In this paper, the reconstruction of complex permittivity distribution on a rectangular cross section of inhomogeneous dielectric cylinders is performed by employing the spectral inverse scattering scheme. Numerical simulations provide the superresolution to the permittivity profiles nearly regardless of the measurement locations of the scattered field and the permittivity distributions on the cross section.
Electric vehicle body has to be subjected to uniform load and demand auxiliary equipment such as air pipe, electric wire pipe and gas pipe. Especially, lightweight vehicle body is salutary to save operating costs and fuel consumption. Cross beam supports the weight of passenger and electrical equipments and account for the most of weight of vehicle body. Therefore this study performs the size and the shape optimization of crossbeam for electric vehicle using GENESIS 7.0 and presents the effect of mass reduction and the shape of hole in cross beam.
The cross-flow fan performance and its sound noise characteristics are predicted by computational methods. The unsteady incompressible Navier-Stokes equations in moving coordinates are solved by a SMAC method on unstructured triangular meshes, using a sliding mesh technique at the interface between the domain rotating with blades and the rest stationary part. The computationally predicted fan performance was favorably compared with experiment, and some numerical aspects of simulating the cross-flow fan are discussed. With the computed unsteady flow field, aeroacoustic sound noise of the fan is predicted by the Lighthill-Curie equation. The unsteady surface pressure fluctuations on stabilizer enables a prediction of BPF noise of the uniform pitch blade fan quite accurately. The aeroacoustic sound noise characteristics of both uniform and random pitch blade fans are also examined by SPL spectrum analysis.
웹과 같은 일반 영역을 대상으로 문서를 검색할 때 사용자의 질의 구성은 정보검색 효과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 일반 사용자들이 웹에서 다언어 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 다언어 지식베이스 기반의 지능형 정보검색 방법을 제안한다. 지식베이스로부터 추론된 지식은 사용자의 연상 작용을 도와 질의를 용이하고 정확하게 구성하여 효과적인 다언어 정보검색을 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 지식베이스 기반의 질의 변경 알고리즘을 개발하고 이를 한국어와 영어 웹 문서를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안된 질의 변경 알고리즘은 다언어 문서 검색에서 지식베이스를 사용하지 않은 경우에 비해 매우 효과적임을 알 수 있었다.
Similar to the other known structures of Bacillus thuringiensis Cry $\delta$-endotoxins, the crystal structure of the 65-kDa activated Cry4Ba toxin comprises three domains which are, from the N- to C-terminus, a bundle of $\alpha$-helices, a three-$\beta$-sheet domain, and a $\beta$-sandwich. To investigate the properties of the C-terminal domain III in isolation from the rest of the toxin, the cloned Cry4Ba-domain III was over-expressed as a 21-kDa soluble protein in Escherichia coli, which cross-reacted with anti-Cry4Ba domain III monoclonal antibody. A highly-purified domain III was obtained in a monomeric form by ion-exchange and size-exclusion FPLC. Circular dichroism spectroscopy indicated that the isolated domain III fragment distinctly exists as a $\beta$-sheet structure, corresponding to the domain III structure embodied in the Cry4Ba crystal structure. In vitro binding analysis via immuno-histochemical assay revealed that the Cry4Ba-domain III protein was able to bind to the apical microvilli of the susceptible Stegomyia aegypti larval midguts, albeit at lower-binding activity when compared with the full-length active toxin. These results demonstrate for the first time that the C-terminal domain III of the Cry4Ba mosquito-larvicidal protein, which can be isolated as a native folded monomer, conceivably participates in toxin-receptor recognition.
