Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.36
no.1
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pp.258-268
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2019
The extracts of AS contain in alloxanthin, halocynthiaxanthin, astaxanthin and 13 kinds of carotenoids. The aim of the study was to assess the anti-oxidant activity and cell viability of AS. The anti-oxidant activity was determined by using DPPH radical inhibition activity and superoxide dismutase (SOD)-like activity. The results of cell viability assay showed that the extracts from AS were cytotoxic at concentrations above $5.0mg/m{\ell}$. This study was designed to examine inflammation induced by LPS, protection effect by UVB and the toxicity of Ascidian shell extract(ASE) as a functional cosmetic ingredient. Evaluation of embryo toxicity resulted in embryo coagulation and mortality when treated at 5.0, 10.0, $20.0mg/m{\ell}$. At the lowest concentration of $1.0mg/m{\ell}$, hatchability resulted in 100.0 % rate. The results of arrhythmia measurement in larvae showed similarity to the evaluation of embryo toxicity. This result demonstrated that toxicity is present at concentrations greater than $5.0mg/m{\ell}$. The protective effect of ASE on LPS and UVB-induced in the zebrafish was investigated. Intracellular reactive oxygen species(ROS) generated by the exposure of zebrafish to LPS, UVB-radiation were significantly decreased after treatment with ASE at $0.1mg/m{\ell}$. As a result, ASE similarly reduced UVB-induced ROS generation and cell death in live zebrafsih. Therefore, it is suggested that ASE has anti-Inflammatory effects and can possibly be used as a functional substance for skin protection in the future.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.5
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pp.407-417
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2019
When a free-falling ballistic missile intercepts a maritime target in a sea clutter environment at high grazing angle, detection performance of the ballistic missile's seeker can be rapidly degraded by the effect of sea clutter. To solve this problem, it is necessary to verify the performance of maritime target detection via simulations based on various scenarios. We accomplish this by applying a two-dimensional cell -averaging constant false alarm rate detector to a two-dimensional radar image, which is generated by merging a sea clutter signal at high grazing angle with a maritime target signal corresponding to the signal-to-clutter ratio. Simulation results using a computer-aided design model and commercial numerical electromagnetic solver in various scenarios show that the performance of maritime target detection significantly depends on the grazing and azimuth angles.
This paper presents a feasibility study for producing the medical isotope $^{99m}Tc$ using the hazardous and currently wasted radioisotope $^{99}Tc$. This can be achieved with the nuclear resonance fluorescence (NRF) phenomenon, which has recently been made applicable due to high-intensity laser Compton scattering (LCS) photons. In this work, 21 NRF energy states of $^{99}Tc$ have been identified as potential contributors to the photo-production of $^{99m}Tc$ and their NRF cross-sections are evaluated by using the single particle estimate model and the ENSDF data library. The evaluated cross sections are scaled using known measurement data for improved accuracy. The maximum LCS photon energy is adjusted in a way to cover all the significant excited states that may contribute to $^{99m}Tc$ generation. An energy recovery LINAC system is considered as the LCS photon source and the LCS gamma spectrum is optimized by adjusting the electron energy to maximize $^{99m}Tc$ photo-production. The NRF reaction rate for $^{99m}Tc$ is first optimized without considering the photon attenuations such as photo-atomic interactions and self-shielding due to the NRF resonance itself. The change in energy spectrum and intensity due to the photo-atomic reactions has been quantified using the MCNP6 code and then the NRF self-shielding effect was considered to obtain the spectrums that include all the attenuation factors. Simulations show that when a $^{99}Tc$ target is irradiated at an intensity of the order $10^{17}{\gamma}/s$ for 30 h, 2.01 Ci of $^{99m}Tc$ can be produced.
