This study investigated the shear and CBR characteristics of dredge soil-bottom ash-waste tire powder-mixed lightweight soil, which was developed to recycle dredged soil, bottom ash, and waste tire powder. Test specimens were prepared with various contents of waste tire powder ranging from 0 to 100% at 50% intervals by the weight of the dry dredged soil. Several series of triaxial compression tests and CBR tests were conducted. The shear strength characteristics of the lightweight soil were compared using two different shear tests (triaxial compression test and direct shear test). The experimental results indicated that the internal friction angle of the lightweight soil obtained by the direct shear tests was greater than that by the triaxial shear tests. However, the cohesion value obtained by the triaxial shear tests was greater than that by the direct shear tests. The CBR value of the lightweight soil decreased from 35% to 15% as waste tire powder content increased.
Case-Based Reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. CBR has several research issues which can be divided into two categories : (1) static issues and (2) dynamic issues. The static issues are related to case representation scheme and case data model, that is, focus on casebase which is a repository of cases. The dynamic issues, on the other hand, are related to case retrieval procedure and problem solving process, i.e. case adaptation phase. This research is forcused on retrieval procedure Traditional query processing accepts precisely specified queries and only provides exact answers, thus requiring users to fully understand the problem domain and the casebase schema, but returning limited or even null information if the exact answer is not available. To remedy such a restriction, extending the classical notion of query answering to approximate query answering(AQA) has been explored. AQA can be achieved by neighborhood query answering or associative query answering. In this paper, neighborhood query answering technique is used for AQA. To reinforce the CBR process, a new retrieval procedure(cooperative CBR) using neighborhood query answering is proposed. An neighborhood query answering relaxes a query scope to enlarge the search range, or relaxes an answer scope to include additional information. Computer Aided Process Planning(CAPP) is selected as cooperative CBR application domain for test. CAPP is an essential key for achieving CIM. It is the bridge between CAD and CAM and translates the design information into manufacturing instructions. As a result of the test, it is approved that the problem solving ability of cooperative CBR is improved by relaxation technique.
사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.
One of the most visible developments in Decision Support Systems (DSS) was the emergence of rule-based expert systems. Hence, despite their success in many sectors, developers of Medical Rule-Based Systems have met several critical problems. Firstly, the rules are related to a clearly stated subject. Secondly, a rule-based system can only learn by updating of its rule-base, since it requires explicit knowledge of the used domain. Solutions to these problems have been sought through improved techniques and tools, improved development paradigms, knowledge modeling languages and ontology, as well as advanced reasoning techniques such as case-based reasoning (CBR) which is well suited to provide decision support in the healthcare setting. However, using CBR reveals some drawbacks, mainly in its interrelated tasks: the retrieval and the adaptation. For the retrieval task, a major drawback raises when several similar cases are found and consequently several solutions. Hence, a choice for the best solution must be done. To overcome these limitations, numerous useful works related to the retrieval task were conducted with simple and convenient procedures or by combining CBR with other techniques. Through this paper, we provide a combining approach using the multi-criteria analysis (MCA) to help, the traditional retrieval task of CBR, in choosing the best solution. Afterwards, we integrate this approach in a decision model to support medical decision. We present, also, some preliminary results and suggestions to extend our approach.
This study presents the prediction of the California bearing ratio (CBR) of coarse- and fine-grained soils using artificial intelligence technology. The group method of data handling (GMDH) algorithm, an artificial neural network-based model, was used in the prediction of the CBR values. In the design of the prediction models, various combinations of independent input variables for both coarse- and fine-grained soils have been used. The results obtained from the designed GMDH-type neural networks (GMDH-type NN) were compared with other regression models, such as linear, support vector, and multilayer perception regression methods. The performance of models was evaluated with a regression coefficient (R2), root-mean-square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The results showed that GMDH-type NN algorithm had higher performance than other regression methods in the prediction of CBR value for coarse- and fine-grained soils. The GMDH model had an R2 of 0.938, RMSE of 1.87, and MAE of 1.48 for the input variables {G, S, and MDD} in coarse-grained soils. For fine-grained soils, it had an R2 of 0.829, RMSE of 3.02, and MAE of 2.40, when using the input variables {LL, PI, MDD, and OMC}. The performance evaluations revealed that the GMDH-type NN models were effective in predicting CBR values of both coarse- and fine-grained soils.
