유압 브레이커는 굴착기의 암 끝에 장착되어 파쇄작업을 하는 부착작업기이다. 그러나 굴착기의 성능에 치명적인 영향을 미치는 유압 브레이커의 중량에 대한 연구는 아직 없었다. 따라서 본 연구에서는 유압 브레이커에서 대부분의 중량을 차지하고 있는 하우징에 대한 최적설계를 수행하였다. 유압 브레이커 하우징의 설계 요구사항은 정상 운전상태에서 파손없이 중량을 최소화하는 것이다. 직교배열표를 이용하여 실험점을 선정하였고, 실험점에서의 결과를 바탕으로 근사모델을 생성하여 최적 설계안을 도출하였다. 그 결과, 모든 구속조건을 만족하면서 유압 브레이커 하우징의 중량을 4.8% 감소시켰다.
This paper covers the development of prediction techniques for ice load on ice-breakers operating in continuous ice-breaking under level ice conditions using particle-based continuum mechanics. Ice is assumed to be a linear elastic material until the fracture occurs. The maximum normal stress theory is used for the criterion of fracture. The location of the crack can be expressed using a local scalar function consisting of the gradient of the first principal stress and the corresponding eigen-vector. This expression is used to determine the relative position of particle pair to the new crack. The Hertz contact model is introduced to consider the collisions between ice fragments and the collisions between hull and ice fragments. In order to verify the developed technique, the simulation results for the three-point bending problems of ice-specimen and the continuous ice-breaking problem around a wedge-type model ship with bow angle of 20° are compared with the experimental results carrying out at Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO).
Machine learning models have been widely used for landslide susceptibility assessment (LSA) in recent years. The large number of inputs or conditioning factors for these models, however, can reduce the computation efficiency and increase the difficulty in collecting data. Feature selection is a good tool to address this problem by selecting the most important features among all factors to reduce the size of the input variables. However, two important questions need to be solved: (1) how do feature selection methods affect the performance of machine learning models? and (2) which feature selection method is the most suitable for a given machine learning model? This paper aims to address these two questions by comparing the predictive performance of 13 feature selection-based machine learning (FS-ML) models and 5 ordinary machine learning models on LSA. First, five commonly used machine learning models (i.e., logistic regression, support vector machine, artificial neural network, Gaussian process and random forest) and six typical feature selection methods in the literature are adopted to constitute the proposed models. Then, fifteen conditioning factors are chosen as input variables and 1,017 landslides are used as recorded data. Next, feature selection methods are used to obtain the importance of the conditioning factors to create feature subsets, based on which 13 FS-ML models are constructed. For each of the machine learning models, a best optimized FS-ML model is selected according to the area under curve value. Finally, five optimal FS-ML models are obtained and applied to the LSA of the studied area. The predictive abilities of the FS-ML models on LSA are verified and compared through the receive operating characteristic curve and statistical indicators such as sensitivity, specificity and accuracy. The results showed that different feature selection methods have different effects on the performance of LSA machine learning models. FS-ML models generally outperform the ordinary machine learning models. The best FS-ML model is the recursive feature elimination (RFE) optimized RF, and RFE is an optimal method for feature selection.
본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 네트워크 침입탐지 시스템 상에서 새로운 비정상 행위를 탐지하는 것을 목표로 한다. 분류 성능 평가를 위해 KDD CUP 1999 데이터셋을 사용한다. 단일 클래스 분류는 정상 클래스만을 학습하여 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 비지도 학습의 경우에는 학습에 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 상대적으로 높은 분류 효율을 내는 것이 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 서포트벡터머신 기반의 단일 클래스 분류기와 밀도 추정 기반의 단일 클래스 분류기를 사용한 실험을 통해 기존에 없던 새로운 공격에 대한 탐지를 한다. 밀도 추정 기반의 분류기를 사용한 실험이 상대적으로 더 좋은 성능을 보였고, 신규 공격에 대해 낮은 FPR을 유지하면서도 약 96%의 탐지율을 보인다.
