Our objective is to model static multi-cracking processes in concrete. The explicit dynamic relaxation (DR) method, which gives the solutions of non-linear static problems on the basis of the steady-state conditions of a critically damped explicit transient solution, is chosen to deal with the high geometric and material non-linearities stemming from such a complex fracture problem. One of the common difficulties of the DR method is its slow convergence rate when non-monotonic spectral response is involved. A modified concept that is distinct from the standard DR method is introduced to tackle this problem. The methodology is validated against the stable three point bending test on notched concrete beams of different sizes. The simulations accurately predict the experimental load-displacement curves. The size effect is caught naturally as a result of the calculation. Micro-cracking and non-uniform crack propagation across the fracture surface also come out directly from the 3D simulations.
Multi-channel adaptive algorithms have poor convergence behaviors because of difficulties in selection of convergence coefficients. In this paper, a MCFLMS(Multi-Channel Fuzzy LMS) algorithm, where the convergence coefficients are updated by a fuzzy inference engine, was proposed. A proposed algorithm showed better convergence characteristics than conventional MCLMS(Multi-Channel LMS) algorithms in computer simulations.
In remote control of telerobotics equipment, the real-time visual feedback is necessary in order to facilitate real-time control. Because of the network congestion and the associated delays, the real-time image feedback is generally difficult in the public networks like internet. If the remote user is not able to receive the image feedback within a certain time, the work performance may tend to decrease, and it makes difficulties to control of the telerobotics equipment. In this paper, we propose an improved visual feedback scheme over the internet for telerobotics system. The size of a remote site image and its quality are adjusted for efficient transmission. The constructed system has a better real-time update characteristics, and shows a potential for the real-time visual control of the telerobotics system.
Chemotherapy and surgical resection are the mainstay of cancer treatment. Particularly for chemotherapy, although it is effective method to care, sometimes cure various cancers, there are many different status of cancer not being controlled by chemotherapy such as recurrence and resistance to chemotherapy. In order to overcome those difficulties during cancer therapy, immunotherapy targeting immune cells and immune associated factors to enhance cancer immunity has been highlighted. Innate immunity plays important roles on initial stage of cancer immunity that are detecting, killing cancer cells and initiating adaptive immunity for cancer. So many basic and clinical studies to manage innate immunity for cancer therapy have been going on, and most of them were to stimulate innate immune cells including dendritic cell, macrophage, monocyte, and natural killer cell in various ways. They showed promising results but still there are many things to be resolved before clinical application. Herein, I review the role of innate immune cells and therapeutic trials for colorectal cancer.
This study is performed to confirm the influencing factors of family health protection behaviors using the variables included in Pender's Family Promotion Model. 1. The subjects are 110 families in preschooler family developmental stage, respondents are children's mother or father. These families are almost all nuclear types(95%), function of families is healthy as much as 8.0 the mean FAPGAR score. The prevalence rate of family members' illness was 14.7% these last 3 months, and 21.1 % of families responded suffered from injury for last 2 years. 2. The practice rate of injury prevention behavior is below a half in supervision and modifying of their home and residential environments, especially controlling through collaborative community power. The more familiar function score is the better practicing rates of injury prevention behaviors. 3. The injury prevention behaviors correlate to family size, health status of family member, and children's congenital defects with statistical significance. Families' economic condition correlates also significantly to family health status, cognition of benefits of injury prevention, cognition of the importance of community collecting power. And the recognition of the benefits of injury prevention correlates the adaptive health concept, family norms about injury prevention, economic status. 4. Considering family health promotion model. the general influencing factor is only affected to family protective behavior, and other paths don't affect to family's behaviors. In simple regression, the family protective behavior model explains 27.8%(P=0.05), significant factors are family function status, family size, chronic illness of family members', mother's education level. father's age. 5. To define of familiar preventive behavior as a unit is very important, but it has the limitation to solve the difficulties of family studies going with the operationalized difficulties of health promotion concept.
