• Journal of Acupuncture Research
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• 제24권1호
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• pp.111-125
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• 2007

Objection : The aim of this study was to investigate anti-ischemic effect of LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture. Methods : I designed to investigate whether LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture affects cerebral hemodynamics [regional cerebral blood flow(rCBF), pial arterial diameter(PAD), mean arterial blood pressure (MABP) ] in normal and cerebral ischemia rats by MCA occlusion method, and to make manifest whether LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture is mediated by cyclooxygenase or guanylate cyclase. The changes of rCBF and MABP were determinated by laser-doppler flowmetry(LDF), and the change of PAD was determinated by video microscope and width analyzer. Results: The results were as follows ; 1. LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture was significantly increased rCBF, PAD, but decreased MABP after withdrawing of the needle. This results suggest that LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture induced significantly rCBF by dilating PAD. 2. Pretreatment with indomethacin (1mg/kg, i.v.) was significantly inhibited LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture induced increase of rCBF and PAD, but increased LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture induced decrease of MABP after withdrawing of the needle. 3. Pretreatment with methylene blue(10/${\mu}$g/kg, i.v.) was decreased LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture induced increase of rCBF and MABP, but accelerated LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture induced decrease of PAD. This results suggest that the mechanism of LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture is mediated by cyclooxygenase or guanylate cyclase. Conclusion : I suggest that LR1 ${\cdot}$ HT8 ${\cdot}$ HT9 Reinforcement in Acupuncture has an anti-ischemic effect through the improvement of cerebral hemodynamics, and the mechanism IS mediated by cyclooxygenase.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제18권12호
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• pp.13-23
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• 2017

본 논문에서는 운영 중인 철도노반의 침하에 대응하고자 노반보강 재료와 공법에 대한 내용을 다루었다. 국내에서는 도시철도와 고속철도, 그리고 일반철도에 콘크리트궤도가 도입되고 있지만 최근 시공된 일부구간에서 콘크리트궤도의 노반침하가 발생되고 있고, 유지보수에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 철도 안전운행을 위해 침하된 철도노반의 보강이 시급하지만 현재까지 운영중인 철도노반의 보강에 대한 시공사례는 전무한 상태로서 노반 보강에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 최초로 시도되는 운영 중인 철도노반을 보강하기 위해 지반보강 재료들을 통해 노반 보강의 목표성능을 선정하였고, 이에 침투성능 및 고결성 주입효과 등을 확인하여 목표성능의 만족여부를 판단하였다. 연구 결과 일반적으로 쓰이는 지반보강재료 및 공법들은 철도노반 보강의 적용을 위해 개선이 필요하다는 것이 확인되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권6호
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• pp.35-43
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• 2017

철근콘크리트 휨부재의 최소철근비는 부재의 취성 파괴를 방지하기 중요한 설계 인자이다. 콘크리트구조기준과 도로교설계기준에서 사용되는 최소철근비는 단면의 유효 깊이 및 모멘트 팔길이에 대한 가정을 통해 산정되었다. 따라서 이 연구에서는 재료 모델과 힘의 평형 관계를 통해 합리적으로 최소철근비를 산정할 수 있는 방법을 제안하였다. 연구 결과 도로교설계기준의 포물-사각형 곡선을 통해 산정된 최소 철근비는 현재 설계 기준에 의한 최소철근비의 약 52~80% 수준으로 산정되어 경제적인 설계가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 재료 모델을 통한 최소철근량이 배치된 부재의 연성 능력은 현재 설계 기준에 의한 값의 약 89% 수준으로 평가되었으나, 부재의 연성도는 7 이상으로 충분한 연성능력을 보였다. 따라서 제안된 포물-사각형 곡선을 통한 최소철근비는 휨부재 설계의 이론적 합리성 뿐만 아니라 안전성 및 경제성을 확보할 수 있는 것으로 나타났다.

• Elastomers and Composites
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• 제20권1호
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• pp.25-39
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• 1985

Elastomer-filler interaction in terms of characterization of filler effects was studied using natural rubber(NR) loaded with kaolin fillers modified with sodium polyphosphate and poly(maleic anhydride), respectively. Kaolins modified with sodium polyphosphate or poly(maleic anhydride) show adhering characteristics by Kraus plot. Reinforcement activity according to Cunneen-Russell method is given by those fillers, in which sodium polyphosphate-treated kaolin presents more favorable results than that treated with poly(maleic anhydride) with respect to adhesion constant, reinforcement extent, elastic constant, and crosslink density. When applied to Blanchard's linkage reinforcement theory, NR vulcanizates loaded with kaolin modified with sodium polyphosphate meet the requirements for both approximate linkage reinforcement(${\psi}'$) of 1.02 to 4.94 and accurate linkage reinforcement($\psi$) of 1.00 to 1.18, representing the values of effective wetting($C_{\psi}$) for 0.001 to 0.029 and intrinsic linkage reinforcement(${\psi}_0$) for 1.015 to 1.124, respectively, whille negligible linkage reinforcement is shown by NR vulcanizates loaded with kaolin treated with poly(maleic anhydride). Dynamic storage modulus(G') given by surface modified kaolins presents more favorable crosslink density rates of $2.260{\times}10^{-5}\;mole/cm^3-min$. for sodium polyphosphate treated kaolin and $1.305{\times}10^{-5}\;mole/cm^3-min$. for poly(maleic anhydride) treated kaolin, respectively, compared to untreated kaolin showing the rate of $1.033{\times}10^{-5}\;mole/cm^3-min$.

