Traffic flow capacity of some old road bridges is insufficient due to limited deck width. In such cases bridge deck widening is a common solution. For multi-girder reinforced concrete (RC) bridges it is possible to add steel-concrete composite girders as the new outermost girders. The deck widening may be combined with bridge strengthening thanks to thickening of the existing deck slab. Joint action of the existing and the added parts of such bridge span must be ensured. It refers especially to the horizontal plane at the interface of the existing slab and the added concrete layer as well as to the vertical planes at the external surfaces of the initially outermost girders where the added girders are connected to the existing bridge span. Since the distribution of the added concrete is non-uniform in the span cross-section the structure is particularly sensitive to the added concrete shrinkage. The shrinkage induces shear forces in the aforementioned planes. Widening of a 12 m long RC multi-girder bridge span is numerically analysed to assess the influence of the added concrete shrinkage. The analysis results show that: a) in the vertical plane of the connection of the added and the existing deck slab the longitudinal shear due to the shrinkage of the added concrete is comparable with the effect of live load, b) it is necessary to provide appropriate longitudinal reinforcement in the deck slab over the added girders due to tension induced by the shrinkage of the added concrete.
The existing model for sentiment analysis of product reviews learned from past data and new data was labeled based on training. But new data was never used by the existing system for making a decision. The proposed Aspect-based multi-agent Deep Reinforcement learning Sentiment Analysis (ADRSA) model learned from its very first data without the help of any training dataset and labeled a sentence with aspect category and sentiment polarity. It keeps on learning from the new data and updates its knowledge for improving its intelligence. The decision of the proposed system changed over time based on the new data. So, the accuracy of the sentiment analysis using deep reinforcement learning was improved over supervised learning and unsupervised learning methods. Hence, the sentiments of premium customers on a particular site can be explored to other customers effectively. A dynamic environment with a strong knowledge base can help the system to remember the sentences and usage State Action Reward State Action (SARSA) algorithm with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model improved the performance of the proposed system in terms of accuracy when compared to the state of art methods.
In this paper, the multi-point hydrogen detection system based on the combination of the hetero-core optical fiber SPR hydrogen tip sensor and interrogator by pseudorandom noise (PN) code correlation reflectometry has been developed. In a light intensity-based experiment with an LED operating at 850 nm, it has been presented that a transmitted loss change of 0.32dB was induced with a response time of 25 s for 4% $H_2$ in $N_2$ in the case of the 25-nm Au, 60-nm $Ta_2O_5$, and 5-nm Pd multi-layers film. The proposed sensor characteristic shows excellent reproducibility in terms of loss level and time response for the in- and out- $H_2$ action. In addition, in the experiment for multi-point hydrogen detection, all sensors show the real-time response for 4% hydrogen adding with reproducible working. As a result, the real-time multi-point hydrogen detection could be realized by means of the combination of interrogating system and hetero-core optical fiber SPR hydrogen tip sensors.
DMD(Digital Micro-mirror Device)와 갈바노 스캐너를 이용한 두부 고정형 다초점 디스플레이 시스템은 초점조절이 가능하여 스테레오스코픽 디스플레이에서 발생하는 양안의 수렴작용과 단안의 초점조절 작용의 불일치에 의한 눈의 피로 문제를 해결할 수 있는 디스플레이 시스템이다. 이 시스템은 레이저 스캐닝 방법으로 각 시점에 대한 영상의 수렴점을 형성하여 관찰자 동공에 제공함으로 초점조절이 가능토록 한다. 본 논문에서는 이 다초점 디스플레이 시스템의 레이저 스캐닝 방법을 수학적으로 분석하였고, 이러한 분석에 기반 한 다초점 시스템을 제작하여 비디오카메라를 통하여 초점조절이 가능함을 보였고, 결과적으로 레이저 스캐닝 방법에 의한 다초점 시스템의 시점 형성원리가 검증되었다.
현재 도시형태나 규모, 주변 도로기능이나 공동구 건설형식에 따른 타당성 및 경제성 평가 방법, 공동구내 수용시설물의 최적 배치 등을 고려한 공동구 설계 평가모델은 개발되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 도심지 공동구 도입결정과 도입 결정 이후 적용할 수 있는 공동구 최적 설계를 위한 평가모델을 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 여러 개의 의사결정 방법 중 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 직선의 방식이 아닌 순환의 방식이 적용 가능한 데밍사이클(Deming cycle)을 선정하였다. 공동구 도입과 설계시 다양한 인자의 반영을 위하여 11개의 상위지표를 설정하여 보다 구체적인 접근을 유도하였다. 또한 Plan-Do-Check-Action(PDCA)의 순환 방식을 기반으로 1차 구상단계, 2차 최적화 단계를 통한 공동구 도입과 설계를 보다 효율적으로 구현할 수 있도록 하였으며, 이를 위한 최적화 평가 프로그램을 개발하였다.
