Generally, it is not easy to get a suitable controller for multi variable systems. If the modeling equation of the system can be found, it is possible to get LQR control as an optimal solution. This paper suggests an LQR learning method to design LQR controller without the modeling equation. The proposed algorithm uses the same cost function with error and input energy as LQR is used, and the LQR controller is trained to reduce the function. In this training process, the Jacobian matrix that informs the converging direction of the controller Is used. Jacobian means the relationship of output variations for input variations and can be approximately found by the simple experiments. In the simulations of a hydrofoil catamaran with multi variables, it can be confirmed that the training of LQR controller is possible by using the approximate Jacobian matrix instead of the modeling equation and this controller is not worse than the traditional LQR controller.
This paper presents a graphical windows-based program for the education and training for novel network reduction. The object of developed simulator is to provide users with a simple and useable tool for gaining an intuitive feel for power system analysis. The developed simulator consists of the main module (MMI,GUI), the location marginal price module (LMP), the clustering module and network reduction module. Each module has a separate graphical and interactive interfacing window. The developed simulator needs with the PSS/E input data format, generator cost function, location information. Line admittances of reduced network was determined by using the power flow method(Newton-Raphson). So line flow of reduced network is almost same to original power system. Results of reduced network are compared on the window in the tabular format. Therefore, the developed simulator can be utilized as a useful tool for effective education and training for power system analysis.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제3권2호
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pp.117-120
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2001
In India, mulberry (Morus spp.), the sole food plant of the silkworm, Bombyx mori (Linn.), is prone to infestation by the pink mealybug, Maconellicoccus hirsutus (Green). Infestation by this pest causes apical shoot malformation, popularly known as 'tukra'. Occurrence of tukra causes an appreciable reduction in leaf yield and quality, leading to low silkworm cocoon productivity. For management of M. hirsutus (Tukra), an IPM package comprising mechanical, chemical and biological measures was demonstrated in the mulberry gardens of five Government Silk Farms in Mysore District (Karnataka, India) during 1995-96. A suppression of 76.0% in tukra incidence and 90.19% in mealybug population was recorded by employ the IPM package which led to an estimated 4,000 kg recovery in leaf yield/ha/year. The impact of IPM package in the management of M. hirsutus, the role of biocontrol agent (Cryptolaemus montrouzieri Muls.) in pest suppression and the cost-benefit analysis of the IPM package are discussed.
It is important to train lower limb muscle strength using a tilting table to recover the lower extremity function of hemiplegia patients. It is known that the foot deformity and poor posture of hemiplegia patients can reduce the effectiveness of lower limb rehabilitation training. In this study, we developed a sensor system that can measure the foot pressure distribution of the patients for the load control of the lower extremity during lower limb rehabilitation training and it can be substituted for conventional high-cost technologies.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.299-305
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2020
With the advancement of the 4th Industrial Revolution(4IR), microprocessor education is on the rise due to the explosive demand for IoT (Internet of Things) and M2M devices. However, it is difficult due to many constraints to efficiently transfer training on hardware assembly and implementation through online training. Thus, we developed a cost-effective online content based on Arduino simulations, Atmel Studio 7, and WinAvr simulator that are required for the utilization of AVR 128. These Camtasia videos overcame the limitation of theory focused on-line education by visually introducing the practical utilization of an actual AVR 128. In this paper, the proposed educational content was provided to university students, and the results of student feedback show that it has a strong effect.
A modular platform development technique was proposed to minimize development cost and development period by utilizing the already developed unmanned Aerial target AVT, which has been operated and verified for many years. New Mission Profile was designed and structural analysis was performed through finite element analysis (FEA) by analyzing mission requirements for visual short-range, non-visible mid-range, and long-range targets. The targets are used for guided missile anti-aircraft training. In addition, avionics systems including flight control computers for autonomous flights were developed to verify their conformance by performing launcher take-off tests with rapid acceleration changes and autonomous flight tests at a maximum speed of 300km per hour.
