본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 깊이와 폭을 예측하는 연구를 수행한다. 결함 크기 추정을 위하여 우선, I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태의 4가지 결함형상에 대한 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성한다. 특히, 유한요소법에 기반한 수치해석 기법을 이용하여 여러 가지 폭과 깊이를 갖는 결함 400개의 ECT 신호를 생성한다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터, 결함 크기와 폭을 예측하기 위한 새로운 특징벡터를 추출하는데, 이 특징벡터에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각이 포함된다. 추출된 특징벡터를 이용하여 결함의 크기를 예측하기 위해서 하나의 은닉층을 갖는 다층퍼셉트론을 이용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 우수한 예측성능을 갖는다는 것을 보였다.
Yang, Jeyul;Lee, Ji Yeoun;Kim, Kyung Hyun;Wang, Kyu-Chang
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제64권3호
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pp.386-405
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2021
Recent advancements in basic research on the process of secondary neurulation and increased clinical experience with caudal spinal anomalies with associated abnormalities in the surrounding and distal structures shed light on further understanding of the pathoembryogenesis of the lesions and led to the new classification of these dysraphic entities. We summarized the changing concepts of lesions developed from the disordered secondary neurulation shown during the last decade. In addition, we suggested our new pathoembryogenetic explanations for a few entities based on the literature and the data from our previous animal research. Disordered secondary neurulation at each phase of development may cause corresponding lesions, such as failed junction with the primary neural tube (junctional neural tube defect and segmental spinal dysgenesis), dysgenesis or duplication of the caudal cell mass associated with disturbed activity of caudal mesenchymal tissue (caudal agenesis and caudal duplication syndrome), failed ingression of the primitive streak to the caudal cell mass (myelomeningocele), focal limited dorsal neuro-cutaneous nondisjunction (limited dorsal myeloschisis and congenital dermal sinus), neuro-mesenchymal adhesion (lumbosacral lipomatous malformation), and regression failure spectrum of the medullary cord (thickened filum and filar cyst, low-lying conus, retained medullary cord, terminal myelocele and terminal myelocystocele). It seems that almost every anomalous entity of the primary neural tube may occur in the area of secondary neurulation. Furthermore, the close association with the activity of caudal mesenchymal tissue in secondary neurulation involves a wider range of surrounding structures than in primary neurulation. Although the majority of the data are from animals, not from humans and many theories are still conjectural, these changing concepts of normal and disordered secondary neurulation will provoke further advancements in our management strategies as well as in the pathoembryogenetic understanding of anomalous lesions in this area.
Park, Jae-Hyun;Shin, Hwa-Yean;Kang, Yun-Hee;Kang, Young-Kook;Lee, Jung-Bok;Yoon, Hyun-Soo;Ryu, Chun-Jeih;Myung, Pyung-Keun;Hong, Hyo-Jeong
대한약학회:학술대회논문집
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대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2-2
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pp.164.2-164.2
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2003
Human embryonic stem (ES) cell lines derived from the inner cell mass of human blastocysts have potential to differentiate into any cell types. We have established in vitro neural differentiation of human ES cells. After the formation of embroid bodies (EBs), the differentiating EBs formed neural tube-like rosettes in the presence of basic fibroblast growth factor (bFGF). The rosettes were selectively isolated by the treatment of dispase and cultured in a medium for human neural precursors in the presence of bFGF. (omitted)
Neuromesodermal progenitors (NMPs) constitute a bipotent cell population that generates a wide variety of trunk cell and tissue types during embryonic development. Derivatives of NMPs include both mesodermal lineage cells such as muscles and vertebral bones, and neural lineage cells such as neural crests and central nervous system neurons. Such diverse lineage potential combined with a limited capacity for self-renewal, which persists during axial elongation, demonstrates that NMPs are a major source of trunk tissues. This review describes the identification and characterization of NMPs across multiple species. We also discuss key cellular and molecular steps for generating neural and mesodermal cells for building up the elongating trunk tissue.
The development of the central nervous system is a continuous process during the embryonic and fetal periods. For a better understanding of congenital anomalies of central nervous system, three major events of normal development, i.e., neurulation (3 to 4 weeks), brain vesicle formation (4 to 7 weeks) and mantle formation (over 8 weeks) should be kept in mind. The first category of anomalies is neural tube defect. Neural tube defects encompass all the anomalies arise in completion of neurulation. The second category of central nervous system anomalies is disorders of brain vesicle formation. This is anomaly that applies for "the face predicts the brain". Holoprosencephaly covers a spectrum of anomalies of intracranial and midfacial development which result from incomplete development and septation of midline structures within the forebrain or prosencephalon. The last category of central nervous system malformation is disorders involving the process of mantle formation. In the human, neurons are generated in two bursts, the first from 8 to 10 weeks and next from 12 to 14 weeks. By 16 weeks, most of the neurons have been generated and have started their migration into the cortex. Mechanism of migration disorders are multifactorial. Abnormal migration into the cortex, abnormal neurons, faulty neural growth within the cortex, unstable pial-glial border, degeneration of neurons, neural death by exogenous factors are some of the proposed mechanism. Agyria-pachygyria are characterized by a four-layerd cortex. Polymicrogyria is gyri that are too numerous and too small, and is morphologically heterogeneous. Cortical dysplasia is characterized by the presence Q[ abnormal neurons and glia arranged abnormally in focal areas of the cerebral cortex. Neuroglial malformative lesions associated with medically intractable epilepsy are hamartia or hamartoma, focal cortical dysplasia and microdysgenesis.ysgenesis.
