This paper investigates the problem of ship course control in the presence of model uncertainties, external disturbances, and actuator saturation. A high-performance autopilot is developed based on a direct neural network adaptive dynamic surface control (DSC) framework integrated with deep reinforcement learning. To compensate for lumped uncertainties arising from unmodeled dynamics and disturbances, a radial basis function (RBF) neural network is employed to provide online approximation within the control design. Moreover, the actuator saturation constraint is explicitly incorporated into the controller, avoiding performance degradation commonly encountered in conventional DSC schemes.To alleviate the reliance on manual parameter tuning, the controller parameter adaptation is formulated as a continuous-action optimization problem and solved using a deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm. The DDPG agent learns an optimal tuning policy by maximizing a reward function that penalizes course tracking errors, excessive control variations, and energy consumption. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves improved tracking accuracy, smoother control inputs, and enhanced robustness under complex operating conditions, thereby validating the effectiveness of the DDPG-based adaptive tuning strategy for autonomous ship navigation.

Sodium hypochlorite (NaOCl) is widely utilized as an endodontic irrigant due to its antimicrobial efficacy and tissue-dissolving capabilities. Its mechanisms of action involve hypochlorous acid, chloramines, and the solution’s high alkalinity, which contribute to tissue dissolution through protein degradation and saponification of lipids. While effective for disinfecting root canals, unintended extrusion beyond the apical foramen can cause severe chemical injury. Although cases of NaOCl accidents have been reported, detailed serial clinical documentation of tissue responses following such incidents remains limited in the literature. This case report presents a 66-year-old female who developed acute pain during root canal irrigation of the mandibular left lateral incisor (#32) due to NaOCl extrusion. Initial findings included a mucosal opening suggestive of subepithelial necrosis, followed by bilateral chin ecchymosis and intraoral tissue degradation. Over the following days, signs of liquefactive and fat necrosis emerged, eventually progressing to tissue remodeling with re-epithelialization and fibrotic healing. Cone-beam computed tomography revealed a periapical lesion with buccal bone fenestration, indicating a possible anatomical route for extrusion. The root canal was obturated once soft tissue healing was evident, and by 12 weeks, the affected area had fully recovered with scar-like integration into surrounding mucosa. This case report highlights the importance of identifying anatomical risk factors such as buccal bone fenestration to prevent extrusion and underscores the value of timely, conservative management. Close follow-up is important for monitoring soft tissue changes and guiding appropriate intervention.

Republic of Korea is building a multi-layered missile defense system against North Korea’s growing ballistic missile threat. To maximize the intercept performance of a multi-layered missile defense system, it is important to develop an efficient engagement plan that considers the interceptable time/space of each interceptor system for ballistic missiles. To do so, it is necessary to predict the flight trajectory of the ballistic missile, which must be done within a short time considering the short battlefield environment and the speed of the ballistic missile. This study presents a model for rapid trajectory prediction of ballistic missiles using the kinetic characteristics of each flight phase(thrust phase, midcourse phase, and re-entry phase) of ballistic missiles, a method for estimating kinetic information from ballistic missile observation data(time and position), and a mathematical analysis of the equations of motion of ballistic missiles.

목적 : 본 연구는 지역사회 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 원격동작관찰훈련이 상지 기능과 근 활성도에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 연구방법 : 2023년 8월부터 2024년 2월까지 대전광역시 소재의 재활병원에서 외래재활을 받지 않고 다른 기관에서도 치료를 계획하지 않은 대상자 6명을 실험군으로, 병원 내에서 외래재활치료를 받는 대상자 5명을 대조군으로 선정하였다. 실험군은 원격재활을 기반으로 한 원격동작관찰훈련을 하였고, 대조군은 실험군과 동일한 과제를 수행하는 외래재활치료를 진행하였다. 치료에 대한 중재는 1일 1회 30분, 주 3회, 총 4주간 실시하였고, 치료 중재 전과 후의 상지 기능을 측정하기 위해 ARAT 평가척도(Action Research Arm Test)와 MFT 평가척도(Manual Function Test)를 사용하였고, 근 활성도를 평가하기 위해 표면 근활성도 평가척도인 sEMG (Surface Electromyography)를 사용하였다. 결과 : 두 집단 각각의 중재 전과 후 결과 상지기능과 근 활성도 일부 항목에서 유의한 차이를 보였으며(p < 0.05), 중재 후 두 집단 간에서는 상지기능과 근 활성도에서 유의한 차이를 보이지 않았다(p < 0.05). 결론 : 본 연구에서의 결과로 원격동작관찰훈련이 지역사회 만성 뇌졸중 환자에게 외래재활치료와 유사하게 기능 향상을 시킬 수 있는 중재방법이자, 접근성과 경제적인 이점이 있어 지역사회 만성 뇌졸중 환자에게는 효율적인 방법으로 제시될 수 있다.

