Kim, Hye Soo;Lee, Sang Woo;Sydara, Kongmany;Cho, Soo Jeong
Journal of Life Science
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v.29
no.1
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pp.90-96
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2019
The objective of this study was to evaluate the potential of Diospyros malabarica stem extract, a natural materials, in oral health material. With this aim in mind, thin layer chromatography (TLC), TLC-bioautography, high-performance liquid chromatography (HPLC), electrospray ionization-mass spectrometry (ESI-MS), scanning electron microscopy (SEM), and real-time qPCR were performed. The antibacterial activity of D. malabarica stem extract against Streptococcus mutans KCTC3065 was confirmed in an n-hexane fraction with low polarity. The molecular weight of the antibacterial compound was estimated to be 188 by ESI-MS analysis. The inhibitory effects of the extract on biofilm formation and gene expression related to biofilm formation of S. mutans were determined by SEM and real-time PCR analysis. The extract inhibited the formation of S. mutans biofilms at D. malabarica stem extract concentrations of 1 mg/ml, as shown by SEM. The real-time PCR analysis showed that the expression of the gtfC gene, which is associated with biofilm formation, was significantly decreased in a dose-dependent manner. Based on the above results, it can be concluded that D. malabarica stem extracts, a natural materials, can be used in oral health products to suppress the formation of biofilms by inhibiting tooth adhesion of S. mutans, a causative agent of dental caries.
This study was conducted to confirm the application as ingredients of cosmetics through an examination of the function for anti-cancer and anti-microbial of the fraction isolated from Pyrus ussuriensis leaves. The dried leaf of P. ussuriensis were extracted with acetone-$H_{2}O$ (6:4, v/v), concentrated and fractionated with the upper layer of acetone on a separatory funnel. Each fraction was freeze dried, then a portion of acetone soluble powder was chromatographed on a Sephadex LH-20 column using a series of aqueous methanol as eluents and also used the MIC-gel using a series of aqueous methanol as developing solvent. The isolated compounds were identified by silica-gel TLC. The growth inhibition activity was measured using the MTT assay by the mouse meltioma (B16F10) cell. The cancer cell growth inhibition rate of fractions isolated from P. ussuriensis leaf was 80%. In anti-microbial activity test, the fraction of P. ussuriensis with 0.25 mg/disc resulted in the clear zone of 1.3 cm and 2 cm for Staphylococcus aureus and S. epidermidis of gram positive bacillus, respectively. In Escherichia coli of gram negative bacillus, the fraction with 0.5 mg/disc resulted in the clear zone of 1.1 cm~1.5 cm each fraction. From these results, we confirmed that acetate fraction of P. ussuriensis has a great potential as a natural ingredients with a anti-cancer and anti-microbial source.
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.47
no.2
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pp.179-184
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2021
Stratum corneum known as a skin barrier, which maintains water in skin, is the outer layer of the skin. Natural moisturizing factors (NMF) are one of the constituents in stratum corneum and amino acids are the highest components among NMF. In this study, we designed stearic acid-based solid lipid nanoparticles (SLNs) for improved skin penetration of serine (Ser). Ser-capsulated SLN was manufactured by double-melting emulsification method. The mean particle size and zeta potential of SLNs were 256.30 ~ 416.93 nm and -17.60 ~ -35.27 mV, respectively. The higher the degree of hydrophobicity or hydrophilicity of emulsifiers, the smaller the particle size and the higher the stability and capsulation rate. In addition, skin penetration was conducted using SkinEthicTM RHE which is one of the reconstructed human epidermis models. The results of Ser penetration demonstrated that all SLNs enhanced than serine solution. The amount of enhanced Ser penetration from SLNs were approximately 4.1 ~ 6.2 times higher than that from Ser solution. Therefore, Ser-loaded SLN might be a promising drug delivery system for moisturizing formulation in cosmeceutical.
