Lee, Yong-Woo;Cho, Hyung-Joon;Lee, Won-Hee;Sonntag, William E.
Biomolecules & Therapeutics
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제20권4호
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pp.357-370
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2012
Radiation therapy, the most commonly used for the treatment of brain tumors, has been shown to be of major significance in tumor control and survival rate of brain tumor patients. About 200,000 patients with brain tumor are treated with either partial large field or whole brain radiation every year in the United States. The use of radiation therapy for treatment of brain tumors, however, may lead to devastating functional deficits in brain several months to years after treatment. In particular, whole brain radiation therapy results in a significant reduction in learning and memory in brain tumor patients as long-term consequences of treatment. Although a number of in vitro and in vivo studies have demonstrated the pathogenesis of radiation-mediated brain injury, the cellular and molecular mechanisms by which radiation induces damage to normal tissue in brain remain largely unknown. Therefore, this review focuses on the pathophysiological mechanisms of whole brain radiation-induced cognitive impairment and the identification of novel therapeutic targets. Specifically, we review the current knowledge about the effects of whole brain radiation on pro-oxidative and pro-inflammatory pathways, matrix metalloproteinases (MMPs)/tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs) system and extracellular matrix (ECM), and physiological angiogenesis in brain. These studies may provide a foundation for defining a new cellular and molecular basis related to the etiology of cognitive impairment that occurs among patients in response to whole brain radiation therapy. It may also lead to new opportunities for therapeutic interventions for brain tumor patients who are undergoing whole brain radiation therapy.
회전기기의 결함진단에 있어서 기존의 방법과 달리 적외선열화상기술은 회전기기의 결함진단에 대해 비접촉, 비파괴 및 상태감시 모니터링을 할 수 있다. 본 논문에서는 적외선열화상 상태진단을 기반으로 하는 회전기기의 결함진단에 대한 새로운 접근법을 제안한다. 따라서 회전기에서 가장 많이 사용되어지는 볼베어링을 이용하여 실험을 수행하였고, 진동 스펙트럼 분석과 적외선열화상을 이용하여 실시간 모니터링을 수행하였다. 적외선열화상기법을 이용하여 볼베어링의 윤활 불균형에 따른 온도 특성을 확인할 수 있었다. 이러한 실험을 통한 결과를 분석 검토하여 향후 산업전반의 회전기기의 상태감시연구에 있어서 다양한 분야에 사용되어 질 것으로 예상된다.
본 논문은 단자유도 동적 센서 시스템의 동적 구간을 조절할 수 있는 새로운 신호 처리법을 소개한다. 또한 본 논문에서는 무아래 현상을 응용한 신개념의 광섬유 가속도계를 사용하여 신호 처리법을 검증하였다. 신개념의 광섬유 가속도계는 단일 질량, 단일 탄성자 그리고 단일 감쇠자로 이루어진 단자유도 동적 시스템으로서 동적 구간이 작아 이출 증가시키기 위해서는 질량이나 탄성자 상수를 조절하는 등의 기계적 조절이 필요하다. 그러나 본 논문에서 제안한 신호처리 방법을 적용한다면 센서를 다시 제작하지 않고도 동적 구간을 쉽게 조절할 수 있게 된다. 본 논문에서는 여러 모의실험과 실제 실험을 통해 본 신호 처리 알고리즘의 성능을 검증하였으며 결과적으로 이러한 신호처리 알고리즘이 광섬유 가속도계의 동적 구간을 손쉽게 조절할 수 있는 효과적인 방법임을 보여주었다.
고온에서 PCB 처리를 통한 Au, Ag와 같은 귀금속뿐 아니라 Ni과 같은 주요 회유금속을 회수하기 위한 기초연구로서 CaO-$Al_2O_3$(-$SiO_2$) 및 CaO-$SiO_2$-$CaF_2$ 슬래그를 이용하여 Au, Ag, Ni의 회수거동올 관찰하였다. 슬래그 투입 없이 PCB만으로 용융실험을 수행한 결과 PCB는 거의 용융되지 않았으며, 이로부터 유도전류를 이용한 용융을 촉진할 뿐 아니라 유가금속의 회수를 위해서는 Cu와 갇은 적절한 base metal이 필요함을 확인하였다. 본 연구결과, PCB/Cu ratio는 1 이하가 바람직할 것으로 생각된다. CaO-$Al_2O_3$(-$SiO_2$) 및 CaO-$SiO_2$-$CaF_2$ 슬래그를 투입한 결과, $CaF_2$를 함유하는 fluorosilicate계 슬래그가 calcium aluminate계 슬래그보다 융점과 점도가 낮게 제어되었으며, 이로부터 Au, Ag, Ni의 높은 분배비를 얻을 수 있었다. 점도가 낮은 $CaF_2$ 함유 슬래그 적용 시 높은 유가금속 회수율은 슬래그 내에서 각 금속입자의 등속침강속도가 상승하기 때문인 것으로 평가되었다.
