Here, we introduce various type of inorganic nanostructure synthesized with functional nanoparticles and silica. From two decades ago, functional inorganic nanoparticles have been synthesized and highlighted, now we moved to next level of wet-chemical synthesis. By integrating functional nanoparticles with silica, we were able to synthesize multi-functional nanostructure, which expand the applications of nanoparticles to catalyst, drug carrier, sensors. In this context, silica has been spotlighted due to its versatility. Silica has highly biocompatible, relatively transparent and stable under harsh conditions. Thus it can be used as good supporter to synthesize complex multi-functional nanostructure when mixed with other functional nanoparticles. A various shape of complex nanostructures have been synthesized including core-shell type, yolk-shell type and janus type etc. In this paper, we have described the purposes of synthesizing silica noncomplex and various case studies for biomedical applications and self-assembly.
This study had two major purposes: 1) to establish a quantitative measure of the overall restaurant attractiveness for each of the selected restaurants. 2) to examine the implications of the findings from the above concerning the operating initiatives necessary to improve the restaurant attractiveness. A multi attribute model was employed to obtain a numerical index of the attractiveness for each of the three fast food restaurants. It was found that certain of the attributes selected were clearly established as determinant variables(p<0.05). The research plotted the location of Attributes on a graph where the axes are the salience and importance scores to indicate approximate positions in four cells. Finally, the implications of these findings concering marketing and develpment initiatives to improve the perceptual attractiveness of the three fast food restaurant1.s are discussed.
JEONG J.-J.;BAE S. W.;HWANG D. H.;LEE W. J.;CHUNG B. D.
Nuclear Engineering and Technology
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제37권5호
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pp.469-478
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2005
The subchannel analysis capability of MARS, a multi-dimensional thermal-hydraulic system code, has been enhanced. In particular, the turbulent mixing and void drift models for the flow-mixing phenomena in rod bundles were improved. Then, the subchannel analysis feature was combined with the existing coupled system thermal-hydraulics (T/H) and 3D reactor kinetics calculation capability of MARS. These features allow for more realistic simulations of both the hot channel behavior and the global system T/H behavior. Using the coupled features of MARS, a coupled analysis of a main steam line break (MSLB) is carried out for demonstration purposes. The results of the calculations are very reasonable and promising.
In this study, a solid-state laser system adopting a new real time multi-discharge (RTMD) method in which three flashlamps are turned on consecutively was designed and fabricated to examine the pulse width and the pulse shape of the laser beams depending upon the changes in the lamp turn-on time. That is, this study shows a technology that makes it possible to make various pulse shapes by turning on three flashlamps consecutively on a real-time basis with the aid of a PIC one-chip microprocessor, With this technique, the lamp turn-on delay time can be varied more diversely from 0 to 10 ms and the real-time control is possible with an external keyboard, enabling various pulse shapes. In addition, longer pulses can be more widely used for industrial processing and lots of medical purposes.
This paper sets out a multi-dimensional approach that parties drafting a "hybrid clause" for their arbitration agreement can adopt, for purposes of maximizing enforceability, taking into account the multi-jurisdictional interplay between the seat Court, the governing law and the enforcement Court(s), as well as mandatory rules that can be present in the lex arbitrii, the governing law, and/or the law of the enforcement for a. This paper draws on both the co-authors' practice experience, as well as first principles of party autonomy in light of mandatory rules, based predominantly on the scholarship of Briggs and Nygh.
Image-guided surgery potentially enhances intraoperative safety and outcomes in a variety of craniomaxillofacial procedures. We explore the efficiency of one intraoperative navigation system in a single complex craniofacial case, review the initial and recurring costs, and estimate the added cost (e.g., additional setup time, registration). We discuss the potential challenges and benefits of utilizing image-guided surgery in our specific case and its benefits in terms of educational and teaching purposes and compare this with traditional osteotomies that rely on a surgeon's thorough understanding of anatomy coupled with tactile feedback to blindly guide the osteotome during surgery. A 13-year-old presented with untreated syndromic multi-suture synostosis, brachycephaly, severe exorbitism, and midface hypoplasia. For now, initial costs are high, recurring costs are relatively low, and there are perceived benefits of imaged-guided surgery as an excellent teaching tool for visualizing difficult and often unseen anatomy through computerized software and multi-planar real-time images.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권2호
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pp.409-425
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2015
In this paper, we employ a dynamics modeling method for investigating a multi-body dynamics system of semi-submersible autonomous underwater vehicles consisting of a towing vehicle operated near the water surface, a tow cable, and a towfish. The towfish, which is towed by a marine cable for the purposes of exploration or mine hunting, is modeled with a Six-Degree-of-Freedom (6-DOF) equation of motion that reflects its hydrodynamics characteristics. The towing cable, which can experience large displacements and deformations, is modeled using an absolute nodal coordinate formulation. To reflect the hydrodynamic characteristics of the cable during motion, the hydrodynamic force due to added mass and the drag force are imposed. To verify the completeness of the modeling, a few simple numerical simulations were conducted, and the results confirm the physical plausibility of the model.
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.
Currently drone industry has become one of the fast growing markets and the technology for unmanned aerial vehicles are expected to continue to develop at a rapid rate. Especially small unmanned aerial vehicle systems have been designed and utilized for the various field with their own specific purposes. In these fields the path planning problem to find the shortest path between two oriented points is important. In this paper we introduce a path planning strategy for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles through reinforcement learning with self-positioning technique. We perform Q-learning algorithm, a kind of reinforcement learning algorithm. At the same time, multi sensors of acceleraion sensor, gyro sensor, and magnetic are used to estimate the position. For the functional evaluation, the proposed method was simulated with virtual UAV environment and visualized the results. The flight history was based on a PX4 based drones system equipped with a smartphone.
Recent advances in deep learning for speech and visual recognition have accelerated the development of multimodal speech recognition, yielding many innovative results. We introduce a Korean audiovisual speech recognition corpus. This dataset comprises approximately 150 h of manually transcribed and annotated audiovisual data supplemented with additional 2000 h of untranscribed videos collected from YouTube under the Creative Commons License. The dataset is intended to be freely accessible for unrestricted research purposes. Along with the corpus, we propose an open-source framework for automatic speech recognition (ASR) and audiovisual speech recognition (AVSR). We validate the effectiveness of the corpus with evaluations using state-of-the-art ASR and AVSR techniques, capitalizing on both pretrained models and fine-tuning processes. After fine-tuning, ASR and AVSR achieve character error rates of 11.1% and 18.9%, respectively. This error difference highlights the need for improvement in AVSR techniques. We expect that our corpus will be an instrumental resource to support improvements in AVSR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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