Background Scalp defects may be caused by various etiological factors, and they represent a significant surgical and aesthetic concern. Various surgical techniques can be applied for reconstructive work such as primary closure, skin grafting, pedicled or free flaps. In this article, the authors share their clinical experience with scalp operations using the technique of local flaps and discuss the application of this method from the perspective of not only the size of the defect, but also in relation to the anatomical area, quality of surrounding tissue, and patient's condition. Methods During the period from December 2007 to December 2012, 13 patients with various scalp defects, aged 11 to 86 years, underwent reconstruction with local pedicle flaps. The indications were based on the patients' condition (age, sex, quality of surrounding tissue, and comorbidities) and wound parameters. Depending on the size of the defects, they were classified into three groups as follows: large, 20 to 50 $cm^2$; very large, 50 to 100 $cm^2$; extremely large, 100 $cm^2$. The location was defined as peripheral (frontal, temporal, occipital), central, or combined (more than one area). We performed reconstruction with 11 single transposition flaps and 1 bipedicle with a skin graft on the donor area, and 2 advancement flaps in 1 patient. Results In all of the patients, complete tissue coverage was achieved. The recovery was relatively quick, without hematoma, seroma, or infections. The flaps survived entirely. Conclusions Local flaps are widely used in scalp reconstruction since they provide healthy, stable, hair-bearing tissue and require a short healing time for the patients.
Purpose The research on the effective use of IS needs to embrace the alignment to organization learning process, which expands the limited focus on dynamic capability of IS use. In addition, it should be done in multi-level analysis with system, user, task, and organization. The current study suggests the inclusion of multi-level analysis of effective use of IS in the perspective of exploration and exploitation. Design/methodology/approach This review selected the representative studies in IS discipline which have investigated the effective use of IS, dynamic capability, operational capability, exploration, exploitation, or organizational learning. In the search of academic archives with those keywords, seventeen papers which have been most cited were chosen and validated whether the focus constructs are directly theorized or validated the suggested keywords. In addition, the level of analysis was verified whether it includes one or more levels of system, individual, task, or organization. Based on the initial analysis of dynamic capability, the further review of research on explorational and exploitational capabilities was implemented. Findings The present review study on previous literature on effective use of IS presented that it is largely implemented in the level of individual but few of them has included organization level. Similarly, the direct investigation of explorational and exploitational use of IS has not been done so much. The needs of study on effective use of IS in depth have been inquired for a decade. However, the review presented that it still lacks profound theories and empirical validations compared to those of adoption stage of IS. Based on the review, future research on the transition between explorational and exploitational use of IS is suggested.
공급망의 물류흐름을 최적화하기 위해 여러 차고지를 기점으로 차량들이 다수의 적하와 하역장소를 거쳐 차고지로 돌아오는 최적의 배송경로를 계획하는 기존의 최적화모형 연구는 정수계획법(IP)에 기반을 둔 MDPDPTW(Multi-Depot Pickup and Delivery Problem with Time Windows) 모형이 있다. 이에 관한 연구들은 차고지의 차량들을 대상으로만 배송경로를 계획하기 때문에 운행 중인 차량을 고려할 때보다 효과적인 배송경로계획에 한계가 있다. 본 연구는 효과적인 공급망관리를 위하여 여러 차고지의 차량은 물론, 유비쿼터스 환경에서 배송화물과 운행 중인 차량상황을 포함한 배송상황을 기반으로 최적의 배송경로를 계획하는 IP기반 최적화모형인 u-MDPDPTW 모형을 제안하는데 그 목적이 있다. 또한, 기존 MDPDPTW 모형과 본 연구의 u-MDPDPTW 모형의 비교실험을 통하여 u-MDPDPTW 모형의 효과와 유용성을 보인다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.106-123
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2024
This article takes the talk show "Beast Town" as an example to introduce the overall technical solution, technical difficulties and countermeasures for the combination of cartoon virtual characters and virtual studio technology, providing reference and experience for the multi-scenario application of digital humans. Compared with the live broadcast that combines reality and reality, we have further upgraded our virtual production technology and digital human-driven technology, adopted industry-leading real-time virtual production technology and monocular camera driving technology, and launched a virtual cartoon character talk show - "Beast Town" to achieve real Perfectly combined with virtuality, it further enhances program immersion and audio-visual experience, and expands infinite boundaries for virtual manufacturing. In the talk show, motion capture shooting technology is used for final picture synthesis. The virtual scene needs to present dynamic effects, and at the same time realize the driving of the digital human and the movement with the push, pull and pan of the overall picture. This puts forward very high requirements for multi-party data synchronization, real-time driving of digital people, and synthetic picture rendering. We focus on issues such as virtual and real data docking and monocular camera motion capture effects. We combine camera outward tracking, multi-scene picture perspective, multi-machine rendering and other solutions to effectively solve picture linkage and rendering quality problems in a deeply immersive space environment. , presenting users with visual effects of linkage between digital people and live guests.