• 콘크리트학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.191-200
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• 2005

무량판 구조의 슬래브-기둥 접합부는 취성적인 전단유형으로 파괴되며, 이는 전 구조물의 붕괴를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 새로운 전단보강방법으로서 래티스 철근을 이용한 전단보강방법을 개발하였다. 실험연구를 실시하여 래티스 전단보강 실험체와 무보강 실험체의 접합부 전단강도 및 연성도를 비교하였다. 실험결과 래티스 철근으로 전단보강한 실험체는 전단보강하지 않은 실험체에 비해 평균적으로 강도면에서 1.37배, 연성도면에서 9.16배 증가하였다. 이는 래티스 철근이 무량판 구조의 전단보강재로서 전단강도와 연성도 측면에서 매우 효과적인 보강방법임을 입증하고 있으며, 현재 미국에서 접합부 전단보강재로 널리 사용되고 있는 스터드레일 전단보강보다 연성능력이 훨씬 우수한 것으로 나타났다. 또한 실험결과에 근거하여 래티스전단보강의 강도평가방법을 개발하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권5호
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• pp.102-109
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• 2010

이 논문에서는 고강도 횡보강근을 가진 철근콘크리트 보의 부착 거동을 연구하였다. 제안된 비폐쇄형 U자 보강근의 부착 성능을 평가하기 위하여 총 4개의 철근콘크리트 보를 실험하였다. 제안된 비폐쇄형 U자 보강근은 쉽게 설치할 수 있는 구조를 가졌을 뿐만 아니라 부착 균열을 억제함으로써 철근콘크리트 보의 부착 성능을 증가시킬 수 있다. 이 연구에서는 실험체의 부착 응력과 미끄러짐을 구하기 위하여 Ichinose가 제안한 실험방법을 따랐다. 주요 실험변수는 횡보강근의 항복강도와 보강근비 및 구속의 형태로 하였다. 실험결과, 제안된 비폐쇄형 U자 보강근은 고강도 횡보강근을 사용한 철근콘크리트 보의 부착 성능을 효과적으로 향상시켰음을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.969-981
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• 2018

Recent advances in machine learning approaches such as deep neural network and reinforcement learning offer significant performance improvements in generating detailed and varied motions in physically simulated virtual environments. The optimization methods are highly attractive because it allows for less understanding of underlying physics or mechanisms even for high-dimensional subtle control problems. In this paper, we propose an efficient learning method for stochastic policy represented as deep neural networks so that agent can generate various energetic motions adaptively to the changes of tasks and states without losing interactivity and robustness. This strategy could be realized by our novel trajectory search method motivated by the trust region policy optimization method. Our value-based trajectory smoothing technique finds stably learnable trajectories without consulting neural network responses directly. This policy is set as a trust region of the artificial neural network, so that it can learn the desired motion quickly.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권12호
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• pp.71-82
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• 2003

본 논문은 real-time 어플리케이션들을 위한 보나 효과적이고 효율적으로 ant-like mobile agent들이 QoS metrics를 고려하여 네트워크상에서 목적지까지 가장 최적화된 route을 찾는 Ant 알고리듬을 바탕으로 한 QoS 라우팅 알고리듬에서의 route 선택 강화 계산방법을 제시한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시하는 방법이 기존의 방법보다 delay jitter와 bandwidth를 우선으로 하는 real-time application에 대한 가장 최적화된 route을 보다 효과적이고 보다 네트워크 환경에 적응적으로 찾아내는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.599-607
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• 2021

비활성 영역이란 특정 영상을 표현하기 위해 유효하지 않은 화소 값으로 채워지는 영역을 의미한다. 일반적으로 원본 영상의 형태가 사각형 형태가 아닌 경우 이를 사각형 형태로 변환하는 과정에서 주로 발생하며, 특히 3D 영상을 2D로 표현할 때 자주 발생한다. 이러한 비활성 영역은 압축 효율을 크게 저하시키기 때문에, 활성 영역과 비활성 영역의 경계 부분에 필터링 기술 등을 적용해 해결해 왔다. 하지만 일반적인 필터링 적용 기술은 영상의 특성을 적절하게 반영하지 못할 가능성이 크다. 제안하는 기법에서는 영상의 특성과 압축 과정을 고려한 강화학습을 통한 패딩을 진행하였다. 실험결과 제안한 기법이 기존 기법보다 평균 3.4% 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.125-131
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• 2021

Detecting fraudulent insurance claims is difficult due to small and unbalanced data. Some research has been carried out to better cope with various types of fraudulent claims. Nowadays, technology for detecting fraudulent insurance claims has been increasingly utilized in insurance and technology fields, thanks to the use of artificial intelligence (AI) methods in addition to traditional statistical detection and rule-based methods. This study obtained meaningful results for a fraudulent insurance claim detection model based on machine learning (ML) and deep learning (DL) technologies, using fraudulent insurance claim data from previous research. In our search for a method to enhance the detection of fraudulent insurance claims, we investigated the reinforcement learning (RL) method. We examined how we could apply the RL method to the detection of fraudulent insurance claims. There are limited previous cases of applying the RL method. Thus, we first had to define the RL essential elements based on previous research on detecting anomalies. We applied the deep Q-network (DQN) and double deep Q-network (DDQN) in the learning fraudulent insurance claim detection model. By doing so, we confirmed that our model demonstrated better performance than previous machine learning models.