Zakaria Belabed;Abdeldjebbar Tounsi;Abdelmoumen Anis Bousahla;Abdelouahed Tounsi;Khaled Mohamed Khedher;Mohamed Abdelaziz Salem
Computers and Concrete
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v.34
no.4
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pp.447-476
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2024
The current research proposes an innovative finite element model established within the context of higher-order beam theory to examine the bending and buckling behaviors of functionally graded carbon nanotube-reinforced composite (FG-CNTRC) beams resting on Winkler-Pasternak elastic foundations. This two-node beam element includes four degrees of freedom per node and achieves inter-element continuity with both C1 and C0 continuities for kinematic variables. The isoparametric coordinate system is implemented to generate the elementary stiffness and geometric matrices as a way to enhance the existing model formulation. The weak variational equilibrium equations are derived from the principle of virtual work. The mechanical properties of FG-CNTRC beams are considered to vary gradually and smoothly over the beam thickness. The current investigation highlights the influence of porosity dispersions through the beam cross-section, which is frequently omitted in previous studies. For this reason, this analysis offers an enhanced comprehension of the mechanical behavior of FG-CNTRC beams under various boundary conditions. Through the comparison of the current results with those published previously, the proposed finite element model demonstrates a high rate of efficiency and accuracy. The estimated results not only refine the precision in the mechanical analysis of FG-CNTRC beams but also offer a comprehensive conceptual model for analyzing the performance of porous composite structures. Moreover, the current results are crucial in various sectors that depend on structural integrity in specific environments.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.17
no.3
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pp.323-332
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1997
In order to use analog more systematically in science class, an instructional model was designed on the basis of analogical reasoning processes (encoding, inference, mapping, application, and response) in the Sternberg's component process theory. The model has five phases (introducing target context, cue retrieval of analog context, mapping similarity and drawing target concept, application, and elaboration), and the instructional effects of using the model upon students' comprehension of science concepts and motivation level of learning were investigated. The treatment and control groups (1 class each) were selected from 8th-grade classes and taught about chemical change and chemical reaction for the period of 10 class hours. The treatment group was taught with the materials based on the model, while the control group was taught in traditional instruction without using analog. Before the instructions, modified versions of the Patterns of Adaptive Learning Survey and the Group Assessment of Logical Thinking were administered, and their scores were used as covariates for students' conceptions and motivational level of learning, respectively. Analogical reasoning ability test was also administered, and its score was used as a blocking variable. After the instructions, students' conceptions were measured by a researcher-made science conception test, and their motivational level of learning was measured by a modified version of the Instructional Materials Motivation Scale. The results indicated that the adjusted mean score of the conception test for the treatment group was significantly higher than that of the control group at .01 level of significance. No significant interaction between the instruction and the analogical reasoning ability was found. Although the motivational level of learning for the treatment group was higher than that for the control group, the difference was found to be statistically insignificant. Educational implications are discussed.
For the better understanding of the temporal characteristics of soil water, this study is to suggest a stochastic soil water model and to apply it for impact assessment of climate change. The loss function is divided into 3 stages for more specified comprehension of the probabilistic behavior of soil water, and especially, the soil water model considering the stochastic characteristics of precipitation is developed in order to consider the variation of climatic factors. The simulation result of soil water model confirms that the proposed soil water model can re-generate the observation properly, and it also proves that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. Moreover, with the simulation results with a climate change scenario, it can be predicted that the future soil water will have higher variations than present soil water.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.5
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pp.139-150
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2021
Object orientation has become the predominant paradigm for conceptual modeling (e.g., UML), where the notions of class and object form the primitive building blocks of thought. Classes act as templates for objects that have attributes and methods (actions). The modeled systems are not even necessarily software systems: They can be human and artificial systems of many different kinds (e.g., teaching and learning systems). The UML class diagram is described as a central component of model-driven software development. It is the most common diagram in object-oriented models and used to model the static design view of a system. Objects both carry data and execute actions. According to some authorities in modeling, a certain degree of difficulty exists in understanding the semantics of these notions in UML class diagrams. Some researchers claim class diagrams have limited use for conceptual analysis and that they are best used for logical design. Performing conceptual analysis should not concern the ways facts are grouped into structures. Whether a fact will end up in the design as an attribute is not a conceptual issue. UML leads to drilling down into physical design details (e.g., private/public attributes, encapsulated operations, and navigating direction of an association). This paper is a venture to further the understanding of object-orientated concepts as exemplified in UML with the aim of developing a broad comprehension of conceptual modeling fundamentals. Thinging machine (TM) modeling is a new modeling language employed in such an undertaking. TM modeling interlaces structure (components) and actionality where actions infiltrate the attributes as much as the classes. Although space limitations affect some aspects of the class diagram, the concluding assessment of this study reveals the class description is a kind of shorthand for a richer sematic TM construct.
