Purpose: The purpose of this study was to identify the effects of brain-wave biofeedback training nursing intervention (NFT) upon enhancing self-regulation response in adolescence with emotional behavior problems in school. Methods: A quasi-experimental design was conducted. The participants were assigned to the experimental group (n=24) or the control group (n=24). The experimental group additionally received NFT. The NFT was conducted 10 sessions for 30 minutes per session with the band reward and inhibit training which matched their Quantitative Electroencephalography (QEEG), participant's demand and chief complaint. Data were collected with QEEG and heart rate variability (HRV) in physiological response, self-efficacy in cognitive response, depression in emotional response, impulsivity and delay gratification in behavioral response of self-regulation. Results: The general characteristics and the pre-test scores of two groups were all homogeneous. The experimental group was reported to be significantly higher in QEEG homeostasis, HRV homeostasis, self-efficacy, and delay gratification than the control group. The experimental group was reported to be significantly lower in depression and impulsivity. Conclusion: The results indicate that NFT using brain cognitive neuroscience approach is effective in enhancing self-regulation response. Therefore, this nursing intervention using brain cognitive neuroscience approach can be applied as an effective self-regulation nursing intervention for adolescents with emotional behavior problems in communities for adaptive life.
Oil, hysteretic and inertial mass dampers are representatives of passive dampers used for smart enhancement of seismic performance of building structures. Since oil dampers have a nonlinear relief mechanism and hysteretic dampers possess nonlinear restoring-force characteristics, several difficulties arise in the evaluation of buildings including such dampers. The purpose of this paper is to propose a practical method for simultaneous optimal use of such dampers. The optimum design problem is formulated so as to minimize the maximum interstory drift under design earthquakes in terms of a set of damper quantities subject to an equality constraint on the total cost of dampers. The proposed method to solve the optimum design problem is a successive procedure which consists of two steps. The first step is a sensitivity analysis by using nonlinear time-history response analyses, and the second step is a modification of the set of damper quantities based upon the sensitivity analysis. Numerical examples are conducted to demonstrate the effectiveness and validity of the proposed design method.
본 논문에서는 틸트로터 항공기의 회전익 모드에 대한 자율비행 유도제어 알고리즘을 적응제어기법을 이용하여 설계하는 것이다. 이를 위해 우선 출력기반 근사적 궤환선형화 기법을 통하여 알고리즘의 내부루프를 구성하고 그로부터 발생하는 모델오차를 단일 은닉층-신경망을 적용하여 상쇄하였다. 그리고 리아푸노프 안정성 이론에 따른 적응제어 갱신법칙은 선형 관측기를 기반으로 설계하였다. 나아가 외부루프는 경로점 유도법칙으로부터 생성되는 궤적을 추종하도록 하였으며 특히 엄밀한 자동착륙 궤적추종 성능 향상을 위하여 방향각 및 비행경로각 시선유도법칙을 설계하였다. 틸트로터 비선형 모델 시뮬레이션 결과는 콜렉티브 입력에서 보이는 순간적인 작동기 포화현상 이외에는 만족할 만한 안정성과 추종성능을 보여 주고 있다.
본 논문에서는 SC-FDMA 시스템을 위한 적응형 스위칭 등화기를 제안하고 성능을 분석하였다. SC-FDMA 시스템이 OFDM과 상당히 비슷한 구조를 가지고 있는 것은 잘 알려져 있다. 더군다나, SC-FDMA 시스템은 OFDM에 비해서 낮은 PAPR을 갖는 장점이 있다. 그러나 이 시스템은 다중경로 페이딩 또는 증가된 채널 응답 등과 같은 무선채널의 특성에 의해 성능이 열화 될 수 있다. 이러한 영향을 줄이기 위해서는 효율적인 적응형 등화기가 요구된다. 따라서 제안된 시스템에서는 낮은 이동속도에서는 ZF 등화기를 그리고 높은 이동속도에서는 MMSE 등화기를 사용하는 스위칭 모드로 운용이 되도록 설계하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 기법이 시스템 복잡도 측면에서 효과적인 성능을 보임을 확인하였다. 따라서 제안된 시스템은 향후 3GPP LTE의 상향링크 설계에 응용이 될 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 연세대학교 천문우주학과 우주비행제어연구실에서 개발 중인 인공위성 편대비행 테스트베드에 대한 예비 성능분석 결과를 제시하였다. 동역학 모델에 포함되지 않은 동특성과 측정 잡음 등에 의한 불확실성의 영향을 받는 반작용 휠의 응답 성능을 향상시키기 위하여 간단한 1차 선형시스템을 기준 모델로 하는 적응제어기를 설계하였다. 또한 자세 측정값에 잡음이 포함된 환경에서도 원활한 제어를 수행하기 위해 최소제곱법 기반의 실시간 파라미터 추정기법을 이용하여 관성모멘트를 추정하였다. 수치 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 설계된 모델 기준 적응제어기의 적합성과 향후 적용가능성을 검토하였고, 전 시간에 걸친 자세 추적오차가 $0.25^{\circ}$ 이내에 머무는 것을 확인하였다. 하지만 하드웨어 실험을 통해 드러난 제어 입력에 대한 데드존의 영향을 줄이기 위해서는 인공위성 시뮬레이터의 설계 변경이 필요하다고 판단된다.
