본 연구는 조류의 고농도 배양을 통하여 축산폐수로부터 질소, 인등의 영양염류를 효과적으로 제거하여 환경오염을 감소시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 조류성장의 환경적 요소인 질소/인 농도비에 대한 질소와 인의 제거효율 분석 실험을 통하여 질적 질소/인 농도비를 결정하였다. 고농도 조류 배양을 위한 광도의 균일한 공급을 위하여 광섬유를 이용한 광생물반응기를 공정에 적용하였다. 제안된 광섬유를 이용한 광생물반응기는 광원으로부터 반응기 전체로 효과적인 광전달을 수행하는 것을 확인하였다. 조류 배양에서 조류의 성장과 질소, 인의 제거를 표현하기 위해서 구조적 속도식 모델을 제시하였다. 유전알고리즘을 이용한 자기구성퍼지 제어기를 구성하여 반연속식 폐수처리공정의 제어를 수행하였다. 구성된 퍼지 제어기는 폐수의 유입량 조절을 통하여 질소의 농도를 주어진 설정치로 유지되도록 운전하였다. 실험 결과에 의해 자기구성 퍼지 제어기는 원하는 질소의 농도를 잘 유지함은 물론 조류의 성장을 증진시킴을 알 수 있었다.
무기체계에 대한 군수지원 방법으로 성과중심 군수지원체계가 최근에 많은 관심을 끌고 있다. 기본개념은 운용단계에서의 민수계약으로 군수지원을 제공하게 되는데, 체계개발단계부터 군수지원요소가 결정되는 것이 필요하다. 또한 기존의 단일 성과지표로부터 확장하여 복수의 성과지표를 고려할 필요가 있다. 시스템 구조가 복잡해짐에 따라 기존 최적화기법의 적용에 제약이 존재하므로 유전자 알고리즘의 적용 가능성 판단이 요구된다. 본 연구에서는 운용단계 이전 체계개발단계에서부터의 성과기반군수지원 개념을 고려한 수리수준분석을 위한 요구사항을 식별한다. 또한, 운용단계 이전에 사용자의 요구사항에 따른 정비정책 대안 결정을 위하여 성과지표 설정 및 제약조건 변경이 용이한 PIDO 기반의 최적화 기법 적용 방안을 제시한다. PIDO 개념을 적용하고 있는 PIAnO와 ModelCenter 도구의 유전자 알고리즘이 정비정책 최적화 문제에 적용 가능함을 확인하였다.
네트워크 장비를 관리함에 있어서 환경에 따른 RED(Random Early Detection) 매개변수에 대한 설정은 쉽지 않은 일이다. 특히 관리자가 환경의 변화에 따라 일정한 서비스율을 유지하고 싶은 경우의 매개변수 설정은 더욱 쉽지 않은 일이다. 본 논문에서는 출력 큐에 멀티 코어 CPU를 탑재한 라우터를 가정하고 라우터의 출력 큐에, RED의 환경에 따른 매개변수의 최적화에 적합한 것으로 알려진, 인공지능의 유전 알고리즘을 직접적으로 도입하여 스스로 부하에 적응하는 AI RED(Artificial Intelligence RED)를 제안한다. AI RED는 FuRED(Fuzzy-Logic-based RED) 보다 단순하고 세밀하며, 실험을 통하여 AI RED가 찾아낸 RED 매개변수는 표준 RED 매개변수보다 환경에 더욱 잘 적응하는 효율적인 서비스를 제공하여 준다는 것을 확인 할 수 있다. RED 매개변수 관리의 자동화는 네트워크 관리의 측면에서 많은 효율성의 향상을 관리자에게 제공하여 줄 수 있다.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제9권3호
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pp.265-276
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2016
Energy systems working coherently in different conditions may not have a specific design which can provide optimal performance. A system working for a longer period at lower efficiency implies higher energy consumption. In this effort, a methodology demonstrated by a jet pump design and optimization via numerical modeling for fluid dynamics and implementation of an evolutionary algorithm for the optimization shows a reduction in computational costs. The jet pump inherently has a low efficiency because of improper mixing of primary and secondary fluids, and multiple momentum and energy transfer phenomena associated with it. The high fidelity solutions were obtained through a validated numerical model to construct an approximate function through surrogate analysis. Pareto-optimal solutions for two objective functions, i.e., secondary fluid pressure head and primary fluid pressure-drop, were generated through a multi-objective genetic algorithm. For the jet pump geometry, a design space of several design variables was discretized using the Latin hypercube sampling method for the optimization. The performance analysis of the surrogate models shows that the combined surrogates perform better than a single surrogate and the optimized jet pump shows a higher performance. The approach can be implemented in other energy systems to find a better design.
