본 연구의 목적은 중학교 기술 가정교과 의복재료 단원에서 실물 교육자료집을 좀 더 적극적으로 활용하여 의복재료에 대한 학습자의 흥미와 이해를 높이고자 물리적 섬유감별방법이 들어간 탐구활동지를 개발하는데 있다. 이를 위해 중학교 2학년 수준에 적합한 물리적 섬유감별 방법을 개발하였으며, 이를 실제 수업에 적용하고 그 효과를 분석하였다. 연구 결과 양모와 아크릴, 견과 폴리에스터를 비교하는 물리적 섬유감별방법을 개발하였으며, 이를 활용하여 탐구활동지를 개발하였다. 탐구활동지를 수업에 활용한 실험 집단과 사용하지 않은 통제 집단의 학습흥미도, 학습수용태도, 학업성취도를 비교 분석한 결과, 탐구활동지를 사용한실험집단이 통제 집단보다 모두 높은 점수를 보였으며, 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 제작된 섬유감별방법과 탐구활동지는 의복재료에 대한 학습자의 이해를 촉진시켜줄 뿐 아니라, 의복재료에 대한 정보를 학습자에게 제공함으로써 학습자가 실생활에 적용할 수 있을 뿐 아니라 학습자의 자기 주도적 학습을 촉진할 수 있는 것으로 생각된다.
Kim, Dookie;Kim, Dong Hyawn;Cui, Jintao;Seo, Hyeong Yeol;Lee, Young Ho
Steel and Composite Structures
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제9권5호
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pp.445-455
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2009
This study proposes a system identification technique for a fiber-reinforced polymer deck with neural networks. Neural networks are trained for system identification and the identified structure gives training data in return. This process is repeated until the identified parameters converge. Hence, the proposed algorithm is called an iterative neural network scheme. The proposed algorithm also relies on recent developments in the experimental design of the response surface method. The proposed strategy is verified with known systems and applied to a fiber-reinforced polymer bridge deck with experimental data.
Fiber identification was attempted for the early twenty century documents that were classified as national archives in Korea, as an initial step for establishing scientific preservation and restoration method. Fiber staining with C stain and a digital microscope were used for the observation. All the documents observed consisted of mostly softwood fibers from fir (Abies) and other minor supplementary fibers, and they were all deteriorated seriously by various damages and aging process. It seemed that at around 1914-1934, fir was used frequently as papermaking raw material.
Structural deflection can be identified from measured strains from long gague sensors, but the sensor layout scheme greatly influences on the accuracy of identified resutls. To determine the optimal sensor layout scheme for accurate deflection identification of the tied arch bridge, the method of optimal layout of long-gauge fiber optic sensors is studied, in which the characteristic curve is first developed by using the bending macro-strain curve under multiple target load conditions, then optimal sensor layout scheme with different number of sensors are determined. A tied arch bridge is studied as an example to verify the effectiveness and robustness of the proposed method for static and dynamic deflection identification.
The purpose of this research was to investigate the fiber content of and the characteristics of non-fibrous matters within the textiles exhumed from Keumreung-Ri, Pajoo of Kyunggi-do. Various microscopic methods' and the IR spectroscopy were used for the identification of fibers. The KS K 0251 Test Method as well as the IR spectroscopy and the SEM were used for the analysis of econ-fibrous matters. Fiber identification showed that each of the Pajoo samples were composed either of silk, cotton, or ramie. The results of the analysis of non-fibrous matters were as follows. The amount of water-extracted compound exceeded that of chloroform-extracted compound in both Pajoo 2 and Pajoo 5 samples. In Pajoo 5 sample which have already been dry cleaned using the mixed solution of n-hexane and n-dacane, the amount of chloroform extracted compound was 0% of the total extracted matter. The enzyme and HCI disintegration steps further removed the soils those were nonsoluble in water or chloroform. The most extraction was achieved at the HCI extraction stage.
