본 연구는 탄성파 탐사 수진기의 특허동향을 분석하였다. 또한 수진기 제조사인 페어필드, 서셀, 와이어리스 사이스믹 등 3개 주요 기업의 탄성파 탐사 수진기 특허동향 및 핵심특허의 기술특징을 분석하여 각 기업의 기술개발 세부분야를 살펴보았다. 탄성파 수진기의 특허동향은 2000년 초 중반 이후로 출원 증가율이 지속적으로 높아지고 있으며 최근 더욱 높은 증가율을 보여 동 분야의 성장세를 확인하였다. 동 기간에 주요기업의 특허 출원증가율은 글로벌 동향보다 높게 나타났으며 특허침해소송 사례를 확인하여 동 분야의 활발한 시장경쟁을 확인하였다. 핵심특허 33건의 기술특징을 분석한 결과 주요기업은 대체로 탄성파 신호감지 분야에 집중하여 특허를 보유하는 것으로 나타났다. 세부기술은 자료획득의 신뢰도 향상, 자료전송 효율 향상, 무선수진기의 운용 시스템 개량기술 분야로 구분되었다. 시장이 성장하고 있는 동 분야의 기술개발 및 제조 관련 신규 진입자는 향후 발생할 수 있는 특허분쟁 또는 중복연구 등을 미연에 방지하기 위하여 주요 기업의 제품 및 특허의 청구항을 면밀하게 분석할 필요가 있겠다.
지진, 쓰나미 등에 의해 지상에서 생성된 에너지는 대기를 통해 전파되어 전리층 전자밀도를 교란시키므로, 위성신호의 전리층 지연을 이용하면 충격파에 의한 교란을 관측할 수 있다. 전리층의 전자밀도는 지상의 교란원인 이외에도 태양활동, 위도, 계절, 지방시 등 다양한 요인들에 의해 영향을 받는데, 지진 및 쓰나미와 같은 이상상황을 구분하기 위해서는 정상상황에서의 전리층 경향분석이 필요하다. 또한 전리층 교란은 지상의 교란원인으로부터 거리가 멀어질수록 크기가 감소하므로, 원거리 전리층 교란을 효과적으로 검출하기 위한 적절한 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 정상상황에서의 전리층 경향분석을 위해 ionosphere exchange(IONEX) 데이터를 이용하여 태양극대기 및 극소기, 위도, 계절 등에 의한 전리층 경향을 분석해보았다. 분석한 정상상황 전리층을 바탕으로 경향성이 제거된 감시값을 설정하고, 전리층 교란의 지속성을 이용한 원거리 교란검출 기법을 설계해 이에 대한 오경보율을 분석하였다. 결과적으로 전리층 지연의 2차 미분 값이 감시값으로 선정되었으며, 오경보율은 1.4e-6수준으로 나타났다. 설계한 기법을 2011 도호쿠 대지진 발생 시 수집된 데이터에 적용하여 교란 검출을 확인하였다.
2020년 9월 23일 새벽 1시 39분경 전국 여러 곳에서 목격된 서천 화구는 대기권에 진입 후 두 차례 폭발했음이 전천 카메라 영상에 확인되었으며, 충격파는 한반도 서남부 지역 지진 및 인프라사운드 관측소에 기록되었다. 17개 관측소에서 측정된 화구 지진파 및 음파의 도달 시간 정보와 베이지안에 기초한 격자탐색법으로 화구 발생 위치를 추정하였다. 위치결정에는 대기권 바람 분포에 따른 음파 속도 변화를 반영하여 계산 결과의 신뢰도를 높였다. 화구 발생 위치는 36.050°N, 126.855°E, 고도 35 km로 전천 카메라 영상에서 관측된 두번째 화구 위치와 유사하였다. 서해 상공에서 한반도 내륙으로 입사하며 발생한 두 차례의 폭발이 근거리 인프라사운드 관측소에서 확인되었다. 또한 서천 화구 폭발 충격음은 장거리를 전파하여 최대 ~266 km에 위치하는 관측소에서도 기록되었으며 파형 모델링이 관측 결과를 뒷받침하였다. 인프라사운드 5개 관측소에서 측정된 두번째 화구 폭발 신호의 평균 주기는 ~0.4 s이며, 주기-폭발 에너지 관계식을 적용했을 때 서천 화구의 폭발 에너지는 약 0.3 ton TNT 폭발에 상응한다.