Fasciclin II (FasII), the Drosophila ortholog of neural cell adhesion molecule (NCAM), plays a critical role in synaptic stabilization and plasticity. Although this molecule undergoes constitutive cycling at the synaptic membrane, how its membrane trafficking is regulated to ensure proper synaptic development remains poorly understood. In a genetic screen, we recovered a mutation in Drosophila mical-like that displays an increase in bouton numbers and a decrease in FasII levels at the neuromuscular junction (NMJ). Similar phenotypes were induced by presynaptic, but not postsynaptic, knockdown of mical-like expression. FasII trafficking assays revealed that the recycling of internalized FasII molecules to the cell surface was significantly impaired in mical-like-knockdown cells. Importantly, this defect correlated with an enhancement of endosomal sorting of FasII to the lysosomal degradation pathway. Similarly, synaptic vesicle exocytosis was also impaired in mical-like mutants. Together, our results identify Mical-like as a novel regulator of synaptic growth and FasII endocytic recycling.
The inverse correlation between maternal age and pregnancy rate represents a major challenge for reproductive endocrinology. The high embryo ploidy error rate in failed in vitro fertilization (IVF) cycles reflects genetic misfires accumulated by older oocytes over time. Despite the application of different follicular recruitment protocols during IVF, gonadotropin modifications are generally futile in addressing such damage. Even when additional oocytes are retrieved, quality is frequently poor. Older oocytes with serious cytoplasmic and/or chromosomal errors are often harvested from poorly perfused follicles, and ovarian vascularity and follicular oxygenation impact embryonic chromosomal competency. Because stimulation regimens exert their effects briefly and immediately before ovulation, gonadotropins alone are an ineffective antidote to long-term hypoxic pathology. In contrast, the tissue repair properties (and particularly the angiogenic effects) of platelet-rich plasma (PRP) are well known, with applications in other clinical contexts. Injection of conventional PRP and/or its components (e.g., isolated platelet-derived growth factors as a cell-free substrate) into ovarian tissue prior to IVF has been reported to improve reproductive outcomes. Any derivative neovascularity may modulate oocyte competence by increasing cellular oxygenation and/or lowering concentrations of intraovarian reactive oxygen species. We propose a mechanism to support intrastromal angiogenesis, improved follicular perfusion, and, crucially, embryo ploidy rescue. This last effect may be explained by mRNA upregulation coordinated by PRP-associated molecular signaling, as in other tissue systems. Additionally, we outline an intraovarian injection technique for platelet-derived growth factors and present this method to help minimize reliance on donor oocytes and conventional hormone replacement therapy.