In this paper, we propose a semi-supervised domain adaptation solution to deal with practical face recognition (FR) scenarios where a single face image for each target identity (to be recognized) is only available in the training phase. Main goal of the proposed method is to reduce the discrepancy between the target and the source domain face images, which ultimately improves FR performances. The proposed method is based on the Domain Adatation network (DAN) using an MMD loss function to reduce the discrepancy between domains. In order to train more effectively, we develop a novel loss function learning strategy in which MMD loss and cross-entropy loss functions are adopted by using different weights according to the progress of each epoch during the learning. The proposed weight adoptation focuses on the training of the source domain in the initial learning phase to learn facial feature information such as eyes, nose, and mouth. After the initial learning is completed, the resulting feature information is used to training a deep network using the target domain images. To evaluate the effectiveness of the proposed method, FR performances were evaluated with pretrained model trained only with CASIA-webface (source images) and fine-tuned model trained only with FERET's gallery (target images) under the same FR scenarios. The experimental results showed that the proposed semi-supervised domain adaptation can be improved by 24.78% compared to the pre-trained model and 28.42% compared to the fine-tuned model. In addition, the proposed method outperformed other state-of-the-arts domain adaptation approaches by 9.41%.
Acoustic Target Strength (TS) is a major parameter of the active sonar equation, which indicates the ratio of the radiated intensity from the source to the re-radiated intensity by a target. This research provides the time pattern of TS in time domain, which is applicable to pulse modulated acoustic pressure field. If the time pattern of TS is predicted by using TS equation in frequency domain, it takes long time and difficult since time function pulsed acoustic wave may be decomposed into their frequency domain components. But TS equation in time domain has a convenience. If the expression for pulsed acoustic field has been obtained, the problem can be solved. Furthermore this paper introduces about mathematical equivalence quantities between EM wave and Acoustic Wave.
In this paper, we achieve implementation of a Time-Frequency Domain Reflectometry(TFDR) system through comparatively low performance(100MS/s) PCI extensions for Instrumentation(PXI). The TFDR is the general methodology of Time Domain Reflectometry(TDR) and Frequency Domain Reflectometry(FDR). This methodology is robust in Gaussian noises, because the fixed frequency bandwidth is used. Moreover, the methodology can get more information of the fault by using the normalized time-frequency cross correlation function. The Arbitrary Waveform Generator(AWG) module generates the input signal, and the digital oscilloscope module acquires the input and reflected signals, while PXI controller module performs the control of the total PXI modules and execution of the main algorithm. The maximum range of measurement and the blind spot are calculated according ta variations of time duration and frequency bandwidth. On the basis of above calculations, the algorithm and the design of input signals used in the TFDR system are verified by real experiments. The correlation function is added to the TDR methodology for reduction of the blind spot in the TFDR system.
본 논문에서는 지난 2004년 동해에서 수행된 MAPLE 04 실험에서 수집된 일련의 전구음원 신호 중 일부를 이용하여 시간 영역에서 지음향 인자 역산을 수행하였다. 이를 위해 수직선배열을 통해 수집된 채널 별 신호 파형과 모의 신호 파형을 직접 비교하는 형태의 목적함수를 구성하였다. 모의 신호는 음선 이론을 사용하여 모델링하였고, 광역최적화 알고리즘인 VFSA (very fast simulated annealing)를 사용하여 목적함수를 최적화하였다 기존의 전달손실비교를 통한 역산 결과(음향학회지 본 호 게재)들과 비교하여 지음향 인자들이 일관성 있게 추정되었음을 확인하였으며, 이 역산 결과를 이용하여 얻은 모의 신호와 계측 신호 간 비교 그림을 제시하였다.
Purpose: The purpose of this study was to examine the frequency, perceived importance and competence of pediatric emergency nursing practice (PENP) in nurses who cared for pediatric patients in the emergency department. Methods: This cross-sectional descriptive study analyzed 175 emergency department nurses caring for pediatric patients at 7 university hospitals with more than 500 beds, located in Seoul and Gyeonggi Province. The measurement tool was modified from the Classification of Standard Nursing Activities to measure the frequency, importance of PENP, and nursing competence. It comprised 143 items in 16 domains of PENP. Results: The most frequent nursing practice was the domain of 'nursing records and environmental management' and the least frequent practice was the 'research and consulting' domain. The nursing care domain perceived to be most important by nurses was 'specialized intensive nursing care'. The nursing care domain with the highest level of nursing competence was 'hygiene care', and the domain with the least level of nursing competence was the 'research and consulting'. Conclusion: These results will be utilized as basic data for future pediatric emergency nursing education initiatives and for establishing priorities of nursing policy to improve health care for children admitted to the emergency department.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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