Since structural systems may fail in any one of several failure modes, computation of system reliability is always difficult. A method using numerical quadrature for computing structural system reliability with either one or more than one failure mode is presented in this paper. Statistically correlated safety margin equations are transformed into a group of uncorrelated variables and the joint density function of these uncorrelated variables can be generated by using the Maximum Entropy Method. Structural system reliability is then obtained by integrating the joint density function with the transformed safety domain enclosed within a set of linear equations. The Gaussian numerical integration method is introduced in order to improve computational accuracy. This method can be used to evaluate structural system reliability for Gaussian or non-Gaussian variables with either linear or nonlinear safety boundaries. It is also valid for implicit safety margins such as computer programs. Both the theory and the examples show that this method is simple in concept and easy to implement.
conflicting criterial used in identifying words have called the lexical integrity principle into question. That is, cases where the morphological word does not coincide with the syntactic word have notivated the syntactic view of word derivation, as pointed out by Bresnan and Mchombo(1995). Further, the implicit desire to make the clausal structure of Korean parallel to those posited for English(Chomsky 1991) and French(Pollock 1989) has also led most of the current literature on Korean morphology to claim that Korean verbal inflections head their own functional projections such as AgrP, TP, and MP im syntax. In this paper, I will first argue against such a syntactic view. After reviewing some basic properties of Korean verbal inflections, I will show that the evidence from mismatch phenomena supports the lexical integrity principle over the head-movement theories of word derivation. Then, I will propose a theory of lexical grammar which maintains the lexical integrity principle while retaining the effects of functional projections and syntactic movement.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.1
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pp.45-58
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2022
Community enterprise plays an important role for developing local business. Products from local communities apply local specialties such as high-quality materials and inherited wisdom. This work aims to support merchandises from local community enterprises by bringing out their specialties related to local wisdom and intangible cultural aspects. An ontology is applied to demonstrate the innate information regarding the implicit values of the products and is used as a core for a semantic search system. Details of the products are gathered from their respective community using an interview method and are extracted to align with the developed ontological schema. The semantic search system thus is implemented with a recommendation process for online accessibility for providing the organised information. From evaluation, the developed ontology and its instances are rated highly for their consistency, conciseness, and completeness. In usage, accuracy of the query and recommendation results are evaluated at 97.38% searching accuracy and 85.03% for recommending interesting products.
Deasoon ideas are doctrine of Deasoonjinrihoe, which was founded by Ilsoon Gang, religious thinker in the late of Josun Dynasty. This study aims at examining influences of Confucius ideas implicit in Deasoon ideas and finding out their meaning in the modern society. Ilsoon Gang considered Confucianism very important when he forms his Deasoon ideas and after all, he included Confucius ideas to Deasoon ideas to develop his own religious theory. The meanings of Deasoon ideas in the modern world are as follows: First, Deasoon's harmonious ideas on yin and yang can be a healing method to solve conflicts and confrontations of the modern society. Second, Deasoon's harmony between God and humans and ideas on human dignity is helpful to solve human isolation that the modern society faces. Third, Deasoon's ideas that human's hostility and grudge must be healed teaches loves and co-existence to humans. Fourth, Dotongjinkyeong, which is Deasoon's ideal world, is the world where communication between an individual and the whole, God and humans, a human and a human, and humans and the nature perfectly are harmonized.
This paper proposes a numerically-based methodology to implicitly model irreversible deformations in concrete through a damage model. Plasticity theory is not explicitly employed, although resemblances are still present. A scalar isotropic damage model is adopted and the damage variable is split in two: one contributing for stiffness degradation (cracking) and other contributing for irreversible deformations (plasticity). The proposed methodology is thermodynamically consistent as it consists in a damage model rewritten in different terms. Its Finite Element coding is presented, indicating that minor changes are necessary. It is also demonstrated that nonlinear algorithms are unnecessary to model concrete cracking and plasticity. Experimental data from direct tension and four-point bending tests under cyclic loading are compared to the proposed methodology. A numerical case study of a low-cycle fatigue is also presented. It can be concluded that the model is simple, feasible and capable to capture the essentials concerning cracking and plasticity.
