Objectives: This study aims to describe the utilization of herbal formulas from Wenrejingwei by using network analysis and understand the treatment of acute exogenous febrile diseases. Methods: We constructed a matrix of high-frequency herbal combinations (HCs) from Wenrejingwei and Shang Han Lun and cluster networks based on cohesive analysis. Network analysis was performed to compare the results. Results: The results of the high-frequency HC network in Wenrejingwei showed cohesive patterns in three categories corresponding to dampness-heat and warm-fever treatment. Compared to the Shang Han Lun network, the Wenrejingwei network indicated a careful approach in the use of pungent and warm herbs such as Guizhitang. Moreover, the combination of Scutellaria baicalensis and Coptis chinensis along with the use of herbs strengthening yin, such as Ginseng Radix and Liriopes Radix, provide evidence of a holistic approach in the treatment of exogenous febrile diseases by considering the balance of the human body damaged by heat. Conclusion: The results of this study could help select appropriate herbal formulas and treatment methods for treating Onbyeong and modern acute febrile infectious diseases.
Since 1974, the first subway is constructed in Seoul metropolitan area, from 1985 country metropolitan subways have been built. But most country metropolitan subways cannot reach the goal of transportation sharing ratio and show a loss. In this paper, I investigate the issues of country metropolitan subways and present the methods to improve them focusing on strengthening transit network. At first, it is introduced that the method can complement incomplete network from insufficient subway lines. And I propose the consolidation method using KORAIL railway lines. Finally, the connecting method into subway missing area is presented with various transit systems like BRT, Guideway Bus and single railway line extension.
Suncheon City Regeneration Project is known as the concept of cultural residents. Through the previous projects, the residents' capabilities have been improved, and the projects have been carried out according to their strategies. For this reason, participants in urban regeneration projects are important. The purpose of this study is to actually identify the 'rescue center' and 'direct relationship' with the analysis utilizing the characteristics of social networks NetMiner solution of the participants, who led the project, Suncheon. Surveys and interviews were conducted for participants, and the characteristics of social networks were analyzed in time series to quantify and visualize the results. As a result of the analysis, social networks were changed among the participants before and after the urban regeneration project. Initially, loose networks were denser over time, and initially networks formed only around participants were expanded over time. Network analysis has revealed that the system is strengthening with urban regeneration projects in the form of public and public-private cooperation. This highlights the need for a city-centered urban regeneration strategy centered on people and shows that a dense network of participants can be a success factor.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.1
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pp.267-277
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2003
The purpose of this study makes a retrofit and rehabilitation practice trough the analysis and the improvement for the underlying problem of current retrofit and rehabilitation methods. Therefore, the deterioration process, the damage cause, the condition classification, the fatigue mechanism and the applied quantity of strengthening methods for slab bridge decks were analysed. Artificial neural networks are efficient computing techniqures that are widely used to solve complex problems in many fields. In this study, a back-propagation neural network model for estimating a management on existing slab bridge decks from damage cause, damage type, and integrity assessment at the initial stsge is need. The training and testing of the network were based on a database of 36. Four different network models werw used to study the ability of the neural network to predict the desirable output of increasing degree of accuracy. The neural networks is trained by modifying the weights of the neurons in response to the errors between the actual output values and the target output value. Training was done iteratively until the average sum squared errors over all the training patterms were minimized. This generally occurred after about 5,000 cycles of training.
Korean Volunteer Fire Departments are the representative disaster-related civilian organizations which are based on "Firefighting Framework Act Article 37"and ordinance for complementing the lack of fire-fighting personnel and volunteer and they play a part as community safety keepers. They are operated by the National funding, but cannot be defined as the organization in governmental sources completely or pure volunteer organization in terms of its founding purpose and activities. In these special characteristics, some Volunteer Fire Departments play an important role in Civilian Volunteer Disaster Prevention by being managed effectively, but the others do not. There can be many cause-analyses about this difference. They aren't profit-making organizations and are groups which have no compulsion. So it is important that who the leader is, and what type of leadership he has. By solving this bias by considering these characteristics, in this study we make them perform the center role of community safety network through analyzing the existing status and problems of volunteer fire department education and customized training program reengineering to meet class-specific and regional level.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.10a
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pp.227-236
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2002
The purpose of this study makes a retrofit and rehabilitation practice trough the analysis and the improvement for the underlying problem of current retrofit and rehabilitation methods. Therefore, the deterioration process, the damage cause, the condition classification, the fatigue mechanism and the applied quantity of strengthening methods for RC deck slabs were analyzed. Artificial neural networks are efficient computing techniques that are widely used to solve complex problems in many fields. In this study, a back-propagation neural network model for estimating a management on existing reinforced concrete bridge decks from damage cause, damage type, and integrity assessment at the initial stage is need. The training and testing of the network were based on a database of 36. Four different network models were used to study the ability of the neural network to predict the desirable output of increasing degree of accuracy. The neural networks is trained by modifying the weights of the neurons in response to the errors between the actual output values and the target output value. Training was done iteratively until the average sum squared errors over all the training patterns were minimized. This generally occurred after about 5,000 cycles of training.
The flood and environment surveillance network on riverside is a network requiring a way to efficiently manage the information from all kinds of sensors, along with an optical communication device that can deliver high-quality video information at high speed. Since on-site prompt recovery is very important especially for communication problems that occurred due to cut-off or aged network, various researches have been carried out on this. However, because the security against outside hacking or outside intrusion with illegal purposes is very important for environment surveillance network, such as the national backbone network, an efficient network maintenance and repair should be enabled while satisfying security and reliability at the same time. A characteristic of requirement is that when security is improved, the efficiency of maintenance and repair drops as they are conflicting to each other. Therefore, this research proposed a system in order to satisfy the conflicting requirement and improve security, by developing a one-way Bypass TAP and an android-based smartphone app that can enable efficient network maintenance and repair.
Kryshtanovych, Myroslav;Dragan, Ivan;Chubinska, Nataliia;Arkhireiska, Natalia;Storozhev, Roman
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.248-254
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2022
The main purpose of the study is to analyze the main aspects of personnel security in the context of the public administration system. Today the civil service is the central link in increasing the efficiency of the public administration system. One of the most important directions of reforming the civil service is strengthening personnel security, since the level of formation and implementation of managerial decisions depends on the staff of professional employees with the necessary qualities, competencies and competencies. As a result, the main aspects of personnel security in the context of public administration were analyzed.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.86-87
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2021
As non-road mobile pollutants such as construction equipment are emerging as the main cause of air pollutants emission, construction equipment regulations are gradually strengthening. Research was conducted by correcting the emission coefficient to calculate and predict air pollutant emissions of construction equipment, but it did not reflect site variables such as field and equipment conditions that affect actual emissions. This study derived an Artificial Neural Network emission prediction model based on the actual emission data of excavators and trucks measured at the site and proposed a platform to predict the emission of air pollutants at the site according to the working size and conditions. Through this, it is possible to establish an eco-friendly process plan using a model from the construction plan.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.337-340
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2024
Pretrained language models (PLMs) are extensively utilized to enhance the performance of log anomaly detection systems. Their effectiveness lies in their capacity to extract valuable semantic information from logs, thereby strengthening the detection performance. Nonetheless, challenges arise due to discrepancies in the distribution of log messages, hindering the development of robust and generalizable detection systems. This study investigates the structural and distributional variation across various log message datasets, underscoring the crucial role of domain-specific PLMs in overcoming the said challenge and devising robust and generalizable solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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