In this study, we have fabricated the dye sensitized solar cell (DSSC) composed by a transparent conductive oxide (TCO), a nanocrystalline semiconductor film usually $TiO_2$, a sensitizer adsorbed on the surface of the semiconductor, an electrolyte containing a redox mediator and a counter electrode. The $TiO_2$ nanopowder was prepared by sol-gel methode. The HCl (hydrochloric acid) and TBAOH (Tetrabutyl amonium hydroxide) was added for improving the catalyst and distributed properties of $TiO_2$ nanopowder. Ammonium hydroixde was added in order to control the morphology and size of $TiO_2$ nano crystal. A $TiO_2$ paste for working electrode was prepared with the addition of HPC (hydroxypropyl cellulos) used as a binder of which volume was controled as 1.3, 1.5, 1.7, and 2.0%. The measured I-V curves of assembled DSSC showed that the cell with 1.7% HPC binder had the best efficiency of 6.79%.
This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.
Park, Sun-Young;Kim, Young-Hun;Kim, Young-Hee;Park, Geun-Tae;Lee, Sang-Joon
BMB Reports
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제43권12호
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pp.824-829
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2010
Melanin synthesis is regulated by melanocyte specific enzymes and related transcription factors. $\beta$-carboline alkaloids including harmaline and harmalol are widely distributed in the environment including several plant families and alcoholic beverages. Presently, melanin content and tyrosinase activity were increased in melanoma cells by harmaline and harmalol in concentration- and time-dependent manners. Increased protein levels of tyrosinase, tyrosinase-related protein-1 (TRP-1), and TRP-2 were also evident. In addition, immunofluorescence and Western blot analyses revealed harmaline and harmalol increased cAMP response element binding protein phosphorylation and microphthalmia-associated transcription factor expression. In addition to studying the signaling that leads to melanogenesis, roles of the p38 MAPK pathways by the harmaline and harmalol were investigated. Harmaline and harmalol induced time-dependent phosphorylation of p38 MAPK. Harmaline and harmalol stimulated melanin synthesis and tyrosinase activity, as well as expression of tyrosinase and TRP-1 and TRP-2 indicating that these harmaline and harmalol induce melanogenesis through p38 MAPK signaling.
최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.
Tribological properties of nanoporous structured alumina film was investigated. Alumina film (AAO: anodic aluminum oxide) of $60{\mu}m$ thickness having nanopores of 45 nm diameter with 105 nm interpore-diatance was fabricated by mild anodization process. Reciprocating ball-on-flat sliding friction tests using 1 mm diameter steel ball as a counterpart were carried out with wide range of normal load from 1 mN to 1 N in an ambient environment. The morphology of worn surfaces were analyzed using scanning electron microscopy. The friction coefficient was strongly influenced by the applied normal load. Smooth layer patches were formed on the worn surface of both AAO and steel ball at relatively high load (100 mN and 1 N) due to tribochemical reaction and compaction of wear debris. These tribolayers contributed to the lower friction at high loads. Extremely thin layer patches, due to mild plastic deformation of surface layer, were sparsely distributed on the worn surface of AAO at low loads (1 mN and 10 mN) without the evidence of tribochemical reaction. Delaminated wear particles were generated at high loads by fatigue due to repeated loading and sliding.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
This paper is to analyze the effectiveness of multistatic sonar network based on detection performance. The multistatic sonar network is a distributed detection system that places a source and multi-receivers apart. So it needs a detection technique that relates to decision rule and optimization of sonar system to improve the detection performance. For this we propose a data fusion procedure using Bayesian decision and optimal sensor arrangement by optimizing a bistatic sonar. Also, to analyze the detection performance effectively, we propose the environmental model that simulates a propagation loss and target strength suitable for multistatic sonar networks in real surroundings. The effectiveness analysis on the multistatic sonar network confirms itself as a promising tool for effective allocation of detection resources in multistatic sonar system.
In common globular proteins, the native form is in its most stable state. However, the native form of inhibitory serpins (serine protease inhibitors) and some viral membrane fusion proteins is in a metastable state. Metastability in these proteins is critical to their biological functions. Our previous studies revealed that unusual interactions, such as side-chain overpacking, buried polar groups, surface hydrophobic pockets, and internal cavities are the structural basis of the native metastability. To understand the mechanism by which these structural defects regulate protein functions, cavity-filling mutations of a 1-antitrypsin, a prototype serpin, were characterized. Increasing conformational stability is correlated with decreasing inhibitory activity. Moreover, the activity loss appears to correlate with the decrease in the rate of the conformational switch during complex formation with a target protease. We also increased the stability of a 1-antitrypsin greatly via combining various stabilizing single amino acid substitutions that were distributed throughout the molecule. The results showed that a substantial increase of stability, over 13 kcal/mol, affected the inhibitory activity with a correlation of 11% activity loss per kcal/mol. The results strongly suggest that the native metastability of proteins is indeed a structural design that regulates protein functions and that the native strain of a 1-antitrypsin distributed throughout the molecule regulates the inhibitory function in a concerted manner.
In common globular proteins, the native form is n its most stable state. However, the native form of inhibitory serpins (serine protease inhibitors) and some viral membrane fusion proteins is in a metastable state. Metastability in these proteins is critical to their biological functions. Our previous studies revealed that unusual interactions, such as side-chain overpacking, buried polar groups, surface hydrophobic pockets, ad internal cavities are the structural basis of the native metastability. To understand the mechanism by which these structural defects regulate protein functions, cavity-filling mutations of $\alpha$1-antitrypsin, a prototype serpin, were characterized. Increasing conformational stability is correlated with decreasing inhibitory activity. Moreover, the activity loss appears to correlate with the decrease in the rate of the conformational switch during complex formation with a target protease. We also increased the stability of $\alpha$1-antitrypsin greatly via combining various stabilizing single amino acid substitutions that were distributed throughout the molecule. The results showed that a substantial increase of stability, over 13 kcal/mol, affected the inhibitory activity with a correlation of 11% activity loss per kcal/mol. The results strongly suggest that the native metastability of proteins is indeed a structural design that regulates protein functions and that the native strain of $\alpha$1-antitrypsin distributed throughout the molecule regulates the inhibitory function in a concerted manner.
Unmanned autonomous forklifts have a great potential to enhance the productivity of material handling in various applications because these forklifts can pick up and deliver loads without an operator and any fixed guide. Especially, automation of pallet loading and unloading technique is useful for enhancing performance of logistics and reducing cost for automation system. There are, however, many technical difficulties in developing such forklifts including localization, map building, sensor fusion, control, and so on. This is because the system requires numerous sensors, actuators, and controllers that need to be connected with each other, and the number of connections grows very rapidly as the number of devices grows. This paper presents a vision sensorbased autonomous loading and unloading for network-based unmanned forklift where system components are connected to a shared CAN network. Functions such as image processing and control algorithm are divided into small tasks that are distributed over a number of microcontrollers with a limited computing capacity. And the experimental results show that proposed architecture can be an appropriate choice for autonomous loading in the unmanned forklift.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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