Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.37
no.4
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pp.445-452
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2010
Recently the effect of CPP-ACP on early caries remineralization and prevention has hashbeen extensively researched. However, there has been a lack of research on micro-shear bond strength of a sealant applied on a CPP-ACP treated surface. Therefore, the purpose of this study was to evaluate the effect of CPP-ACP on the micro-shear bond strength of a sealant bonded with 3 different bonding systems. From the sound human 3rd molars, the 150 specimens were prepared and randomly assigned to six groups. Group I: Immersion in artificial saliva for 2 weeks + 35% phosphoric acid Group II: Immersion in artificial saliva for 2 weeks + 35% phosphoric acid + dentin bonding agent Group III: Immersion in artificial saliva for 2 weeks + self-etching adhesive Group IV: CPP-ACP application for 2 weeks + 35% phosphoric acid Group V: CPP-ACP application for 2 weeks + 35% phosphoric acid + dentin bonding agent Group VI: CPP-ACP application for 2 weeks + self-etching adhesive Sealant was applied and the micro-shear bond strength was measured. From the result of this study, it can be assumed that the CPP-ACP pretreatment can weaken the bond strength of a sealant if the enamel surface is conditioned with self-etch adhesive.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.2
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pp.122-131
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2010
This paper introduces the concept of a virtual ecosystem and reports the following three mathematical approaches that could be widely used to construct such an ecosystem, along with examples: (1) a molecular dynamics simulation approach for animal flocking behavior, (2) a stochastic lattice model approach for termite colony behavior, and (3) a rule-based cellular automata approach for biofilm growth. The ecosystem considered in this study consists of artificial organisms and their environment. Each organism in the ecosystem is an agent that interacts autonomously with the dynamic environment, including the other organisms within it. The three types of model were successful to account for each corresponding ecosystem. In order to accurately mimic a natural ecosystem, a virtual ecosystem needs to take many ecological variables into account. However, doing so is likely to introduce excess complexity and nonlinearity in the analysis of the virtual ecosystem's dynamics. Nonetheless, the development of a virtual ecosystem is important, because it can provide possible explanations for various phenomena such as environmental disturbances and disasters, and can also give insights into ecological functions from an individual to a community level from a synthetic viewpoint. As an example of how lower and higher levels in an ecosystem can be connected, this paper also briefly discusses the application of the second model to the simulation of a termite ecosystem and the influence of climate change on the termite ecosystem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.5
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pp.1036-1057
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2013
Wireless body area network (WBAN) is a promising candidate for future health monitoring system. Nevertheless, the path to mature solutions is still facing a lot of challenges that need to be overcome. Energy efficient scheduling is one of these challenges given the scarcity of available energy of biosensors and the lack of portability. Therefore, researchers from academia, industry and health sectors are working together to realize practical solutions for these challenges. The main difficulty in WBAN is the uncertainty in the state of the monitored system. Intelligent learning approaches such as a Markov Decision Process (MDP) were proposed to tackle this issue. A Markov Decision Process (MDP) is a form of Markov Chain in which the transition matrix depends on the action taken by the decision maker (agent) at each time step. The agent receives a reward, which depends on the action and the state. The goal is to find a function, called a policy, which specifies which action to take in each state, so as to maximize some utility functions (e.g., the mean or expected discounted sum) of the sequence of rewards. A partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) is a generalization of Markov decision processes that allows for the incomplete information regarding the state of the system. In this case, the state is not visible to the agent. This has many applications in operations research and artificial intelligence. Due to incomplete knowledge of the system, this uncertainty makes formulating and solving POMDP models mathematically complex and computationally expensive. Limited progress has been made in terms of applying POMPD to real applications. In this paper, we surveyed the existing methods and algorithms for solving POMDP in the general domain and in particular in Wireless body area network (WBAN). In addition, the papers discussed recent real implementation of POMDP on practical problems of WBAN. We believe that this work will provide valuable insights for the newcomers who would like to pursue related research in the domain of WBAN.
The pathogenicity of the fish nodavirus causing viral nervous necrosis (VNN) of sevenband grouper, Epinephelus septemfasciatus was examined in sevenband grouper and other marine fish by intramuscular injection. Sevenband groupers of 27~104 g in body weight were highly susceptible to the fish nodavirus, but yellowtail (537 g in body weight), red seabream (207 g), rock bream (43 g), flounder (41 g), tiger puffer (27 g) and rockfish (94 g) of the sizes used to this experiment were not. The pathogenicity of the viral agent to the sevenband grouper was high without regard to fish sizes at rearing water temperature over $20^{\circ}C$, but not at $15^{\circ}C$. Therefore, susceptibility of sevenband grouper to the viral agent causing VNN was thought to be water temperature-dependent rather than fish size (age-dependent). Compared to the infectivity of the viral agent to sevenband grouper with artificial infection methods, fish were successfully affected by intramuscular, intraperitoneal, oral, dipping and cohabitation administrations although there were slight differences in mortalities among infection methods. And survival sevenband grouper after infection with the fish nodavirus was resistant to the reinfection for a long time.