Experts participating in the knowledge expert network externalize their implicit knowledge by providing information or writing reports. Almost all the members of the network share externalized knowledge and the network facilitate the dissemination and diffusion of knowledge. Individuals reproduce another implicit knowledge by internalizing shared knowledge through the network and re-created knowledge is externalized, establishing knowledge circulation. In this paper, we analyze the expert groups of the Global Network of Korean Scientists & Engineers(KOSEN, www.kosen21.org), the Korea's No. 1 science and engineering knowledge expert community, with the application of the theory of policy network proposed by Marsh & Rhodes. According to the principal standards of policy network classification such as the number of participants, interaction among participants, consistency, distribution of resources and dependency, we categorize the KOSEN expert groups as closed policy network and opened issue network, and divide closed policy network into core community and periphery community.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.2
no.1
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pp.64-70
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2010
The purpose of this study is to understand students' use intentions of Web Based Collaborative Learning (WBCL) system. To meet this purpose, we developed a research model based on the Decomposed TPB. This model contains 5 influencing factors: Explicit social influence(EXSI) and Implicit social influence(IMSI), Perceived Usefulness (PU), Perceived easy of use(PEOU), Perceived Playfulness(PP). Data was collected 254 university students from two different institutions. Also, the analysis is conducted to do the hypothesis testing by using PLS 3.0. The result shows that influence factors except PEOU have a important and significant impact on user Behavior Intention(BI). Using WBCL system and learning tool, team leader(that is referent) and members can be a good interaction. For these same reasons, We found that especialy Explicit social influence(EXSI) and Implicit social influence(IMSI) are special influence factors in reference group.
Despite continuous efforts of the government, youth joblessness in Korea has remained as a top policy priority. At this end, the study focuses on the causes of youth labor market problems and tries to seek for policy directions. While the previous research attempted to explain youth joblessness based on the labor demand and supply, this study follows a job search model which emphasizes a job matching process. A theoretical model and empirical results predict that a mean duration of unemployment could decrease if an implicit income of unemployment declines or a rate of job offer rises. From policy point of view, it is advisable to raise incentives for labor demand and to strengthen employment services because a policy to lower an implicit income of unemployment may not secure policy target efficiency.
This study proposes an iterative approach to the estimation of the marginal abatement costs of undesirable outputs by computing the slope of the efficient production possibilities frontier on the basis of the efficient projection points generated by the directional output distance function approach due to Fare et al. (2005) based on duality theory. In case of the latter methodology, the estimated marginal abatement costs differ significantly depending on the choice of the directional output vector. In addition, depending on the curvature of the underlying PPF the efficient projection points may be located at a significant distance away from their actually observed counterparts. While it would be more logical to estimate marginal abatement costs as a PPF slope at a point corresponding to the actually observed emissions level, the methodology based on duality theory is likely to produce unstable results due to the problems associated with applying the theorem of implicit function differentiation. Since our methodology is not based on duality theory, our results are immune to both of these problems. We apply our methodology to a sample of Western European countries for the period of 1995-2011 to illustrate our approach.
Proteins are known to perform a biological function by interacting with other proteins or compounds. Since protein interaction is intrinsic to most cellular processes, prediction of protein interaction is an important issue in post-genomic biology where abundant interaction data have been produced by many research groups. In this paper, we present an associative feature mining method to predict implicit protein-protein interactions of Saccharomyces cerevisiae from public protein interaction data. We discretized continuous-valued features by maximal interdependence-based discretization approach. We also employed feature dimension reduction filter (FDRF) method which is based on the information theory to select optimal informative features, to boost prediction accuracy and overall mining speed, and to overcome the dimensionality problem of conventional data mining approaches. We used association rule discovery algorithm for associative feature and rule mining to predict protein interaction. Using the discovered associative feature we predicted implicit protein interactions which have not been observed in training data. According to the experimental results, the proposed method accomplished about 96.5% prediction accuracy with reduced computation time which is about 29.4% faster than conventional method with no feature filter in association rule mining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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