$A{\beta}_{40}$ peptides form oligomers that later aggregate into a plaque, which is deemed to be a leading cause of Alzheimer's Disease. Its non-crystalline morphology has limited an understanding of comprehensive structural study. In this research, computational biomolecular simulations were performed in the following order: solvent and ion addition in a box, energy minimization of protein, equilibration, and periodic boundary condition disaggregation of a monomer from fibril. The result founded the two-fold model is 25% more stable in the simulation environment, and the steric zippers held on most tightly until 220 ps of simulation. The study supports the previous findings that two-fold aggregate $A{\beta}_{40}$ is more stable at 310 K and discusses further how much contribution steric-zipper and hydrogen bonding are making.
본 연구는 에너지 및 환경경제학에서 기초 데이터로 많이 활용되는 산업연관표에서 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 경우 새로운 산업연관표를 추계하는 과정을 제시하였다. 보편적으로 산업연관표 추계에 이용되는 RAS 방법은 새로운 산업연관표의 부문별 생산액, 중간투입계, 중간수요계의 정보를 반드시 필요로 하지만, 많은 경우에 부문별 중간수요계 정보를 확보하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 상황에서 부문별 중간수요계 정보를 사용하지 않고도 새로운 산업연관표를 추계할 수 있는 과정을 제시하였다. 핵심 아이디어는 분리 후 산업연관표의 많은 원소들의 값이 분리 전 산업연관표의 원소들 값과 같다는 점과 분리 후 부문들의 원소 합이 분리 전 부문의 원소 값과 같다는 점이다. 중간수요계 정보 대신에 이들 정보를 이용해서 부문 분리 후의 산업연관표에 대한 중간거래행렬이나 투입계수행렬을 추계하는 과정을 제시하였다. 소규모 시뮬레이션 결과, 본 연구가 제시한 과정은 투입계수행렬의 경우 평균 약 11.23%의 추정 오차를 가지며 이것은 중간수요계 정보를 활용하는 RAS의 11.30%의 평균 추정 오차보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 여러 선행연구들에서 추가 정보를 활용하는 것이 활용하지 않는 것보다 추정 성과를 항상 향상시키지 않는 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 방법을 현실에 적용하기 위해서는 다양한 시뮬레이션 연구가 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 가전기기 5종에 대해 실제 측정 전력 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 NILM 기법을 제안하고 그 효용성을 검증 하고자 한다. 약 3주간 중앙 전력 측정 장치 및 5종 가전기기(냉장고, 인덕션, TV, 세탁기, 공기청정기)의 유효전력을 개별 측정하였다. 실측 데이터의 전처리 방법을 소개하고 Spectogram 분석을 통해 가전 기기별 특징을 분석하였다. 가전기기별 특징을 학습 데이터셋으로 구성하였다. 중앙 전력 측정 기기와 가전기기 5종에서 측정된 모든 전력 데이터를 시계열 매핑하여 시계열 데이터 분석에 우수한 RNN 계열의 LSTM 신경망을 이용해 학습을 수행하였다. 메인 중앙 전력 측정 장치의 전력 데이터만으로도 5종 전력 신호를 분해해낼 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
One of barely water soluble ketones, acetophenone (AP) was dissolved in methanol and then was mixed with aqueous solution of C. I. Red Acid 114. In order to find out the role of AP in the dyeing process the rate constants and the activation parameters were calculated. The rate for the dyeing with AP was faster than that without it. Because of the reduced temperature dependence by AP the activation energy ($E_a$) for the dyeing with AP was smaller than that without it. With increasing temperature the activation enthalpy (${\Delta}H^*$), the activation entropy (${\Delta}S^*$), and the activation free energy ($G^*$) decreased, which was more noticeable in dyeing with AP. The rate constants and the activation parameters agreed well with the results from the previous reports that the ability of AP to increase disaggregation of dye molecules, loosening the wool fiber, and wickabilty of dyeing solution made it possible to dye wool fiber at low temperature.
비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.
To reduce the dependence of wool dyeing on the temperature several solvents with different properties and structures were added to the dye bath of C. I. Acid Yellow 42. Nearly the same total solubility parameters(${\delta}_t$) of solvents as those of wool fiber and hydrophobic part of the dyestuff were needed to increase disaggregation of dye molecules, loosening the wool fiber and wickabilty of dyeing solution; besides, the large surface tension(${\gamma}$) value of the solvents and the well balanced values of the three-component Hansen solubility parameters such as dispersion(${\delta}_d$), polar(${\delta}_p$), and hydrogen(${\delta}_h$) bonding parameters were required. Among the added solvents dimethyl phthalate(DMP) and acetophenone(AP) were satisfied with these conditions and worked the most successfully in the low temperature wool dyeing. Their effectiveness proven by the dyeing rate and the activation energy ($E_a$) of the dyeing was in the order of DMP > AP > DBE > CH > M >NONE. In conclusion the total solubility parameters(${\delta}_t$), the three-component Hansen parameters and the surface tension(${\gamma}$) of DMP and AP could be the guidelines to select suitable solvents for low temperature wool dyeing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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