Stroke is the leading cause of permanent disability in adults, and it can cause permanent brain damage. According to the World Health Organization, 795 000 Americans experience a new or recurrent stroke each year. Early detection of medical disorders, for example, strokes, can minimize the disabling effects. Thus, in this paper, we consider various risk factors that contribute to the occurrence of stoke and machine learning algorithms, for example, the decision tree, random forest, and naive Bayes algorithms, on patient characteristics survey data to achieve high prediction accuracy. We also consider the semisupervised self-training technique to predict the risk of stroke. We then consider the near-miss undersampling technique, which can select only instances in larger classes with the smaller class instances. Experimental results demonstrate that the proposed method obtains an accuracy of approximately 98.83% at low cost, which is significantly higher and more reliable compared with the compared techniques.
Large language models (LLMs) have revolutionized the global landscape of technology beyond natural language processing. Owing to their extensive pre-training on vast datasets, contemporary LLMs can handle tasks ranging from general functionalities to domain-specific areas, such as radiology, without additional fine-tuning. General-purpose chatbots based on LLMs can optimize the efficiency of radiologists in terms of their professional work and research endeavors. Importantly, these LLMs are on a trajectory of rapid evolution, wherein challenges such as "hallucination," high training cost, and efficiency issues are addressed, along with the inclusion of multimodal inputs. In this review, we aim to offer conceptual knowledge and actionable guidance to radiologists interested in utilizing LLMs through a succinct overview of the topic and a summary of radiology-specific aspects, from the beginning to potential future directions.
가상현실의 높은 몰입감을 활용한 실감형 훈련 콘텐츠가 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 현실에서 실시하기 힘든 고위험, 고비용이 발생하는 교육훈련을 최신 가상현실 기술을 적용하여 현실과 비슷한 환경에서 효율적이고 안전하게 체험하여 교육효과를 높일 수 있다. 본 논문은 실감형 가상훈련 콘텐츠를 체계적으로 관리하고 정의된 평가요소를 기반으로 훈련 결과를 도식화된 그림으로 가시화하는 관리 시스템을 소개한다. 관리 시스템은 콘텐츠에서 생성되는 정보를 데이터베이스에 저장하여 각 훈련생의 훈련 기록을 실용적으로 관리할 수 있다. 또한 콘텐츠 기반 시나리오 생성 방법으로 훈련 목표, 참여인원, 평가요소 등을 설정하여 하나의 콘텐츠를 여러 시나리오로 생성할 수 있다. 본 논문은 관리 시스템의 제작 방법과 그 결과를 적용 사례인 가상현실 훈련 콘텐츠 기반으로 설명한다.
전공의법은 2015년 12월 전공의의 권리보호, 환자안전, 우수한 의료 인력을 양성하기 위해 제정되었다. 본 연구는 전공의를 대상으로 2015년(1,793명)과 2017년(1,768명) 두 차례 실시한 설문조사 결과를 비교하여 전공의법 시행에 따른 수련환경 변화를 분석하였다. 분석결과, 전공의들은 주당 평균 80시간을 초과하여 근무하고 있었으며('15=92.4h, '17=87.3h), 36시간의 두 배에 달하는 시간을 연속해서 근무하고 있었다('15=89.4h, '17=70.1h). 이 외출산휴가('15=78.5day, '17=82.2day), 표준근로계약서 작성('15=19.3%, '17=40.8%) 및 계약서 교부('15=12.4%, '17=36.1%)도 규정을 준수하지 않고 있었다. 전공의 수련환경은 환자안전 및 국민 건강과 직결되는 문제로 대체인력에 대한 지원, 공정한 수련환경평가와 평가결과에 따른 인센티브 부여, 전공의 및 지도전문의 인건비, 전문과목별 수련 프로그램 개발 비용 등 국가의 지원이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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