An analytical model about lateral crack occurring in abrasive wear of brittle solids is developed. Stress field around the lateral crack and stress intensity factor at the crack tip are analytically modeled. Abrasive wear by abrasive particle is experimentally studied. In soda-lime glass, it is observed that chipping by lateral crack occurs and produces the greatest material removal when normal load applied by the abrasive particle is about 1.5∼3.0 N. The prediction of lateral crack length from the model is compared with the experimentally measured length in soda-lime glass.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.40
no.5
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pp.531-539
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1991
We develop an analytical model of the static and the dynamic characteristics of amorphous silicon thin film transistors (a-Si TFTs) in order to incorporate into a widely used circuit simulator such as SPICE. The critical parameters considered in our analytical model of a-Si TFT are the power factor (XN) of saturation source-drain current and the effective channel length (L') at saturation region. The power factor, XN must not always obey so-called
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.04a
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pp.701-705
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2011
The paper reviews Cronbaha's coefficient to measure a single source of error. On the contrary to classical measurement theory, the generalizability study can be used in the social survey design to calculate Generalizability Index (GI) and Dependability Index (DI) for measuring multiple sources of errors of behavior evaluation. The study proposes application guidelines to implement R:($A{\times}B$) mixed models that are composed of random factor and fixed factor.
Measuring the river flow and water quality in the midstream of the Nakdong River, the natural purification status in examined through the analyses of the elements which affect the variation of dissolved oxygen, and DO model is evaluated to the midstream reach of the river. The major results of this study are as follows; the pruification factor of the of the river is relatively high, it is worried over eutrophication considering much production of algae, and it is evaluated that important factor affecting the DO value computed by the proposed DO model are in order of reaeration coefficient, carbonaceous BOD and deoxygenation constant.
In the three-factor nested variance component model with equal numbers in the cells given by $y_{ijkm} = \mu + A_i + B_{ij} + C_{ijk} + \varepsilon_{ijkm}$, the exact confidence intervals of the variance component of $\sigma^2_A, \sigma^2_B, \sigma^2_C, \sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_A/\sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_B/\sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_C/\sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_A/\sigma^2_C, \sigma^2_B/\sigma^2_C$ and $\sigma^2_A/\sigma^2_B$ are not found out yet. In this paper approximate lower and upper confidence intervals are presented.
Presently, it was faced with serious social problems as traffic accident, parking violation & traffic congestion due to change of industrial structure, expansion of economic volume, elevation of national life level and rapid motorization. Accordingly, the study is research to improve immidiate transportation problems which could be establish the rating model about consideration degree of evaluation factor based on MDPREF's method in connection with Intelligent Transportation System(ITS)
We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.338-344
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2020
Intolerance of Uncertainty is associated with numerous psychopathologies, including generalized anxiety disorders. However, several studies differ in the factor structures applicable for the Intolerance of Uncertainty Scale (IUS), and there exists a debate regarding the factorial and construct validity. Thus, in the current study, the IUS was newly translated to explore and verify the structures and factors relative to the cultural background of Korea. The study involved an exploratory factor analysis of randomly extracted data from 260 of 533 adults selected. Results determined that a prospective factor of 3 items and inhibitory factor of 5 items was appropriate. In addition, a confirmatory factor analysis and correlation analysis of the remaining 273 data revealed that a structural model comprising of the 8-items two factors model was well suited (x2=37.699, TLI=0.951, CFI=0.969, RMSEA=0.063, SRMR=0.039), and showed significant static correlation with worry, depression, and state-trait anxiety.
The purpose of this study was to identify the factors affecting intention and attitude of artificial intelligence technology(AI) of university students in healthcare using UTAUT model. Participants were 278 college students and the data were collected through self-reported questionnaire from May 15 to June 14, 2016. The collected data were analyzed using PASW Statistics/AMOS 22.0. The results were as follows. The effect of expectation factor, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology Intention. Factor of expectation effect, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology. As a result of verifying the significance of the indirect effect, it can be seen that the direct effect of the anxiety factor on the attitude factor is partially mediated by the use intention factor and the intention to use was partially mediated in the direct effect of the usefulness factor of the task on the attitude factor. This result means that it is important to increase the expectation factors, social effects, and perceived usefulness through accurate information based on facts and to reduce vague anxiety in order to increase the positive intention and attitude of university students' use of AI technology.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.6
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pp.50-59
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2021
Currently, the response correction factor is calculated by comparing the response measured by the load test on a bridge with the response analyzed in the initial analytical model. Then the load rating and the load carrying capacity are evaluated. However, the response correction factor gives a value that fluctuates depending on the measurement location and load condition. In particular, when the initial analytical model is not suitable for representing the behavior of a bridge, the range of variation is large and the analysis response by the calibrated model may give a result that is different from the measured response. In this study, a pseudo-static load test was applied to obtain static response with dynamic components removed under various load conditions of a vehicle moving at a low speed. Static response was measured on two similar PSC-I girder bridges, and the response correction factors for displacement and strain were calculated for each of the two bridges. When the initial analysis model was not properly set up, it is verified that the response of the analytical model corrected by the average response correction factor does not fall within the margin of error with the measured response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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