대규모 링크드 데이터에 어떻게 지식을 임베딩하고, 엔티티 매칭을 위해 어떻게 신경망 모델을 적용할 것인가에 대한 연구는 상대적으로 많이 부족한 상황이다. 이에 대한 가장 근본적인 문제는 서로 다른 레이블이 어휘 이질성을 초래한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 어휘 이질성 문제를 해결하기 위해 재정렬 구조를 결합한 확장된 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존 임베디드 기반 MTransE 및 BootEA 모델과 비교하여 각각 53% 및 40% 성능이 향상되었으며, GCN 기반 RDGCN 모델과 비교하여 성능이 5.1% 향상되었다.
Purpose Recently, many organizations are actively adopting enterprise architecture (EA) as a methodology to manage IT assets and build IT-based business system. This study intended to empirically examine how the role of EA operating unit and utilization capability of organizational members impact on system performance at the post-adoption stage. A balanced score card (BSC) is being used as a framework for a company's key performance indicator (KPI). Design/methodology/approach This study tried to investigate the causal relationship between the four perspectives of the balanced scorecard as an influencing factor of the introduction of the Enterprise Resource Planning (ERP) on the financial value. In particular, the mediating effect between the customer's point of view and the business process point of view was investigated between the learning growth point of view and the financial point of view, and the interaction effect (regulating effect) of strategic linkage in the system introduction process was investigated. Findings The results of the study were first, that the organizational learning and growth perspective had a positive effect on the customer perspective, business process, and financial perspective. In addition, the customer perspective and the process perspective also had a positive influence on the financial perspective. Second, between the learning growth and financial perspectives, the customer perspective and the process perspective showed a partial mediating effect. Third, as for strategic linkage, the interaction effect between the customer perspective, the learning growth perspective, and the process perspective and the financial perspective was not significant. The results of this study are expected to provide a framework for performance evaluation to organizations that have introduced ERP systems.
선박용 디젤엔진의 NOx 환원제로 액체 우레아를 사용하는 SCR 기술이 널리 사용되고 있다. 하지만 액체 우레아 대신에 고체상의 암모늄 카바메이트를 NOx 환원제로 사용하면 저온 NOx 저감율 및 암모니아 저장용량 측면 등에서 다양한 장점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 암모늄 카바메이트를 EA, FTIR, XRD 방법으로 분석하여 순도를 관리하는 방법을 제시하고자 하였으며, 다양한 온도와 압력 조건에 암모늄 카바메이트가 노출되었을 때의 물질 변화 특성을 고찰하고자 하였다. 본 연구를 통하여 암모늄 카바메이트의 순도를 EA 분석을 통해 효과적으로 관리 할 수 있음을 알 수 있었으며, 선박용 디젤엔진의 SCR 시스템에 적용될 것으로 예상되는 열분해 온도 조건에서 가열과 냉각을 반복한 암모늄 카바메이트에 대한 FTIR 분석결과, 물질 특성은 변화하지 않는 것을 확인하였다. 또한, 대기 중에 장기간 노출된 암모늄 카바메이트는 암모늄 카보네이트로 물질 변화함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 콩기름과 자원 재활용 차원의 폐식용유의 새로운 자기수축 저감방안으로서의 가능성을 검토하고자 수축저감제 및 팽창재와 비교 분석하였는데, 그 결과는 다음과 같다. SO 및 WO는 Plain에 비해 유동성이 소폭 저하되었으나 공기량에서는 큰 차이를 보이지 않았고, 강도결과는 재령 28일에 유지류에서 약간의 저하가 발생하였지만 대부분의 수준에서 양호한 결과를 나타냈다. 자기수축 저감효과는 SO와 WO가 RS 및 EA보다 우수함을 확인할 수 있었는데, 이는 SO과 WO의 지방산이 시멘트 수화물 중 $Ca(OH)_2$와 가수분해 반응을 진행하여 지방산 칼슘염을 생성하게 되는데, 이러한 생성물들이 콘크리트 경화체내의 모세관 공극을 충전시켜 수축완화 작용에 기인한 것으로 사료된다. 공극분포 측정결과 SO 및 WO의 경우 치환율에 상관없이 $0.01{\sim}0.1{\mu}m$ 사이즈의 공극이 0 ml/g으로 나타났으며, $10{\sim}100{\mu}m$ 사이즈의 공극이 매우 적은 것으로 나타나 유지류가 콘크리트의 미세공극을 충전해주는 역할을 하는 것으로 판단된다.
