Purpose : The purpose of this study is to establish the method generating human brain anatomical connectivity from Korean children and evaluating the network topological properties using small-world network analysis. Materials and Methods : Using diffusion tensor images (DTI) and parcellation maps of structural MRIs acquired from twelve healthy Korean children, we generated a brain structural connectivity matrix for individual. We applied one sample t-test to the connectivity maps to derive a representative anatomical connectivity for the group. By spatially normalizing the white matter bundles of participants into a template standard space, we obtained the anatomical brain network model. Network properties including clustering coefficient, characteristic path length, and global/local efficiency were also calculated. Results : We found that the structural connectivity of Korean children group preserves the small-world properties. The anatomical connectivity map obtained in this study showed that children group had higher intra-hemispheric connectivity than inter-hemispheric connectivity. We also observed that the neural connectivity of the group is high between brain stem and motorsensory areas. Conclusion : We suggested a method to examine the anatomical brain network of Korean children group. The proposed method can be used to evaluate the efficiency of anatomical brain networks in people with disease.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.10
no.2
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pp.267-285
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2004
Globalization has been the buzzword during the past couple of decades, embroiling humankind into the inescapable maelstrom of homogenization. Some critics identify the globalization process undergoing in the realms of politics, economy, culture and ecology with Americanization which entails Neoconservatives' scheme to stretch out the hegemony of the United States. The top-down transcontinental movement, however, deems to confront localization or a reasoned resistance from the local driven by the spiritual attachment to places and, in that sense, regional identity. What is needed to cope with this complex circumstance of glocalization is to be acquainted with beth the global sense of the local and the localized sense of the global at once. For this, it seems indispensible to do justice to area studies. As far as American studies are concerned, this research field has so far been tainted by an overdose of politics, economics, business administration, law and sociology. Regional analysis which constitutes the reason d'etre of the discipline of geography has remained marginal to the political economic mainstream. It is the mounting concerns about America and enhanced research caliber that raises the regional geographical studies of America on the right track. Particularly, a number of articles have been published since the mid-1990s owing to the combined efforts of practitioners, institutions and periodicals. It is expected that systematic training of new generation of American specialists, advance in research infrastructure, and generous funding will stimulate geographical investigation of America in the coming future.
This study investigated the characteristics of bifurcation and the instability due to the initial imperfection of the space truss, which is sensitive to the initial conditions, and the calculated buckling load by the analysis of Eigen-values and the determinant of tangential stiffness. A two-free nodes model, a star dome, and a three-ring dome model were selected as case studies in order to examine the unstable phenomenon due to the sensitivity to Eigen mode, and the influence of the rise-span ratio and the load parameter on the buckling load were analyzed. The sensitivity to the imperfection of the two-free nodes model changed the critical path after reaching the limit point through the bifurcation mode, and the buckling load level was reduced by the increase in the amount of imperfection. The two sensitive buckling patterns for the model can be explained by investigating the displaced position of the free node, and the asymmetric Eigen mode was a major influence on the unstable behavior due to the initial imperfection. The sensitive mode was similar to the in-extensional mechanism basis of the simplified model. Since the rise-span ratio was higher, the effect of local buckling is more prominent than the global buckling in the star dome, and bifurcation on the equilibrium path occurring as the value of the load parameter was higher. Additionally, the buckling load levels of the star dome and the three-ring model were about 50-70% and 80-90% of the limit point, respectively.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.619-627
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2016
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
Many applications in cluster computing require QoS (Quality of Service) services. Since performance predictability is essential to provide QoS service, underlying systems must provide predictable performance guarantees. One way to ensure such guarantees from network subsystems is to generate global schedules from applications'network requests and to execute the local portion of the schedules at each network interface. To ensure accurate execution of the schedules, it is essential that a global time base must be maintained by local clocks at each network interface. The task of providing a single time base is called a synchronization problem and this paper addresses the problem for system area networks. To solve the synchronization problem, FM-QoS (1) proposed a simple synchronization mechanism called FBS(Feedback-Based Synchronization) which uses built-in How control signals. This paper extends the basic notion of FM-QoS to a theoretical framework and generalizes it: 1) to identify a set of built-in network flow control signals for synchrony and to formalize it as a synchronizing schedule, and 2) to analyze the synchronization precision of FBS in terms of flow control parameters. Based on generalization, two application classes are studied for a single switch network and a multiple switch network. For each class, a synchroniring schedule is proposed and its bounded skew is analyzed. Unlike FM-QoS, the synchronizing schedule is proven to minimize the bounded skew value for a single switch network. To understand the analysis results in practical networks, skew values are obtained with flow control parameters of Myrinet-1280/SAN. We observed that the maximum bounded skew of FBS is 9.2 Usec or less over all our experiments. Based on this result, we came to a conclusion that FBS was a feasible synchronization mechanism in system area networks.