Wang, Qingsong;Zuo, Wujian;Cheng, Ming;Deng, Fujin;Buja, Giuseppe
Journal of Power Electronics
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v.19
no.3
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pp.784-793
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2019
Two objectives can be pursued simultaneously with the ${\delta}$ control of a single-phase electric spring (ES). These objectives are the stabilization of the voltage across the critical load (CL) of a power system, and the achievement of a specific functionality similar to the pure compensation of reactive power or the correction of the power factor. However, existing control systems implementing the ${\delta}$ control do not cope with non-ideal operating conditions, such as line voltage distortions, and exhibit a somewhat sluggish regulation of the CL voltage. In an effort to improve both the steady-state and transient performances of an ES power system, this paper proposes implementing the ${\delta}$ control by means of a control system built up on the repetitive control and assisted by state feedback with pole assignment. This paper starts by analyzing the dynamics of an ES power system in terms of its poles and zeros. After that, a reduced second-order model of the dynamics is formulated to avoid a notch filter in the pole assignment. A repetitive control for an ES power system is then designed to meet the two above mentioned objectives. Experimental tests carried out on a laboratory setup demonstrate the effectiveness of the proposed control system in significantly improving the ES power system performance, while reaching the two objectives. In particular, the tests outline the large mitigation of harmonics in the CL voltage under line voltage distortions and its fast stabilization action.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.341-343
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2019
As the generation of high concentration particulate matter increases, much attention is focused on the prediction of particulate matter. Particulate matter refers to particulate matter less than $10{\mu}m$ diameter in the atmosphere and is affected by weather changes such as temperature, relative humidity and wind speed. Therefore, various studies have been conducted to analyze the correlation with weather information for particulate matter prediction. However, the nonlinear time series distribution of particulate matter increases the complexity of the prediction model and can lead to inaccurate predictions. In this paper, we try to mitigate the nonlinear characteristics of particulate matter by using cluster algorithm and classification algorithm of machine learning. The machine learning algorithms used are agglomerative clustering, density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN).
Sealing of leakage in waterfront or water-retaining structures is one of the major issues in geotechnical engineering practices. With demands for biological methods as sustainable ground improvement techniques, bioclogging, defined as the reduction in hydraulic conductivity of soils caused by microbial activities, has been considered as an alternative to the chemical grout techniques for its economic advantages and eco-friendliness of microbial by-products. This study investigated the feasibility of bioaugmentation and biostimulation methods to induce fermentation-based bioclogging effect in coarse sands. In the bioaugmentation experiments, effects of various parameters and conditions, including grain size, pH, and biogenic gas generation, on hydraulic conductivity reduction were examined through a series of column experiments while Leuconostoc mesenteroides, which produce an insoluble biopolymer called dextran, was used as the model bacteria. The column test results demonstrate that the accumulation of bacterial biopolymer can readily reduce the hydraulic conductivity by three-to-four orders of magnitudes or by 99.9-99.99% in well-controlled environments. In the biostimulation experiments, two inoculums of indigenous soil bacteria sampled from waterfront embankments were prepared and their bioclogging efficiency was examined. With one inoculum containing species capable of fermentation and biopolymer production, the hydraulic conductivity reduction by two orders of magnitude was achieved, however, no clogging was found with the other inoculum. This implies that presence of indigenous species capable of biopolymer production and their population, if any, play a key role in causing bioclogging, because of competition with other indigenous bacteria. The presented results provide fundamental insights into the bacterial biopolymer formation mechanism, its effect on soil permeability, and potential of engineering bacterial clogging in subsurface.
Choudhry, Qaisra Naheed;Kim, Jun Ho;Cho, Hyung Taek;Heo, Wan;Lee, Jeong-Jun;Lee, Jin Hyup;Kim, Young Jun
Journal of Ginseng Research
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v.43
no.2
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pp.179-185
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2019
Background: Oxidative stress induces the production of reactive oxygen species (ROS), which play important causative roles in various pathological conditions. Black ginseng (BG), a type of steam-processed ginseng, has drawn significant attention due to its biological activity, and is more potent than white ginseng (WG) or red ginseng (RG). Methods: We evaluated the protective effects of BG extract (BGE) against oxidative stress-induced cellular damage, in comparison with WG extract (WGE) and RG extract (RGE) in a cell culture model. Ethanolic extracts of WG, RG, and BG were used to evaluate ginsenoside profiles, total polyphenols, flavonoid contents, and antioxidant activity. Using AML-12 cells treated with $H_2O_2$, the protective effects of WGE, RGE, and BGE on cellular redox status, DNA, protein, lipid damage, and apoptosis levels were investigated. Results: BGE exhibited significantly enhanced antioxidant potential, as well as total flavonoid and polyphenol contents. ATP levels were significantly higher in BGE-treated cells than in control; ROS generation and glutathione disulfide levels were lower but glutathione (GSH) and NADPH levels were higher in BGE-treated cells than in other groups. Pretreatment with BGE inhibited apoptosis and therefore protected cells from oxidative stress-induced cellular damage, probably through ROS scavenging. Conclusion: Collectively, our results demonstrate that BGE protects AML-12 cells from oxidative stress-induced cellular damages more effectively than WGE or RGE, through ROS scavenging, maintenance of redox status, and activation of the antioxidant defense system.