There are various machine learning techniques such as Reinforcement Learning, Deep Learning, Neural Network Learning, and so on. In recent, Large Language Models (LLMs) are popularly used for Generative AI based on Reinforcement Learning. It makes decisions with the most optimal rewards through the fine tuning process in a particular situation. Unfortunately, LLMs can not provide any explanation for how they reach the goal because the training is based on learning of black-box AI. Reinforcement Learning as black-box AI is based on graph-evolving structure for deriving enhanced solution through adjustment by human feedback or reinforced data. In this research, for mutually exclusive decision-making, Mutually Exclusive Learning (MEL) is proposed to provide explanations of the chosen goals that are achieved by a decision on both ends with specified conditions. In MEL, decision-making process is based on the tree-based structure that can provide processes of pruning branches that are used as explanations of how to achieve the goals. The goal can be reached by trade-off among mutually exclusive alternatives according to the specific contextual conditions. Therefore, the tree-based structure is adopted to provide feasible solutions with the explanations based on the pruning branches. The sequence of pruning processes can be used to provide the explanations of the inferences and ways to reach the goals, as Explainable AI (XAI). The learning process is based on the pruning branches according to the multi-dimensional contextual conditions. To deep-dive the search, they are composed of time window to determine the temporal perspective, depth of phases for lookahead and decision criteria to prune branches. The goal depends on the policy of the pruning branches, which can be dynamically changed by configured situation with the specific multi-dimensional contextual conditions at a particular moment. The explanation is represented by the chosen episode among the decision alternatives according to configured situations. In this research, MEL adopts the tree-based learning model to provide explanation for the goal derived with specific conditions. Therefore, as an example of mutually exclusive problems, employment process is proposed to demonstrate the decision-making process of how to reach the goal and explanation by the pruning branches. Finally, further study is discussed to verify the effectiveness of MEL with experiments.
복지국가 유형화에 이어서, 복지국가의 개별 제도에 대한 유형화 역시 많은 연구가 진행되어 왔으며, 가장 크고 중요한 제도인 연금 제도에서는 과거의 연금 설계 철학에 따라 베버리지형과 비스마르크형으로 구분되어 왔다. 선진국의 연금 개혁은 그들의 유형 내에서의 변화였던 반면 한국의 연금 개혁은 과거 사회보험형에서 '약한 비스마르크형'으로 외형이 변한 것으로 보인다. 그러나, 한국의 연금 체제의 미성숙을 고려한다면 아직 어떤 유형에 속한다고 단정하기는 어렵고, 개혁이후의 한국 연금 체제를 다층체계로 분류할 수도 있다. 지난 수십 년간 서구의 연금 개혁은 두 유형의 수렴경향이었으며, 최근에는 사적연금에 대한 규제의 정도에 따른 유형화가 연구되고 있다. 한국의 연금 체제에서도 앞으로는 국민연금은 물론 (아직 미성숙한) 퇴직연금이 어떻게 규제되고 감독되는지가 보다 중요해 질 것으로 보이며, 한국 정부의 보다 적극적인 역할이 요구되는 시점이다.
알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.
It is necessary to improve the performance of buildings with respect to the energy efficiency while improving the quality of occupants' lives through a sustainable built environment. During the design and development process, building projects must have a comprehensive, integrated perspective that seeks to reduce heating, cooling and lighting loads through climate-responsive designs. The aim of this study is to find an optimal thermal transmittance (U-values) for building envelope elements for low energy multi-rise residential buildings in the early design phase in Korea. The study found that using small U-values of $0.15w/m^2K$ for exterior walls, ceilings and floors and $1.0w/m^2K$ for south and north facing windows has resulted in energy reduction of 22.1%-59.4% in the south facing rooms and 43%-77.6% of the north facing rooms. It has also found the energy load reduction potential of using small U-values are higher on the north facing rooms. The findings of this study can be suggested to be used as a baseline case for low energy consumption studies. It can also be used to determine appropriate envelope materials and insulation values.
본 논문에서는 체적 홀로그램을 이용한 무안경 3차원 디스플레이 시스템을 제안하였다. 디스플레이 평면에서 다시점 스테레오 영상을 관찰할 수 있도록 각 다중화된 기준파와 물체파를 간섭시킨 후 격자 패턴을 체적홀로그램에 기록하였다. 디스플레이 하고자 하는 다안식 영상으로 구성된 물체파가 시분할적으로 update 되며 광굴절 매질에 입사될 때 브래그 조건을 만족시키면, 출력 평면에서는 회절된 영상으로부터 다안식 3차원 영상을 관찰할 수 있다. 본 시스템을 이용함으로써 시점의 증가에 따른 해상도의 저하가 없는 고해상 다시점 3차원 디스플레이를 구성할 수 있다.
Accurate modeling of contact interface in bolted joints is crucial in predicting the dynamic behavior for bolted assemblies under external load. This paper presents a contact pressure distribution based non-uniform virtual material method to describe the joint interface of assembly structure, which is connected by sparsely distributed multi-bolts. Firstly, the contact pressure distribution of bolted joints is obtained by the nonlinear static analysis in the finite element software ANSYS. The contact surface around bolt hole is divided into several sub-layers, and contact pressure in each sub-layer is thought to be evenly. Then, considering multi-asperity contact at the micro perspective, the relationship between contact pressure and interfacial virtual material parameters for each sub-layer is established by using the fractal contact theory. Finally, an experimental platform for the dynamic characteristics testing of a beam lap structure with double-bolted joint is constructed to validate the efficiency of proposed method. It is found that the theoretical results are in good agreement with experimental results by impact response in both time- and frequency-domain, and the relative errors of the first four natural frequencies are less than 1%. Furthermore, the presented model is used to examine the effect of rough contact surface on dynamic characteristics of bolted joint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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