스마트폰 사용의 확대로 iOS와 Android 운영체제에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼을 기반으로 한 스테가노그래픽 기법으로 안드로이드에서 기본적으로 제공하는 그래픽 라이브러리인 스키아를 기반으로 한 영상 포맷을 분석하고, 분석된 포맷에 기반한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Alpha, Red, Green, Blue 각각 8비트씩 총 32비트를 사용하는 트루 칼라를 기반으로 네 개의 각 8비트 영역을 활용하여 비밀자료를 숨긴다. 또한 이미지 왜곡이 덜 민감한 Alpha 영역을 활용하여 최대한 비밀자료를 숨길 수 있도록 알고리즘을 제안함으로써, 안드로이드를 기반으로 하는 스마트기기에 모두 사용이 가능할 것으로 보인다. 실험결과에서는 Alpha값의 변화에 따른 비밀자료 삽입용량과 이미지 왜곡 정도를 보임으로써 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하고 있다.
In this investigation, dynamic and bending behaviors of isolated protein microtubules are analyzed. Microtubules (MTs) can be considered as bio-composite structures that are elements of the cytoskeleton in eukaryotic cells and posses considerable roles in cellular activities. They have higher mechanical characteristics such as superior flexibility and stiffness. In the modeling purpose of microtubules according to a hollow beam element, a novel single variable sinusoidal beam model is proposed with the conjunction of modified strain gradient theory. The advantage of this model is found in its new displacement field involving only one unknown as the Euler-Bernoulli beam theory, which is even less than the Timoshenko beam theory. The equations of motion are constructed by considering Hamilton's principle. The obtained results are validated by comparing them with those given based on higher shear deformation beam theory containing a higher number of variables. A parametric investigation is established to examine the impacts of shear deformation, length scale coefficient, aspect ratio and shear modulus ratio on dynamic and bending behaviors of microtubules. It is remarked that when length scale coefficients are almost identical of the outer diameter of MTs, microstructure-dependent behavior becomes more important.
Nguyen, Thi Mai Tho;Bui, The Huy;Dang, Nguyen Nha Khanh;Ho, Nguyen Nhat Ha;Vu, Quang Huy;Ngo, Thi Tuong Vy;Do, Manh Huy;Duong, Phuoc Dat;Nguyen, Thi Kim Phuong
Korean Journal of Chemical Engineering
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제35권12호
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pp.2442-2451
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2018
Novel highly active visible-light photocatalysts in the form of zinc bismuth oxide ($ZnBi_2O_4$) and graphite hybrid composites were prepared by coupling via a co-precipitation method followed by calcination at $450^{\circ}C$. The asprepared $ZnBi_2O_4$-graphite hybrid composites were tested for the degradation of rhodamine B (RhB) solutions under visible-light irradiation. The existence of strong electronic coupling between the two components within the $ZnBi_2O_4$-graphite heterostructure suppressed the photogenerated recombination of electrons and holes to a remarkable extent. The prepared composite exhibited excellent photocatalytic activity, leading to more than 93% of RhB degradation at an initial concentration of $50mg{\cdot}L^{-1}$ with 1.0 g catalyst per liter in 150 min. The excellent visible-light photocatalytic mineralization of $ZnBi_2O_4-1.0graphite$ in comparison with pristine $ZnBi_2O_4$ could be attributed to synergetic effects, charge transfer between $ZnBi_2O_4$ and graphite, and the separation efficiency of the photogenerated electrons and holes. The photo-induced $h^+$ and the superoxide anion were the major active species responsible for the photodegradation process. The results demonstrate the feasibility of $ZnBi_2O_4-1.0graphite$ as a potential heterogeneous photocatalyst for environmental remediation.
The exhaust emissions from coal-fired power plants have received much attention because coal-fired power plants are the one of the largest sources of particulate matter (PM) emissions in South Korea. To measure the PM10 and PM2.5, we developed the novel diluter which is comprised of ejector and porous tube in series. The dilution ratio must be defined to calculate particle concentrations of the sampled air as well as to probe match for the isokinetic sampling. For this reason, we verified the dilution ratio of the developed diluter by the flow rate, numerical solution, gas concentration and particle concentration. The ejector-supplied flow rates were 10-50 L/min and the porous tube-supplied flow rates were 30, 50 L/min in this study. All methods above showed similar dilution ratios to each other within 10 % error rate. The dilution ratio was confirmed by comparing mass concentrations before and after the dilution process.
실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.
모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 추가적으로 오탐률 및 미탐률을 개선하기 위해 권한 정보를 모두 제외하여 특징점을 재구성하고 위와 같은 환경으로 모델링하였다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97.8%로 정확도가 개선되었고 오탐률은 1.9%로 성능이 개선된 것이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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