Chong, Wonee;Kim, Seong Nam;Han, Seong Kyu;Lee, So Yeong;Ryu, Pan Dong
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제19권2호
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pp.177-181
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2015
The subfornical organ (SFO) is one of circumventricular organs characterized by the lack of a normal blood brain barrier. The SFO neurons are exposed to circulating glutamate ($60{\sim}100{\mu}M$), which may cause excitotoxicity in the central nervous system. However, it remains unclear how SFO neurons are protected from excitotoxicity caused by circulating glutamate. In this study, we compared the glutamate-induced whole cell currents in SFO neurons to those in hippocampal CA1 neurons using the patch clamp technique in brain slice. Glutamate ($100{\mu}M$) induced an inward current in both SFO and hippocampal CA1 neurons. The density of glutamate-induced current in SFO neurons was significantly smaller than that in hippocampal CA1 neurons (0.55 vs. 2.07 pA/pF, p<0.05). To further identify the subtype of the glutamate receptors involved, the whole cell currents induced by selective agonists were then compared. The current densities induced by AMPA (0.45 pA/pF) and kainate (0.83 pA/pF), non-NMDA glutamate receptor agonists in SFO neurons were also smaller than those in hippocampal CA1 neurons (2.44 pA/pF for AMPA, p<0.05; 2.34 pA/pF for kainate, p< 0.05). However, the current density by NMDA in SFO neurons was not significantly different from that of hippocampal CA1 neurons (1.58 vs. 1.47 pA/pF, p>0.05). These results demonstrate that glutamate-mediated action through non-NMDA glutamate receptors in SFO neurons is smaller than that of hippocampal CA1 neurons, suggesting a possible protection mechanism from excitotoxicity by circulating glutamate in SFO neurons.
우리나라 전통 발효식품(침채류 및 젓갈류)으로부터 cholesterol oxidase 생산성이 있는 균주를 분리하고 이들 분리된 균주들로부터 여러 단계의 균주 선멸시험을 통하여 cholesterol oxidase 생산성이 우수한 미생물을 선별하여 그 특성을 조사하였다. Cholesterol oxidase의 생산성이 가장 우수한 SF041의 형태학적, 배양학적 및 생리학적 특성을 조사하여 Bergey's Mannual of Systematic Bacteriology의 분류기준에 따라 동정한 결과 Bacillus megaterium 또는 그 유연균으로 동정되어 분리균을 Bacillus megaterium SFO41로 명명하였다. Cholesterol oxidase의 생산 조건을 검토한 결과 최적 배지 조성은 2.0% glucose, 0.5% yeast extact, 0.03% $MgSO_4\;7H_2O,\;0.02%\;K_2HPO_4,\;0.2%\;NH_4NO_3$, 0.2% cholesterol로 판명되었으며, 배영 조건은 $30^{\circ}C$, 초기 pH 7.0, 진탕 속도는 150 rpm에서 24시간 배양 시 효소 생성이 가장 우수하였다(2.37 U).
최근 OFDM시스템의 부반송파의 묶음을 각각 다른 사용자에게 할당하는 다중접속 기법인 OFDMA 기법이 멀티미디어 통신의 무선 다중 접속 능력 때문에 큰 주목을 받고 있다. 기존의 OFDM 통신 시스템에서 채널을 통과한 수신신호를 복조할 때 여러 가지 방법을 사용하는데, 채널을 통과할 때 CFO(carrier frequency offset)와 샘플링을 할 때 SFO(sampling frequency offset)이 생기게 된다. 이러한 주파수 오프셋 때문에 복조를 할 때 정확한 신호를 검출 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 다중 사용자 환경인 OFDMA에서 이 CFO와 SFO에 대한 영향력을 감소하는 방법을 제시한다. 또한 CFO로 인하여 MUI(multi user interface)가 생기는데 이는 서로 다른 사용자들 간의 간섭으로 인해 생기는 것으로 일종의 잡음(nosie)라고 볼 수 있다. 이 MUI에 관한 것을 재귀적인 알고리즘을 사용하여 상쇄(cancellation)하고 또 CFO와 SFO에 대한 값을 추정하고 최소화하여 기존의 CFO와 SFO가 일어난 OFDM의 신호에 대한 검출보다 더 좋게 검출을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
기존의 속도센서가 없는 유도전동기의 고정자자속 기준제어 구동시스템에서, 추정된 속도는 저역통과필터의 사용으로 과도기에 지연이 생긴다. 이 지연으로 인한 응답속도의 과도한 오버슈트를 방지하기 위하여 속도제어기의 이득은 작아야 하는데, 이 때문에 부하토크의 영향을 크게 받게 된다. 본 논문에서는 부하토크 관측기와 전향제어를 사용하여 속도센서가 없는 시스템을 위한 강인한 속도제어기를 설계하였다.