This study investigates the fire resistance properties of high strength concrete, around 60MPa class, designed with various admixture types and fiber content. Test showed that the increase of fiber content decreased the fluidity and slightly inclined the air content of fresh concrete. However, the fiber content in concrete did not affect the compressive strength. For the addition of admixture, specimens adding the shrinkage-reducing-agent (SR) indicated the strength value at 70MPa, which is followed by incorporating silica fume (SF) at 66MPa, the combination of expansive admixture (EA) and SR at 63MPa, only EA at 59MPa, blast furnace slag (BS) at 58MPa and fly ash (FA) at 50MPa in an order. After completing the fire test, all specimens adding 0.05vol.% of polypropylene fiber exhibited protection of spatting, except for the specimens incorporating loft of SF and incorporating 20% of SF with only SR and the combination of EP and SRA, respectively. Therefore the most effective result of this study was shown in the specimens incorporating love of FA and 30% of BS and incorporating 20% of SF with 5 % of EA. It is expected that this test results will be crucial references in near future to develope the spatting resistance method of high strength concrete.
본 논문에서는 전기이중층 커패시터(EDLC, Electrical Double Layer Capacitor)의 전극소재로 쓰이는 활성탄소의 안정화를 위해 산소함유관능기를 최소화하고 질소함유관능기의 도입을 통해 유기용액계의 전해질을 가지는 EDLC의 축전용량을 개선하는 연구를 하였다. 주사전자현미경(SEM, Scanning Electron Microscopy), 후리에 변환 적외선분광기(FTIR, Fourier Transform Infrared), 자동원소분석기(EA, Elemental Analysis), 보엠(Boehm) 적정법, 충 방전 테스트 등의 분석법을 이용하여 그 결과를 확인하였다. 산 처리를 통하여 산소함유관능기가 도입되고 요소처리를 통하여 질소함유관능기가 도입되었음을 확인하였다. 질소함유관능기 도입을 통하여 EDLC의 g 당 방전용량을 2 mA 상승시켰으며 빠른 속도로 최대 충 방전 성능을 달성하였다. 반면 산소함유관능기는 전해질 속의 전하가 탄소표면에 흡 탈착되는 것을 방해하기 때문에 낮은 방전용량을 보였고, 충 방전 횟수가 늘어남에 따라 방전용량의 큰 감소를 보여주었다.
Organic light emitting diodes(OLEDs) are widely used as one of the information display techniques. We synthesized (1,10-phenanthroline)- (8-hydroxyquinoline) [Zn(Phen)q]. We studied the improvement of OLEDs properties using Zn(phen)q. The Ionization Potential(IP) and the Electron Affinity(EA) of Zn(phen)q investigated using cyclic voltammetry(CV). The IP, EA and Eg were 7.leV, 3.4eV and 3.7eV, respectively. The PL spectrum of Zn(phen)q was yellowish green as the wavelength of 535nm. In this study, we used Zn(phen)q as electron transporting layer(ETL) inserted between emitting layer(EML) and cathode. As a result, Zn(phen)q is useful as electron transporting layer to enhance the performance of OLEDs.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.48-59
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2020
A traditional propeller can easily become entangled with floating objects while operating. In this paper, we present a newly developed Electromagnetic-valve-control-based Water-jet Propulsion System (ECWPS) for an unmanned surface cleaning vessel that can be flexibly controlled via a Micro Control Unit (MCU). The double-structure was adapted to the unmanned surface cleaning vessel for floating-collection missions. Computational Fluid Dynamics (CFD) software for operating effect simulation was also used to reveal the working principle of the ECWPS under different conditions. Neglecting the assembly technique, the design level, controlling strategy, and maneuvering performance of the ECWPS reached unprecedented levels. The ECWPS mainly consists of an Electromagnetic-valve Array (EA), pipeline network, control system, and water-jet source. Both CFD analyses and experimental results show that the hydraulic characteristic of the ECWPS was predicted reasonably, which has enormous practical value and development prospects.
