Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.18
no.2
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pp.62-67
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2008
An Organometallic compound, $C_{12}H_{20}B_{10}S_2Co_2$, was synthesized from o-carborane, $Cp^*Co(S_2B_2B_{10}H_{10})$ and $BH_3{\cdot}THF$. The molecular structure of this complex has been determined by X-ray diffraction. Crystallographic data: monoclinic, space group Cc, a=15.981(4) ${\AA}$, b=15.478(17) ${\AA}$, c=12.0562(17) ${\AA}$, ${\beta}=115.063(16)^{\circ}$, Z=4, V=9683(4) ${\AA}^3$. The structure was solved by direct methods and refined by full-matrix leat-squares methods to give a model with a reliability factor R = 0.0630 for 9948 reflections.
Kim, Dong-Hwan;Nguyen, Tuyen Van;Heo, Muyoung;Chon, Tae-Soo
Journal of Ecology and Environment
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v.38
no.1
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pp.95-107
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2015
Because an ecological community consists of diverse species that vary nonlinearly with environmental variability, its dynamics are complex and difficult to analyze. To investigate temporal variations of benthic macroinvertebrate community, we used the community data that were collected at the sampling site in Baenae Stream near Busan, Korea, which is a clean stream with minimum pollution, from July 2006 to July 2013. First, we used a self-organizing map (SOM) to heuristically derive the states that characterizes the biotic condition of the benthic macroinvertebrate communities in forms of time series data. Next, we applied the hidden Markov model (HMM) to fine-tune the states objectively and to obtain the transition probabilities between the states and the emission probabilities that show the connection of the states with observable events such as the number of species, the diversity measured by Shannon entropy, and the biological water quality index (BMWP). While the number of species apparently addressed the state of the community, the diversity reflected the state changes after the HMM training along with seasonal variations in cyclic manners. The BMWP showed clear characterization of events that correspond to the different states based on the emission probabilities. The environmental factors such as temperature and precipitation also indicated the seasonal and cyclic changes according to the HMM. Though the usage of the HMM alone can guarantee the convergence of the training or the precision of the derived states based on field data in this study, the derivation of the states by the SOM that followed the fine-tuning by the HMM well elucidated the states of the community and could serve as an alternative reference system to reveal the ecological structures in stream communities.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.32
no.12
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pp.1825-1836
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2008
Many applications in computer graphics require complex and highly detailed models. However it is often desirable to use approximations in place of excessively detailed models in order to control the processing time. Thus, we aim to develop a notion of optimal matrix to simplify surface which can rapidly obtain the high quality 2D patterns flattening 3D surface as follows. Firstly, two 3D bodies are modeled based on existing Size Korea data. Secondly, each model is divided by shell and block for its pattern draft. Thirdly, each block is flattened by grid and bridge method. Finally, we selected the optimal matrix and demonstrated the efficiency and quality of the proposed method. This proposed approach accommodates surfaces with darts, which are commonly used in the clothing industry to reduce the deformation of surface forming and flattening. The resulting optimal matrix could be an initiation of standardization for pattern flattening. It is expected that this method could facilitate much better approximation in both efficiency and precision.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.20
no.5
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pp.381-389
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2000
Metal matrix composite(MMCs) have been rapidly becoming one of the strongest candidates for structural materials for high temperature application. It is well recognized that MMCs always experience at least one large cool-down from processing temperature before my significant applied service loading. Due to the large difference in thermal expansion coefficient between the fiber and matrix, large thermal residual stresses generally develop in composites. It was reported from many previous studies that the effects of thermal residual stress on mechanical properties and fracture behavior were much more complex and dramatic than conventional engineering materials. Therefore it is crucial to evaluate the effect of heat treatment which changes the characteristic of distribution of thermal residual stress in MMCs. Single fiber composite(SFC) test based on the balance in a micromechanical model is a quite convenient method to evaluate interfacial shear strength(IFSS) and the failure mode of composite. In this study the effect of heat treatment on IFSS and the microscopic failure mechanism of MMC is investigated by combining acoustic emission(AE) technique with SFC test. The characteristic of AE signal, IFSS and microscopic failure mechanism due to heat treatment condition is discussed.
Lim, Hyoung Jun;Choi, Ho-Il;Lee, Min-Jung;Yun, Gun Jin
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.1
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pp.51-58
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2021
In this paper, a multi-scale finite element (FE) modeling methodology for three-dimensional (3D) needle-punched (NP) C/SiC with a complex microstructure is presented. The variations of the material properties induced by the needle-punching process and complex geometrical features could pose challenges when estimating the material behavior. For considering these features of composites, a 3D microscopic FE approach is introduced based on micro-CT technology to produce a 3D high fidelity FE model. The image processing techniques of micro-CT are utilized to generate discrete-gray images and reconstruct the high fidelity model. Furthermore, a subcell modeling technique is developed for the 3D NP C/SiC based on the high fidelity FE model to expand to the macro-scale structural problem. A numerical homogenization approach under periodic boundary conditions (PBCs) is employed to estimate the equivalent behavior of the high fidelity model and effective properties of subcell components, considering geometry continuity effects. For verification, proposed models compare excellently with experimental results for the mechanical behavior of tensile, shear, and bending under static loading conditions.