This paper presents a framework for controlling mobile multiple robots connected by communication networks. This framework provides novel methods to control coordinated systems using mobile agents. The combination of the mobile agent and mobile multiple robots opens a new horizon of efficient use of mobile robot resources. Instead of physical movement of multiple robots, mobile software agents can migrate from one robot to another so that they can minimize energy consumption in aggregation. The imaginary application is making "carts," such as found in large airports, intelligent. Travelers pick up carts at designated points but leave them arbitrary places. It is a considerable task to re-collect them. It is, therefore, desirable that intelligent carts (intelligent robots) draw themselves together automatically. Simple implementation may be making each cart has a designated assembly point, and when they are free, automatically return to those points. It is easy to implement, but some carts have to travel very long way back to their own assembly point, even though it is located close to some other assembly points. It consumes too much unnecessary energy so that the carts have to have expensive batteries. In order to ameliorate the situation, we employ mobile software agents to locate robots scattered in a field, e.g. an airport, and make them autonomously determine their moving behaviors by using a clustering algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO). ACO is the swarm intelligence-based methods, and a multi-agent system that exploit artificial stigmergy for the solution of combinatorial optimization problems. Preliminary experiments have provided a favorable result. In this paper, we focus on the implementation of the controlling mechanism of the multi-robots using the mobile agents.
Research on AI is essential to build a system with collective intelligence that allows a large number of UAVs to maintain their flight while carrying out various missions. A typical approach of AI includes 'top-down' approach, which is a rule-based logic reasoning method including expert system, and 'bottom-up approach' in which overall behavior is determined through partial interaction between simple objects such as artificial neural network and Flocking Algorithm. In the same study as the existing Flocking Algorithm, individuals can not perform individual tasks. In addition, studies such as UAV formation flight can not flexibly cope with problems caused by partial flight defects. In this paper, we propose organic integration between top - down approach and bottom - up approach through multi - agent system, and suggest a flight flight algorithm which can perform flexible mission through it.
Yang Dae Hyeok;Yoon Goan Hee;Shin Gyun Jeong;Kim Soon Hee;Rhee John M.;Khang Gilson;Lee Hai Bang
Macromolecular Research
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v.13
no.2
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pp.120-127
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2005
Conventional poly(methyl methacrylate) (PMMA) bone cement has been widely used as an useful biopolymeric material to fix bone using artificial prostheses. However, many patients had to be reoperated, due to the poor mechanical and thermal properties of conventional PMMA bone cement, which are derived from the presence of unreacted MMA liquid, the shrinkage and bubble formation that occur during the curing process of the bone cement, and the high curing temperature ($above 100^{\circ}C$) which has to be used. In the present study, a composite PMMA bone cement was prepared by impregnating conventional PMMA bone cement with ultra high molecular weight polyethylene (UHMWPE) powder, in order to improve its mechanical and thermal properties. The UHMWPE powder has poor adhesion with other biopolymeric materials due to the inertness of the powder surface. Therefore, the surface of the UHMWPE powder was modified with two kinds of silane coupling agent containing amino groups (3-amino propyltriethoxysilane ($TSL 8331^{R}$) and N-(2-aminoethyl)-3-(amino propyltrimethoxysilane) ($TSL 8340^{R}$)), in order to improve its bonding strength with the conventional PMMA bone cement. The tensile strengths of the composite PMMA bone cements containing $3 wt\%$ of the UHMWPE powder surface-modified with various ratios of $TSL 8331^{R}$ and $TSL 8340^{R}$ were similar or a little higher than that of the conventional PMMA bone cement. However, no significant difference in the tensile strengths between the conventional PMMA bone cement and the composite PMMA bone cements could be found. However, the curing temperatures of the composite PMMA bone cements were significantly decreased.
Park, Hyunah;Tae, Moonyoung;Huh, Youngjin;Lee, Joonhwan
Journal of the HCI Society of Korea
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v.14
no.1
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pp.15-22
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2019
The purpose of this study is to investigate the users' expectation and expectation gap about the attributes of smart speaker as an intelligent agent, ie autonomy, sociality, responsiveness, activeness, time continuity, goal orientation. To this end, semi-structured interviews were conducted for smart speaker users and analyzed based on ground theory. Result has shown that people have huge expectation gap about the sociality and human-likeness of smart speakers, due to limitations in technology. The responsiveness of smart speakers was found to have positive expectation gap. For the memory of time-sequential information, there was an ambivalent expectation gap depending on the degree of information sensitivity and presentation method. We also found that there was a low expectation level for autonomous aspects of smart speakers. In addition, proactive aspects were preferred only when appropriate for the context. This study presents implications for designing a way to interact with smart speakers and managing expectations.
Recently, research and development using various Artificial Intelligence (AI) technologies are being conducted in the field of education. Among the AI in Education (AIEd), conversational agents are not limited by time and space, and can learn more effectively by combining them with various AI technologies such as voice recognition and translation. This paper conducted a trend analysis on platforms that have a large number of users and used conversational agents for English learning among commercialized application. Currently commercialized educational platforms using conversational agent through trend analysis has several limitations and problems. To analyze specific problems and limitations, a comparative experiment was conducted with the latest pre-trained large-capacity dialogue model. Sensibleness and Specificity Average (SSA) human evaluation was conducted to evaluate conversational human-likeness. Based on the experiment, this paper propose the need for trained with large-capacity parameters dialogue models, educational data, and information retrieval functions for effective English conversation learning.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.1
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pp.91-103
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2023
This study aims to investigate the dynamic fracture characteristics of rocks and rock-like materials subjected to the Nonex Rock Cracker (NRC), a vapor pressure crushing agent that produces vapor pressure by instantaneously vaporizing a liquid mixture crystallized through the thermite reaction. Furthermore, the study seeks to develop an analytical technique for predicting the fracture pattern. A dynamic fracture test was performed on a PMMA block, an artificial brittle material, using the NRC. High-speed cameras and dynamic pressure gauges were employed to capture the moment of vapor pressure generation and measure the vapor pressure-time history, respectively. The 2-dimensional Dynamic Fracture Process Analysis (2D DFPA) was used to simulate the fracture process caused by the vapor pressure, with the applied pressure determined based on the vapor pressure-time history. The proposed analytical method was used to examine various fracture patterns with respect to granite material and high-performance explosives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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