추천 시스템의 등급 예측 정확도를 높이기 위해서는, 사용자 항목 등급 데이터뿐만 아니라 주석, 태그 또는 설명과 같은 항목의 보조 정보도 고려해야만 한다. 기존 접근법에서는 단어 단위에서 bag-of-words 모델을 사용하여 보조 정보를 모델링한다. 그러나 이러한 모델은 보조 정보를 효과적으로 활용할 수 없으므로 보조 정보를 제한적으로 이해하게 된다. 한편, 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 보조 정보로부터 특징 벡터를 효과적으로 포착하고 추출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 추천 모델을 위해 딥 CNN을 행렬 분해에 통합시킨 문자 수준의 딥 컨볼루션 신경망 기반 행렬 분해 (Char-DCNN-MF) 방법을 제안한다. Char-DCNN-MF에서는 보조 정보를 더 심층적으로 이해하고 추천 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 실험은 세 가지 다른 실제 데이터 세트에서 수행되었으며 그 결과는 Char-DCNN-MF가 다른 비교 모델보다 유의적으로 뛰어난 성능을 보여주었다.
In this study, waves and currents observed by acoustic AWAC, VECTOR and Aquadopp Profiler in Anmok coastal waters were analysed to account for the variability of wave and current and to understand the mechanism of sediment transport generated by wave-induced current in the surf-zone. The monthly variation of wave and residual currents were analysed and processed with long-term observed AWAC data at station W1, located at the water depth of about 18m measured during from February 2015 to September 2016. Wave-induced currents were also analysed with intensive field measurements such as wave, current, suspended sediment, and bathymetry data observed at the surf-zone during in winter and summer. The statistical result of wave data shows that high waves coming from NNE and NE in winter (DEC-FEB) are dominant due to strong winds from NE. But in the other season waves coming from NE and ENE are prevalent due to the seasonal winds from E and SE. The residual currents with southeastern direction parallel to the shoreline are dominant throughout a year except in winter showing in opposite direction. The speed of ebb-dominant southeastern residual currents decreasing from surface to the bottom is strong in summer and fall but weak in winter and spring. By analysing wave-induced current, we found that cross-shore current were generated by swell waves mainly in winter with incoming wave direction about $45^{\circ}$ normal to the shoreline. Depending on the direction of incoming waves, longshore currents in the surf-zone were separated to southeastern and northwestern flows in winter and summer respectively. The variation of observed currents near crescentic bars in the surf-zone shows different direction of longshore and cross-shore currents depending on incoming waves implying to the reason of beach erosion generating the beach cusp and sandbar migration during high waves at Anmok.
Ahn, Bin;Kim, Gi Beom;Lee, Hoan Jong;Choi, Eun Hwa
Pediatric Infection and Vaccine
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제27권3호
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pp.184-189
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2020
라임병은 진드기를 매개로 하여 보렐리아속균 감염에 의해 발생하는 세균 질환이다. 가장 흔한 증상으로 초기에 유주성 홍반이 대부분의 환자에게서 관찰되며, 신경, 심혈관계 및 관절을 침범하는 증상이 발현할 수 있다. 저자들은 미국 코네티컷주로 여행력이 있는 13세 남자에게서 발현한 라임병을 진단하여 보고하는 바이다. 환자는 2016년 여름에 미국에서 숲 체험에 참여하던 중 발열, 두통, 양쪽 무릎 관절통을 호소하여 귀국하였으며, 내원 시 양 하지에 다수의 유주성 홍반이 관찰되었다. 심전도 검사에서 1도 방실 차단이 확인되었다. 간접면역형광항체법과 웨스턴블럿법 검사에서 라임병 특이 IgM 항체가 양성으로 확인되었다. 경구 doxycycline으로 4주간 치료하였으며, 유주성 홍반이 소실되고 심전도가 정상 소견으로 회복되었다. 라임병의 진단에 있어 호발 지역으로의 여행력을 확인하는 것이 중요하다. 라임병에 의한 심장염은 무증상 방실 전도차단으로 나타날 수 있고 고도 방실 차단으로 진행할 수 있어 주의를 요하며 적절한 항생제 치료를 통해 회복될 수 있다.
