This study explored the internal world through sandplay therapy for an elementary school boy who had social and emotional difficulties of poor peer relations, anxiety and withdrawal. This study examined the changing processes of sandboxes, how a boy expressed his internal world by the content themes in sandplay according to Turner (2009) based on analytical psychology and sandplay theories. There were 72 sessions. The initial phase was 1-6 (The beginning of war) expressing confusing wars as the start of a long internal journey. The intermediate phase was 7-55 (Struggle), dividing by phase I 7-18 (Hero's fight I), phase II 19-36 (Hero's fight II), phase III 37-48 (Seeking for a male identity), and phase IV 49-55 (Centering). The client identified himself as a teenaged hero and expressed the conflict between good and bad, between death and rebirth and struggled for seeking treasures in the fight of heroes. He found identity as a male by finding a sense of existence, establishing order in the middle of confusion, and expressing strong and rational masculinity. The final phase was 56-72 (The winner of the struggle). In the fights repeating, he expressed an adventurous and positive male energy such as racing, speed contests and a union in the opposites of hero and heroine as well as the birth of a new conscious. This study provides a basic knowledge of educational guidance in school and counseling fields by expanding the understanding of a boy's unconsciousness.
항공기의 제어 시스템 설계에 있어 두 가지 어려움이 있다. 즉 항공기의 동적 특성이 비선형 특성을 갖고 있고 그 파라미터 값들이 시간 혹은 비행 조건에 따라 변화하는 시변 특성을 갖고 있다는 점이다. 그럼에도 불구하고 고전적인 제어 이론을 활용한 신뢰성 높고 효율적인 제어 기법들이 계속 개발되어 왔으나 정확한 이론적 분석이 수반되지 않으면 항공기의 성능, 강건성, 그리고 안전성조차도 확보하기 어려운 문제점을 갖는다. 이에 최근에는 퍼지 논리, 신경망, 유전자 알고리즘으로 대표되는 지능 제어 기법을 활용한 항공기 제어 시스템 개발이 시도 되고 있다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리가 갖고 있는 불확실성에 대한 취약점들을 크게 감소시킬 수 있는 Interval Type-2 퍼지 논리 이론을 기반으로 고속 항공기의 지능형 비행 횡 제어 시스템을 개발하고 컴퓨터 모의실험에 의해 그 효용성을 입증한다.
Al-Sharari, Waad;Mahmood, Mahmood A.;Abd El-Aziz, A.A.;Azim, Nesrine A.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.131-138
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2022
Novel Coronavirus (COVID-19) is viewed as one of the main general wellbeing theaters on the worldwide level all over the planet. Because of the abrupt idea of the flare-up and the irresistible force of the infection, it causes individuals tension, melancholy, and other pressure responses. The avoidance and control of the novel Covid pneumonia have moved into an imperative stage. It is fundamental to early foresee and figure of infection episode during this troublesome opportunity to control of its grimness and mortality. The entire world is investing unimaginable amounts of energy to fight against the spread of this lethal infection. In this paper, we utilized machine learning and deep learning techniques for analyzing what is going on utilizing countries shared information and for detecting the climate factors that effect on spreading Covid-19, such as humidity, sunny hours, temperature and wind speed for understanding its regular dramatic way of behaving alongside the forecast of future reachability of the COVID-2019 around the world. We utilized data collected and produced by Kaggle and the Johns Hopkins Center for Systems Science. The dataset has 25 attributes and 9566 objects. Our Experiment consists of two phases. In phase one, we preprocessed dataset for DL model and features were decreased to four features humidity, sunny hours, temperature and wind speed by utilized the Pearson Correlation Coefficient technique (correlation attributes feature selection). In phase two, we utilized the traditional famous six machine learning techniques for numerical datasets, and Dense Net deep learning model to predict and detect the climatic factor that aide to disease outbreak. We validated the model by using confusion matrix (CM) and measured the performance by four different metrics: accuracy, f-measure, recall, and precision.
