The validity of Eshelby-type model with Mori-Tanaka's mean field theory to predict the effective material properties of composites have been investigated in terms of filler size and its arrangement. The 2-dimensional plate composites including constant volume fraction of fillers are used as the model composite for the analytical studies, where the filler size and its arrangement are considered as parameters. The exact effective material properties of the composites are computed by finite element analysis(FEA), which are compared with effective material properties from the Eshelby-type model. Although the fillers are periodically or randomly arranged, the average Young's moduli by Eshelby-type model and FEA are in good agreement, specially for the ratio of specimen size to filler size being smaller than 0.03. However, Poisson's ratio of the composite by the Eshelby-type model is overestimated by $20\%$.
Densification occurs by the inelastic flow of the matrix materials during the consolidation processes at high temperature for MMCs, and the results depend on many process conditions such as applied pressure, temperature and volume fraction of fiber and matrix materials. This is particularly important in titanium matrix composites since material failure may occur by either the applied conditions or microstructural parameters through the processes, and thus a generic model based on micro-mechanical approaches enabling the evolution of density over time to be predicted has been developed. The mode developed is then implemented into FEM so that practical process simulation has been carried out. Further the experimental investigation of the consolidation behavior of SiC/Ti-6Al-4V composites using vacuum hot pressing has been performed, and the results obtained are compared with the model predictions.
This study aimed to investigate the differences of perceived stigma, psychological empowerment, job satisfaction according to the working hours by latent means analysis(LMA). To get the results, a survey was conducted, targeting employed people with mental illness. Key outcomes of the analysis were as follows. First, it was verified that perceived stigma and job satisfaction, psychological empowerment had statistically meaningful direct relationships. Second, it was analyzed that psychological empowerment had a partial mediating effect in the relationship between perceived stigma and job satisfaction. Third, according to LMA, full-time group showed higher latent mean values on the perceived stigma and lower latent mean values on the job satisfaction. However, part-time group showed lower latent mean values on the psychological empowerment. Based in these results, comprehensive interventions for activating job satisfaction were proposed.
Reinforcement Learning (RL) is a machine learning algorithm that repeat the closed-loop process that agents perform actions specified by the policy, the action is evaluated with a reward function, and the policy gets updated accordingly. The key benefit of RL is the ability to optimze the policy with action evaluation. Hence, it can effectively be applied to developing advanced intelligent systems and autonomous systems. Conventional RL incoporates a single policy, a reward function, and relatively simple policy update, and hence its utilization was limited. In this paper, we propose an extended RL model that considers multiple instances of RL elements. We define a formal model of the key elements and their computing model of the extended RL. Then, we propose design methods for applying to system development. As a case stud of applying the proposed formal model and the design methods, we present the design and implementation of an advanced car navigator system that guides multiple cars to reaching their destinations efficiently.
Principles of Radiation Detection and measurement include luminescence, ionization and chemical reactions. In this study, thermoluminescent properties were analyzed by exposure radiation on the glass for protective glass of smart phone. In order to analyze the thermoluminescent characteristics by radiation, 6 MV X-ray 100 cGy was irradiated to the powder annealing at 300 ℃ by grinding the tempered glass and original tempered glass. As a result of measuring the amount of thermoluminescent respectively irradiated material, the thermoluminescent increased by 3 times in the tempered glass, and when the tempered glass was grinding by powder the thermoluminescent was 2.4 times increased. Based on these results, the liquid crystal protective glass of the smart phone is evaluated as a tracer material to evaluate the radiation exposure and dose of the personal radiation monitoring.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.8
no.1
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pp.21-24
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1979
A study was made to investigate the effect of L-lysine fortification on the quality of rice protein by albino rat-feeding trials. Five subjects fed diets providing 1) rice protein only, 2) rice protein+0.25% L-lysin HCI, 3) rice protein+0.5% L-lysin HCI, 4) rice protein+0.75% L-lysin HCI and 5) rice protein+1.0% L-lysin HCI for 28 days respectively. Protein efficiency ratio(PER) indicated that 0.25% lysine fortified diet had highest value. Lower PER values were shown in the higher fortified diets(0.5% through 1.0% L-lysine) comparing to 0.25% fortified diet. However, there was no adverse effect on the protein quality by the given fortificaton level($0{\sim}1.0%$ L-lysin HCI addition).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.229-229
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2023
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
In this study, in relation to blockchain protocol and network security, we study the configuration of blockchain and encryption key management methods on smart contracts so that we can have a strong level of response to MITM attacks and DoS/DDoS attacks. It is expected that the use of blockchain technology with enhanced security can be activated through respond to data security threats such as MITM through encryption communication protocols and enhanced authentication, node load balancing and distributed DDoS attack response, secure coding and vulnerability scanning, strengthen smart contract security with secure consensus algorithms, access control and authentication through enhanced user authentication and authorization, strengthen the security of cores and nodes, and monitoring system to update other blockchain protocols and enhance security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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