격자 구조로 구성된 유전체 다층 구조의 GMR 특성에 의하여 생성되는 Bloch 표면파 (BSW)의 체계적인 연구가 바이오 센서의 감지 성능을 분석하기 위하여 제시되었다. 그 광학적 반응 현상에 대한 구조적 매개 변수의 영향을 Babinet의 원리와 모드 전송선 이론 (MTLT)을 사용하여 평가하였다. 설계된 바이오 센서의 감도는 파장 스펙트럼에서는 격자 상수에 비례하였으며, 각도 스펙트럼에서는 입사 전자기파의 정상 파동 벡터에 반비례하였다. SiO/SiO2와 TiO2/SiO2 다층 유전체 스택으로 구성된 두 개의 소자에 대한 수치해석 결과를 제시하여, BSW가 적외선에서 가시 영역에 이르는 대역에서 효율적인 회절 기반 바이오 센서를 실현하는 데 활용 될 수 있음을 보여주었다.
Background: Cancer-associated fibroblasts (CAFs) are abundant in tumor microenvironments and interact with cancer cells to promote tumor proliferation in oral squamous cell carcinoma (OSCC). Cathepsin D (CTSD) is a soluble lysosomal aspartic endopeptidase involved in tumor proliferation and angiogenesis. In this preliminary study, we observed CTSD expression in OSCC and CAFs, postulating that CTSD might act as a bridge between OSCC and CAFs. Methods: Human epidermal keratinocytes (HEKs), OSCC, and immortalized human normal oral fibroblasts (hTERT-hNOFs) were used in this study. Additionally, we used hTERT-hNOFs transfected with an empty vector, WT (wild-type)-YAP (Yes-associated protein), and YAPS127A (YAP serine 127 to alanine). YAP127A hTERT-hNOFs activated fibroblasts similar to CAFs. To identify CTSD expression between OSCC and CAFs, conditioned medium (CM) was collected from each cell. Protein expression of CTSD was identified by western blotting. Results: To identify the expression of CTSD in fibroblasts stimulated by OSCC, we treated fibroblasts with CM from HEK and OSCC. Results indicated that hTERT-hNOFs with OSCC CM showed a weakly increased expression of CTSD compared to stimulation by HEK CM. This indicates that CAFs, YAPS127 hTRET-hNOFs, overexpress CTSD protein. HEK cells showed no CTSD expression, regardless of treatment with fibroblast CM, whereas OSCC highly expressed CTSD proteins compared with the CTSD expression in HEK cells. We also found that CTSD expression was unaffected by changes in transforming growth factor-β levels. Conclusion: This study proposes that CTSD might have potential as an interacting executor between OSCC and CAFs. Further studies are needed to investigate the role of CTSD in tumor and stromal cells.
To investigate genomic changes in c-myc gene by a chemical carcinogen, human lymphoblast NC-37 cells were exposed to benzo(a)pyrene(BP) and dimethylbenzanthracene(DMBA), and the c-myc gene expression was evaluated by Northern and Southern blot hybridization techniques. The results are as follows: When the genomic DNA of NC-37 cells exposed to several concentrations(1.25, 2.5 and 5ug/ml) of BP concentration. However, the c-myc gene was most significantly enhanced with 2.5ug/ml of BP. The expressions of c-myc gene in NC-37 cells was stimulated by BP and DMBA. Addition of TPA reduced the gene expression BP-treated cells, whereas it enhanced the gene expression in DMBA-treated cells. The expression of c-H-ras gene was slightly increased by treatment with BP and DMBA alone and in combination with TPA, however the magnitude of increase was not significantly different between each other. The expressions of c-myc c-H-ras genes in Burkitt's lymphoma cells were greater than those in NC-37 cells. When the DNA extracted from NC-37 cells exposed to various concentrations of BP were amplified by polymerase chain reaction using a primer set containing c-myc exon I, the amplified products were of the same size in all groups. To evaluate the BP toxicity in E.coli to which human c-myc gene-cloned pBR322 vector was inserted, Southern blot hybridization was conducted on c-myc genes digested with EcoRI/HindIII and Smal/Xbal restriction enzymes, and observing that in 2 ug/ml BP-treated cells a 3.5kb fragment was generated in addition to 1.3kb fragment which can be observed in normal cells. Direct nucleotide sequence analysis of polymerase chain reaction products showed a mutation of G$\longrightarrow$A transition at the Smal recognition site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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