최근 멀티콥터를 적용한 농업용 방제 작업에 대한 수요가 높아짐에 따라 높은 작업 효율, 편의성 및 적용성 등에 관한 요구가 높아지고 있다. 농업용 방제 작업의 경우 비산 현상에 관한 문제를 개선하기 위해 선행연구와 비교분석을 통해 다양한 노즐에 대한 비산 현상 저감 방안에 대한 실험적 검증을 수행하였다. 본 연구에서는 노즐 변화에 따른 비산 현상에 관한 특성을 실험적으로 검증하는 것을 목적으로 하며, 살포 후 감수지에 대한 평가를 통해 도포성능을 예측할 수 있다. 실험 결과 DG 노즐이 피복률이 상대적으로 높게 나타났으며, 비행 속도가 증가함에 따라 피복률은 상대적으로 감소하였다. 이는 비행 속도를 증가하기 위해 기체의 기울기 변화 및 로터의 추력 증가에 따라 하향 풍이 상대적으로 감소하여 비산 현상에 대한 영향을 증가시켜 목표 지점에 낙하 입자를 감소시켰다. 비행 고도가 증가함에 따라 피복률은 상대적으로 감소하였다. 이는 비행 고도가 높아짐에 따라 유효 살포 거리가 넓어지며, 단위면적당 낙하 입자의 부착량이 감소하였다. 이를 통해 적절한 분사 조건(비행 고도 및 속도)을 도출할 수 있으며, 방제 작업의 비산 현상을 최소화하여 최적의 방제 작업 공정에 적용하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.127-134
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2024
The acute respiratory infection known as a coronavirus (COVID-19) may present with a wide range of clinical manifestations, ranging from no symptoms at all to severe pneumonia and even death. Expert medical systems, particularly those used in the diagnostic and monitoring phases of treatment, have the potential to provide beneficial results in the fight against COVID-19. The significance of healthcare mobile technologies, as well as the advantages they provide, are quickly growing, particularly when such applications are linked to the internet of things. This research work presents a knowledge-based smart system for the primary diagnosis of COVID-19. The system uses symptoms that manifest in the patient to make an educated guess about the severity of the COVID-19 infection. The proposed inference system can assist individuals in self-diagnosing their conditions and can also assist medical professionals in identifying the ailment. The system is designed to be user-friendly and easy to use, with the goal of increasing the speed and accuracy of COVID-19 diagnosis. With the current global pandemic, early identification of COVID-19 is essential to regulate and break the cycle of transmission of the disease. The results of this research demonstrate the feasibility and effectiveness of using a knowledge-based smart system for COVID-19 diagnosis, and the system has the potential to improve the overall response to the COVID-19 pandemic. In conclusion, these sorts of knowledge-based smart technologies have the potential to be useful in preventing the deaths caused by the COVID-19 pandemic.
현 지뢰탐지기는 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서 헤드부를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 단방향 초음파 센싱신호를 통한 지뢰탐지 오류 문제점을 개선하고자, Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트 안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스형 카메라부, 보안통신 헤드셋으로 구성하여 전투복을 착용한 상태에서 신체의 머리, 몸통, 팔, 허리, 다리에 탈 부착식으로 장착, Superhigh Frequency RF Beam을 통해 지뢰를 탐지하는 Human Body 안테나부를 적용, 지뢰의 금속 비금속이 아닌, 지상(하)에 매설된 기폭제를 전방위($360^{\circ}$)로 탐지할 수 있고, 지뢰의 거리 위치 형태 재질을 2D 또는 3D 영상으로 스마트 안경 및 신체장착형 LCD모니터부에 실시간 표출시킬 수 있으며, 이로 인해 전투병이 지상(하)에 있는 지뢰를 회피, 신속하게 기동할 수 있다. 아울러 휴대용 배터리와 벨트형 전원공급부의 Twin-Self Supplements of electricity을 통해 별도의 충전 없이 3~7일간 전투를 수행할 수 있으며, 원격지의 전투상황을 원격지 전투지휘서버에서 실시간 모니터링할 수 있고, 전투병 1:1로 전투정보를 공유할 수 있어, 전투현장에 있는 것과 같은 생동감 있게 전투상황을 원격지휘할 수 있는 스마트전투시스템을 구축할 수 있는 Smart Wearable Minefield Detection System을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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