고욤잎은 주로 음료로 소비되지만 아시아 지역에서는 민간약품으로서 사용되었다. 본 연구의 목적은 고욤나무 잎 추출물의 생리 효능을 평가하고자 하였다. n-Hexane, $CHCl_3$, EtOAc (EA), n-BuOH을 포함한 다양한 용매 분획을 고욤잎의 MeOH 추출추출부터 얻었다. 식물성 페놀과 플라보노이드의 함량은 강력한 생물학적 활성과 의약소재 결정에서의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서, EA 분획의 총 폴리페놀과 총 플라보노이드 함량이 다른 분획에 비해 높았다. 고욤잎 추출물의 생리 효능으로서 항산화 효능은 DPPH, ABTS 라디칼 소거능과 SOD 활성을 통하여 확인하였고, 항당뇨 효능은 ${\alpha}$-glucosidase 활성 억제를 통해 확인하였다. 높은 총 폴리페놀과 총 플라보 노이드 함량을 보인 EA 분획에서 높은 항산화 활성과 ${\alpha}$-glucosidase 억제활성을 보였다. EA 분획은 컬럼 크로마토그래피로 추가 정제하여 8개의 분획을 얻었다. 극성이 높은 분획물에서 항산화 효능 및 ${\alpha}$-glucosidase 저해활성 이 높게 확인되었다. 효능이 높게 확인된 분획 및 정제물에서 quercetin-3-rutinoside, kaempferol-3-O-glucoside, myricetin, luteolin, kaempferol을 포함한 플라보노이드 함량을 HPLC를 이용하여 분석하였다. 이러한 결과는 고욤잎 추출물이 항산화 및 항당뇨 효능을 가지며 천연 건강 제품의 소재로서 가능성을 제시하는 것이다.
Yitong Yu;Yang Gao;Jianyong Wei;Fangzhou Liao;Qianjiang Xiao;Jie Zhang;Weihua Yin;Bin Lu
Korean Journal of Radiology
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제22권2호
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pp.168-178
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2021
Objective: To provide an automatic method for segmentation and diameter measurement of type B aortic dissection (TBAD). Materials and Methods: Aortic computed tomography angiographic images from 139 patients with TBAD were consecutively collected. We implemented a deep learning method based on a three-dimensional (3D) deep convolutional neural (CNN) network, which realizes automatic segmentation and measurement of the entire aorta (EA), true lumen (TL), and false lumen (FL). The accuracy, stability, and measurement time were compared between deep learning and manual methods. The intra- and inter-observer reproducibility of the manual method was also evaluated. Results: The mean dice coefficient scores were 0.958, 0.961, and 0.932 for EA, TL, and FL, respectively. There was a linear relationship between the reference standard and measurement by the manual and deep learning method (r = 0.964 and 0.991, respectively). The average measurement error of the deep learning method was less than that of the manual method (EA, 1.64% vs. 4.13%; TL, 2.46% vs. 11.67%; FL, 2.50% vs. 8.02%). Bland-Altman plots revealed that the deviations of the diameters between the deep learning method and the reference standard were -0.042 mm (-3.412 to 3.330 mm), -0.376 mm (-3.328 to 2.577 mm), and 0.026 mm (-3.040 to 3.092 mm) for EA, TL, and FL, respectively. For the manual method, the corresponding deviations were -0.166 mm (-1.419 to 1.086 mm), -0.050 mm (-0.970 to 1.070 mm), and -0.085 mm (-1.010 to 0.084 mm). Intra- and inter-observer differences were found in measurements with the manual method, but not with the deep learning method. The measurement time with the deep learning method was markedly shorter than with the manual method (21.7 ± 1.1 vs. 82.5 ± 16.1 minutes, p < 0.001). Conclusion: The performance of efficient segmentation and diameter measurement of TBADs based on the 3D deep CNN was both accurate and stable. This method is promising for evaluating aortic morphology automatically and alleviating the workload of radiologists in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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