Fiber reinforced polymer(FRP) composite decks are new to bridge applications and hence not much literature exists on their structural mechanical behavior. As there are many differences between numerical displacements through static analysis of the primary model and experimental displacements through static load tests, system identification (SI)techniques such as Neural Networks (NN) and support vector machines (SVM) utilized in the optimization of the FE model. During the process of identification, displacements were used as input while stiffness as outputs. Through the comparison of numerical displacements after SI and experimental displacements, it can note that NN and SVM would be effective SI methods in modeling an FRP deck. Moreover, two methods such as response surface method and iteration were proposed to optimize the estimated stiffness. Finally, the results were compared through the mean square error (MSE) of the differences between numerical displacements and experimental displacements at 6 points.
Fiber reinforced polymer(FRP) composite decks are new to bridge applications and hence not much literature exists on their structural mechanical behavior. As there are many differences between numerical displacements through static analysis of the primary model and experimental displacements through static load tests, system identification (SI)techniques such as Neural Networks (NN) and support vector machines (SVM) utilized in the optimization of the FE model. During the process of identification, displacements were used as input while stiffness as outputs. Through the comparison of numerical displacements after SI and experimental displacements, it can note that NN and SVM would be effective SI methods in modeling an FRP deck. Moreover, two methods such as response surface method and iteration were proposed to optimize the estimated stiffness. Finally, the results were compared through the mean square error (MSE) of the differences between numerical displacements and experimental displacements at 6 points.
Objectives : A morphological classification among Sinomenium acutum, Cocculus trilobus and Aristolochia fangchi was made through microscopic observation. Method : The slice of the tested material made by paraffin section technique was colored with Safranine Malachite Green contrast methods, and then observed and photographed by olymphus-BHT. Result : 1. Fiber bundles of pericycle in S. acutum are like a crescent moon, stone cells were found among fiber bundles, and starch grain and raphides of calcium oxalate were included in parenchyma. 2. C. trilobus has the fiber bundle of pericycle resembling a crescent moon, but does not have the raphidesof calcium oxalate. 3. A. fangchi has the raphides of calcium oxalate, but does not have the fiber bundles of pericycle. 4. Stems and roots of S. acutum arc mostly similar, but only stems have the pith. Conclusion :' C. trilobus and A. fangchi can be distinguished from each other by the fiber bundles of pericycle and the raphides of calcium oxalate.
Kim, Gi-Young;Morgan, Mark;Ess, Daniel;Hahm, Byoung-Kwon;Kothapalli, Aparna;Bhunia, Arun
Food Science and Biotechnology
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제16권3호
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pp.337-342
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2007
Conventional methods for pathogen detection and identification are labor-intensive and take days to complete. Biosensors have shown great potential for the rapid detection of foodborne pathogens. Fiber-optic biosensors have been used to rapidly detect pathogens because they can be very sensitive and are simple to operate. However, many fiber-optic biosensors rely on manual sensor handling and the sandwich assay, which require more effort and are less sensitive. To increase the simplicity of operation and detection sensitivity, a binding inhibition assay method for detecting Listeria monocytogenes in food samples was developed using an automated, fiber-optic-based immunosensor: RAPTOR (Research International, Monroe, WA, USA). For the assay, fiber-optic biosensors were developed by the immobilization of Listeria antibodies on polystyrene fiber waveguides through a biotin-avidin reaction. Developed fiber-optic biosensors were incorporated into the RAPTOR to evaluate the detection of L. monocytogenes in frankfurter samples. The binding inhibition method combined with RAPTOR was sensitive enough to detect L. monocytogenes ($5.4{\times}10^7\;CFU/mL$) in a frankfurter sample.
Raj, F. Michael;Nagarajan, V.A.;Elsi, S. Sahaya;Jayaram, R.S.
Steel and Composite Structures
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제22권1호
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pp.13-24
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2016
In the present paper, glass fibers are substituted partially with monofilament fishnet and polyester matrix for making the composites. The composite specimens were prepared in accordance with ASTM for analyzing the flexural strength and dynamic mechanical properties. Furthermore, machinability revealed the interaction of glass fiber and partial substituted monofilament fishnet fiber with the matrix. Fiber pullouts on the fractured specimen during the physical testing of the composites are also investigated by COSLAB microscope. The results reveal that the fishnet based composites have appreciably higher flexural properties. Furthermore, the glass fiber, woven roving and fishnet composite has more storage modulus and significant mechanical damping. The composite specimens were fabricated by hand lay-up method. Hence, these composites are the possible applications to develop the value added products. The results of this study are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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