In this paper we investigate the qualitative behaviour of numerical approximation to a class delay differential equation. We consider the numerical solution of the delay differential equations undergoing a Hopf bifurcation. We prove the numerical approximation of delay differential equation had a Hopf bifurcation point if the true solution does.
In this paper, a class of delayed epidemic model with diffusion is investigated. By analyzing the associated characteristic transcendental equation, its linear stability is investigated and Hopf bifurcation is demonstrated. Some explicit formulae determining the stability and the direction of the Hopf bifurcation periodic solutions bifurcating from Hopf bifurcations are obtained by using the normal form theory and center manifold theory. Some numerical simulation are also carried out to support our analytical findings. Finally, biological explanations and main conclusions are given.
Among the inhalant and foods which caused allergy, which is increasing nowaday, this research has a purpose of studying allergy-causing materials (allergen) which most frequently cause allergy. In order to conduct this research, we selected 100 hundred patients (M : F = 65 : 35) from in Kwangju Christian Hospital, who were tested through allergy multiple antigen simultaneous test (MAST) immunoblot assay (RIDA$^{(R)}$ X-Screen; r-Biopharm Co., Darmstadt, Germany). According to the test, the total IgE positive rate (above Class 2) from the inhalant is 58.3%, and that from food is 35%, respectively. This research showed that the first most allergen was the tick (Derm. farinae/Derm. pteronyssinus), the second most was housedust, and the third was the hair of pets such as cats and dogs; 65%, 35%, 26.3% in inhalant panel, and 52.5%, 40%, 50% in food panel, respectively. Thease allergens newly added to inhalant and food panels were not contributable to the detection of specifical allergen. We needs further improvement to be used as primary screening or quantitative test for allergy.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.706-709
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2006
Cancer is one of the major causes of death; however, the survival rate can be increased if discovered at an early stage for timely treatment. According to the statistics of the World Health Organization of 2002, breast cancer was the most prevalent cancer for all cancers occurring in women worldwide, and it account for 16.8% of entire cancers inflicting Korean women today. In order to classify the type of breast cancer whether it is benign or malignant, this study was conducted with the use of the discriminant analysis and the decision tree of data mining with the breast cancer data disclosed on the web. The discriminant analysis is a statistical method to seek certain discriminant criteria and discriminant function to separate the population groups on the basis of observation values obtained from two or more population groups, and use the values obtained to allow the existing observation value to the population group thereto. The decision tree analyzes the record of data collected in the part to show it with the pattern existing in between them, namely, the combination of attribute for the characteristics of each class and make the classification model tree. Through this type of analysis, it may obtain the systematic information on the factors that cause the breast cancer in advance and prevent the risk of recurrence after the surgery.
In an effort to provide information about the effect of Microcomputer-Based Laboratory (MBL) use in science teaching and learning on student achievement and attitudes, a review of research analyzed studies was done between 1981 and 2001, using a meta-analysis procedure. Thirty-seven published and unpublished studies were reviewed. Use of MBL was shown to be potentially effective in the following condition of class; two students, physics teaching, more than one topic, or at the college level. Appropriate research design strategies, financial support (including hardware and software), and the use of more than one instrument for assessing the effect of the MBL instruction are crucial factors for more informative research studies. While helpful in many respects, the prior research revealed a number of problems related to the use of MBL in school science teaching and learning. The prior research does not support the desired intention described in the theory-based outcomes and reveals so little about how teachers and students use MBL, how it influences their teaching and learning, and how effectively it fits into the existing science curriculum. In order to know if the integration of MBL in the existing school science is worth it or not, more careful research design and comprehensive research should be done.
