Background: Recently, we identified a novel ginseng-derived lysophosphatidic acid receptor ligand, called gintonin. We showed that gintonin induces $[Ca^{2+}]i$ transient-mediated morphological changes, proliferation, and migration in cells expressing lysophosphatidic acid receptors and that oral administration of gintonin exhibits anti-Alzheimer disease effects in model mice. However, little is known about the intestinal absorption of gintonin. The aim of this study was to investigate gintonin absorption using two model systems. Methods: Gintonin membrane permeation was examined using a parallel artificial membrane permeation assay, and gintonin absorption was evaluated in a mouse everted intestinal sac model. Results: The parallel artificial membrane permeation assay showed that gintonin could permeate an artificial membrane in a dose-dependent manner. In the everted sac model, gintonin absorption increased with incubation time (from 0 min to 60 min), followed by a decrease in absorption. Gintonin absorption into everted sacs was also dose dependent, with a nonlinear correlation between gintonin absorption and concentration at 0.1-3 mg/mL and saturation at 3-5 mg/mL. Gintonin absorption was inhibited by the Rho kinase inhibitor Y-27632 and the sodiumeglucose transporter inhibitor phloridzin. Moreover, lipid extraction with methanol also attenuated gintonin absorption, suggesting the importance of the lipid portion of gintonin in absorption. This result shows that gintonin might be absorbed through passive diffusion, paracellular, and active transport pathways. Conclusion: The present study shows that gintonin could be absorbed in the intestine through transcellular and paracellular diffusion, and active transport. In addition, the lipid component of gintonin might play a key role in its intestinal absorption.
최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.
복합운송은 두 개 이상의 수송수단을 이용하는 기점에서 종점까지의 수송으로 정의될 수 있다. 복합운송이 허브 네트워크에 활용되면 집화된 수송량이 보다 적절한 수단들과 기술들에 의해 수송되기 때문에 네트워크 효율성이 제고될 수 있다. 이러한 장점에도 불구하고 문제의 복잡성 등으로 인하여 복합운송 허브 네트워크 설계 문제에 관한 연구는 그동안 활발하게 수행되지 않았다. 본 연구의 목적은 단일할당 전략을 이용하는 복합운송 허브 네트워크 설계 최적화 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발된 모형은 수송비용, 재고비용, 서비스지체비용 등 복합운송 허브 네트워크에서 발생하는 다양한 비용요소들을 고려하는 한편, 운행빈도 변수를 사용함으로써 수송량 집화에 따른 수송 규모의 경제 효과를 내생적으로 결정할 수 있어 복합운송을 활용하는 실제 허브 네트워크의 특성들을 잘 반영할 수 있다. 개발된 모형은 비선형 정수계획 문제의 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에, 본 연구에서는 모형에 대한 해석적 연구를 통하여 모형을 단순화함으로써 향후 알고리즘을 개발하기 위한 이론적 출발점을 제시한다. 본 연구는 복합운송 허브 네트워크의 설계뿐만 아니라 기존의 물류시스템 평가에도 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
공학적 시스템 최적설계의 가장 중요한 과정은 설계변수와 시스템 응답과의 관계를 파악하는 것이다. 시스템 최적화의 경우 반응표면법이 주로 사용되고 있다. 반응표면법의 최적화 과정은 대표적인 후보대안을 이용하여 설계공간을 구성하고, 설정된 설계 공간에서 설계 최적점을 찾는다. 설계공간의 구성에 따라 최적점이 변화되므로 합리적인 최적점을 찾기 위해서는 설계공간의 구성이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 설계변수와 시스템응답의 관계를 신경반응표면을 이용하여 설계공간을 구성하고, 구성된 설계 공간 안에서 다목적유전자 알고리즘을 이용하여 최적 형상을 예측 할 수 있는 '신경반응표면을 이용한 공학 구조물 설계 프레임워크 구축'을 시도하였다. 구축된 프레임워크의 유용성을 확인하기 위해 비선형 수학함수 문제를 적용하였다. 구축된 프레임워크를 통해 공학문제의 최적화 과정에서 시간의 제약을 해결하고, 효과적인 최적설계가 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 실제 조선해양공학 최적화 문제에 적용을 시도할 것이다.
본 논문은 풍력에너지가 전력계통에 투입되었을 때 전압안정도 마진을 보장할 수 있도록 최적화 기법을 적용한 발전력 재분배 알고리즘에 대하여 제안하고자 한다. 풍력발전기는 대부분 유도기로 구성되기 때문에 일반적으로 풍력발전기가 기존 전력계통에 투입되는 경우 우리는 전압안정도와 같은 문제를 고려해야 한다. 풍력발전기가 계통에 투입되는 비중이 증가하는 경우 전압안정도와 같은 계통의 전반적인 안정도 문제에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 'Area 1'과 'Area 2'로 구성되어 있는 2-area 계통을 고려하고자 한다. 'Area 1'내의 발전기의 발전비용이 'Area 2'지역보다 상대적으로 비싸고 'Area 1'내의 부하량이 'Area 2'내의 부하량보다 더 많다고 가정하면, 계통운영자는 경제성 관점에서 보면 값비싼 'Area 1' 내의 발전기의 출력은 감소시키고, 'Area 2 지역내의 발전기 출력을 증가시키려고 할 것이다. 반면에 안정도 관점에서 보면 오히려 'Area 1' 지역내의 발전기 출력을 증가시켜야 하기 때문에 trade-off 점이 존재한다. 전력계통 해석은 비선형성이 매우 강하기 때문에 안정도 문제를 포함한 최적화 문제를 수치적으로 해결하기에 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션 기반의 최적화 알고리즘인 유전알고리즘을 적용하여 본 문제를 해결하고자 한다. 시뮬레이션을 위해서 New England 계통을 이용하였고, 알고리즘은 Python 2.5로 구현하였다.
