본 연구에서는 낙구식 점도계를 이용하여 낮은 농도의 용액을 실험할 때 종말 속도측정의 어려움을 해결하기 위하여 레이저와 특수 타이머를 설치하였으며 정확한 특성시간을 결정하기 위하여 실린더 내부의 시험유체를 교란시키지 않고, 떨어뜨린 구 를 회수하는 장치를 제작하였다. 또한 주로 rheogoniometer에 의존하던 영 전단률 점성계수를 측정하기 위하여 속이 빈 알루미늄 구(hollow aluminium ball)의 밀도를 시험 유체와 거의 같은 정도까지 변화시켜가며 종말 속도를 측정하였으며 점탄성 유체 로써 Separan AP-273의 낮은 농도인 300에서 2000wppm까지의 저농도 용액에 대한 특성 시간을 여러모델에 의하여 실험적으로 결정하고 저농도 폴리머 용액에서 퇴화로 인한 점탄성유체의 특성 변화를 분석하였다.
생쥐 난자 및 초기 배아의 alkaline phosphatase의 기능을 알아보기 위하여 생화학적인 방법으로 배아의 발생 단계에 따른 효소의 활성도를 측정하였으며, 동 효소의 저해제로 알려진 levamisole이 난자의 성숙분열 및 초기 배아의 발생에 미치는 영향을 관찰하였다. 1. 동 효소의 활성도는 4세포기에서 뚜렷이 나타나며, 각 발생단계에 따른 현저한 변화는 없는 것으로 나타났다. 2. Blastocyst의 alkaline phosphatase의 활성도는 1 mM 및 10 mM의 levamisole에 의해서 각각 40%와 70% 이상 억제되었다. 3. Levamisole은 0.5 mM 이상의 농도에서 난자의 극체 형성을 완전히 억제하였으며, 동일한 농도에서 2세포기 배아 및 morula의 퇴화현상을 일으켰다.
자연에서 5월중순부터 10월초기까지 산란기를 가지는 그물코쥐치, Rudarius ercodes를 대상으로 이들의 생식주기성립기구를 밝히고저 여러가지 광주기 및 온도 조건이 생식소의 활성과 퇴화 그리고 재성숙에 미치는 영향을 실험적으로 조사하였다. 이른봄에 생식소는 장일광주기(13L이상)에 의해서 활성화되어 산란기에 이르게 되며, 이때 수온상승이 보상적으로 촉진역할을 한다. 일단 임계일장($12L{\sim}13L$)이상이 작용되어 생식소 활성화가 일어난 개체들은 임계일장 이하에 되돌려도 생식소는 계속 성숙하였다. 산란종료기에는 수온에 관계없이 단일(12L)적으로 생식소 퇴화가 초래되고 있어 자연에서 일장단축이 산란기를 종료시키는 요인임을 알 수 있다. 산란기를 종결하고 퇴화중인 생식소에서도 $20^{\circ}C$ 수온의 장일광주기(13L이상)에서 재성숙하여 산란까지 이르고 있어 연중 생식주기의 인공적인 제어가 가능함을 시사하고 있다. 이때 장일광주기일지라도 $28^{\circ}C$이상의 고수온구는 성숙억제현상이 나타났다.
레이저와 타이머장치를 설치한 낙구식 점도계에서 구와 니들이 주어진 구간을 통과 하는 시간을 측정하여 종말속도를 정확히 결정하였고 점성이 작은유체와 낮은 전단률 점성 과 영전단률 점성은 속이 빈 알루미늄 구와 니들이 이용하여 측정하였다. 알루미늄 구와 니 들의 속에 철분을 삽입하여 밀도를 다양하게 변화시켰다. 낙구식 점도계에서 측정한 낮은 전단률 점성과 영 전단률 점성 그리고 모세관점도계에서 측정한 높은전단률 점성과 무한 전 단률 점성을 이용하여 점탄성 유체의 특성이완시간을 결정하였다. 실린더 속의 시험용 유체 를 교란시키지 않고 밑면에 떨어진 구를 회수하는 장치를 설치하였다. 이 장치는 하나의 구 로써 점탄성유체의 특성확산시간을 측정하는데 대단히 효과적이었다. Polyacrylamide Separan AP-273 용액(농도 500-200 wppm)의 특성이안시간과 특성화산시간을 낙구식 점도 계와 모세관 점도계의 실험결과를 이용하여 결정하고 폴리며 용액의 퇴화 현상을 실험적으 로 분석하였다.
Laminate composites have a number of excellent characteristics in aspects of strength, stiffness, bending, and buckling. Buckling and postbuckling analysis of laminate composites with layups of [90/0]2s, $[{\pm}45/90/0]s$, $[{\pm}45]2s$ has been carried using the Total Lagrangian nonlinear Newton-Raphson method. The formulation of a geometrically nonlinear composite shell element based on a nonlinear large deformation method is presented. The used element is an eight-node degenerated shell element with six degrees of freedom. Square, circular cylinder, and arch panel laminate geometries were analyzed to verify the effects of the layups on the buckling and postbuckling behavior. The results showed that the effects of laminate layups on bucking and postbuckling behavior and the present formulation showed very good agreement with existing references.