We consider a class of hypoelliptic operators of the following type $$L=\sum_{i,j=1}^{p_0}a_{ij}{\partial}^2_{x_ix_j}+\sum_{i,j=1}^{N}b_{ij}x_i{\partial}_{x_j}-{\partial}_t$$, where ($a_{ij}$), ($b_{ij}$) are constant matrices and ($a_{ij}$) is symmetric positive definite on $\mathbb{R}^{p_0}$ ($p_0{\leqslant}N$). By establishing global Morrey estimates of singular integral on the homogenous space and the relation between Morrey space and weak Morrey space, we obtain the global weak Morrey estimates of the operator L on the whole space $\mathbb{R}^{N+1}$.
Theoretical benefits and research findings on the use of Microcomputer-based Laboratory (MBL) are considered for using MBL in a way that will be of benefit to students and teachers, and discussed as a whole for further synthesis, including the formulation of a research agenda for future consensus-based action. Based on the findings obtained from a comprehensive review of the literature, using a systematic approach, the uses of MBL were compared and contrasted for advancing understanding of the teaching and learning processes in science and mathematics. A number of benefits were proposed by MBL developers but not investigated by educational researchers. A few research studies considered the following practical aspects raised by classroom science teachers: technical problems of MBL equipment; inaccuracy or incompleteness of presentation; efficient ways for handling class time with MBL instruction; and development of MBL curriculum materials for their own instruction. This lack of research related to the use of MBL in science classrooms resulted in educational research that was neither respected nor utilized by science teachers. Setting a research agenda based on the theoretical benefits and research findings is necessary for the effective use of MBL in science classrooms can help to maximize the prospects for successful school improvement projects while minimizing the innovation-related frustrations of individuals.
Autonomous driving requires a computerized perception of the environment for safety and machine-learning evaluation. Recognizing semantic information is difficult, as the objective is to instantly recognize and distinguish items in the environment. Training a model with real-time semantic capability and high reliability requires extensive and specialized datasets. However, generalized datasets are unavailable and are typically difficult to construct for specific tasks. Hence, a light detection and ranging semantic dataset suitable for semantic simultaneous localization and mapping and specialized for autonomous driving is proposed. This dataset is provided in a form that can be easily used by users familiar with existing two-dimensional image datasets, and it contains various weather and light conditions collected from a complex and diverse practical setting. An incremental and suggestive annotation routine is proposed to improve annotation efficiency. A model is trained to simultaneously predict segmentation labels and suggest class-representative frames. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more efficient dataset than uniformly sampled datasets.
Human error (HE) is an important concern in safety-critical systems such as nuclear power plants (NPPs). HE has played a role in many accidents and outage incidents in NPPs. Despite the increased automation in NPPs, HE remains unavoidable. Hence, the need for HE detection is as important as HE prevention efforts. In NPPs, HE is rather rare. Hence, anomaly detection, a widely used machine learning technique for detecting rare anomalous instances, can be repurposed to detect potential HE. In this study, we develop an unsupervised anomaly detection technique based on generative adversarial networks (GANs) to detect anomalies in manually collected surveillance data in NPPs. More specifically, our GAN is trained to detect mismatches between automatically recorded sensor data and manually collected surveillance data, and hence, identify anomalous instances that can be attributed to HE. We test our GAN on both a real-world dataset and an external dataset obtained from a testbed, and we benchmark our results against state-of-the-art unsupervised anomaly detection algorithms, including one-class support vector machine and isolation forest. Our results show that the proposed GAN provides improved anomaly detection performance. Our study is promising for the future development of artificial intelligence based HE detection systems.
This study performed the numerical analysis of the internal flow phenomena of 1 kWe-class solid oxide fuel cell (SOFC) stacks with internal manifold type and planar cells using commercial computational fluid dynamics (CFD) software, Star-CCM+. In particular, the locations where the turbulent phenomena occur inside the SOFC stack were investigated. In addition, the laminar flow model and the standard k-ε turbulent model were used to calculate the SOFC stack, separately. And, the calculation results of both laminar and turbulent models were compared. The calculation results showed that turbulent phenomena occurred mainly in the cathode flow. Especially, the turbulent phenomena were found in the cathode inlet/outlet region, and local turbulence occurred in the end plate near the inlet pipe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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