In this paper we introduce the notion of NI near-rings similar to the notion introduced in rings. We give topological properties of collection of strongly prime ideals in NI near-rings. We have shown that if N is a NI and weakly pm near-ring, then $Max(N)$ is a compact Hausdorff space. We have also shown that if N is a NI near-ring, then for every $a{\in}N$, $cl(D(a))=V(N^*(N)_a)=Supp(a)=SSpec(N){\setminus}int\;V(a)$.
본 연구에서는 화학적 구조가 다른 thiuram 계 촉진제인 TMTD (tetramethyl thiuram disulfide), thiazole 계 촉진제인 MBTS (2,2-dithiobis(benzothiazole)), sulfenamide 계 촉진제인 CBS (n-cyclohexyl benzothiazyl-2-sulfenamide)를 사용하여 각각의 촉진제가 실리카가 충전된 천연고무의 가황 특성에 미치는 영향을 비교 평가하였다. TMTD는 상대적으로 빠른 가류 속도와 높은 최대 토크값($T_{max}$), 우수한 기계적 물성을 보였고 MBTS는 상대적으로 중간 정도의 가황 시간과 낮은 $T_{max}$, 기계적 물성을 보였다. 마지막으로 CBS는 느린 가황 시간을 나타낸 반면 상대적으로 우수한 $T_{max}$와 기계적 물성을 나타냈다. 유사한 가황 특성 경향은 카본블랙이 충전된 천연고무 컴파운드에서도 찾아볼 수 있었다.
본 연구는 8주간의 홍삼 투여가 중추피로 및 말초피로에 미치는 영향과 홍삼 투여와 지구성 트레이닝을 병행 했을 경우, 홍삼이 유 무산소성 운동수행능력에 미치는 영향을 관찰하였다. 그 결과 홍삼 섭취와 지구성 트레이닝을 병행하는 것이 홍삼 섭취와 지구성 트레이닝을 단독으로 적용하는 것 보다 유산소성 운동수행능력과 말초피로에 높은 효과를 기대할 수 있으며, 홍삼의 섭취가 중추피로에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 하지만, 무산소성 운동수행능력에는 큰 영향을 주지 못하는 것으로 생각된다. 이에, 본 연구를 통해 검증된 홍삼의 피로회복 및 운동수행능력 향상 효과는 추후 일반인뿐만 아니라 운동선수의 운동능력향상 보조물(Ergogenic aid)로써 도움을 줄 것으로 기대된다.
비금속 지대치 재료의 구강 내 환경변화에 따른 물리적 성질을 구명하기 위하여 4종의 지대치 재료를 다양한 환경에 보관한 후 굴곡강도 및 표면경도의 변화를 관찰하여 조건에 따른 영향을 구명하고자 이 연구를 시행하였다. Bisfil Core, Core Max, Fuji IX GP, Miracle Mix를 사용하여 굴곡강도 측정을 위한 시편을 제작한 후 최대하중을 측정하여 굴곡강도와 굴곡탄성계수를 계산하였다. 표면경도 측정을 위하여 아크릴릭 레진블럭에 상기 4종의 재료를 충전하여 중합시킨 후 순차 연마하여 경도측정을 위한 시편을 제작하고 Vickers hardness를 계산하였다. 1. 굴곡강도는 Core Max에서 가장 높고 Miracle Mix에서 가장 낮았다. 2. $37^{\circ}C$ 증류수에 24시간 보관한 군에서 Bisfil Core가 경도가 가장 높았다. 3. 30일 저장군에서는 Core Max가 경도가 가장 높았다. 4. 모든 군에서 Miracle Mix가 가장 낮은 경도를 나타냈다. 5. $2\%$ NaF용액과 0.02N lactic acid용액은 증류수보다 지대치 재료의 굴곡강도와 표면경도를 저하시켰다.
