Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제19권1호
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pp.13-18
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2008
Objectives : Internet addiction or pathologic internet use is one of the major mental health problems in children and adolescents in Korea. Internet addiction is defined as uncontrollable, markedly time-consuming internet use, which lasts for a period of at least six months. Internet addiction results in poor academic performance and negative parent-child relationships. By using $^{18}F$-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography (FDG-PET), we investigated the effects of internet addiction on functional changes occurring in the adolescent brain. Methods : Adolescent patients with an internet addiction (4 boys and 2 girls; $15.6{\pm}1.2$ years) participated in this study. Eight healthy young adults (5 males and 3 females; 18-30 years old) with no previous history of psychiatric illness also participated as normal controls. Brain FDG-PET data was obtained with the participants in the resting condition and with no addictive stimuli. Results : Statistic parametric mapping analysis of the brain FDG-PET data revealed hypometabolic changes in the visual information processing circuits and hypermetabolic changes in the prefrontal areas in the adolescents with internet addiction, as compared with normal controls (p<.001). Conclusion : These results suggest a neuronal adaptation to excessive visual stimulation and synaptic plasticity due to internet addiction.
This paper presents function approximation based on nonparametric estimation. As an estimation model of function approximation, a three layered network composed of input, hidden and output layers is considered. The input and output layers have linear activation units while the hidden layer has nonlinear activation units or kernel functions which have the characteristics of bounds and locality. Using this type of network, a many-to-one function is synthesized over the domain of the input space by a number of kernel functions. In this network, we have to estimate the necessary number of kernel functions as well as the parameters associated with kernel functions. For this purpose, a new method of parameter estimation in which linear learning rule is applied between hidden and output layers while nonlinear (piecewise-linear) learning rule is applied between input and hidden layers, is considered. The linear learning rule updates the output weights between hidden and output layers based on the Linear Minimization of Mean Square Error (LMMSE) sense in the space of kernel functions while the nonlinear learning rule updates the parameters of kernel functions based on the gradient of the actual output of network with respect to the parameters (especially, the shape) of kernel functions. This approach of parameter adaptation provides near optimal values of the parameters associated with kernel functions in the sense of minimizing mean square error. As a result, the suggested nonparametric estimation provides an efficient way of function approximation from the view point of the number of kernel functions as well as learning speed.
This paper proposes an RBFN-based adaptive tracking controller for an electrically driven mobile robot with parametric uncertainties and external disturbances. A mobile robot model considered in this paper includes all models of the robot body and actuators with uncertain kinematic and dynamic parameters, and uncertain frictions and external disturbances. The proposed controller consists of an RBFN(Radial Basis Function Network) and a robust adaptive controller. The presented RBFN is used to approximate unknown nonlinear robot dynamic functions. The proposed controller is adjusted by the adaptation laws obtained through the Lyapunov stability analysis. The proposed control scheme does not a priori need the accurate knowledge of all parameters in the robot kinematics, robot dynamics and actuator dynamics. Also, nominal parameter values are not required in the controller. The global stability of the closed-loop robot control system is guaranteed using the Lyapunov stability theory. Simulation results show the validity and robustness of the proposed control scheme.
Due to the clutch's non-linear dynamics, time-delays, external disturbance and parameter uncertainty, the automated clutch is difficult to control precisely during the launch process or automatic mechanical transmission (AMT) vehicles. In this paper, an enhanced fuzzy sliding mode controller (EFSMC) is proposed to control the automated clutch. The sliding and global stability conditions are formulated and analyzed in terms of the Lyapunov full quadratic form. The chattering phenomenon is handled by using a saturation function to replace the pure sign function and fuzzy logic adaptation system in the control law. To meet the real-time requirement of the automated clutch, the region-wise linear technology s adopted to reduce the fuzzy rules of the EFSMC. The simulation results have shown hat the proposed controller can achieve a higher performance with minimum reaching time and smooth control actions. In addition, our data also show that the controller is effective and robust to the parametric variation and external disturbance.
본 논문에서는 가변 추력 고체추진기관을 모사할 수 있는 상온기체 시험장치를 이용하여 고체추진기관의 연소실 압력을 능동적으로 제어할 수 있는 비선형 압력 제어알고리듬을 제안하였다. 제안된 제어기법은 고체추진기관의 비선형성과 시변성을 고려하여 설계되었으며, 압력 및 온도조건 등에 따른 물리적 변수들의 변화를 적응제어 알고리듬을 통하여 보상하였다. 비선형 압력제어 알고리듬의 효과를 상온기체 모사장치를 이용한 압력제어 실험을 통하여 검증하였으며, 실험결과 일반적인 비례 제어기 및 비례-적분 제어기에 비하여 제안된 제어기법이 더 좋은 압력제어 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 3상 AC/DC 컨버터의 적응 입출력 선형화와 영점 동특성식 제어 기법을 제안한다. 컨버터 출력 dc전압이 단위 역률을 유지하도록 회전 d-q 프레임의 q축 전류가 영의 값으로 유지되고 출력전압은 주어진 기준전압 $V_r$을 추종하도록 제어된다. 제안된 제어기법은 적응 프로세스를 이용해 파라미터 불확실성과 부하 전류 변화에 대해 견실하다. 제안된 제어 기법의 효용성과 타당성을 보이기 위해 시뮬레이션 연구가 수행되었다.