An organometallic complex. $Me_2Pt(PPh_2CH_2C(t-Bu)=N-N=CMe(2-py)-\kappa^2N,P)$ was synthesized from phosphinohydrazone $Ph_2PCH_2C(t-Bu)=NNH_2$, 2-acetylpyridine, and $[PtMe2({\mu}-SMe_2)]_2$. The molecular structure of this complex has been determined by X-ray diffraction. Crystallographic data: monoclinic, space group $P2_1/n,\;a=11.6926(7)\;{\AA},\;b=15.6607(19)\;{\AA},\; c=14.6125(6)\;{\AA},\;\beta=93.018(4)^{\circ},\;Z=4,\;V=2672.0(4)\;{\AA}^3$. The structure was solved by direct methods and refined by full-matrix least-squares methods to give a model with a reliability factor R = 0.0363 for 5238 reflections.
A new medical materials scheduling system and its modeling method for the complex rescue are presented. Different from other similar system, first both the BeiDou Satellite Communication System (BSCS) and the Special Fiber-optic Communication Network (SFCN) are used to collect the rescue requirements and the location information of disaster areas. Then all these messages will be displayed in a special medical software terminal. After that the bipartite graph models are utilized to compute the optimal scheduling of medical materials. Finally, all these results will be transmitted back by the BSCS and the SFCN again to implement a fast guidance of medical rescue. The sole drug scheduling issue, the multiple drugs scheduling issue, and the backup-scheme selection issue are all utilized: the Kuhn-Munkres algorithm is used to realize the optimal matching of sole drug scheduling issue, the spectral clustering-based method is employed to calculate the optimal distribution of multiple drugs scheduling issue, and the similarity metric of neighboring matrix is utilized to realize the estimation of backup-scheme selection issue of medical materials. Many simulation analysis experiments and applications have proved the correctness of proposed technique and system.
The purpose of this study was to evaluate the effect of mangosteen extract complex (MEC; Garcinia mangostana L. and propolis extracts) on the inhibition of inflammation and prevention of alveolar bone loss using a ligature-induced periodontitis model. Rat molars were ligatured with silk, and $1{\mu}g/mL$ of lipopolysaccharide of Porphyromonas gingivalis was injected into the buccal and palatal gingivae of the teeth with or without treatment with the MEC. Changes in the expression levels of prostaglandin $E_2$ ($PGE_2$), interleukin-8 (IL-8), inducible nitric oxide synthase (iNOS), matrix metalloproteinase-8 (MMP-8), cyclooxygenase (COX)-1, and COX-2 in gingival tissues were evaluated using enzyme-linked immunosorbent assays. Alveolar bone loss around the ligated molars was examined using micro-computed tomography. The expression levels of $PGE_2$, IL-8, iNOS, MMP-8, COX-1, and COX-2 in gingival tissues were significantly reduced in the group treated with a mixture of $16{\mu}g$ of mangosteen extract powder and $544{\mu}g$ of propolis extract powder (ligation [Lig] + lipopolysaccharide extracted from P. gingivalis KCOM 2804 [L] + MEC 1:34). Additionally, alveolar bone loss was significantly reduced in the Lig + L + MEC 1:34 group compared with that in other groups. These results indicate that the MEC could be useful in preventing and treating periodontitis.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.138-143
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2006
This paper presents intelligent digital redesign method for hybrid state space fuzzy-model-based controllers. For effectiveness and stabilization of continuous-time uncertain nonlinear systems under discrete-time controller, Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is used to represent the complex system. And global approach design problems viewed as a convex optimization problem that we minimize the error of the norm bounds between nonlinearly interpolated linear operators to be matched. Also, by using the bilinear and inverse bilinear approximation method, we analyzed nonlinear system's uncertain parts more precisely. When a sampling period is sufficiently small, the conversion of a continuous-time structured uncertain nonlinear system to an equivalent discrete-time system have proper reason. Sufficiently conditions for the global state-matching of the digitally controlled system are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a TS fuzzy model for the chaotic Lorentz system is used as an . example to guarantee the stability and effectiveness of the proposed method.
Purpose: The objective of this study was to develop a predictive model for the sexual experiences of adolescents using the random forest method and to identify the "variable importance." Methods: The study utilized data from the 2019 to 2021 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey, which included 86,595 man and 80,504 woman participants. The number of independent variables stood at 44. SPSS was used to conduct Rao-Scott χ2 tests and complex sample t-tests. Modeling was performed using the random forest algorithm in Python. Performance evaluation of each model included assessments of precision, recall, F1-score, receiver operating characteristics curve, and area under the curve calculations derived from the confusion matrix. Results: The prevalence of sexual experiences initially decreased during the COVID-19 pandemic, but later increased. "Variable importance" for predicting sexual experiences, ranked in the top six, included week and weekday sedentary time and internet usage time, followed by ease of cigarette purchase, age at first alcohol consumption, smoking initiation, breakfast consumption, and difficulty purchasing alcohol. Conclusion: Education and support programs for promoting adolescent sexual health, based on the top-ranking important variables, should be integrated with health behavior intervention programs addressing internet usage, smoking, and alcohol consumption. We recommend active utilization of the random forest analysis method to develop high-performance predictive models for effective disease prevention, treatment, and nursing care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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