This paper presents an analytical prediction of Nonlinear characteristics of prestressed concrete bridges by strengthened of externally tendon considering the work sequence, using beam-column element based on flexibility method and tendon element. The beam-column element was developed with reinforced concrete material nonlinearities which are based on the smeared crack concept. The fiber hysteresis rule of beam-column element is derived from the uniaxial constitutive relations of concrete and reinforcing steel fibers. The tendon element represent the bonded tendon and unbonded tendon behaviors. Beam-column element and tendon element was be subroutine A computer program, named RCAHEST (Reinforced Concrete Analysis in Higher Evaluation System Technology), for the analysis of RC and PSC structures was used. The proposed numerical method for prestressed concrete structures by strengthened of externally tendon is verified by comparison with reliable experimental results.
이 연구는 결혼, 출산, 취업 시기와 순서에 기초하여 한국 여성의 생애과정의 유형적 특성을 분석하고 있다. 또한 생애 유형의 변화와 집단간 차이에 유의하면서 결혼코호트와 여성의 가족ㆍ개인 특성에 따라 생애 유형의 차이를 설명하고 있다. 분석에 활용한 자료는 2002년 한국여성개발원이 조사한 '제4차 여성 취업실태조사'이다. 초혼 경험이 있는 기혼 여성의 생애는 크게 다섯 유형으로 구분되었다. 결혼과 출산기간에도 쉬지 않고 계속 일한 여성(일ㆍ가족역할 중복형, 13.7%), 결혼 전에 일하였지만 출산/육아기간 동안 일을 그만두고 공백기 이후 다시 일자리로 돌아온 여성(M형, 18.6%), 결혼과 출산 직후 일을 그만 둔 여성(잠재 M형, 26.9%), 결혼 전에 일한 경험이 없지만 결혼/육아 이후 일자리를 처음 가진 여성(양육 후 입직형, 23.5%), 마지막으로 전혀 일한 경험이 없는 여성(17.3%)이다. 각 생애유형의 상대적 구성은 결혼코호트에 따라 유의한 차이가 존재하였다 최근의 결혼코호트일수록 M형(잠재 M형 포함)이 지배적인 생애 유형이 되고 있다. 양육 후 처음 일을 하거나, 전혀 일한 경험이 없는 기혼여성의 비율은 최근 결혼코호트일수록 작아지고 있다. 또한 1990년 이후 결혼한 여성에서 일가족 중복형의 생애 패턴이 증가하는 경향이 확인된다. 동일 코호트 내에서 살펴보면, 생애 유형은 여성의 교육수준 성장기 일하는 여성의 역할 모델의 존재(어머니의 취업), 남편과 여성의 성역할태도, 가구의 주 생업에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 마지막으로 여성의 생애유형별 일과 가족역할의 의미를 조망하고 있다.
In this work, we characterize some matrix classes concerning the Binomial sequence spaces br,s∞ and br,sp, where 1 ≤ p < ∞. Moreover, by using the notion of Hausdorff measure of noncompactness, we characterize the class of compact matrix operators from br,s0, br,sc and br,s∞ into c0, c and ℓ∞, respectively.
We synthesize the recent work done on conditionally defined Lucas and Fibonacci numbers, tying together various definitions and results generalizing the linear recurrence relation. Allowing for any initial conditions, we determine the generating function and a Binet-like formula for the general sequence, in both the positive and negative directions, as well as relations among various sequence pairs. We also determine conditions for periodicity of these sequences and graph some recurrent figures in Python.
In underground construction the multi-step excavation sequence is commonly adopted for the convenience of the underground work. A numerical simulation method which is capable of analyzing the effects of excavation sequence on the stability of the opening is greatly needed. In this study a two dimensional finite element code was developed based on the effective numerical algorithm for the multistep excavation. The practical applicability of the model was verified for the simplified excavation sequences.
The Tribonacci sequence ${\{T_n}\}_{n{\geq}0}$ resembles the Fibonacci sequence in that it starts with the values 0, 1, 1, and each term afterwards is the sum of the preceding three terms. In this paper, we find all integers c having at least two representations as a difference between a Tribonacci number and a power of 2. This paper continues the previous work [5].