본 논문에서는 공사현장의 지반 변형을 계측한 값을 바탕으로 지반의 물성 값을 재산정하는 "적응형 관리 기법"의 핵심인 역해석을 통한 물성 값의 최적화 알고리즘을 구현하였다. 적응형 관리 기법은 공사 중 모니터링을 통해 설계와 시공을 업데이트하는 프레임워크를 일컫는다. 최적화 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실내시험과 가상의 굴착현장 두 경우에 대해 Hardening Soil 모델을 사용하여 전산해석을 실시하였다. 최적화 알고리즘을 적용할 구성모델의 입력변수는 복합민감도 값이 큰 입력변수를 선정하여 효율성을 고려하였다. 실내시험의 전산 해석은 비배수상태에서의 삼축압축시험과 삼축인장시험에 대해 시료의 파괴까지 수행하였다. 실제 시카고 연약 점성토로 수행한 삼축시험 결과인 전단응력-변형률과 과잉간극수압-변형률 관계를 관측 값으로 사용하였다. Hardening Soil 모델에 대하여, 관측 값을 가장 잘 모사할 수 있는 물성 값을 산정하기 위해 최적화 알고리즘을 적용하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 관측 값을 잘 모사할 수 있는 물성 값을 성공적으로 찾을 수 있었다. 가상의 굴착현장에서는 삼축시험으로부터 산정한 지반의 물성 값을 현장의 대표 물성 값으로 가정하였고, 이때의 굴착 지지벽체의 수평 변위를 주요 관측 값으로 사용하였다. 다양한 초기 물성 값을 사용하여 전산해석을 수행하였고, 이 결과에 최적화 알고리즘을 적용하면 전산해석 결과가 현장 계측 값으로 수렴하는지 평가하였다. 최적화 알고리즘을 적용한 결과, 현장 계측 값으로 전산해석 결과 값이 거의 동일하게 일치함을 확인할 수 있었다.
Nan Yang;Meldi Suhatril;Khidhair Jasim Mohammed;H. Elhosiny Ali
Advances in nano research
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제14권2호
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pp.155-164
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2023
Grain size in sheet metals in one of the main parameters in determining formability. Grain size control in industry requires delicate process control and equipment. In the present study, effects of grain size on the formability of steel sheets is investigated. Experimental investigation of effect of grain size is a cumbersome method which due to existence of many other effective parameters are not conclusive in some cases. On the other hand, since the average grain size of a crystalline material is a statistical parameter, using traditional methods are not sufficient for find the optimum grain size to maximize formability. Therefore, design of experiment (DoE) and artificial intelligence (AI) methods are coupled together in this study to find the optimum conditions for formability in terms of grain size and to predict forming limits of sheet metals under bi-stretch loading conditions. In this regard, a set of experiment is conducted to provide initial data for training and testing DoE and AI. Afterwards, the using response surface method (RSM) optimum grain size is calculated. Moreover, trained neural network is used to predict formability in the calculated optimum condition and the results compared to the experimental results. The findings of the present study show that DoE and AI could be a great aid in the design, determination and prediction of optimum grain size for maximizing sheet formability.
Vaccines are the most effective and cost-efficient method for preventing diseases caused by infectious pathogens. Despite the great success of vaccines, development of safe and strong vaccines is still required for emerging new pathogens, re-emerging old pathogens, and in order to improve the inadequate protection conferred by existing vaccines. One of the most important strategies for the development of effective new vaccines is the selection and usage of a suitable adjuvant. Immunologic adjuvants are essential for enhancing vaccine potency by improvement of the humoral and/or cell-mediated immune response to vaccine antigens. Thus, formulation of vaccines with appropriate adjuvants is an attractive approach towards eliciting protective and long-lasting immunity in humans. However, only a limited number of adjuvants is licensed for human vaccines due to concerns about safety and toxicity. We summarize current knowledge about the potential benefits of adjuvants, the characteristics of adjuvants and the mechanisms of adjuvants in human vaccines. Adjuvants have diverse modes of action and should be selected for use on the basis of the type of immune response that is desired for a particular vaccine. Better understanding of current adjuvants will help exploring new adjuvant formulations and facilitate rational design of vaccines against infectious diseases.
This paper is concerned with the real-time automatic tuning of the multi-input multi-output positive position feedback controllers for smart structures by the genetic algorithms. The genetic algorithms have proven its effectiveness in searching optimal design parameters without falling into local minimums thus rendering globally optimal solutions. The previous real-time algorithm that tunes a single control parameter is extended to tune more parameters of the MIMO PPF controller. We employ the MIMO PPF controller since it can enhance the damping value of a target mode without affecting other modes if tuned properly. Hence, the traditional positive position feedback controller can be used in adaptive fashion in real time. The final form of the MIMO PPF controller results in the centralized control, thus it involves many parameters. The bounds of the control Parameters are estimated from the theoretical model to guarantee the stability. As in the previous research, the digital MIMO PPF control law is downloaded to the DSP chip and a main program, which runs genetic algorithms in real time, updates the parameters of the controller in real time. The experimental frequency response results show that the MIMO PPF controller tuned by GA gives better performance than the theoretically designed PPF. The time response also shows that the GA tuned MIMO PPF controller can suppress vibrations very well.
기존의 학습자 평가 시스템은 교수자의 주관적인 관점과 견해에 의해 각 문항의 난이도가 결정되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 학습자의 개별 능력 평가가 가능하고 개인별 학습 수준에 적합한 문항을 난이도, 변별도 및 추측도를 이용하여 학습자에게 제공함으로써 개인별 문항 평가가 가능한 학습자 평가 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구의 학습자 평가 시스템은 CAT 기법의 문항 반응 이론 중 3-모수 로지스틱 모델을 이용하여 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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