최근 화생방 공격에 대한 위협이 증가함에 따라 화생방 방호시설의 중요성이 강조되고 있다. 화생방전 발생 시 화생방 방호시설 외부에 있는 작전인원은 화생방 방호시설 내 오염통제구역 및 무해구역에서 제독과정을 거쳐 방호시설 내부로 진입하게 된다. 이 과정에서 부족한 설비 등으로 인해 특정 절차 및 구역에서 병목현상이 발생할 경우 작전인원은 제시간에 방호시설 내로 진입 할 수 없게 되며, 이는 전시 작전 수행의 효율성 저하뿐만 아니라 큰 인명피해로도 이어지게 된다. 현재의 화생방 방호시설 설계기준은 공조시스템 등 특정 설비에 국한되어 있으며, 실제 화생방전 발생 시 실제 진입 소요시간을 고려한 설계기준은 부재한 실정이다. 본 연구에서는 화생방 방호시설 진입 소요시간에 크게 영향을 미치는 요소를 시뮬레이션에 반영하여 화생방 방호시설 진입 소요시간을 예측하는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 위해 오염통제구역 및 무해구역에서 이루어지는 행동절차를 세분화하고, 각 행동절차에 소요되는 실제 시간을 측정하여 이를 시뮬레이션에 적용하였다. 또한 진입 소요시간에 영향을 미치는 요인들을 선정하여 이들의 조절을 통해 대안을 작성하고 각 대안별 진입 소요시간 및 전체결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이 모델은 향후 화생방 방호시설 진입 시뮬레이터의 모듈로써 활용될 수 있으며 방호시설 설계 및 운용자의 의사결정 기초자료로 활용될 수 있다.
Background : There was seldom study about method that diagnose 8 Constitution beside method of pulse diagnosis in 8 Constitution Medicine. Objectives : This study is to make out 8 Constitution Medicine Diagnosis Expert System Development used CBR(Case based Reasoning). Methods : First, at case base construction process we constructed case base for CBR embodiment because gathering 925 cases all to patient who constitution is verified, and second, at study model establishment process superior expert system development by purpose CBR of reasoning process dividing fundamental type CBR that spend basis data value and expert type CBR that reflect weight in basis data value accordin I II III to advice expert opinion, and third, system embodiment process explained about way to give process and weight that diagnose constitution through Nearest Neighbor Method sampling process of CBR techniques, and fourth, at system estimation process we selected superior CBR model because comparing and estimate the diagnosis rate of expert system with fundamental type system (GECBR) model and expert type I II III CBR system (AVCBR, AACBR, AGCBR) model that reflect expert opinion in fundamental type system. GECBR and AGCBR chose on superior study model. Through such 4 study process, we developed 8 constitution diagnosis expert system lastly. Results : 1. When we select GECBR that is fundamental type by reasoning system, diagnosis rate 78.91% of 8 constitution diagnosis expert system is expected, and the constitution diagnosis rate Hepatonia 90.4%, Cholecystonia 63.0%, Pancreotonia 91.1%, Gastrotonia 0%, Pulmotonia 71.2%, Colonotonia 74.4%, Renotonia 37.5%, Vesicotonia 67.1% expect. 2. When we select AGCBR that is expert type III by reasoning system, diagnosis rate 77.51% of 8 constitution diagnosis expert system is expected, and the constitution diagnosis rate Hepatonia 93.4%, Cholecystonia 58.5%, Pancreotonia 91.1%, Gastrotonia 0%, Pulmotonia 73.1%, Colonotonia 64.4%, Renotonia 41.7%, Vesicotonia 72.2% expect. Conclusion : Based on this study, 8 constitution diagnosis expert system may give help to diagnose 8 constitution, and it is going to utilize as objective estimation tool of 8 constitution diagnosis, and further study for 8 Constitution Medicine Diagnosis Expert System Development used CBR(Case based Reasoning) is needed to supplement this study.
