In order to investigate the interaction characteristics of poly(dimethylsiloxane) (PDMS) with various solvents such as water, ethanol, and iso-propanol, Inverse Gas Chromatography(IGC) at finite concentration, which is a very fast, accurate, and thus promising technique in thermodynamic study of polymer systems, is employed. By measuring the specific retention volumes of the probes, the interaction parameters are calculated by means of the Flory-Huggins equation. From the results, the interaction parameters of the probes are, as expected due to the hydrophobicity of the polymer, found to be of large positive values (2$2.0{\times}10^{-3}mol/g$. For the linear PDMS, interpretation of the space distribution of molecules is performed by the Kirkwood-Buff-Zimm(KBZ) integrals, which give intuitive information about physical properties. From the KBZ integrals, water does not show the tendency of preferential solvation with the PDMS but formed self-cluster. The larger solvent molecules show a stronger tendency to distribute more randomly in the mixture.
This thesis aims to study the space concept of the constructive mode in the work space of the postmodernism artists since 1970s. According to the changing view of the world artists, they are searching for the characteristics of having the parameter of formative organization on how they are related to the constructive system which represents the work styles. First, this study searches for the theoretical approaches of the constructive system and parameters that were studied by Le Corbusier - the module concept as the meaning of order system being used for the basic formative construction Second, when it is regarded as a formative construction in making art as the'principles of organization'(the law of living form), which was defined by Suzanne Langer in the formative theory as the organized structure shown in growth structure in mu and ecological system, the principles governing the module rules were arthmetically analysed art-work space through the dynamic symmetry of Jay Hambidge. Therefore, this study shows the principles working on the parameters for new formative organization as follows: First, the module in the work space should be designed and built from the dynamic symmetry. Second, the module should satisfy the human needs that it must be acceptable, efficient, flexible, which are the necessary and sufficient condition for the dynamic symmetry. Third, the dynamic symmetry which has the principle of Reciprocity and the principle of Complement as its primary construction principle has the common properties and the reciprocity in the construction of the work space and when it has the self similarity, it segments organically the total space without damaging the continuum.
In this paper, I proposed a classifier of liver cirrhotic step using T1-weighted MRI(magnetic resonance imaging) and hierarchical neural network. The data sets for classification of each stage, which were normal, 1type, 2type and 3type, were obtained in Pusan National University Hospital from June 2001 to december 2001. And the number of data was 46. We extracted liver region and nodule region from T1-weighted MR liver image. Then objective interpretation classifier of liver cirrhotic steps in T1-weighted MR liver images. Liver cirrhosis classifier implemented using hierarchical neural network which gray-level analysis and texture feature descriptors to distinguish normal liver and 3 types of liver cirrhosis. Then proposed Neural network classifier teamed through error back-propagation algorithm. A classifying result shows that recognition rate of normal is 100%, 1type is 82.3%, 2type is 86.7%, 3type is 83.7%. The recognition ratio very high, when compared between the result of obtained quantified data to that of doctors decision data and neural network classifier value. If enough data is offered and other parameter is considered, this paper according to we expected that neural network as well as human experts and could be useful as clinical decision support tool for liver cirrhosis patients.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.4
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pp.863-874
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2015
The use of pile reinforcement is considered as one of the most promising techniques for improving load carrying capacity of piles in offshore area. In this study, to consider the horizontal and uplift bearing capacity of submerged breakwater bearing pile, exclusive analysis on load-transfer behaviour of pile was conducted. First of all, check the reinforcing effect from the three-dimensional finite element method, and estimate load transfer curve (ground reaction force). Based on these results, the reinforcing effect was quantified by estimating the coefficients of horizontal and uplift reinforcement of reinforced piles. Load transfer function with consideration of the reinforcing effect was proposed from estimated coefficients. A comparison of the analysis using the proposed load transfer function with three-dimensional finite element analysis has resulted that the proposed load transfer function is displaying good accuracy of predicting behavior of the load transfer between the pile and soil reinforcement. Interpretation of the submerged structure by applying a load transfer function considering the reinforcing effect, has shown that the reinforced pile's shear, bending moment and displacement are less than that of non-reinforced piles, while the subgrade reaction modulus arises greater. Thus, it is expected to be relatively cost effective in terms of design.
In the main target area of the block II, Targe-scale faults occur below the unconformity developed around 1 km in depth. The contrast of seismic velocity around the unconformity is generally so large that the strong multiples and the radical velocity variation would deteriorate the quality of migrated section due to serious distortion. More than 15 kinds of data processing techniques have been applied to improve the image resolution for the structures farmed from this active crustal activity. The bad and noisy traces were edited on the common shot gathers in the first step to get rid of acquisition problems which could take place from unfavorable conditions such as climatic change during data acquisition. Correction of amplitude attenuation caused from spherical divergence and inelastic attenuation has been also applied. Mild F/K filter was used to attenuate coherent noise such as guided waves and side scatters. Predictive deconvolution has been applied before stacking to remove peg-leg multiples and water reverberations. The velocity analysis process was conducted at every 2 km interval to analyze migration velocity, and it was iterated to get the high fidelity image. The strum noise caused from streamer was completely removed by applying predictive deconvolution in time space and ${\tau}-P$ domain. Residual multiples caused from thin layer or water bottom were eliminated through parabolic radon transform demultiple process. The migration using curved ray Kirchhoff-style algorithm has been applied to stack data. The velocity obtained after several iteration approach for MVA (migration velocity analysis) was used instead or DMO for the migration velocity. Using various testing methods, optimum seismic processing parameter can be obtained for structural and stratigraphic interpretation in the Block II, Yellow Sea Basin.
Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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v.2
no.2
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pp.78-84
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1995
In 1983, 83 Wenner vertical electrical sounding(VES)s and 22 pumping tests had been carried out by Korea Agricultural Development Corporation(KADC) in Guam Myun, Yeoju Gun, Kyounggi Province. Also, 10 boreholes had been constructed in the area. Using these data electrical and hydraulic properties of aquifer in the Ganam area are investigated in this study. Assuming that the underground is 1-D, VES data are analyzed. Data analysis shows that the subsurface of study area can be interpreted as 4-layer structure and the 3rd layer which is regarded as aquifer has mean thickness of 10 m and mean resistivity of 506 ohm-m and rests on resistive bedrock. Under the circumstances, as most part of electric current flows parallel to the bedding, longitudinal unit conductance is an important parameter controlling VES curves and very closely correlates with transmissivity of aquifer in the study area. Thus, relation between longitudinal unit conductance and transmissivity is investigated in this study. Since resistivity and thickness of each layer are obtained from interpretation of VES data, the relations between transmissivity and resistivity, and between hydraulic conductivity and resistivity are also studied. Studies of such relations show that longitudinal conductance is proportional to transmissivity, and resistivity is inversely proportional to transmissivity and hydraulic conductivity.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.1
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pp.114-123
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2018
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.1
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pp.1-6
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2011
The underlying principle of environmental conservation and restoration is to receive continuous services from nature. In this context, the basic objective of oil spill response and recovery activities is to allow affected residents to retain sustainability of their daily livelihood and productive environment. Hence, monitoring the status of socio-economic impact and the extent of restoration is an important parameter in the restoration effort to repair the damaged functions of environmental services with oil spill accident. However, assessment of socio-economic impact poses investigators with much difficulties in selecting the most appropriate approaches because the process often involves various stakeholders, directly and indirectly. Moreover, the analyses and interpretation of the results also pose a great challenge. The present study monitored fisheries and tourism numbers which were considered as major local socio-economic indicators of living and production environment affected by M/T Hebei Spirit oil-spill accident. This monitoring was conducted by examining the published papers and statistical reports. This was supplemented by surveying how the local residents actually felt about the damage and recovery for the first time in Korea. The results showed that the rate of the recovery was about 40~50 %, and the rate of the recovery seemed to be slowed or decreased. However, what the local residents actually felt was 2~10 points less than the literature surveys and statistical reports. These results suggested limits to using only the literature and statistical surveys for the traditional socio-economic impact assessment. The study also showed the need to include in the impact assessment process what and how the local residents actual feel about the oil spill damage and recovery process.
When the orientations of joints are measured on a rock exposure, there are frequent cases that are difficult to approach by the surveyor to the target joints or to set up scanlines on the slope. In this study, to complement such limit and weak points, a new algorithm was developed to interpret joint orientation from analyzing the images of rock slope. As a method of arranging the multiple images of a rock slope, the multistage convergent photographing system was introduced to overcome the limitation of photographing direction which existing method such as parallel stereophotogrammetric system has and to cover the range of image measurement, which is the overlapping area between the image pair, to a maximum extent. To determine camera parameters in the perspective projection equation that are the main elements of the analysis method, a new method was developed introducing three ground control points and single ground guide point. This method could be considered to be very simple compared with other existing methods using a number of ground control points and complicated analysis process. So the global coordinates of a specific point on a rock slope could be analyzed with this new method. The orientation of a joint could be calculated using the normal vector of the joint surface which can be derived from the global coordinates of several points on the joint surface analyzed from the images.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.2
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pp.16-24
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2002
Classification of the land cover characteristics is a major application of remote sensing. The goal of this study is to propose an optimal classification process for electro-optical camera(EOC) of Korea Multi-Purpose Satellite(KOMPSAT). The study was carried out on Landsat TM, high spectral resolution image and KOMPSAT EOC, high spatial resolution image of Miho river basin, Korea. The study was conducted in two stages: one was image fusion of TM and EOC to gain high spectral and spatial resolution image, the other was land cover classification on fused image. Four fusion techniques were applied and compared for its topographic interpretation such as IHS, HPF, CN and wavelet transform. The fused images were classified by radial basis function neural network(RBF-NN) and artificial neural network(ANN) classification model. The proposed RBF-NN was validated for the study area and the optimal model structure and parameter were respectively identified for different input band combinations. The results of the study propose an optimal classification process of KOMPSAT EOC to improve the thematic mapping and extraction of environmental information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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