Kang, Namju;Kang, Jung Yun;Park, Soonhong;Shin, Dong Min
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제22권3호
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pp.343-348
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2018
Recent human genetic studies have shown that $G{\beta}5$ is related to various clinical symptoms, such as sinus bradycardia, cognitive disability, and attention deficit hyperactivity disorder. Although the calcium signaling cascade is closely associated with a heterotrimeric G-protein, the function of $G{\beta}5$ in calcium signaling and its relevance to clinical symptoms remain unknown. In this study, we investigated the in vitro changes of store-operated calcium entry (SOCE) with exogenous expression of $G{\beta}5$. The cells expressing $G{\beta}5$ had enhanced SOCE after depletion of calcium ion inside the endoplasmic reticulum. $G{\beta}5$ also augmented Stim1- and Orai1-dependent SOCE. An ORAI1 loss-of-function mutant did not show inhibition of $G{\beta}5$-induced SOCE, and a STIM1-ERM truncation mutant showed no enhancement of SOCE. These results suggested a novel role of GNB5 and Stim1, and provided insight into the regulatory mechanism of SOCE.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2574-2587
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2019
Blind Source Separation (BSS) is a technique used to separate supposed independent sources of signals from a given set of observations. In this paper, the High Exploration Particle Swarm Optimization (HEPSO) algorithm, which is an enhancement of the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, has been used to separate a set of source signals. Compared to PSO algorithm, HEPSO algorithm depends on two additional operators. The first operator is based on the multi-crossover mechanism of the genetic algorithm while the second one relies on the bee colony mechanism. Both operators have been employed to update the velocity and the position of the particles respectively. Thus, they are used to find the optimal separating matrix. The proposed method enhances the overall efficiency of the standard PSO in terms of good exploration and performance. Based on many tests realized on speech and music signals supplied by the BSS demo, experimental results confirm the robustness and the accuracy of the introduced BSS technique.
In livestock industry, there is growing interest in methods to increase the production efficiency of livestock to address food shortages, given the increasing global population. With the advancements in gene engineering technology, it is a valuable tool and has been intensively utilized in research specifically focused on human disease. In historically, this technology has been used with livestock to create human disease models or to produce recombinant proteins from their byproducts. However, in recent years, utilizing gene editing technology, cattle with identified genes related to productivity can be edited, thereby enhancing productivity in response to climate change or specific disease instead of producing recombinant proteins. Furthermore, with the advancement in the efficiency of gene editing, it has become possible to edit multiple genes simultaneously. This cattle breed improvement has been achieved by discovering the genes through the comprehensive analysis of the entire genome of cattle. The cattle industry has been able to address gene bottlenecks that were previously impossible through conventional breeding systems. This review concludes that gene editing is necessary to expand the cattle industry, improving productivity in the future. Additionally, the enhancement of cattle through gene editing is expected to contribute to addressing environmental challenges associated with the cattle industry. Further research and development in gene editing, coupled with genomic analysis technologies, will significantly contribute to solving issues that conventional breeding systems have not been able to address.
콘크리트의 염화물 확산계수의 제어는 염해에 노출된 콘크리트 구조물의 내구수명 확보에 필수적이며, 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 목표 내구수명을 만족하는 목표확산계수를 도출하고 유전자 알고리즘을 통하여, 최적배합을 도출하는데 있다. 이를 위하여, 동일한 골재 및 혼화재를 사용한 30개의 배합과 그에 따른 염화물 확산계수를 분석하였으며, 27개를 대상으로 확산계수 예측식을 도출하였다. 확산계수 예측식의 변수로는 물-결합재비, 단위 혼화재량(슬래그, 플라이 애쉬, 실리카퓸), 단위 시멘트량, 단위 잔골재 및 굵은 골재량을 포함하도록 하였으며 나머지 3개의 배합에 대하여 검증을 수행하였다. 최적 함수식은 27개의 배합에 대하여 평균 18.7%의 오차와 16.0%의 변동계수를 보이고 있었다. 주어진 3개의 확산계수에 대하여, 유전자 알고리즘을 통하여 도출된 배합은 0.3%~12.2%의 오차범위를 가지며 각각의 배합인자를 도출하였다. 최종적으로 서로 다른 내구성 설계변수(목표내구수명, 피복두께, 표면염화물량, 혼화재량)와 노출환경(온도 및 습도)을 가정하여 목표 확산계수를 도출하였으며, 이에 만족하는 최적화된 콘크리트 배합을 제안하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여, 내구성 콘크리트 배합도출에 대한 적용성을 평가하였으며, 제안된 기법은 다양한 확산계수의 범위를 가지는 광범위한 자료구축을 통하여 개선될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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