Choi, Jae Hee;Choi, Bong Jin;Kim, Nam Gyun;Lee, Chang Woo;Seo, Jun Pyo;Jun, Byong Hee
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.6
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pp.675-686
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2021
This study investigated the ground displacement occurring in a slope below a waste-rock dumping site and estimated the likelihood of a disaster due to a landslide. To start with, photogrammetry was conducted by unmanned aerial vehicles (UAVs) to investigate the size and extent of the ground displacement. From April 2019 to July 2020, the average error rate of the five UAV surveys was 0.011-0.034 m, and an elevation change of 2.97 m occurred due to the movement of the soil layer. Only some areas of the slope showedelevation change, and this was believed to be due to thegroundwater generated during rainfall rather than the effect of the waste-rock load at the top. Sensitivity analysis for LS-RAPID simulation was performed, and the simulation results were compared and analyzed by applying a digital elevation model (DEM) and a digital surface model (DSM)as terrain data with 10 m, 5 m, and 4 m grids. When data with high spatial resolution were used, the extent of the sedimentation of landslide material tended to be excessively expanded in the DEM. In contrast, in the result of applying a DSM, which reflects the topography in detail, the diffusion range was not significantly affected even when the spatial resolution was changed, and the sedimentation behavior according to the river shape could be accurately expressed. As a result, it was concluded that applying a DSM rather than a DEM does not significantly expand the sedimentation range, and results that reflect the site situation well can be obtained.
In modern society, environmental and energy problems have caused to replace cars with environment friendly energy. Vehicles with internal combustion engine which use petroleum are one of the factors that influence global pollution due to environment problems such as fine dust and ozone layer destruction. In addition use of energies for automobile making resources to become depleted. To solve this limited oil energy problem by using other energy sources. To the problem using electric energy and green energy as alternative for a solution. Among environment friendly energies this paper studies the possibility of drive service for autonomous vehicles that self-charges using only solar energy and whether they can be used as pollution free and alternative energy for automobiles. Studies was researched based on published literature review, data from ministry of transportation and automobile companies. Also case of electric vehicle and prototype automobile using only solar energy and the theory of near future technologies. Many automakers are using electric cars as alternative energy. Also making efforts to use solar energy as an substitute energy source and as a way to supplement electricity. Results show that there is a potential on operating autonomous vehicle using only solar energy. Furthermore, it will be possible to use automobiles actively, also use and supply solar energy. This paper suggest the possibility of contributing to the future of the automotive industry.
Lithium metal is the most promising anode for next-generation lithium-ion batteries due to its lowest reduction potential (-3.04 V vs. SHE) and high specific capacity (3860 mAh/g). However, the dendritic formation under high charging current density remains one of main technical barriers to be used for commercial rechargeable batteries. To address these issues, tremendous research to suppress lithium dendrite formation have been conducted through new electrolyte formulation, robust protection layer, shape-controlled lithium metal, separator modification, etc. However, Li/Li symmetric cell test is always a starting or essential step to demonstrate better lithium dendrite formation behavior with lower overpotential and longer cycle life without careful analysis. Thus, this review summarizes overpotential behaviors of Li/Li symmetric cells along with theoretical explanations like initial peaking or later arcing. Also, we categorize various overpotential data depending on research approaches and discuss them based on peaking and arcing behaviors. Thus, this review will be very helpful for researchers in lithium metal to analyze their overpotential behaviors.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.3
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pp.39-47
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2022
In this paper, we proposed a thickness measurement method of concrete slab using GPR, and the verification of the suggested algorithm was carried out through real-scale experiment. The thickness measurement algorithm developed in this study is to set the relative dielectric constant based on the unique shape of parabola, and time series data can be converted to thickness information. GPR scanning were conducted in four types of slab structure for noise reduction, including finishing mortar, autoclaved lightweight concrete, and noise damping layer. The thickness obtained by GPR was compared with Boring data, and the average error was 1.95 mm. In order to investigate the effect of finishing materials on the slab, additional three types of finishing materials were placed, and the following average error was 1.70 mm. In addition, sampling interval from device, the effect of radius on the shape of parabola, and Boring error were comprehensively discussed. Based on the experimental verification, GPR scanning and the suggested algorithm have a great potential that they can be applied to the thickness measurement of finishing mortar from concrete slab with high accuracy.