본 논문에서는 DRM(Digital Radio Mondiale) 수신기를 위한 고속 동기화 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 DRM 수신기에서 요구하는 고속 수신 성능을 만족시키기 위해 기존 동기화 방식에서 수행하는 초기 샘플링 주파수 동기과정을 생략하고 정수배 주파수(Integer Frequency) 동기 및 프레임(Frame) 검출을 수행한 후, 추적(Tracking) 과정에서 샘플링 주파수 동기를 수행한다. 샘플링 주파수 옵셋(Sampling Frequency Offset)이 포함된 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 복조 심볼로부터 프레임 옵셋을 추정하기 위해 참조셀(Reference cell)에 상관 기반 추정 알고리즘을 적용하고 그 성능을 분석하여 샘플링 주파수 옵셋에 강한 알고리즘을 선정한다. 제안된 구조는 DRM 수신 신호에 샘플링 주파수 옵셋이 존재하는 경우에도 초기 샘플링 주파수 동기화 과정에 소요되는 시간을 단축할 수 있으며, 참조셀간 차동 상관(Inter-cell Differential Correlation) 기법을 사용할 경우 초기 샘플링 주파수 옵셋의 영향에 강인함을 프레임 검출 모의실험을 통해 확인한다.
Regarding the high significance of correct pan evaporation modeling, this study introduces two novel neuro-metaheuristic approaches to improve the accuracy of prediction for this parameter. Vortex search algorithms (VSA), sunflower optimization (SFO), and stochastic fractal search (SFS) are integrated with a multilayer perceptron neural network to create the VSA-MLPNN, SFO-MLPNN, and SFS-MLPNN hybrids. The climate data of Arcata-Eureka station (operated by the US environmental protection agency) belonging to the years 1986-1989 and the year 1990 are used for training and testing the models, respectively. Trying different configurations revealed that the best performance of the VSA, SFO, and SFS is obtained for the population size of 400, 300, and 100, respectively. The results were compared with a conventionally trained MLPNN to examine the effect of the metaheuristic algorithms. Overall, all four models presented a very reliable simulation. However, the SFS-MLPNN (mean absolute error, MAE = 0.0997 and Pearson correlation coefficient, RP = 0.9957) was the most accurate model, followed by the VSA-MLPNN (MAE = 0.1058 and RP = 0.9945), conventional MLPNN (MAE = 0.1062 and RP = 0.9944), and SFO-MLPNN (MAE = 0.1305 and RP = 0.9914). The findings indicated that employing the VSA and SFS results in improving the accuracy of the neural network in the prediction of pan evaporation. Hence, the suggested models are recommended for future practical applications.
In a conventional speed sensorless Stator Flux Oriented(SFO) induction machine drive system, the estimated speed is delayed in transients by the use of a low pass filter(LPF). To prevent extreme overshoot caused by this delay, PI controller gains should be small, which consequently is greatly affected by disturbance torque. In this paper, by taking advantage of disturbance torque observer and feedforward control, robust speed controller is designed for speed sensorless SFO system. The proposed method is verified by the simulation results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1860-1875
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2013
In this paper, we present a comparative performance evaluation of the sampling frequency synchronization method that eliminates the initial sampling frequency offset (SFO) to reduce the overall synchronization time in Digital Radio Mondiale (DRM) receivers. To satisfy the advanced synchronization performance requirements of DRM receivers, we introduce the conventional DRM synchronization method (Method 1) and another method (Method 2), which does not perform the initial sampling frequency synchronization in the conventional synchronization method (both methods are mentioned later in this paper). To demonstrate the effectiveness of the performance evaluation, analytical expressions for frame detection are derived and simulations are provided. Based on the simulations and numerical analysis, our result shows that Method 2, with a negligible performance loss, is robust to the effects of the initial sampling frequency synchronization even if SFO is present in the DRM signal. In addition, we verify that the inter-cell differential correlation used between reference cells is robust to the effect of the initial SFO.
Wu, Dizi;LI, Shuhua;Moayedi, Hossein;CIFCI, Mehmet Akif;Le, Binh Nguyen
Steel and Composite Structures
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제45권2호
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pp.281-291
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2022
Surmounting complexities in analyzing the mechanical parameters of concrete entails selecting an appropriate methodology. This study integrates a novel metaheuristic technique, namely satin bowerbird optimizer (SBO) with artificial neural network (ANN) for predicting uniaxial compressive strength (UCS) of concrete. For this purpose, the created hybrid is trained and tested using a relatively large dataset collected from the published literature. Three other new algorithms, namely Henry gas solubility optimization (HGSO), sunflower optimization (SFO), and vortex search algorithm (VSA) are also used as benchmarks. After attaining a proper population size for all algorithms, the Utilizing various accuracy indicators, it was shown that the proposed ANN-SBO not only can excellently analyze the UCS behavior, but also outperforms all three benchmark hybrids (i.e., ANN-HGSO, ANN-SFO, and ANN-VSA). In the prediction phase, the correlation indices of 0.87394, 0.87936, 0.95329, and 0.95663, as well as mean absolute percentage errors of 15.9719, 15.3845, 9.4970, and 8.0629%, calculated for the ANN-HGSO, ANN-SFO, ANN-VSA, and ANN-SBO, respectively, manifested the best prediction performance for the proposed model. Also, the ANN-VSA achieved reliable results as well. In short, the ANN-SBO can be used by engineers as an efficient non-destructive method for predicting the UCS of concrete.
전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.829-833
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2001
In a conventional speed sensorless stator fluxoriented (SFO) induction machine drive system, the estimated speed is delayed in transients by the use of a low pass filter. This paper investigates the problem of a conventional speed sensorless SFO system due to the delay of the estimated speed in the field weakening region. In addition, this paper proposes a method to estimate exactly speed by using Kalman filter. The proposed method is verified by simulation and experiment with a 5-hp induction motor drive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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