• 대한방사성의약품학회지
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• 제1권2호
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• pp.104-108
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• 2015

Human serum albumin (HSA) has potential for diagnosis and therapy in clinical setting. The purpose of experiments was to develop and evaluate $^{68}Ga$-HSA as a PET agent for diagnosis of acute inflammation. NOTA-HSA was synthesized by conjugating 2-(p-isothiocyanatobenzyl)-1,4,7-triazacyclononane-1,4,7-triacetic acid to HSA in 0.1 M sodium carbonate buffer (pH 9.5) and then purified using a PD-10 size-exclusion column. NOTA-HSA was labeled with $^{68}Ga$ at room temperature for 10 min, and 8.4% sodium hydrogen carbonate buffer was added for neutralization. $^{68}Ga$-NOTA-HSA was purified using alumina N plus light cartridge and $0.22{\mu}m$ syringe filter. Labeling efficiency and radiochemical purity were determined by ITLC-SG with 0.1 M citric acid. Biodistribution study was performed in a male BALB/c mice model of Carrageenan-induced acute inflammation. Animal PET study was performed in acute inflammation mice model after tail vein injection of $^{68}Ga$-HSA. This radiotracer showed high labeling efficiency (>99%) around pH 7. Biodistribution study showed higher inflamed footpad uptake than control footpad uptake. Animal PET study revealed 2 times higher uptake on inflamed footpad compared to control footpad. In these experiments, we developed $^{68}Ga$-HSA for acute inflammation PET imaging and evaluated it in a mouse disease model. The results demonstrated that $^{68}Ga$-HSA has potential as a PET imaging agent for diagnosis of acute inflammation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.143-152
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• 2021

다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.195-198
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• 2001

The electronic commerce systems has been emerge in the field of commerce by making it possible to sell goods without the restriction of time and space. As the business based on the electronic commerce is increased, many studies related to the electronic commerce have been presented. In conventional electronic commerce systems, the buyers purchase some goods by using the information such as quality and price that are offered by the seller. In this paper we propose intelligent interface model that can satisfy the both sides.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제6권2호
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• pp.95-116
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• 2005

The purpose of this study is to analyze the structure of renewable energy market in order to deploy more renewable energy in Korea on the basis of information asymmetry between suppliers and demanders. To attain this purpose we develop the model to analyze and simulate the renewable market using system dynamics. This model is developed not to forecast the accurate size of market but to learn more structure of market using our limited data, mental model and knowledge of market.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.672-680
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• 2003

shopbot이란 온라인상의 판매자로부터 상품에 대한 가격과 품질에 관한 정보를 자동적으로 수집함으로써 소비자의 만족을 최대화하는 소프트웨어 에이전트이다 이러한 shopbot에 대응해서 인터넷상의 판매자들은 그들에게 최대의 이익을 가져다 줄 수 있는 에이전트인 pricebot을 필요로 할 것이다. 본 논문에서는 pricebot의 가격결정 알고리즘으로 비 모델 강화 학습(model-free reinforcement learning) 방법중의 하나인 Q-학습(Q-learning)을 사용한다. Q-학습된 에이전트는 근시안적인 최적(myopically optimal 또는 myoptimal) 가격 결정 전략을 사용하는 에이전트에 비해 이익을 증가시키고 주기적 가격 전쟁(cyclic price war)을 감소시킬 수 있다. Q-학습 과정 중 Q-학습의 수렴을 위해 일련의 상태-행동(state-action)을 선택하는 것이 필요하다. 이러한 선택을 위해 균일 임의 선택방법 (Uniform Random Selection, URS)이 사용될 경우 최적 값의 수렴을 위해서 Q-테이블을 접근하는 회수가 크게 증가한다. 따라서 URS는 실 세계 환경에서의 범용적인 온라인 학습에는 부적절하다. 이와 같은 현상은 URS가 최적의 정책에 대한 이용(exploitation)의 불확실성을 반영하기 때문에 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 보조 마르코프 프로세스(auxiliary Markov process)와 원형 마르코프 프로세스(original Markov process)로 구성되는 혼합 비정적 정책 (Mixed Nonstationary Policy, MNP)을 제안한다. MNP가 적용된 Q-학습 에이전트는 original controlled process의 실행 시에 Q-학습에 의해 결정되는 stationary greedy 정책을 사용하여 학습함으로써 auxiliary Markov process와 original controlled process에 의해 평가 측정된 최적 정책에 대해 1의 확률로 exploitation이 이루어질 수 있도록 하여, URS에서 발생하는 최적 정책을 위한 exploitation의 불확실성의 문제를 해결하게 된다. 다양한 실험 결과 본 논문에서 제한한 방식이 URS 보다 평균적으로 약 2.6배 빠르게 최적 Q-값에 수렴하여 MNP가 적용된 Q-학습 에이전트가 범용적인 온라인 Q-학습이 가능함을 보였다.

