This study investigated the prediction skill of the Asian dust seasonal forecasting model (GloSea5-ADAM) on the Asian dust and meteorological variables related to the dust generation for the period of 1991~2016. Additionally, we evaluated the prediction skill of those variables depending on the combination of the initial dates in the sub-seasonal scale for the dust source region affecting South Korea. The Asian dust and meteorological variables (10 m wind speed, 1.5 m relative humidity, and 1.5 m air temperature) from GloSea5-ADAM were compared to that from Synoptic observation and European Centre for medium range weather forecasts reanalysis v5, respectively, based on Mean Bias Error (MBE), Root Mean Square Error (RMSE), and Anomaly Correlation Coefficient (ACC) as evaluation criteria. In general, the Asian dust and meteorological variables in the source region showed high ACC in the prediction scale within one month. For all variables, the use of the initial dates closest to the prediction month led to the best performances based on MBE, RMSE, and ACC, and the performances could be improved by adjusting the number of ensembles considering the combination of the initial date. ACC was as high as 0.4 in Spring when using the closest two initial dates. In particular, the GloSea5-ADAM shows the best performance of Asian dust generation with an ACC of 0.60 in the occurrence frequency of Asian dust in March when using the closest initial dates for initial conditions.
Lee, Sang-Bin;Park, Ansun;Ma, Chi Thanh;Kim, Young Ho;Yang, Hyun Ok
Biomolecules & Therapeutics
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제29권3호
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pp.290-294
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2021
Extracellular beta amyloid (Aβ) plaques are the neuropathological hallmarks of Alzheimer's disease (AD). Accordingly, reducing Aβ levels is considered a promising strategy for AD prevention. 3'-O-acetyl-24-epi-7,8-didehydrocimigenol-3-O-β-D-xylopryranoside significantly decreased the Aβ production and this effect was accompanied with reduced sAPPβ production known as a soluble ectodomain APP fragment through β-secretases in HeLa cells overexpressing amyloid precursor proteins (APPs). This compound also increased the level of sAPPα, which is a proteolytic fragment of APP by α-secretases. In addition, 3'-O-acetyl-24-epi-7,8-didehydrocimigenol-3-O-β-D-xylopryranoside decreased the protein level of β-secretases, but the protein levels of A disintegrin and metalloproteinase (ADAM) family, especially ADAM10 and ADAM17, are increased. Thus, 3'-O-acetyl-24-epi-7,8-didehydrocimigenol-3-O-β-D-xylopryranoside could be useful in the development of AD treatment in the aspect of amyloid pathology.
본 논문은 다관절 붐의 선단이 구조물과 충돌할 때 발생하는 각 붐의 동응력에 대해서 논하고자 한다. CATIA를 이용하여 3D 모델을 작성하고, ADAMS와 ANSYS를 이용하여 메쉬작업을 수행 후 응력데이터를 포함한 다관절 붐의 MNF를 만든다. 이 두가지 모델을 가지고 ADAMS에서 FFT해석을 수행하여 각각 모델의 타당성을 알아본다. ADAMS에서 타당성이 검증된 모델을 이용하여 붐 선단의 충돌해석에 따른 동특성 해석을 수행한다. ADAMS Durability를 이용하여 다관절 붐과 구조물의 충돌시 각 붐에 응력이 크게 발생하는 지점을 알아보고자 한다.
산양유의 체세포수는 측정방법에 따라 많은 차이가 보고되고 있으나 국제적인 표준방법으로 pyronin Y-methyl green stain에 의한 직접현미경법이 사용되고 있다. 8개 목장 총 48개 시료를 pyronin Y-methyl green stain에 의한 직접검경법, 국립축산과학원에서 보유중인 ADAM-SCC, 충청북도 축산위생연구소에서 보유중인 Somacount 500으로 측정하여 결과를 비교하였다. Pyronin Y-methyl green stain 측정시 전체 평균은 $7.3{\times}10^5$ cells/mL인 반면 ADAMSCC와 Somacaount 500은 각각 $4.9{\times}10^5$과 $11.6{\times}10^5$ cells/mL로 나타나 과소 또는 과대평가되는 결과를 보였다. 직접현미경법과 ADAM-SCC또는 Somacaount 500과의 상관계수는 각각 0.0332 또는 0.2285로 매우 낮으며 장비간의 상관계수도 0.1552로 매우 낮게 나타났다. 산양유의 체세 포수 저감을 위해서는 측정장비의 개발이 필요하며 장비를 표준화하기 위한 표준측정법으로 pyronin Y-methyl green stain의 채택이 필요하다.
Comparison of different optimizer performance in photovoltaic power modeling using artificial neural deep learning techniques is described in this paper. Six different deep learning optimizers are tested for Long-Short-Term Memory networks in this study. The optimizers are namely Adam, Stochastic Gradient Descent, Root Mean Square Propagation, Adaptive Gradient, and some variants such as Adamax and Nadam. For comparing the optimization techniques, high and low fluctuated photovoltaic power output are examined and the power output is real data obtained from the site at Mokpo university. Using Python Keras version, we have developed the prediction program for the performance evaluation of the optimizations. The prediction error results of each optimizer in both high and low power cases shows that the Adam has better performance compared to the other optimizers.
우리가 기억을 잃었거나 자아 정체성이 흐려졌을 때 마치 하나의 마음이 여러 마음들로 갈라지는 양 느껴질 수 있다. 어젯밤 누군가 나의 몸과 마음을 그대로 베껴 또 다른 나를 만들었다면, 두 명의 나들은 자신의 기존 믿음들을 어떻게 바꾸어야 하는가? 이러한 생각 실험은 자기 자신이 지금 깨어나 있다는 자기의식 정보의 본성을 성찰하는 철학 탐구의 한 조각이 될 수 있다. 우리는 이 글에서 두 아담 문제라 부를 수 있는 새로운 생각 실험을 선보이고자 한다. 일요일 저녁 아담이 잠들자마자 철학자 로로는 아담의 몸과 마음을 그대로 베껴 또 다른 아담을 만든다. 이들은 다른 방에서 따로 자고 있다. 이내 로로는 동전을 던져 앞면이 나오면 두 아담들 가운데 오직 하나만 마구잡이로 뽑아 월요일 아침에 깨운다. 그 동전이 뒷면이 나오면 두 아담들을 모두 깨운다. 이러한 실험 설정에서 월요일 아침에 깨어난 이에게 묻는다. 일요일 한밤에 던진 동전이 앞면이 나왔으리라고 얼마큼 믿는가? 이 글은 이 물음의 올바른 답변이 1/2이라는 것을 논증한다. 두 아담 문제에서, 자신이 지금 깨어나 있다는 자기의식 정보는, 한 사람이 아니라 여러 사람이 지금 깨어나 있다는 주장을 뒷받침하는 증거로 쓸 수 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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