Although people's anxiety about the environmental problem has been getting higher, they are not provided good quality of knowledge about the environment. Based on this situation, Ecoblog can be a new type of online community to educate the public in ecological knowledge. Especially, Ecoblog can be utilized as a method of "preventive education", and it will contribute to reduce great amounts of environmental budget to restore contaminated environment to previous condition. Ecoblog also utilizes the concept of blog which user can create and append their site with chosen themes. A weblog or a blog is a non-commercial webpage regularly updated through the use of a blogging software which allows the user to "publish" kinds of amalgamations of text and graphics to the page as posts. The technology offered in Ecoblog is utilizing the concept of 4D place and game metaphor in order to provide users the sense of participation, interaction and immersion among them and the growing community. Thus, it requires applying the CAAD technology by implementing semantically well-defined building data model as a core database to create a 4D virtual community. This research focuses on defining a 4d spatial framework suitable for developing an online ecological community. Through our study, the state-of-the-art of online community has been studied at the first step. Second, the scenario of using EcoBlog described with content, visualization and navigation are defined based on the critical features derived at the first step. Finally, a 4d spatial framework composed of semantic building data model, content and rule database is constructed to propose factors that are necessary to establish an ecological virtual community. In conclusion, our framework could enhance the comprehension and interaction between users and virtual buildings in the ecological community by integrating the concept of game design, 4D CAD and semantic data model. Such framework can be applied to any online community for an educational purpose.
There are a great number of difficulties without Interface Guideline, even though the utility of the web in the educational field has been increased. In spite of having a guideline there still remains problems, when the researcher develops a practical web design, because of uniformity and universality. The purpose of this research will give a good model and a guideline, developing a way of web-site assessment through psychological language. First, the researcher has to induce psychological language and recognize the relevance of the principle of device system. Second, they should build an assessment model based on an established system of classification. As a result, they recognized that an assessment model based on the system of psychological language can help in working out authentic design problems. The designer faces many difficulties when using Interface Guideline for the sake of the existing software developer because of specific terminology. On the contrary, these days, the guideline of psychological language system provides the designer with easy comprehension of language and also able to perceive problems in advance. In addition, the researcher can realize that it can be used, as a good source and data.
Purpose The study aims to develop a data-based decision model for private bankers when recommending hedge funds to their customers in financial institutions. Design/methodology/approach The independent variables are set in two groups. The independent variables of the first group are aggressive investors, active investors, and risk-neutral type investors. In the second group, variables considered by private bankers include customer propensity to invest, reliability, product subscription experience, professionalism, intimacy, and product understanding. A decision-making variable for a private banker is in recommending a first-rate general private fund composed of foreign and domestic FinTech products. These contain dependent variables that include target return rate(%), fund period (months), safeguard existence, underlying asset, and hedge fund name. Findings Based on the research results, there is a 94.4% accuracy in decision-making when the independent variables (customer rating, reliability, intimacy, product subscription experience, professionalism and product understanding) are used according to the following order of relevant dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on fund period, and step 4 on hedge fund name. Next, a 93.7% accuracy is expected when decision-making uses the following order of dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on underlying asset, and step 4 on fund period. In conclusion, a private banker conducts a decision making stage when recommending hedge funds to their customers. When examining a private banker's recommendations of hedge funds to a customer, independent variables influencing dependent variables are intimacy, product comprehension, and product subscription experience according to a categorical regression model and artificial neural network analysis model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.11
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pp.41-49
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2019
We are to build an unsupervised machine learning-based language model which can estimate the amount of information that are in need to process words consisting of subword-level morphemes and syllables. We are then to investigate whether the reading times of words reflecting their morphemic and syllabic structures are predicted by an information-theoretic measure such as surprisal. Specifically, the proposed Morfessor-based unsupervised machine learning model is first to be trained on the large dataset of sentences on Sejong Corpus and is then to be applied to estimate the information-theoretic measure on each word in the test data of Korean words. The reading times of the words in the test data are to be recruited from Korean Lexicon Project (KLP) Database. A comparison between the information-theoretic measures of the words in point and the corresponding reading times by using a linear mixed effect model reveals a reliable correlation between surprisal and reading time. We conclude that surprisal is positively related to the processing effort (i.e. reading time), confirming the surprisal hypothesis.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.121-129
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2022
This study explored effective teaching-learning activities under the hybrid teaching model combining flipped learning, direct instruction, cooperative learning and distance learning. Subjects were 99 college students enrolled in 2 teacher preparation courses. Students evaluated effectiveness of 22 teaching-learning activities according to Likert scale at the end of the semester. As a result, all 22 teaching learning activities were considered effective more or less. They facilitated motivation, comprehension, participation, thinking, and led to mastery of the task. ② Activities scored low were 'questioning and answering at the beginning of online class', 'open book test'. ③ Hybrid teaching model was favored over traditional instruction. Open ended responses were consistent with the ones in the questionnaire. This research supports the notion that key teaching models to be combined for successful flipped learning in college setting are direct instruction and cooperative learning. Furthermore, effective and ineffective teaching strategies for flipped learning were found.
The main purpose of this study is to examine relations among authentic leadership, trust for leaders, psychological well-being, and knowledge sharing. Authentic leadership proposes positive and interactional approach between leaders and subordinates. Authentic leaders are aware of their values and belief, and they keep their personal goals and support their followers. Such behaviors boost psychological well-being, knowledge sharing, and trust for leaders. To analyze the framework proposed, survey data was collected from 164 employees of three companies. In particular, this study designed a robust research method by assessing model fit and avoiding common method bias issues. The empirical results of this study are as follows. Authentic leadership positively influences trust for leaders and psychological well-being. Trust for leaders is shown to have positive impacts on psychological well-being and knowledge sharing. In addition, followers' psychological well-being positively influences knowledge sharing activities. This study contributes to the comprehension of the structural relationships among authentic leadership, trust for leaders, psychological well-being, and knowledge sharing. The results suggest that authentic leadership and trust for leaders were key success factors of building positive mindset and capability of employees in the forms of psychological well-being and knowledge sharing activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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