본 연구에서는 폐기되는 성게 껍질을 이용한 생분해성 필름소재를 개발하고자 gelatin을 첨가한 복합필름 및 항산화, 항균성을 부여하기 위해 아까시 꽃 추출물(RFE)을 첨가한 필름을 제조하였다. 그 결과 gelatin 비율이 증가함에 따라 성게 껍질 필름의 인장강도가 증가하였고 신장률이 감소하였으며, 성게 껍질과 gelatin을 8:2 비율로 첨가하였을 때 최적의 물성을 보였다. 또한, 필름에 RFE를 첨가함에 따라 인장강도는 감소하였으나 신장률과 필름 투습도는 증가하였다. RFE 함유 성게 껍질 필름의 ABTS, DPPH 라디칼 소거능 측정과 디스크 확산법을 이용하여 항산화 및 항균 능력을 측정하였는데, RFE 농도가 증가함에 따라 항산화, 항균 능력이 향상하였다. 따라서 본 연구 결과, RFE를 첨가한 생분해 성게 껍질 필름은 적절한 물성과 함께 항산화, 항균 능력이 있기에 가공식품의 저장성을 증대시킬 수 있는 기능성 포장 소재로의 활용이 가능하다고 판단된다.
본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
Endemic element of the Russian Far East (RFE) flora includes 497 species of 150 genera and 46 families. The level of endemism in structure of regional natural flora reaches 11.1% as a whole, and in structure of its native fraction - 13.1%. As a result of chorologic and ecocenotic analysis of RFE flora endemic element it is revealed that it consists of 8 main geographical groups and 7 main floristic complexes. The largest number of endemic species is concentrated in Arctic - Alpine & Montane (140, 28.2%), Forest (107, 21.5%) and Maritime (88, 17.7%) floristic complexes as well as in Russian Far East - West-Pacific (136, 27.4%), Japan Sea (88, 17.7%) and North-East-Asian - Beringian (69, 13.9%) geographical groups. It's possible to distinguish three main areas with similar eco-geographical differentiation of endemics on RFE as follows: (1) North-East Asia sector of RFE which North-East-Asian - Beringian and Maritime Okhotia - Beringian geographical groups approximately correspond to, (2) Continental part of East Asia sector of RFE (West - Okhotian, Amur - Okhotian, Amur - Ussirian, Okhotsk Sea and Japan Sea groups) and (3) Oceanic part of East Asia sector (Russian Far East - West Pacific group). Taxonomical variety of RFE endemics on these territories makes up accordingly (1) - 99 species (19.9%), (2) - 259 (52.8%) and (3) - 136 (27.4%).
RFe$_2$(R=rare earth) Laves상 금속간 화할물은 $10^{-3}$ 정도의 큰 포화 자왜 정수를 나타내고 있어, 자왜 재료의 응용 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나, 이 금속간 화합물은 결정 자기 이방성 에너지가 크기 때문에, 큰 포화 자왜 정수를 얻기 위해서는 높은 외부 자장이 요구되어진다. 이에 따라 저자장에서 보다 높은 자왜 정수를 얻고자 하는 연구들이 행하여 지고 있는데, 이를 위한 방법은 RFe$_2$Laves상 금속간 화합물중 결정 자기 이방성 부호가 각기 다른 회토류 금속의 치환 혹은 RFe$_2$금속간 화합물의 비정질화이다. 본 연구에서는 RFe$_2$금속간 화합물의 자기 이방성 에너지를 최소화하여 저자장에서 높은 자왜 정수를 얻기 위해, 결정 자기 이방성 정수 및 자왜 정수의 부호가 각각 반대인 SmFe$_2$와 PrFe$_2$을 합금화 한후, 비정질화하여 자왜 정수의 변화를 포함한 자성을 조사하였다.
Xu, S.W.;Yan, Y.;Jin, H.M.;Wang, X.F.;Wang, W.Q.;Su, F.
Journal of Magnetics
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제8권4호
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pp.153-156
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2003
The values of crystalline-electric-field parameters $A_{nm}$ for $RFe_{11}$Ti $H_{x}$ (R=Tb,Ho) (x=0,l) are obtained by fitting calculations to the magnetization curves along the crystal axes at 4.2 K and higher temperatures. The insertion of H element in RFe$_{11}$Ti significantly affects CEF parameters $A_{nm}$ . By using exchange field 2${\mu}$$_{B}$$H_{ex}$ derived by inelastic neutron scattering and fitted $A_{nm}$ , the calculations reproduce the experimental curves well.