School closures during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic have been outlined in studies from different disciplines, including economics, sociology, mathematical modeling, epidemiology, and public health. In this review, we discuss the implications of school closures in the context of the current COVID-19 pandemic. Modeling studies of the effects of school closures, largely derived from the pandemic influenza model, on severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 produced conflicting results. Earlier studies assessed the risk of school reopening by modeling transmission across schools and communities; however, it remains unclear whether the risk is due to increased transmission in adults or children. The empirical findings of the impact of school closures on COVID-19 outbreaks suggest no clear effect, likely because of heterogeneity in community infection pressure, differences in school closure strategies, or the use of multiple interventions. The benefits of school closings are unclear and not readily quantifiable; however, they must be weighed against the potential high social costs, which can also negatively affect the health of this generation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.5
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pp.969-976
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2019
A lightweight artificial intelligence hardware has made great strides in many application areas. In general, a lightweight artificial intelligence system consist of lightweight artificial intelligence engine and preprocessor including feature selection, generation, extraction, and normalization. In order to achieve optimal performance in broad range of applications, lightweight artificial intelligence system needs to choose a good preprocessing function and set their respective hyper-parameters. This paper proposes a unified framework for a lightweight artificial intelligence system and utilization method for finding models with optimal performance to use on a given dataset. The proposed unified framework can easily generate a model combined with preprocessing functions and lightweight artificial intelligence engine. In performance evaluation using handwritten image dataset and fall detection dataset measured with inertial sensor, the proposed unified framework showed building optimal artificial intelligence models with over 90% test accuracy.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.103-103
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2016
최근 기후변화에 따른 집중호우로 도시홍수의 피해가 급격히 증가하고 있다. 특히 인구가 밀집하고 교통량이 많은 대도시의 경우 동일한 호우에 대하여 녹지나 농경지 등에 비해 그 피해가 더 심각하다. 일반적으로 홍수 피해의 직접원인은 외수로 인한 피해와 내수로 인한 피해로 크게 구분할 수 있다. 외수피해는 주로 소하천 및 지천의 범람, 제방의 붕괴 등으로 발생한 것이며 내수피해는 배수로, 하수도 및 펌프장의 내수배제능력 부족이 주된 원인이다. 따라서 도시홍수를 효과적으로 방어하기 위해서는 우선적으로 내배수시설의 성능개선이 선행되어야 할 필요가 있다. 이러한 내배수 시설의 성능 개선을 위해서는 현재 기 설치되어 있는 빗물펌프장의 설계 및 내배수 효율에 대한 성능평가가 필요하다. 하지만 현재 국내 펌프설계기준에는 빗물펌프장의 설계 및 운영에 대한 구체적인 성능 평가 방법이 제시되어 있지 않은 실정이다. 만약, 펌프 흡입수조 및 흡입파이프의 형상이 적절하게 설계되지 못한다면 물이 파이프 입구로 부드럽게 흡입되지 못하고 볼텍스 및 스월이 발생하게 된다. 이러한 볼텍스 및 스월은 펌프 입구 쪽으로 물 뿐 아니라 공기를 함께 흡입시킴으로써 펌프의 효율저하, 소음, 진동을 발생시키며 펌프 파손의 원인이 될 수 있다. 따라서 펌프를 설치하기 전 펌프 설치 후에 발생되는 펌프 흡입부 주변의 흐름특성 변화 및 흐름특성이 구조물에 미치는 영향 등을 고려하기 위하여 수리모형실험이 필요한데, 수리모형실험은 많은 시간과 비용이 들어가기 때문에 이를 대체할 수 있는 방안이 요구된다. 그런 이유로 최근에는 수리모형실험 대신 수치모의를 이용하는 경우가 많다. 수치모의의 결과는 수리실험의 결과와 비교, 검증을 거쳐 신뢰성을 얻는다. 본 연구에서는, 3차원 수치모형의 다양한 난류모델을 이용하여 흡입파이프로 물이 유입될 때 흡입부 내, 외의 수심 별 유속 변화를 분석하고, 그 결과를 이용하여 FLOW 3D 모형의 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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