Planing hull type ships are often equipped with interceptor or trim tab to improve the excessive trim angle which leads to poor resistance and sea keeping performances. The purpose of this study is to design a controller to control the attitude of the ship by controllable stern interceptor and validate the effectiveness of the attitude control by the towing tank test. Embedded controller, servo motor and controllable stern interceptor system were equipped with planing hull type model ship. Prior to designing the control algorithm, a model test was performed to identify the system dynamic model of the planing hull type ship including the stern interceptor. The matrix components of model were optimized by Genetic Algorithm. Using the identified model, PID controller which is a classical controller and sliding mode controller which is a nonlinear robust controller were designed. Gain tuning of the controllers and running simulation was conducted before the towing tank test. Inserting the designed control algorithm into the embedded controller of the model ship, the effectiveness of the active control of the stern interceptor was validated by towing tank test. In still water test with small disturbance, the sliding mode controller showed better performance of canceling the disturbance and the steady-state control performance than the PID controller.
감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.
본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.
고속 데이터 전송 모뎀 및 고밀도 기록/재생 장치에서 채널에 의해 초래된 신호간 간섭 등의 왜곡을 감축시키는 적응 등화기는 구동초기에 수신부/재생부에서도 알고 있는 데이터 신호(훈련신호)의 전송을 필요로 하고 이것은 결과적으로 실제 정보 데이터의 전송시간 감축 또는 기록미디어의 사용 효율 저하를 초래 한다. 또한 burst-mode 데이터 전송 등의 경우에서와 같이 훈련신호를 보내기가 곤란한 경우도 있다. 따라서 훈련신호 없이 동작하는 블라인드 적응 등화기술에 대한 연구에 최근까지도 많은 노력이 집중되고 있지만 관련 기술 및 성능 평가에서 기본적으로 nonlinear processing 및 분석기법을 필요로 하기 때문에 아직까지도 규명해야 될 요소들이 많이 남아 있다. 특히 효율적인 주파수대역 활용을 추구하는 부분응답 신호 방식의 경우에 해당 채널의 전달함수 영점들(zeros)이 단위원 위에 있어 등화기가 신호간 간섭을 감축시키기 위해 채널 특성을 보상하는 과정에서 등화기 입력에 들어오는 채널 첨가잡음의 증폭도 초래하기 때문에 성능이 저하된다. 이에 대응하여 본 논문에서는 기존 기법들의 성능상의 문제점을 연구한 후에, 성능 개선을 이룰 수 있는 새로운 블라인드 적응 등화 기법을 제시한다. 연구 결과는 고속 데이터 전공 모뎀 등 부분 응답 신호 방식을 사용하는 채널 등화 방식에 모두 적용 가능하지만 특히 HDD, digital VCR등의 고밀도 magnetic 기록/재생 채널을 대상으로 한 평가 결과에서 유용성을 보여 준다.
이 연구의 목적은 세가지 니켈-티타늄 파일의 휨과 회전 조건 하에서의 응력 분포를 유한요소 모형을 이용하여 비교하는 것이다. ProFile .06/#30, ProTaper와 ProTaper Universal의 F3파일을 마이크로컴퓨터 단층촬영을 하고 reverse engineering을 통하여 세 니켈 티타늄 파일의 구조를 얻고 삼차원 유한요소모형을 제작하였다. 니켈 티타늄 합금의 비선형적인 물리적 성질을 반영하고 ABAQUS 프로그램을 이용하여 휨과 회전 조건 하에서의 기계적인 움직임을 수학적으로 예측 분석하였다. U-형태의 단면 구조를 가진 ProFile이 모형 가운데 가장 좋은 휨 성질을 나타냈다. 동일한 휨량 조건에서는 볼록한 삼각형 단면의 ProTaper가 다른 모형보다 많은 힘을 필요로 하였으며, 반면에 가장 높은 von Mises 응력은 ProTaper Universal의 단면에서 움푹 파인 부위에 집중되었다. ProFile 모형은 동일한 크기의 회전력 에 대해 가장 큰 응력 집중을 U-형 구 부위에 나타냈다. ProTaper 모형은 다른 모형에 비해 동일량을 비틀기 위해 더 많은 힘을 필요로 하였으며, 반면에, 동량의 비틀림에서는 가장 높은 von Mises 응력이 ProTaper Universal의 단면에서 움푹 파인 부위에 집중되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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