RNA 시퀀싱 데이터 (RNA-seq)에서 수집된 많은 양의 데이터에 변별력이 확실한 특징 패턴 선택이 유용하며, 차별성 있는 특징을 정의하는 것이 쉽지 않다. 이러한 이유는 빅데이터 자체의 특징으로써, 많은 양의 데이터에 중복이 포함되어 있기 때문이다. 해당이슈 때문에, 컴퓨터를 사용하여 처리하는 분야에서 특징 선택은 랜덤 포레스트, K-Nearest, 및 서포트-벡터-머신 (SVM)과 같은 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 해결하려고 노력한다. 해당 분야에서도 SVM-기반 제약을 사용하는 서포트-벡터-머신-재귀-특징-제거(SVM-RFE) 알고리즘은 많은 연구자들에 의해 꾸준히 연구 되어 왔다. 본 논문의 제안 방법은 RNA 시퀀싱 데이터에서 빅-데이터처리를 위해 SVM-RFE에 강화학습의 Q-learning을 접목하여, 중요도가 추가되는 벡터를 세밀하게 추출함으로써, 변별력이 확실한 특징선택 방법을 제안한다. NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 리보솜 단백질 클러스터 데이터에 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하고, 해당 알고리즘에 의해 나온 결과와 이전 공개된 SVM의 Welch' T를 적용한 알고리즘의 결과를 비교 평가하였다. 해당결과의 비교가 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 좀 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있다.
Compared with the conventional magnetostriction in Ni alloys which are in the order of several tens ppm (Parts Per Million =10-6), RFe$_2$(R = rare earth element) Laves Phase intermetallic compounds show large saturation magnetostriction in the range of a few thousands ppm. However, the large external magnetic field necessary to obtain saturatio magnetostriction has due to large magnetocrystalline anisotropy energy restrained the applicationof magnetostriction materials in RFe$_2$intermetallic compounds. As a result of its solution, the largest published value of effective giant magnetostriction in a low external magnetic field (less than a few hundred Oe) is reported in this paper by means of amorphisation of RFe$_2$intermetallic compounds with the addition of boron, as a half metal. For the amorphous (SmFe$_2$)0.97 B0.03 alloys, the effective magnetostriction of -545 and -610 $\times$ 10-6 is obtained at 400 and 1,000 Ie, respectively. Moreover, the effective magnetostriction of 590 and 630$\times$10-6 in the amorphous (TbFe$_2$)0.98 B0.02 alloys is also found at 400 and 1,000 Oe, respectively. This result will provide a clue to understanding the effect of half metal on anomalous increase of the effective giant magnetostriction and attract the great attention for magnetostriction applications.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권5호
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pp.675-681
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2016
A 41dB gain control range $6^{th}$-order band-pass receiver front-end (RFE) using CMOS switched frequency translated impedance (FTI) is presented in a 40 nm CMOS technology. The RFE consists of a frequency tunable RF band-pass filter (BPF), IQ gm cells, and IQ TIAs. The RF BPF has wide gain control range preserving constant filter Q and pass band flatness due to proposed pre-distortion scheme. Also, the RF filter using CMOS switches in FTI blocks shows low clock leakage to signal nodes, and results in low common mode noise and stable operation. The baseband IQ signals are generated by combining baseband Gm cells which receives 8-phase signal outputs down-converted at last stage of FTIs in the RF BPF. The measured results of the RFE show 36.4 dB gain and 6.3 dB NF at maximum gain mode. The pass-band IIP3 and out-band IIP3@20 MHz offset are -10 dBm and +12.6 dBm at maximum gain mode, and +14 dBm and +20.5 dBm at minimum gain mode, respectively. With a 1.2 V power supply, the current consumption of the overall RFE is 40 mA at 500 MHz carrier frequency.
유전자 규정 네트워크 (GRN)에 RNA-시퀀싱 데이터를 활용할 때, 해당 유전자와 환경과의 상호 작용에 의해서 생기는 형질들 중에서 연관성이 높은 유전자로 GRN을 구성하는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서는 Big-Data의 RNA-시퀀싱 자료들로, 지지 벡터 머신 회귀 특징 추출(SVM-RFE) 에 근거하여, 연관성이 높은 유전자(maximum-relevancy)는 추출하고, 연관성이 낮은 유전자(minimum-redundancy)는 제거하는 MRMR 필터 방법을 집중도 의존 정규화(intensity-dependent normalization, DEGSEQ)에 기반 하여 데이터의 정밀성을 높여, 소수 연관성 높은 유전자만 판별해 내는 방법을 사용한다. 제안한 방법은 R 언어 패키지를 사용하여 편리함과 동시에, 다른 기존의 방법을 비교하였을 때, Big-Data의 시간 활용도를 높이면서, 동시에 높은 연관성 있는 유전자만을 잘 추출해 냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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