This paper presents a novel approach to the design of an adaptive fuzzy sliding mode controller for depth control of an autonomous underwater vehicle (AUV). So far, AUV's dynamics are highly nonlinear and the hydrodynamic coefficients of the vehicles are difficult to estimate, because of the variations of these coefficients with different operating conditions. These kinds of difficulties cause modeling inaccuracies of AUV's dynamics. Hence, we propose an adaptive fuzzy sliding mode control with novel fuzzy adaptation technique for regulating vertical positioning in presence of parametric uncertainty and disturbances. In this approach, two fuzzy approximator are employed in such a way that slope of the linear sliding surface is updated by first fuzzy approximator, to shape tracking error dynamics in the sliding regime, while second fuzzy approximator change the supports of the output fuzzy membership function in the defuzzification inference module of fuzzy sliding mode control (FSMC) algorithm. Simulation results shows that, the reaching time and tracking error in the approaching phase can be significantly reduced with chattering problem can also be eliminated. The effectiveness of proposed control strategy and its advantages are indicated in comparison with conventional sliding mode control FSMC technique.
Liu, Xinrong;Suliman, Lojain;Zhou, Xiaohan;Abd Elmageed, Ahmed
Geomechanics and Engineering
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제28권3호
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pp.225-237
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2022
Settlement evaluation is important for shallow tunnels in big cities to estimate the settlement that occurs due to the excavation of twin tunnels. The majority of earlier research on analytical solutions, on the other hand, concentrated on calculating the settlement for a single tunnel. This research introduces a procedure to evaluate the settlement induced by the excavation of twin tunnels (two parallel tunnels). In this study, a series of numerical analysis were performed to validate the analytical solution results. Two geological conditions were considered to derive the settlement depending on each case. The analytical and numerical methods were compared, which involved considering many sections and conducting a parametric study; the results have good agreement. Moreover, a comparison of the 3D flat model and 2D (FEM) with the analytical solution shows that in the fill soil, the maximum settlement values were obtained by the analytical solution. In contrast, the values obtained by the analytical solution in the rock is more conservative than those in the fill. Finally, this method was shown to be appropriate for twin tunnels dug side by side by utilizing finite element analysis 3D and 2D (PLAXIS 3D and PLAXIS 2D) to verify the analytical equations. Eventually, it will be possible to use this approach to predict settlement troughs over twin tunnels.
Objectives: This study aimed to assess the clinical longevity of a bulk-fill resin composite in Class II restorations for 3-year. Materials and Methods: Patient record files acquired from the 40 patients who were treated due to needed 2 similar sizes Class II composite restorations were used for this retrospective study. In the experimental cavity, the flowable resin composite SDR was inserted in the dentinal part as a 4 mm intermediate layer. A 2 mm coverage layer with a nano-hybrid resin composite (CeramX) was placed on SDR. The control restoration was performed by an incremental technique of 2 mm using the nano-hybrid resin composite. The restorations were blindly assessed by 2 calibrated examiners using modified United States Public Health Service criteria at baseline and 1, 2, and 3 years. The data were analyzed using non-parametric tests (p = 0.05). Results: Eighty Class II restorations were evaluated. After 3-years, 4 restorations (5%) failed, 1 SDR + CeramX, and 3 CeramX restorations. The annual failure rate (AFR) of the restorations was 1.7%. The SDR + CeramX group revealed an AFR of 0.8%, and the CeramX group an AFR of 2.5% (p > 0.05). Regarding anatomical form and marginal adaptation, significant alterations were observed in the CeramX group after 3-years (p < 0.05). The changes in the color match were observed in each group over time (p < 0.05). Conclusions: The use of SDR demonstrated good clinical durability in deep Class II resin composite restorations.
As concrete dominates the construction industry, alternatives to traditionally used steel reinforcement are being sought. This study explored the suitability of carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) as a substitute within rigid frames, focusing on its impact on section ductility and overall structural durability against seismic events. However, current design guidelines address quasi-static loads, leaving a gap for dynamic or extreme circumstances. Our approach included multiscale simulations, parametric study, and energy dissipation analyses, drawing upon a unique adaptation of modified compression field theory. In our efforts to optimize macro and microparameters to improve yield strength, manage brittleness, and govern failure modes, we also recognized the potential of CFRP's high corrosion resistance. This characteristic of CFRP could significantly reduce the frequency of required repairs, thereby contributing to enhanced durability of the structures. The research reveals that CFRP's durability and seismic resistance are attributed to plastic joints within compressed fibers. Notably, CFRP can impart ductility to structural designs, effectively balancing its inherent brittleness, particularly when integrated with quasi-brittle materials. This research challenges the notion that designing bendable components with carbon fiber reinforcement is impractical. It shows that creating ductile bending components with CFRP in concrete is feasible despite the material's brittleness. This funding overturns conventional assumptions and opens new avenues for using CFRP in structural applications where ductility and resilience are crucial.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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