This study examines an 8-ja (1,66 m) gnomon built by the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI, 127°22′32″ N, 36°23′57″ E) in 2011. This gnomon is an astronomical instrument with the same function as the Small Gnomon, which was built in 1440 during the reign of King Sejong of the Joseon Dynasty. The length of the column’s (or crossbar’s) shadow cast by the sun at the meridian passage was measured for a total of 303 days out of the 1,492-day observation period, which lasted from December 2015 to December 2019. The shadow lengths showed a measurement error of -0.8 to 1.2 cm compared to modern calculations. Furthermore, this study also estimated the time of the winter solstice using shadow lengths obtained from modern calculations for 50 days before and after the winter solstice. This calculation method was first introduced in the Daming Calendar (462) by Zu Zhongzhi (祖冲之, 429-500) and was applied to the Shushi Calendar (1281) by Guo Shoujing (郭守敬, 1231~1316). The time of the winter solstice did not demonstrate a constant value on the days before and after the winter solstice but showed a decreasing pattern, which had a constant slope each year. The tropical year can be obtained from the time of the winter solstice of two consecutive years. The fractional part of the tropical year (0.242 189 days) was estimated 0.242 789 ± 0.003 570 days in 2015-2016 (using data from 23 days both before and after the winter solstice) and 0.242 480 ± 0.004 616 days in 2016-2017 (using data from 45 days both before and after the winter solstice). Ultimately, the length of the tropical year estimated from the shadow lengths measured by the KASI’s 8-ja gnomon achieved an accuracy of 365.24 days. The observation value of the 8-ja gnomon showed an error of 0.1624 (±0.1229) days. It was found that this actual measurement error could result in an error of 3.9 h in the estimation of the time of the winter solstice or the accuracy of the length of the tropical year.

2024년 1월 1일 발생한 규모 7.5의 일본 노토지진은 강력한 지반 운동, 지진 해일과 함께 대기 압력 변동에 의 한 인프라사운드 신호를 동반하였다. 노토지진 인프라사운드 신호는 진앙에서 약 830 km 떨어진 국내 인프라사운드 관측소 뿐만 아니라 약 3,500 km 떨어진 국제관측망에서도 탐지되었다. 지진 발생 당시 성층권과 중간권 고도에 형성된 동-서 반대 방향의 강한 바람은 동북아시아 지역에 위치한 관측소와 반대 방향인 태평양에 위치한 관측소에서 지진 인 프라사운드 신호 관측을 가능하게 하였다. 역-투사 방법으로 음원의 발생지역을 계산한 결과, 고주파수 대역(1-2 Hz)의 인프라사운드 신호는 주로 진앙을 포함한 일본 내륙의 지반 운동으로 발생했으며, 저주파수 인프라사운드(0.3 Hz 이하) 는 지진과 동시에 발생한 일본 서쪽 해안의 지진 해일(해수면 운동)에 의해 발생한 것으로 해석된다. 지표면-대기 상호 작용 관계식과 지진 해일 경보 높이(3 m)로 추정한 지진 해일 기원의 인프라사운드 음원 크기는 약 120 Pa로 육지 지 반 운동에 의한 음원의 크기(약 280 Pa)와 비교될 만한 것으로 확인되었다. 2024년 노토지진은 지구 표면의 지반 운동 과 해수면 운동에 의한 인프라사운드 신호가 다중 관측소에서 동시에 관측된 사례로 평가된다.

본 연구는 대류경계층(CBL) 구조 분석을 위해 Haar 이산 웨이블릿 변환(DWT)과 온위()-수증기 혼합비(r) 공 분산 관계를 활용하는 방법을 제시하였다. Haar DWT로 계산된 근사 계수는 연직  및 r 프로파일이 가지는 평균적인 경향성을 나타내며, 여러 규모에서의 상세 계수들 각 규모에서의 세부적인 변동성을 나타낸다. 두 변수의 상세 계수들 을 곱함으로써 각 규모에 대한 연직 -r 공분산 프로파일을 구하였다. 본 연구는 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하 기 위해 가장 작은 규모, 즉 segment 길이가 약 1.5m 규모의 변동성이 제거된 공분산 프로파일을 활용하였다. CBL 내 -r 공분산 구조는 지표층에서 양의 값, 혼합층에서 0, 그리고 유입대에서 음의 값을 가진다. 이러한 구조를 바탕으 로 연구 기간 내 선정된 32개의 맑은 날 사례에 대해서 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하였다. 추정된 고도는 연 직  및 r 프로파일과 비교함으로써 CBL 구조 정량화를 위한 Haar DWT와 -r 공분산 방법을 제안하였다.