The present paper is concerned with the design of a proper patch actuator network in order to track a desired displacement of the sidewalls of a one-storey frame structure; both, for the static and the dynamic case. Weights for each patch of the actuator network found in our previous work were based on beam theory; in the present paper a refinement of these weights by modeling the sidewalls of the frame structure as thin plates is presented. For the sake of calculating the refined weights approximate solutions of the plate equations are calculated by an extended Galerkin method. The solutions based on the analytical plate model are compared with three-dimensional Finite Element results computed in the commercially available code ANSYS. The patch actuator network is put into practice by means of four piezoelectric patches attached to each of the two sidewalls of the frame structures, to which electric voltages proportional to the analytically refined patch weights are applied. Analytical and numerical results coincide very well over a broad frequency range.
Journal of the Regional Association of Architectural Institute of Korea
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v.20
no.6
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pp.17-23
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2018
The purpose of this study is to suggest 100MPa class ultra high strength concrete mix design model applying neural network theory, in order to minimize an effort wasted by trials and errors method until now. Mix design model was applied to each of the 70 data using binary binder, ternary binder and quaternary binder. Then being repeatedly applied to back-propagation algorithm in neural network model, optimized connection weight was gained. The completed mix design model was proved, by analyzing and comparing to value predicted from mix design model and value measured from actual compressive strength test. According to the results of this study, more accurate value could be gained through the mix design model, if error rate decreases with the test condition and environment. Also if content of water and binder, slump flow, and air content of concrete apply to mix design model, more accurate and resonable mix design could be gained.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.04a
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pp.156-157
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2022
The purpose of this study is to propose a 40MPa mortar mixed design model that applies the neural network theory to minimize wasted effort in trial and error. A mixed design model was applied to each of the 60 data using fly ash, blast furnace slag fine powder and thickened rice husk powder. And in the neural network model, the optimized connection weight was obtained by repeatedly applying it to the MATLAB. The completed mixed design model was demonstrated by analyzing and comparing the predicted values of the mixed design model with those measured in the actual compressive strength test. As a result of the mixed design verification experiment, the error rates of the double mixed non-cement mortar using blast furnace slag fine powder and rice husk powder at a height of 40MPa were 3.24% and 3.4%. Mixed with fly ash and rice husk powder had an error rate of 3.94% and 5.8%. The error rate of the triple mixed non-cement mortar of the rice husk powder, fly ash, and blast furnace slag fine powder was 2.5% and 5.1%.
It is well known that international cooperation is considerably more difficult because of the difference of interests, level of technology of the partners, social and culture as well as various macro-environmental conditions. This case study aims to investigate the success factors of international R&D collaboration between two firms. For it, an in-dept interview was conducted to the Etri-Microsoft Information Security Lab. A comprehensive research on theories, such as resource-based theory, network theory, relationship marketing theory and market power perspective was done as well. The results show clear objectives, communications based on trust, core competence on which the counterpart can rely on, consideration on the government decision process as well as the environment are important for success.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.32-42
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2023
The paper describes the new approaches to the automated analysis of curricula according to the higher education standard. The analysis process is proposed to carry out in two ways: (a) the analysis of completeness and sufficiency of curricula according to the standard of higher education; (b) the comparison of curricula of the same qualification and specialty. The problem of improving the quality of university students' training launches the process of monitoring and analyzing educational curricula and their correspondence to the higher education standard. We developed the rules and methods to compare curricula. In addition, we implemented the automated system of curricula comparison. The paper reveals the use of these methods based on the analysis of the curriculum bachelor level of higher education "Informatics", specialty "Computer science", at the Faculty of Computer Science and Cybernetics of the Taras Shevchenko National University of Kyiv. The findings put towards the idea that the implementation of developed methods as well as the automated system of curricula analysis will improve the educational services by higher education institutions.
This study tests the effects of differential association, definitions, differential reinforcement and imitation from social learning theory in the explanation of university students' crimes in social network services. In addition, this study tests the interaction effects between social learning factors and other factors such as low self-control, subcultural environment, and crime opportunity for the integrated approach. Using data from 486 university students in Seoul, results show that both definition and imitation have significant influences on crimes, even though differential association and differential reinforcement factors have no significant influences on crimes in social network services. Results also reveal that there are significant interaction effects between definition and subcultural environment, which meana that definition has a strong effect on crimes in high subcultural environment. In addition, it is found that reinforcement has also a strong effect on crimes in high crime opportunity and that interaction effect between imitation and low self-control is significant, which means that imitation has a strong effect on crimes in low self-control students.
This study is to explore the contents and interaction of residents voluntary network and propose the strategies to promote residents voluntary network. The grounded theory was utilized to attain our object. Total of seven social worker and 17 residents participated in the study. Data were collected through in-depth interviews and documents. The data were analyzed by using Strauss and Corbin's method. Results are the followings. In open coding 13 categories, 32 subcategories and 133 concepts were constructed. In axial coding causal conditions were qualitative ascent of needs, emergence of the right welfare consumer. Phenomenon was agitation of praxis ground and grope of exist. Contextual conditions were crisis resources, skepticism of welfare. Intervention conditions were maturation of welfare cognition and proliferation of the sense of community responsibility. Strategy were resocialization of voluntary organization and construction of field related service delivery system. Consequence were grass routing welfare strategic fitting service system. In selective coding we constructed the core category: The praxis revolution from bottom for break social welfare environment.
This study is to investigate an impact of emotional index, social network, and trust to customers on sales performance with emotional intelligence theory and social relationship theory. We found that the higher is seller's emotional index, the higher are cognitive and affective trust, and the high trust improves sales performance. We also found that the higher emotional index strengthens social network, but does not have an effect on cognitive and affective trust. With these results we provide the sales competency in clothing shop.
This aim of this study is identify research trends and intellectual structure in the field of Korean journalism and communication studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Korean Journal of Journalism and Communication Studies from 2005 to 2015. The results showed that "frame", "Twitter", "content analysis" and "social media" are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. With regards to degree and eigenvector centrality, "social capital", "trust" and "twitter" were among the highest. The findings of the periodic characteristics of research trends revealed that there are more studies that employ the traditional media effect theories including Uses and Gratification Theory, Agenda Setting Theory, and Framing Theory before the year of 2010 while those that focus on the specific new media such as smartphones and twitter after 2011. This study has implications in the sense that it can be used as guidelines for making a curriculum or establishing the research system for Korean journalism and communication studies in the future.
This study presents a model that enables to predict road surface temperature using neural network theory. Historical road surface temperature data were collected from Road Weather Information System. They used for the calibration of the model. The neural network was designed to predict surface temperature after 1-hour, 2-hour, and 3-hour from now. The developed model was performed on Cheongwon-Sangju highway to test. As a result, the standard deviation of the difference of the predicted and observed was $1.27^{\circ}C$, $0.55^{\circ}C$ and $1.43^{\circ}C$, respectively. Also, comparing the predicted surface temperature and the actual data, R2 was found to be 0.985, 0.923, and 0.903, respectively. It can be concluded that the explanatory power of the model seems to be high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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