Since the introduction of digital camera to the mass market, the number of digital photos owned by an individual is growing at an alarming rate. This phenomenon naturally leads to the issues of difficulties while searching and browsing in the personal digital photo archive. Traditional approach typically involves content-based image retrieval using computer vision algorithms. However, due to the performance limitations of these algorithms, at least on the casual digital photos taken by non-professional photographers, more recent approaches are centered on time-based clustering algorithms, analyzing the shot times of photos. These time-based clustering algorithms are based on the insight that when these photos are clustered according to the shot-time similarity, we have "event clusters" that will help the user browse through her photo archive. It is also reported that one of the remaining problems with the time-based approach is that people perceive events in different scales. In this paper, we present an adaptive time-based clustering algorithm that exploits the usage history of digital photos in order to infer the user's preference on the event granularity. Experiments show significant performance improvements in the clustering accuracy.
기존의 인터넷 서비스는 대부분 데이터 전송과 같은 최선형 서비스로 지원 되었고 전송 지연 및 패킷 손실이 허용되었지만 최근 인터넷 전화, 인터넷 방송등과 같은 인터넷 멀티미디어 서비스들은 실시간 처리 및 높은 대역폭을 요구하고 있다. 이를 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서도 인터넷 상에서 TP QoS를 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 그 중 버퍼 관리 메커니즘으로RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 버퍼 관리 기법을 제시하였다. 그러나 이는 평균 버퍼 길이를 이용한 한계와 불공정성 등에 대한 문제를 가지고 있고 이러한 문제를 해결하기 위한 RED를 변형한 여러 가지 방법들이 제시되고 있으나 다양한 인터넷 사용자 QoS 요구 사항을 충족시키는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 사용자들의 다양한 QoS를 요구하는 인터넷 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 QoS 적응형 AQM (active Queue Management) 알고리즘을 제안하고 ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 제시하였다.
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 정성적인 기상예보정보를 정량화 시키는 방법을 제안하였다. AMFIS를 이용하여 월 댐유입량 예측 시, 관측자료만으로 구성된 모형에 의한 예측결과와 관측자료에 기상예보정보를 더하여 구성된 모형에 의한 예측결과를 비교하였다. 그 결과 ANFIS는 기상예보정보를 활용하여 댐유입량을 예측했을 때가 관측자료만으로 예측했을 때보다 예측능력이 더욱 정확함을 보였다.
분산전원이 도입된 스마트 그리드는 기존 전력망의 문제들뿐만 아니라, 새로운 전기적 현상에 기인한 보호 협조 문제 등 다수의 문제들을 새롭게 제기한다. EMTP 기반의 해석 방법은 계통구성의 유연성과 편리성을 가지지만 설계 및 해석결과의 불확실성 때문에 실험적 검증이 요구된다. 반면에 실증 시스템은 상당한 경제적, 공간적 건설비용 요구, 계통구성 제약 때문에 대규모 계통에 대한 정확한 고장 관측이 어렵고 스마트 그리드의 분산, 자율적, 적응제어 전략의 실증도 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 최소의 경제적, 공간적 비용하에서 22.9kV 스마트 그리드의 외란에 대한 전기적인 현상들과 분산, 자율적 적응제어 전략을 안전하고 자유롭게 실험, 관측할 수 있는 MEMS의 소형화 기술을 이용한 마이크로 스마트 그리드 시뮬레이터 설계를 위한 기초이론을 연구한다.
With the ongoing development in the computer science areas of artificial intelligence and computational intelligence, researchers are able to apply them successfully in the construction industry. Given the complexities indeep beam behaviour and the difficulties in accurate evaluation of its deflection, the current study has employed the Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) as one of the modelling tools to predict deflection for high strength self compacting concrete (HSSCC) deep beams. In this study, about 3668measured data on eight HSSCC deep beams are considered. Effective input data and the corresponding deflection as output data were recorded at all loading stages up to failure load for all tested deep beams. The results of ANFIS modelling and the classical linear regression were compared and concluded that the ANFIS results are highly accurate, precise and satisfactory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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