This study was conducted to identify structural characteristics of the evergreen broad-leaved forests distributed in Hak-dong, Geojae island. For a survey, 52 sites were set up in areas with changes in the vegetation community or location environment where Cinnamomum yabunikkei, Neolitsea sericea, and Machilus thunbergii dominated or appeared in the canopy, sub-canopy, or shrub layer. The community classification with TWINSPAN identified the following communities: N. sericea-C. yabunikkei, C. yabunikkei-Camellia japonica, Ca. japonica, Quercus variabilis-Ca. japonica, Pinus thunbergii-Ca. japonica, Castanopsis sieboldii, P. thunbergii, and Platycarya strobilacea-Mallotus japonicus. Considering the result of the study that succession series of warm-temperate forest reflecting the latent natural vegetation is the transition of conifers and deciduous broad-leaved forest to evergreen broad-leaved forest, the communities predominated by the communities predominated by the communities predominated by P. thunbergii, Q. variabilis, and Pl. strobilacea are likely to transform into the evergreen forest predominated by N. sericea and C. yabunikkei. The sites where C. yabunikkei, N. sericea, and Castanopsis sieboldii are dominant in the canopy and sub-canopy layers are likely to maintain the status quo if there is no artificial disturbance. The relationship between the impact of the environmental factors and the vegetation distribution showed silt among the physical properties of the soil directly or indirectly affected it, which was judged to be due to the fact that it was located on a steep slope. The soil acidity (pH) was 5-5.84, electrical conductivity 0.047-0.139 dS/m, and organic matter content was 3.32-12.06%. Although there were differences by the colony, they were generally low.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.3
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pp.45-55
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2022
BIM models allow building spaces to be instantiated and recognized as unique objects independently of model elements. These instantiated spaces provide the required semantics that can be leveraged for building code checking, energy analysis, and evacuation route analysis. However, theses spaces or rooms need to be designated manually, which in practice, lead to errors and omissions. Thus, most BIM models today does not guarantee the semantic integrity of space designations, limiting their potential applicability. Recent studies have explored ways to automate space allocation in BIM models using artificial intelligence algorithms, but they are limited in their scope and relatively low classification accuracy. This study explored the use of Graph Convolutional Networks, an algorithm exclusively tailored for graph data structures. The goal was to utilize not only geometry information but also the semantic relational data between spaces and elements in the BIM model. Results of the study confirmed that the accuracy was improved by about 8% compared to algorithms that only used geometric distinctions of the individual spaces.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.4
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pp.221-232
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2023
This paper presents a novel convolutional neural network (CNN)-based approach for predicting bolt clamping force in the early bolt loosening state of bolted structures. The approach entails tightening eight bolts with different clamping forces and generating frequency responses, which are then used to create a similarity map. This map quantifies the magnitude and shape similarity between the frequency responses and the initial model in a fully fastened state. Krylov subspace-based model order reduction is employed to efficiently handle the large amount of frequency response data. The CNN model incorporates a regression output layer to predict the clamping forces of the bolts. Its performance is evaluated by training the network by using various amounts of training data and convolutional layers. The input data for the model are derived from the magnitude and shape similarity map obtained from the frequency responses. The results demonstrate the diagnostic potential and effectiveness of the proposed approach in detecting early bolt loosening. Accurate bolt clamping force predictions in the early loosening state can thus be achieved by utilizing the frequency response data and CNN model. The findings afford valuable insights into the application of CNNs for assessing the integrity of bolted structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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