Park, Sa-Yoon;Park, Ji-Hun;Kim, Hyo-Su;Lee, Choong-Yeol;Lee, Hae-Jeung;Kang, Ki Sung;Kim, Chang-Eop
Journal of Ginseng Research
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제42권1호
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pp.98-106
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2018
Panax ginseng has been used since ancient times based on the traditional Asian medicine theory and clinical experiences, and currently, is one of the most popular herbs in the world. To date, most of the studies concerning P. ginseng have focused on specific mechanisms of action of individual constituents. However, in spite of many studies on the molecular mechanisms of P. ginseng, it still remains unclear how multiple active ingredients of P. ginseng interact with multiple targets simultaneously, giving the multidimensional effects on various conditions and diseases. In order to decipher the systems-level mechanism of multiple ingredients of P. ginseng, a novel approach is needed beyond conventional reductive analysis. We aim to review the systems-level mechanism of P. ginseng by adopting novel analytical framework-network pharmacology. Here, we constructed a compound-target network of P. ginseng using experimentally validated and machine learning-based prediction results. The targets of the network were analyzed in terms of related biological process, pathways, and diseases. The majority of targets were found to be related with primary metabolic process, signal transduction, nitrogen compound metabolic process, blood circulation, immune system process, cell-cell signaling, biosynthetic process, and neurological system process. In pathway enrichment analysis of targets, mainly the terms related with neural activity showed significant enrichment and formed a cluster. Finally, relative degrees analysis for the target-disease association of P. ginseng revealed several categories of related diseases, including respiratory, psychiatric, and cardiovascular diseases.
Recently, one-dimensional semiconducting nanomaterials have attracted considerable interest for their potential as building blocks for fabricating various nanodevices. Among these semiconducting nanomaterials,, $SnO_2$ nanostructures including nanowires, nanorods, nanobelts, and nanotubes were successfully synthesized and their electrochemical properties were evaluated. Although $SnO_2$ nanowires and nanobelts exhibit fascinating gas sensing characteristics, there are still significant difficulties in using them for device applications. The crucial problem is the alignment of the nanowires. Each nanowire should be attached on each die using arduous e-beam or photolithography, which is quite an undesirable process in terms of mass production in the current semiconductor industry. In this study, a simple process for making sensitive $SnO_2$ nanowire-based gas sensors by using a standard semiconducting fabrication process was studied. The nanowires were aligned in-situ during nanowire synthesis by thermal CVD process and a nanowire network structure between the electrodes was obtained. The $SnO_2$ nanowire network was floated upon the Si substrate by separating an Au catalyst between the electrodes. As the electric current is transported along the networks of the nanowires, not along the surface layer on the substrate, the gas sensitivities could be maximized in this networked and floated structure. By varying the nanowire density and the distance between the electrodes, several types of nanowire network were fabricated. The $NO_2$ gas sensitivity was 30~200 when the $NO_2$ concentration was 5~20ppm. The response time was ca. 30~110 sec.
In this study, three-dimensional (3D) networks structure using single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) for Si-graphite composite electrode was developed and studied about effects on the electrochemical performances. To investigate the effect of SWCNTs on forming a conductive 3D network structure electrode, zero-dimensional (0D) carbon black and different SWCNTs composition electrode were compared. It was found that SWCNTs formed a conductive network between nano-Si and graphite particles over the entire area without aggregation. The formation of 3D network structure enabled to effective access for lithium ions leading to improve the c-rate performance, and provided cycle stability by alleviating the Si volume expansion from flexibility and buffer space. The results of this study are expected to be applicable to the electrode design for high-capacity lithium-ion batteries.
본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.
[ $Epoxy/BaTiO_3$ ] composite embedded capacitor films (ECFs) were newly designed fur high dielectric constant and low tolerance (less than ${\pm}15\%$) embedded capacitor fabrication for organic substrates. In terms of material formulation, ECFs are composed of specially formulated epoxy resin and latent curing agent, and in terms of coating process, a comma roll coating method is used for uniform film thickness in large area. Dielectric constant of $BaTiO_3\;&\;SrTiO_3$ composite ECF is measured with MIM capacitor at 100 kHz using LCR meter. Dielectric constant of $BaTiO_3$ ECF is bigger than that of $SrTiO_3$ ECF, and it is due to difference of permittivity of $BaTiO_3\;and\;SrTiO_3$ particles. Dielectric constant of $BaTiO_3\;&\;SrTiO_3$ ECF in high frequency range $(0.5\~10GHz)$ is measured using cavity resonance method. In order to estimate dielectric constant, the reflection coefficient is measured with a network analyzer. Dielectric constant is calculated by observing the frequencies of the resonant cavity modes. About both powders, calculated dielectric constants in this frequency range are about 3/4 of the dielectric constants at 1 MHz. This difference is due to the decrease of the dielectric constant of epoxy matrix. For $BaTiO_3$ ECF, there is the dielectric relaxation at $5\~9GHz$. It is due to changing of polarization mode of $BaTiO_3$ powder. In the case of $SrTiO_3$ ECF, there is no relaxation up to 10GHz. Alternative material for embedded capacitor fabrication is $epoxy/BaTiO_3$ composite embedded capacitor paste (ECP). It uses similar materials formulation like ECF and a screen printing method for film coating. The screen printing method has the advantage of forming capacitor partially in desired part. But the screen printing makes surface irregularity during mask peel-off, Surface flatness is significantly improved by adding some additives and by applying pressure during curing. As a result, dielectric layer with improved thickness uniformity is successfully demonstrated. Using $epoxy/BaTiO_3$ composite ECP, dielectric constant of 63 and specific capacitance of 5.1nF/cm2 were achieved.