최근 인공지능에대한 관심과 COVID-19의 영향으로 인공지능을 적용하려는 연구가 계속되고 있다. 인공지능 학습 방식 중 딥러닝에서는 학습 결과에 따라 가중치를 두며 지속적인 학습을 수행한다. 이때 사용하는 가중치에 따라 학습 능력이 향상되게 되지만, 과다 학습으로 인한 퇴화 현상과 잘못된 결과 도출이 되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 비연속적 PoW 합의방식을 사용한 블록체인에 가중치와 학습 결과를 지속적으로 보관하여 형상관리를 할 수 있는 시스템을 설계하였다.
생쥐에 PMSG와 hOG를 주사한 후 난자-난구복합체의 미세구조의 변화를 환찰함으로세 난구세포의 분산현상을 규명하고자 본 실험을 행하였다. 난자는 PMSG 주사후 48시간까지 별 다른 변화가 없었고 다만 표면막에 miGrOVilli와 Coaled pit의 수가 감소하는 경향을 보였다. 그러나 PMSG-hCG주사 12시간 후에 배란된 난자의 표면은 microvilli와 coated pit가 사라져서 평평하게 되었다. 방사관세포는 PMSG주사 48시간 후메 밀착해 있던 투명대와 간격이 생기기 시작하였고, 투명대를 통관하여 난자의 표면막과 desmosome으로 연결되어 있던 세포질돌기도 퇴화의 징후를 보였다. PMSG-hCG주사 후에는 급속히 격리, 분산되고 세포질돌기는 퇴화하였으며 dermo-some도 사라겼다. 난구세포들은 대조군에서 밀집되어 있었고 거의 gap junction으로 연결되어 있었는데, PMSG주사 24시간 후에는 모양이 등글게 되고 더욱 밀집되었으며, 48시간 후에는 거의 loose junction으로 연결되었고 분산되기 시작하였다. 결국 PMSG-hCG주사 If시간 후에는 완전히 분산되었고 거의 모두 핵응축과 괴사현상을 보였다. 난자- 난구 복합체의 분산은 배란전에 PMSG에 의하여 시작되고 hCG에 의하여 촉진 완결된다는 것이 확실하다. The ultrastructural changes of the oocyte-cumulus complexes of mouse alter injection of PMSG and hOG have been investigated in order to elucidate expansion phenomenon of the cumulus cells. The oocytes until 48 hours after PMSC injection showed no change except a tendency of decrease in numbers of microvilli and the coated pelts on surface membrane. However, surface membrane of the ovulated oocytes 12 hours after PMSC-hCC injection changed to be smooth due to disapperance of microvilli and coated pits. Corona radiate cells tightly attaching to zona pe]lucida 48 hours after PMSC injection began to be detached and their cytoplasmic processes connected by desmosome to oocyte surface membrane showed a degeneration symptom. Thereafter the detachment and degeneration were accelerated by hCG injection and followed by disappearence of desmosome. The cumulus cells in control group were compacted and connected by almost 9aP junction each another. Ite cumulus cells 24 hours after PMSG injection were changed to be round form and more tightly compacted. However, the cumulus cells 48 hours after PMSG injection were connected by almost loose junction and showed the beginning of expansion. Eventuallv, the cumulus cells 12 hours a%or PMSG-hCG injection were completely expanded, and became pvknotic and necrotic in most It is clear that the expansion of oocyte-cumulus complex were initiated by PMSC, then accelerated and completed by hCG before ovulation.
새로운 노지 월동작물과 수출유망 작물을 개발하기 위하여 1995년도에 shallot을 도입하였다. 적응력 시험을 수행하는 과정에서 구 비대기의 고온에 의한 식물체의 조기 고사현상 및 습해 발생으로 수량이 점차 감소되었다. 또한 영양번식체로 세대를 진전시키는데 기인한 종구의 퇴화현상과 같은 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 연도별 생산성과 지대별 적응성에 따른 shallot의 재배방법을 개발하기 위해 수행하였다. 연도별 생산성은 1995년에는 평균 구중이 18.7 g, 10a당 수량은 4,113 kg이었다. 재배 2차년(1996년)의 평균 구중은 25.8 g으로 무거워졌으나 수량은 10a당 2,013 kg으로 48.9%로 낮아졌다. 재배 3차년의 평균 구중과 10a당 수량은 1996년의 결과와 유사한 경향을 보였다. 재배 4차년(1998년)의 평균 구중은 21.1 g으로 증가하였으나 수량은 10a당 1,246 kg로 도입 당시의 30.3% 수준으로 크게 낮아졌다. Shallot의 고랭지, 준고랭지, 평야지, 해안 지대의 지대별로 적응력을 시험한 결과 식물체 생육은 월동 전 후 및 생육성기인 4월까지는 해안 지대에서 생육이 왕성하였다. 하지만 수확기인 7월에 가까워질수록 준고랭지가 해안 지대에 비해 수량이 57%가 많았다.
본 연구에서는 해석적으로 열적 입구 길이를 규명하는데 필요한 와류 열확산 계수를 실험 결과를 이용하여 결정하고, 시험관 입구의 형상 변화가 열전달 특성에 미치는 영향을 실험적으로 결정하며, 열적 입구 길이 영역에서 국소 열전달 계수를 표시할 수 있는 실험식을 제시하고, 유체의 전단율에 따른 점성 계수의 실험 결과와 점탄성 유체의 특성시간을 이용한 새로운 무차원 수인 Weissenberg수를 결정하여 퇴화 현상을 분석하고저 한다.
학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류 및 히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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