Purpose: This study developed and tested a hypothetical model of health promotion behavior on migrant workers based on the Health Promotion Model and the Health Literacy Skills Framework. Methods: Data were collected from 298 migrant workers in 9 regions across the country from December 2020 to March 2021. The exogenous variables were e-health literacy, occupational stress, acculturation, and social support. The endogenous variables were perceived benefits of action, self-efficacy, and health promotion behavior. Data were analyzed using SPSS/WIN 25.0, AMOS 20.0, and R-4.0.3 program. Results: The model fit was appropriate. Social support had the most significant direct impact on the health promotion behavior of migrant workers. Perceived benefits of action and self-efficacy played a mediating role in the relationship among e-health literacy, social support, and health promotion behavior. Based on multi-group analysis, the migrant worker group with less than 5 years of residency had a more statistically significant effect on the relationship between perceived benefits of action and health promotion behavior than those with over 5 years. Conclusion: Providing social support as a critical administrative strategy to enhance the health promotion behavior of migrant workers is necessary. Furthermore, when developing an intervention program utilizing the internal mechanism between social support and health promotion behavior, a self-efficacy-enhancing strategy is considered to be more effective. Additionally, educating migrant workers with short-term residence of less than 5 years about the benefits of health behaviors is essential.
원자력 시설의 사고시 환경으로 방출된 방사성물질로부터 초기 주민의 피해 최소화를 위한 대응행위 결정지원 방안으로 다속성 효용분석 법이 고찰되었다. 속성의 효용함수는 비선형 2차 함수로 가정하였으며, 속성의 가중계수는 swing weighting 방법을 사용하여 결정하였다. 본 연구는 원자력시설의 사고시 초기 대응행위 결정지원을 위한 다속성 효용분석법의 적용성에 한정하며, 스트레스 등과 같은 비정량적 속성은 아직까지 자료의 부족으로 포함하지 않았다. 가상사고 시나리오를 구성하여 무대응, 대피, 소개에 대해 속성 값의 변화에 따른 행위에 대한 총 효응 값을 고찰하였다. 적용한 결과, 피폭선량과 선량의 금전가의 변화에 따라 행위의 총 효용 값은 뚜렷이 다르게 나타났다. 피폭선량과 선량의 금전가의 증가에 따라 대피보다 사회적 영향 등 여러 측면에서 보다 극단적인 대응행위인 소개의 총 효용 값의 순위는 뚜렷이 증가한 반면, 무 대응의 순위는 감소하였다. 선량의 기대 확률도 대응행위 결정지원에 있어서 중요한 변수로 나타났는데, 상대적으로 고선량의 기대 확률이 높을수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 교차점에서 선량의 금전가는 보다 낮게 나타냈다. 또한 선량에 대한 회피심리가 강하게 적응할수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 선량의 교차점은 보다 낮게 나타났다.
A ward is a place where the patients are living and staying for 80% of the all those days in the hospital. So the Ward's conditions are very important to them. We group a ward's conditions in two classes, one in the physical condition ; area, noise, temperature etc. and the others is the physical condition ; privacy, field. According to the analysis, the patients had beed under a mental stress and they did negative action, by the ward's environmental conditions. This study find influence of the ward's environmental conditions with violate each patients privacy using multi-bedroom's restroom. So we suggest that the ideal multi-bedroom's restroom, solve the they got the problems.
Q-learning is a recent reinforcement learning algorithm that does not need a modeling of environment and it is a suitable approach to learn behaviors for autonomous agents. But when it is applied to multi-agent learning with many I/O states, it is usually too complex and slow. To overcome this problem in the multi-agent learning system, we propose the successive Q-learning algorithm. Successive Q-learning algorithm divides state-action pairs, which agents can have, into several Q-functions, so it can reduce complexity and calculation amounts. This algorithm is suitable for multi-agent learning in a dynamically changing environment. The proposed successive Q-learning algorithm is applied to the prey-predator problem with the one-prey and two-predators, and its effectiveness is verified from the efficient avoidance ability of the prey agent.
최근 항생제에 대한 내성이 빠르게 확산됨에 따라 이를 극복하기 위해 새로운 항생제들을 찾기 위한 노력이 많은 연구자들에 의해 이루어지고 있다. 미생물의 외부공격에 대해 모든 생명체들은 방어물질을 분비하거나 내재하고 있는 데 그 중 하나가 항균 펩타이드이며, 전 세계적으로 활발한 연구가 이루어지고 있고 새로운 차세대 항생제로써 인식 되어진다. 이에 본 총설에서는 항균 펩타이드의 미생물에 대한 항생활성, 작용기작과 개발현황에 대해 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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