The proposed AI processor architecture has high throughput for accelerating the neural network and reduces the external memory bandwidth required for processing the neural network. For achieving high throughput, the proposed super thread core (STC) includes 128 × 128 nano cores operating at the clock frequency of 1.2 GHz. The function-safe architecture is proposed for a fault-tolerance system such as an electronics system for autonomous cars. The general-purpose processor (GPP) core is integrated with STC for controlling the STC and processing the AI algorithm. It has a self-recovering cache and dynamic lockstep function. The function-safe design has proved the fault performance has ASIL D of ISO26262 standard fault tolerance levels. Therefore, the entire AI processor is fabricated via the 28-nm CMOS process as a prototype chip. Its peak computing performance is 40 TFLOPS at 1.2 GHz with the supply voltage of 1.1 V. The measured energy efficiency is 1.3 TOPS/W. A GPP for control with a function-safe design can have ISO26262 ASIL-D with the single-point fault-tolerance rate of 99.64%.
Ovarian cancer is the most lethal gynecological malignancy, and specific biomarkers are important needed to improve diagnosis, prognosis, and to forecast and monitor treatment efficiency. There are a lot of pathological factors, including reactive oxygen species (ROS), involved in the process of cancer initiation and progression. The oxidative modification of proteins by ROS is implicated in the etiology or progression of disorders and diseases. In this study, a labeling experiment with the thiol-modifying reagent biotinylated iodoacetamide (BIAM) revealed that a variety of proteins were differentially oxidized between normal and tumor tissues of ovarian cancer patients. To identify cysteine oxidation-sensitive proteins in ovarian cancer patients, we performed comparative analysis by nano-UPLC-$MS^E$ shotgun proteomics. We found oxidation-sensitive 22 proteins from 41 peptides containing cysteine oxidation. Using Ingenuity program, these proteins identified were established with canonical network related to cytoskeletal network, cellular organization and maintenance, and metabolism. Among oxidation-sensitive proteins, the modification pattern of Collagen alpha-1(VI) chain (COL6A1) was firstly confirmed between normal and tumor tissues of patients by 2-DE western blotting. This result suggested that COL6A1 might have cysteine oxidative modification in tumor tissue of ovarian cancer patients.
열융착법을 이용하여 보강과 배수기능을 가진 니들펀치 및 스펀본딩 부직포의 지오컴포지트를 제조하였다. 이 다층 부직포의 물성(인장, 인열 및 파영강도, 투수도 등)은 열융착법을 사용하여 제조될 경우 온도, 압력, 접착시간 등의 공정인자에 좌우된다. 따라서, 열융착법으로 제조된 지오컴포지트의 공정인자와 물성의 최적화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망(ANN)을 사용하여 지오컴포지트의 제조공정 최적화를 위한 알고리즘이 개발되었다. 지오컴포지트의 공정인자를 변화시켜 부직포 성능변화를 예측하기 위한 신경망 모사가 적용되었으며, 분석결과에 대한 제조방법의 효과를 조사하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.64-69
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2017
The rapid growth of algae occurs can induce the algae bloom when nutrients are supplied from anthropogenic sources such as fertilizer, animal waste or sewage in runoff the water currents or upwelling naturally. The algae blooms creates the human health problem in the environment as well as in the water resource managers including hypoxic dead zones and harmful toxins and pose challenges to water treatment systems. The algal blooms in the source water in water treatment systems affects the drinking water taste & odor while clogging or damaging filtration systems and putting a strain on the systems designed to remove algal toxins from the source water. This paper propose the emerging In-Situ self-diagnosable smart algae sensing device with wireless connectivity for smart remote monitoring and control. In this research, we developed the In-Site Algae diagnosable sensing device with wireless sensor network (WSN) connectivity with Optical Biological Sensor and environmental sensor to monitor the water treatment systems. The proposed system emulated in real-time on the water treatment plant and functional evaluation parameters are presented as part of the conceptual proof to the proposed research.
Scientific and technological performances (e.g., patents and publications) made through R&D play a pivotal role for national economic growth. National governments encourage academia-industry cooperation and thereby pursue continuous development of science technology and innovation. Increasing R&D-related investments and manpower are crucial for national industrial development, but evidence of poor performance in business performance, efficiency, and effectiveness has recently been found in Korea. This study evaluates performance efficiency of the 6T sector (Information Technology, Bio Technology, Nano Technology, Space Technology, Environment Technology, Culture Technology), which is considered a high-potential promising industry for the next generation growth and currently occupies two thirds of the national R&D projects. The study measures the relative efficiency of R&D in a comparative perspective by employing the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The result reveals overall low efficiency in basic R&D (0.2112), applied R&D (0.2083), development R&D (0.2638), and others (0.0641), confirming that economic performance and efficiency were relatively poor compared to production efficiency. Efficient R&D needs policy makers to create strategies that can increase overall efficiency by improving productivity performance and quality while increasing economic performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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