• 자원리싸이클링
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• 제12권3호
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• pp.13-24
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• 2003

폐호도껍질을 원료로 활성탄을 제조하는 과정에서 활성화 온도, 활성화 시간, 활성화제의 양, 그리고 활성화제의 종류 등을 변수로 하여 활성화 특성을 조사하였다. 인산을 활성화제로 사용하여 제조된 활성탄은 그 흡착능이 온도가 증가함에 따라 증가하여 약 $550^{\circ}C$부근에서 최대 흡착능을 보였으며 그 수율은 온도 상승에 따라 지속적으로 감소하였다. 활성화 시간은 약 2시간 정도에서 최적의 조건을 보였으며 시간이 증가함에 따라 활성탄의 수율은 계속 감소하였다. 활성화제의 농도 증가에 따라 수율은 지속적으로 상승하였으며 흡착능 또한 증대되다가 약 1.5M $H_3PO_4$ 이상의 조건에서는 오히려 흡착능이 감소하였다. SEM으로 관찰한 조건에 따른 활성탄의 미세구조의 변화는 조건별 흡착능의 변화와 잘 일치되었으며 활성화제의 종류는 활성화 과정에서 중요한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 제조된 활성탄의 흡착특성을 파악하기 위해 $Cu^{2+}$ 이온을 흡착질로 하여 흡착반응을 조사한 결과, 흡착반응은 전체적으로 2차식을 따르는 것으로 관찰되었으며 흡착질의 초기 농도가 감소함에 따라 반응상수는 점차 증가하였다. 평형흡착량은 Freundlich Model 을 잘 따르는 것으로 나타났으며 온도별 흡착반응을 검토한 결과, 중금속 이온의 흡착은 흡열반응의 특성을 나타내었다. 흡착에 따른 Activation Energy는 약 13.07kcal/mol로 산출되었으며 van't Hoff Equation을 이용하여 흡착반응의 열역학적 인자들을 계산하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.752-763
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• 2003

고속 전철 도입이나 대우 자동차 매각 같은 대규모의 B2B 거래에는 엄청나게 다양한 변수와 혼돈 요소가 직접 흑은 간접적으로 작용한다 소위 복잡계로 묘사되는 이런 유형의 도메인에 대하여 효율적인 정보처리가 가능하기 위해서는 인간의 묵시적 정보 처리 능력과 에이전트의 명시적 정보 처리 능력이 효율적으로 결합될 수 있어야 한다. 본 논문에서는, 이 두 가지 이질적 능력의 결합을 가능케 하는 결합 모델을 제안하였으며, 제안된 모델이 대표적 복잡계의 하나인 B2B 협상에서 어떻게 사용될 수 있는지를 보였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.34-40
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• 2001

가스계 혼합소화약제의 소화성능을 검토하기 위하여 Cup-burner test장치를 설치하고 이성분계 및 삼성분계 혼합물의 불꽃소화농도를 측정하였다. 시험대상 이성분계 혼합물은 이산화탄소/HFC-23, 이산화탄소/HCFC-22, 이산화탄소/HFC-227ea, 이산화탄소/HFC-125, 이산화탄소/FIC-13I1, Hexafluoropropylene/HFC-23이고 삼성분계 흔합물은 이산화탄소/HFC-237HFC-l34a, 이산화탄소/HFC-23/HFC-227ea, 이산화탄소/HFC-23/HFC-125이다. Cup-burner test장치에서 측정된 가스계 혼합물의 소화농도는 단일성분의 소화농도와 혼합물의 구성비로 이루어진 모델에 의해 잘 예측됨을 알 수 있었다. 특히 이 모델은 혼합물의 구성성분이 물리적 소화성능을 지닐 때 잘 적용되며 화학적 소화성능의 영향이 강해질수록 측정값과의 오차가 커진다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.137-147
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• 2007

웹 기반의 온라인 커뮤니티가 급속하게 증가함에 따라 사회적인 집단(커뮤니티)에서의 에이전트들은 안전하고 성공적인 상호거래를 위하여 서로의 신뢰도를 계산할 수 있는 형태의 믿음으로 알 수 있어야 한다. 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 주어진 피드백으로 형성된 신뢰도의 계산적 모델을 제안한다. 신뢰도는 과거의 상호작용에 기반한 평가수치의 축적으로 정의할 수 있으며, 평균 신뢰도는 믿을 수 있는 값과 믿을 수 없는 값의 분포를 고려한 중심값으로 나타낸다. 온라인 커뮤니티에서의 명성, 신뢰도, 평균 신뢰도의 관계를 구체적인 예를 통하여 설명하며, 정의한 신뢰도 모델이 어떻게 온라인 커뮤니티에서 에이전트의 이성적인 거래를 가능하게 하는가를 보여준다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.462-467
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• 2005

This paper presents virtual machining system in order to realize turning process in virtual space. A reliable virtual turning process simulation was developed based on the surface shaping system which is capable of considering geometric model, thermal error model, and vibration model. Accuracy of surface shape resulting from proposed machining simulator was verified experimentally. This paper also developed the watchdog agent that continuously assessed, diagnosed, and predicted performance of products and machines in machining. The Watchdog agent extracted feature signal using time-frequency analysis among various signals from multi-sensor and evaluated machining condition using performance confidence value.