In this work, the carbon fabric reinforced phenolic composite is applied for heavy-duty journal bearings. The through thickness compressive strength (TTCS), which is one of the most important characteristics for the bearing material, is measured and analyzed with respect to the stacking sequence and composite thickness. Also, the coefficient of thermal expansion (CTE) and thermal conductivity of the composite in the thickness direction were measured with respect to stacking sequence.
본 논문에서는 대용량의 DNA 염기 배열의 정성 정보를 특징짓기 위한 새로운 가시화 방법을 제안한다. DNA 배열은 배열 자체가 방대한 양의 정보를 포함하고 있기 때문에 분석에 많은 어려움이 있다. 우리는 DNA 염기 배열들사이의 상사성 비교를 위해 DNA 염기 배열을 하나의 이미지 도메인으로 변환한다. 프로그램은 random walk plot으로 DNA 염기 배열을 가시화한 후에 k-convex hull로 단순화 시킨다. Random Walk plot은 염기배열을 평면상에 하나의 커브로 표현한다. k-convex hull은 walk plot으로부터 무의미한 부분을 제거함으로서 walk plot을 단순화한다. 이러한 방법은 유전공학자들에게 쉽게 DNA 배열의 특징을 인식하고 분류할 수 있는 직관을 제공한다. 실제 게놈 데이터로 실험한 결과는 논문에서 제안하는 방법이 긴 DNA 염기배열들 사이의 유사성 분석을 위해 좋은 가시화 도구임을 보여준다.
Eukaryotic translation is initiated by either cap-dependent or cap-independent way, and the cap-independent translation can be initiated by the internal ribosomal entry site (IRES). In this study, to know whether the 5'UTR leader sequence of marine birnavirus (MABV) segment A and segment B can act as IRES, bicistronic vectors harboring a CMV promoter-driven red fluorescent gene (mCherry) and poliovirus IRES- or MABV's leader sequence-driven green fluorescent gene (eGFP) were constructed, then, transfected into a mammalian cell line (BHK-21 cells) and a fish cell line (CHSE-214 cells). The results showed that the poliovirus IRES worked well in BHK-21 cells, but did not work in CHSE-214 cells. In the evaluation of MABV's leader sequences, the reporter eGFP gene under the 5'UTR leader sequence of MABV's segment A was well-translated in CHSE-214 cells, indicating 5'UTR of MABV's segment A initiates translation in the cap-independent way and can be used as a fish-specific IRES system. However, the 5'UTR leader sequence of MABV's segment B did not initiate translation in CHSE-214 cells. As the precise mechanism of birnavirid IRES-mediated translation is not known, more elaborate investigations are needed to uncover why the leader sequence of segment B could not initiate translation in the present study. In addition, further studies on the host species range of MABV's segment A IRES and on the screening of other fish-specific IRESs are needed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.526-538
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2021
Machine and deep learning-based models are emerging techniques that are being used to address prediction problems in biomedical data analysis. DNA sequence prediction is a critical problem that has attracted a great deal of attention in the biomedical domain. Machine and deep learning-based models have been shown to provide more accurate results when compared to conventional regression-based models. The prediction of the gene sequence that leads to cancerous diseases, such as prostate cancer, is crucial. Identifying the most important features in a gene sequence is a challenging task. Extracting the components of the gene sequence that can provide an insight into the types of mutation in the gene is of great importance as it will lead to effective drug design and the promotion of the new concept of personalised medicine. In this work, we extracted the exons in the prostate gene sequences that were used in the experiment. We built a Deep Neural Network (DNN) and Bi-directional Long-Short Term Memory (Bi-LSTM) model using a k-mer encoding for the DNA sequence and one-hot encoding for the class label. The models were evaluated using different classification metrics. Our experimental results show that DNN model prediction offers a training accuracy of 99 percent and validation accuracy of 96 percent. The bi-LSTM model also has a training accuracy of 95 percent and validation accuracy of 91 percent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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