Background: There was seldom study about method that diagnose 8 Constitution beside method of pulse diagnosis in 8 Constitution Medicine. Objectives: This study is to make out 8 Constitution Medicine Diagnosis Expert System Development used CBR(Case based Reasoning). Methods: First, at case base construction process we constructed case base for CBR embodiment because gathering 925 cases all to patient who constitution is verified, and second, at study model establishment process superior expert system development by purpose CBR of reasoning process dividing fundamental type CBR that spend basis data value and expert type I II III CBR that reflect weight in basis data value according to advice expert opinion, and third, system embodiment process explained about way to give process and weight that diagnose constitution through Nearest Neighbor Method sampling process of CBR techniques, and fourth, at system estimation process we selected superior CBR model because comparing and estimate the diagnosis rate of expert system with fundamental type system (GECBR) model and expert type I II III CBR system (AVCBR, AACBR, AGCBR) model that reflect expert opinion in fundamental type system. GECBR and AGCBR chose on superior study model. Through such 4 study process, we developed 8 constitution diagnosis expert system lastly. Results: 1. When we select GECBR that is fundamental type by reasoning system, diagnosis rate 78.91% of 8 constitution diagnosis expert system is expected, and the constitution diagnosis rate Hepatonia 90.4%, Cholecystonia 63.0%, Pancreotonia 91.1%, Gastrotonia 0%, Pulmotonia 71.2%, Colonotonia 74.4%, Renotonia 37.5%, Vesicotonia 67.1% expect. 2. When we select AGCBR that is expert type III by reasoning system, diagnosis rate 77.51% of 8 constitution diagnosis expert system is expected, and the constitution diagnosis rate Hepatonia 93.4%, Cholecystonia 58.5%, Pancreotonia 91.1%, Gastrotonia 0%, Pulmotonia 73.1%, Colonotonia 64.4%, Renotonia 41.7%, Vesicotonia 72.2% expect. Conclusion: Based on this study, 8 constitution diagnosis expert system may give help to diagnose 8 constitution, and it is going to utilize as objective estimation tool of 8 constitution diagnosis, and further study for 8 Constitution Medicine Diagnosis Expert System Development used CBR(Case based Reasoning) is needed to supplement this study.
Currently, liver transplantation is the only available remedy for patients with end-stage liver disease. Conservation of transplanted liver graft is the most important issue as it directly related to patient survival. Carbonyl reductase 1 (CBR1) protects cells against oxidative stress and cell death by inactivating cellular membrane-derived lipid aldehydes. Ischemia-reperfusion (I/R) injury during living-donor liver transplantation is known to form reactive oxygen species. Thus, the objective of this study was to investigate whether CBR1 transcription might be increased during liver I/R injury and whether such increase might protect liver against I/R injury. Our results revealed that transcription factor Nrf2 could induce CBR1 transcription in liver of mice during I/R. Pre-treatment with sulforaphane, an activator of Nrf2, increased CBR1 expression, decreased liver enzymes such as aspartate aminotransferase and alanine transaminase, and reduced I/R-related pathological changes. Using oxygen-glucose deprivation and recovery model of human normal liver cell line, it was found that oxidative stress markers and lipid peroxidation products were significantly lowered in cells overexpressing CBR1. Conversely, CBR1 knockdown cells expressed elevated levels of oxidative stress proteins compared to the parental cell line. We also observed that Nrf2 and CBR1 were overexpressed during liver transplantation in clinical samples. These results suggest that CBR1 expression during liver I/R injury is regulated by transcription factor Nrf2. In addition, CBR1 can reduce free radicals and prevent lipid peroxidation. Taken together, CBR1 induction might be a therapeutic strategy for relieving liver I/R injury during liver transplantation.
인공지능(AI : Artificial Intelligence)은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술과학 분야이다. 오델로(Othello) 게임은 다른 게임에 비해 규칙이 간단하며 $8{\times}8$인 제한적인 공간에서 이루어지기 때문에 AI로 제작되는 사례가 많다. 기존의 알고리즘은 추후에 발생하는 모든 경우의 수를 탐색하거나 룰을 이용하여 처리하기 때문에 처리시간이 오래 걸리며 새로운 상황에 대처하는데 효율적이지 않다. 본 연구에서는 이런 단점을 보안하고자 오델로 게임에 AI의 한 분야인 사례기반추론(CBR : Case-based Reasoning)알고리즘을 도입한다. CBR알고리즘 이란 주어진 문제를 해결하기 위해 과거에 있었던 유사한 문제를 검색하여 상황에 맞는 해결방법을 제시하는 방식을 의미한다. 지금까지 오델로 게임에 여러가지 AI기술을 이용하였으나 CBR알고리즘을 적용한 사례가 없었다. 본 연구에서는 CBR알고리즘을 오델로 게임에 적용하여 보다 빠른 연산속도로 다음 작업을 처리할 수 있으며 기존의 사례가 충분할 때는 새로운 상황에 효율적으로 대처할 수 있을 뿐 아니라 사용자로 하여금 보다 어려운 오델로 게임을 만들 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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