A development and application of machine vision system is introduced, which automatically recognizes the serial number of nuclear fuel tube. For the recognition, a indirect back light illuminating system is designed and a pattern matching algorithm based on neural network is applied. The various operation and management functions are also developed, on a PC under windows OS, for easy operation and data management, respectively. By the successful application of the vision system the productivity of the nuclear fuel tube recognition process is highly improved.
만능성 인간 배아줄기세포로부터 확립된 신경줄기세포 또는 신경전구세포는 퇴행성 신경질환 세포치료제로 이용될 수 있는 다양한 종류의 신경세포로 분화 유도될 수 있다. 하지만, 인간 배아줄기세포로부터 신경세포를 생산하기 위한 기술은 아직 많은 장애를 가지고 있다. 인간 배아줄기세포 유래 신경전구세포에서 특징적으로 나타나는 신경관 유사로제트에 대한 이해는 인간 배아줄기세포 신경 분화의 효율을 높이는데 유용한 정보를 제공할 것으로 사료된다. 일반적으로 신경로제트(neural rosette)는 분화 중인 배아체를 부착 배양함으로써 유도하지만, 이 방법은 시간이 걸리고 복잡하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 신경로제트가 부착배양을 하지 않고 부유배양으로 형성될 수 있는지 조사하였다. 우선적으로, 배아체 형성 및 신경분화에 인간 배아줄기세포 클럼프(clump) 크기가 영향을 주는지를 조사하였고, 사방 $500\;{\mu}m$ 크기의 인간 배아줄기세포 클럼프가 신경 분화 유도에 가장 효과적임을 확인하였다. 로제트 형성을 유도하기 위해, 사방 $500\;{\mu}m$ 크기의 인간 배아줄기세포 클럼프를 1주일 동안 EB 배양배지에 부유 배양함으로써 균일한 크기의 배아체를 얻은 후, NES 배양 배지에서 부가적으로 $1{\sim}2$주 동안 계속 부유 배양한 결과, $7{\sim}10$일 사이에 신경관 유사 로제트가 형성됨을 확인하였다. 로제트 형성 세포의 신경전구세포로서 특성은 RT-PCR과 면역형광염색법을 이용한 신경전구세포 특이적 마커(vimentivi, nestin, MSI1, MSI2, Sox1, Tuj1) 발현을 통해 확인하였다. 또한, 성장인자를 제외한 NES 배양 배지에서 신경로제트를 $2{\sim}6$주 동안 지속적으로 배양하면 성숙 신경세포로의 말단 분화가 유도됨을 확인하였다. 신경세포 특이적 마커(Tuj1, MAP2, GABA)와 신경아교 특이적 마커($S100{\beta}$, GFAP)는 $2{\sim}3$주 또는 4주 후에 각각 발현이 유도됨을 확인하였고, 희소 돌기아교 특이적 마커(O1과 CNPase)는 $5{\sim}6$주 후에 발현이 증가함을 확인하였다. 본 연구결과는 신경로제트가 부유 배양시스템에서 성공적으로 형성됨을 보여주고 있으며, 이는 인간 배아줄기세포의 신경 분화를 이해하고, 신경전구세포 유도 과정을 단순화하는데 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.
Mirzaei, M.;Akbarshahi, H.;Shakeri, M.;Sadighi, M.
Structural Engineering and Mechanics
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제44권3호
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pp.325-337
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2012
In this article, the multi-objective optimization of cylindrical aluminum tubes under axial impact load is presented. The specific absorbed energy and the maximum crushing force are considered as objective functions. The geometric dimensions of tubes including diameter, length and thickness are chosen as design variables. D/t and L/D ratios are constricted in the range of which collapsing of tubes occurs in concertina or diamond mode. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II is applied to obtain the Pareto optimal solutions. A back-propagation neural network is constructed as the surrogate model to formulate the mapping between the design variables and the objective functions. The finite element software ABAQUS/Explicit is used to generate the training and test sets for the artificial neural networks. To validate the results of finite element model, several impact tests are carried out using drop hammer testing machine.
This study proposes a new and highly-accurate artificial intelligence model, namely ANN-IP, which combines an interior-point (IP) algorithm and artificial neural network (ANN), to improve the axial compression capacity prediction of elliptical concrete-filled steel tubular (CFST) columns. For this purpose, 145 tests of elliptical CFST columns extracted from the literature are used to develop the ANN-IP model. In this regard, axial compression capacity is considered as a function of the column length, the major axis diameter, the minor axis diameter, the thickness of the steel tube, the yield strength of the steel tube, and the compressive strength of concrete. The performance of the ANN-IP model is compared with the ANN-LM model, which uses the robust Levenberg-Marquardt (LM) algorithm to train the ANN model. The comparative results show that the ANN-IP model obtains more magnificent precision (R2 = 0.983, RMSE = 59.963 kN, a20 - index = 0.979) than the ANN-LM model (R2 = 0.938, RMSE = 116.634 kN, a20 - index = 0.890). Finally, a new Graphical User Interface (GUI) tool is developed to use the ANN-IP model for the practical design. In conclusion, this study reveals that the proposed ANN-IP model can properly predict the axial compression capacity of elliptical CFST columns and eliminate the need for conducting costly experiments to some extent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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