병렬 알고리즘의 내재된 자료구조를 대규모 병렬처리시스템의 상호연결망 구조로 매핑시키거나 자원 할당 분야로의 응용을 위해 그래프 임베딩 문제가 연구되어 왔다. 본 논문에서는 피라미드를 정방형 2-차원 메쉬 상호 연결망으로 임베딩하는 문제를 다룬다. 높이가 N인 피라미드를 2$^{N}$$\times$2$^{N}$ 의 2-차원 메쉬로 신장율 max{2$^{N1}$-2. [3.2$^{N4}$+1)/2, 2$^{N3}$+2. [3.2$^{N4}$+1)/2]}로 임베딩시킬 수 있는 새로운 임베딩 함수를 제안한다. 이러한 결과는 동일한 조건하에서 신장율이 기존의 연구결과인 2$^{N1}$을 약 (5/8) .2$^{N1}$로 개선하였음을 의미한다.개선하였음을 의미한다.
공급처 s와 수요처 t, 호가 수용량을 갖고 있는 방향 그래프 망 $D=(N,A),n{\in}N,a=c(u,v){\in}A$에 대해, 공급처 s에서 수요처 t로의 최대 흐름양은 N을 $s{\in}S$와 $t{\in}T$의 집합으로 분리시키는 최소절단값이 결정한다. 최소절단을 찾는 대표적인 알고리즘으로는 수행복잡도 $O(NA^2)$의 Ford-Fulkerson이 있다. 이 알고리즘은 가능한 모든 증대경로를 탐색하여 병목지점을 결정한다. 알고리즘이 종료되면 병목지점들의 조합으로 N=S+T의 절단이 되는 최소 절단을 결정해야 한다. 본 논문은 S={s}, T={t}를 초기값으로 설정하고, 망의 최대 수용량 호 $_{max}c(u,v)$를 인접한 S나 T로 병합시키고 절단값을 구하는 최대인접병합 알고리즘을 제안하였다. 최대인접병합 알고리즘은 n-1회를 수행하지만 알고리즘 수행 과정에서 최소절단을 찾는 장점을 갖고 있다. Ford-Fulkerson과 최대인접병합 알고리즘을 다양한 8개의 방향 그래프에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 수행복잡도 O(N)인 n-1회 수행 과정에서 최소절단을 쉽게 찾을 수 있었다.
We study the asymptotic behavior of nonnegative singular solutions of semilinear parabolic equations of the type $$u_t={\Delta}u-(u^q)_y-u^p$$ defined in the whole space $x=(x,y){\in}R^{N-1}{\times}R$ for t>0, with initial data a Dirac mass, ${\delta}(x)$. The exponents q, p satisfy $$1
본 논문에서는 두 단순 다각형의 교차 영역을 구하는 문제를 재구성메쉬(RMESH) 상에서 상수 시간에 해결하는 두 개의 알고리즘을 제시한다. 먼저, 두 다각형이 모두 볼록 다각형일 때, N$\times$N RMESH에서 상수 시간에 교차 영역을 구하는 알고리즘을 제시한다, 여기서 N은 두 다각형의 정점의 개수의 합이다. 그리고, 두 일반적인 단순 다각형의 교차 영역을 구하는 문제에 대해서 (N+T)$\times$(N+T)2 RMESH에서 수행되는 상수 시간 알고리즘을 제시한다, 여기서 T는 최악의 경우 두 다각형의 경계선 상의 교차점의 개수로서 두 다각형의 정점의 개수가 각각 n과 m일 때 n.m에 해당한다. 두 다각형 중 하나가 볼록 다각형인 경우는 T = 2.max{n, m}이다. 이 알고리즘은 두 다각형의 모든 교차 영역 조각들을 구한 후 RMESH의 0번째 열에 차례로 배치해 준다. Abstract In this paper, we consider two constant time algorithms for polygon intersection problems on a reconfigurable mesh(in short, RMESH). First, we present a constant time algorithm for computing the intersection of two convex polygons on an N$\times$N RMESH, where N is the total number of vertices in both polygons. Second, we present a constant time algorithm for computing the intersection of two simple polygons on an (N+T)$\times$(N+T)2 RMESH, where T is the worstcase number of intersection points between the boundaries of them. T = n m, where n and m are the numbers of vertices of two polygons respectively. If either of them is convex, then T = 2 max{n,m}. The algorithm computes the intersection of them, and then arranges each intersection component onto the 0-th column of the mesh.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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