 셋째, 도서관 서비스 향상을 위해 군집분석 기법의 다양한 분야 적용 가능성에 대한 적극적인 연구가 필요가 있다.
Celik, Ozan;Terrell, Thomas;Gul, Mustafa;Catbas, F. Necati
Structural Monitoring and Maintenance
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제5권2호
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pp.273-295
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2018
In this study, an investigation of a damage detection methodology for global condition assessment is presented. A particular emphasis is put on the utilization of wireless sensors for more practical, less time consuming, less expensive and safer monitoring and eventually maintenance purposes. Wireless sensors are deployed with a sensor roving technique to maintain a dense sensor field yet requiring fewer sensors. The time series analysis method called ARX models (Auto-Regressive models with eXogeneous input) for different sensor clusters is implemented for the exploration of artificially induced damage and their locations. The performance of the technique is verified by making use of the data sets acquired from a 4-span bridge-type steel structure in a controlled laboratory environment. In that, the free response vibration data of the structure for a specific sensor cluster is measured by both wired and wireless sensors and the acceleration output of each sensor is used as an input to ARX model to estimate the response of the reference channel of that cluster. Using both data types, the ARX based time series analysis method is shown to be effective for damage detection and localization along with the interpretations and conclusions.
In this study, the H2O reaction with SiO clusters was investigated using ab initio Monte Carlo simulations and density functional theory calculations. Three chemistry models, PBE1/DGDZVP (Model 1), PBE1/DGDZVP (Si atom), and aug-cc-pVDZ (O and H atoms), (Model 2) and PBE1/aug-cc-pVDZ (Model 3), were used. The average bond lengths, as well as the relative and reaction energies, were calculated using Models 1, 2, and 3. The average bond lengths of Si-O and O-H are 1.67-1.75 Å and 0.96-0.97 Å, respectively, using Models 1, 2, and 3. The most stable structures were formed by the H transfer from an H2O molecule except for Si3O3-H2O-1 cluster. The Si3O3 cluster with H2O exhibited the lowest reaction energy. In addition, the Bader charge distributions of the SinOn and (SiO)n-H2O clusters with n = 1-7 were calculated using Model 1. We determined that the reaction sites between H2O and the SiO clusters possessed the highest fraction of electrons.
본 연구는 물류기업이 블록체인기술을 활용하는 경우에 다른 비즈니스 모델을 가질 것이라고 보고 이러한 비즈니스 모델을 파악하는 것을 연구목적으로 한다. 이와 더불어 블록체인기술을 활용하는 물류기업들의 흡수역량과 성과의 차이를 파악하고자 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 물류기업에 대한 설문조사를 실시하였고 수집된 자료를 분석하였다. 비즈니스 모델을 파악하기 위하여 군집분석을 실시하였고 군집분석의 유의성을 파악하기 위하여 분산분석을 실시하였다. 군집분석을 통해 파악된 비즈니스 모델에 따라 흡수역량과 성과의 차이를 분석하였다. 추가적으로 흡수역량과 성과 차이를 파악하기 위해 PLS 분석을 실시하였다. 결과를 보면 물류기업들은 블록체인기술을 채택함에 있어 다른 비즈니스 모델의 유형을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 비즈니스 모델의 발전정도가 높은 기업군들이 흡수역량과 성과 수준에서 높은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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