With the increasing emphasis on anomaly detection across various fields, diverse anomaly detection algorithms have been developed for various data types and anomaly patterns. However, the performance of anomaly detection algorithms is generally evaluated on publicly available datasets, and the specific performance of each algorithm on anomalies of particular types remains unexplored. Consequently, selecting an appropriate anomaly detection algorithm for specific analytical contexts poses challenges. Therefore, in this paper, we aim to investigate the types of anomalies and various attributes of data. Subsequently, we intend to propose approaches that can assist in the selection of appropriate anomaly detection algorithms based on this understanding. Specifically, this study compares the performance of anomaly detection algorithms for four types of anomalies: local, global, contextual, and clustered anomalies. Through further analysis, the impact of label availability, data quantity, and dimensionality on algorithm performance is examined. Experimental results demonstrate that the most effective algorithm varies depending on the type of anomaly, and certain algorithms exhibit stable performance even in the absence of anomaly-specific information. Furthermore, in some types of anomalies, the performance of unsupervised anomaly detection algorithms was observed to be lower than that of supervised and semi-supervised learning algorithms. Lastly, we found that the performance of most algorithms is more strongly influenced by the type of anomalies when the data quantity is relatively scarce or abundant. Additionally, in cases of higher dimensionality, it was noted that excellent performance was exhibited in detecting local and global anomalies, while lower performance was observed for clustered anomaly types.
In this paper, experimental program and associated numerical study were carried out to evaluate the fire resistance of unprotected concrete-filled rectangular steel tubular (CFT) columns subjected to the standard fire. The key testing parameters included the length effect, the load ratio, and the sectional dimensions of the CFT columns. Temperature distribution and axial deformation of the CFT column specimens were measured and analyzed. Rather early local buckling of steel tubes was observed in all the specimens. This caused subsequent load transfer from steel tube to concrete, and eventually triggered concrete crushing, or complete loss of the load bearing capacity of the column. This implies that the limit state of local buckling as well as overall flexural buckling should be incorporated in fire design procedure. As expected, the fire resistance time of specimen with higher load ratio consistently lessened. The prediction of fire resistance time of unprotected CFT columns based on the limiting steel temperature in current design codes or the formula proposed by previous studies is slightly conservative compared to the fire test results available. To establish the finite element analysis model that can be used to predict the thermal and structural behaviour of unprotected CFT columns in fire, the fully coupled thermal-stress analysis was also tried by using the commercial code ABAQUS. The numerical results showed a reasonable global correlation with the experimental results.
In this study, the precise orbit determination (POD) software is developed for optical observation. To improve the performance of the estimation algorithm, a nonlinear batch filter, based on the unscented transform (UT) that overcomes the disadvantages of the least-squares (LS) batch filter, is utilized. The LS and UT batch filter algorithms are verified through numerical simulation analysis using artificial optical measurements. We use the real optical observation data of a low Earth orbit (LEO) satellite, Cryosat-2, observed from optical wide-field patrol network (OWL-Net), to verify the performance of the POD software developed. The effects of light travel time, annual aberration, and diurnal aberration are considered as error models to correct OWL-Net data. As a result of POD, measurement residual and estimated state vector of the LS batch filter converge to the local minimum when the initial orbit error is large or the initial covariance matrix is smaller than the initial error level. However, UT batch filter converges to the global minimum, irrespective of the initial orbit error and the initial covariance matrix.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.7
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pp.559-564
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2016
The objectives of this paper are to develop a finite element analysis model to analyze press-fitted and bending load conditions in a press-fitted assembly, and propose a hub shape optimization method to minimize contact pressure near the shaft contact edge. Numerical asymmetric-axisymmetric finite element models have been developed to predict contact stress on press-fitted shafts. The global optimization method, genetic algorithm, local optimization method, and sequential quadratic programming were applied to a press-fitted assembly to optimize the hub contact edge geometry. The results showed that the maximum contact pressure with the optimized hub shape decreased more than 60 % compared to conventional hubs and the maximum contact stress affecting fatigue life was reduced about 47 %. Hub shape optimization can be useful to increase the load capability of press fits in terms of wear and fatigue behavior.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.20
no.1
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pp.74-79
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2007
Most studies on copper Chemical Mechanical Planarization (CMP) have focused on material removal and its mechanisms. Although many studies have been conducted on the mechanism of Cu CMP, a study on uniformity in Cu CMP is still unknown. Since the aim of CMP is global and local planarization, the approach to various factors related to uniformity in Cu CMP is essential to elucidate the Cu CMP mechanism as well. The main purpose of the experiment reported here was to investigate and mechanically analyze the roles of slurry components in the formation of the uniformity in Cu CMP. In this paper, Cu CMP was performed using citric acid($C_{6}H_{8}O_{7}$), hydrogen peroxide($H_{2}O_{2}$), colloidal silica, and benzotriazole($BTA,\;C_{6}H_{4}N_{3}H$) as a complexing agent, an oxidizer, an abrasive, and a corrosion inhibitor, respectively. All the results of this study showed that within-wafer non-uniformity(WIWNU) of Cu CMP could be controlled by the contents of slurry components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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