본 연구에서는 자율주행차의 라이다 센서용 광위상배열(optical phased array, OPA)에서 우수한 신호 품질을 얻을 수 있는 방법에 대해 조사하였다. OPA를 구성하는 광 안테나가 주기적으로 배치되어 있는 경우에는 grating lobe의 형성으로 인해 빔 조향의 범위가 제한된다. 광 안테나가 비주기적으로 배치된 OPA에서는 한 개의 main lobe만 형성되어 넓은 조향 범위가 가능하지만 side lobe에 의한 잡음의 영향으로 신호 품질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 비주기적인 OPA에서 발생하는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 향상시키기 위한 최적화 연구를 수행한 결과를 보고한다. 최적화를 위한 목적 함수로는 side-lobe level (SLL)을 이용하였고, SLL이 가장 낮은 안테나 배열을 구하기 위한 최적화 기법으로는 입자 군집 최적화(particle-swarm optimization, PSO), 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA), 패턴 검색 알고리즘(pattern-search algorithm, PSA) 등을 적용하였다. 128 채널의 광 안테나 배치로 이루어진 비주기적 OPA에서 위 3가지 최적화 기법을 적용하여 결과를 비교하였다. 전반적으로 PSO와 GA는 서로 유사한 최적화 결과를 보였고, PSA는 이와는 약간 차별적인 특성을 보였다. 최적화가 이루어진 각도가 45도보다 작을 때에는 최적화 각도가 작을수록 모든 조향 각도에서의 평균적인 SLL 값이 증가하는 경향을 보였지만, 최적화가 이루어진 각도가 45도 이상일 경우에는 최적화 알고리즘에 관계없이 -13 dB 이하의 평균 SLL 값을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비주기적인 OPA에서 고품질의 신호를 얻기 위한 최적의 안테나 배열을 구하는 데 있어서 PSO, GA, PSA의 최적화 알고리즘이 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.
능동소나를 이용하여 수중물체의 속도를 추정하려면 Continuous Wave(CW) 펄스를 이용하는 것이 일반적이나, 수중물체의 속도가 느리고 근거리의 해양에서는 잔향음의 영향으로 수중물체의 속도 추정이 용이하지 않다. 2017년도에 Wang 연구진은 이를 극복하고자 수중물체의 속도에 의한 도플러 변이에 둔감한 광대역 신호인 Hyperbolic Frequency Modulation(HFM) 펄스 두 개를 상반된 스윕방향으로 이용하였다. 두 펄스 간 송신 시간간격과 탐지시간 차이의 변화를 통하여 수중물체 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션으로 제시하였다. 하지만 동일한 대역을 이용하므로 상호상관성에 의해서 수중물체 탐지 성능이 영향을 받을 수 밖에 없다. 상호상관성에 의한 수중물체 탐지 성능저하를 방지하기 위하여 대역이 분리된 상반된 스윕방향의 두 HFM 펄스 이용을 제안한다. 본 논문에서는 상반된 스윕방향의 두 대역 HFM을 이용하여 수중물체의 시선속도 추정에 관한 이론을 도출하였고, 펄스길이와 대역폭이 1 s와 400 Hz인 HFM 펄스로 시뮬레이션을 수행하였다. 제안한 방법을 이용하여 수중물체의 시선속도를 추정하면 약 6 %의 오차로 표적 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
Weijie, Xie;Ting, Zhu;Ping, Zhou;Huibo, Xu;Xiangbao, Meng;Tao, Ding;Fengwei, Nan;Guibo, Sun;Xiaobo, Sun
Journal of Ginseng Research
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제47권2호
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pp.199-209
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2023
Background: Due to the interrupted blood supply in cerebral ischemic stroke (CIS), ischemic and hypoxia results in neuronal depolarization, insufficient NAD+, excessive levels of ROS, mitochondrial damages, and energy metabolism disorders, which triggers the ischemic cascades. Currently, improvement of mitochondrial functions and energy metabolism is as a vital therapeutic target and clinical strategy. Hence, it is greatly crucial to look for neuroprotective natural agents with mitochondria protection actions and explore the mediated targets for treating CIS. In the previous study, notoginseng leaf triterpenes (PNGL) from Panax notoginseng stems and leaves was demonstrated to have neuroprotective effects against cerebral ischemia/reperfusion injury. However, the potential mechanisms have been not completely elaborate. Methods: The model of middle cerebral artery occlusion and reperfusion (MCAO/R) was adopted to verify the neuroprotective effects and potential pharmacology mechanisms of PNGL in vivo. Antioxidant markers were evaluated by kit detection. Mitochondrial function was evaluated by ATP content measurement, ATPase, NAD and NADH kits. And the transmission electron microscopy (TEM) and pathological staining (H&E and Nissl) were used to detect cerebral morphological changes and mitochondrial structural damages. Western blotting, ELISA and immunofluorescence assay were utilized to explore the mitochondrial protection effects and its related mechanisms in vivo. Results: In vivo, treatment with PNGL markedly reduced excessive oxidative stress, inhibited mitochondrial injury, alleviated energy metabolism dysfunction, decreased neuronal loss and apoptosis, and thus notedly raised neuronal survival under ischemia and hypoxia. Meanwhile, PNGL significantly increased the expression of nicotinamide phosphoribosyltransferase (NAMPT) in the ischemic regions, and regulated its related downstream SIRT1/2/3-MnSOD/PGC-1α pathways. Conclusion: The study finds that the mitochondrial protective effects of PNGL are associated with the NAMPT-SIRT1/2/3-MnSOD/PGC-1α signal pathways. PNGL, as a novel candidate drug, has great application prospects for preventing and treating ischemic stroke.
본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.
자살은 다양한 신경생물학적, 심리사회적 요인들이 모두 관여하고 있는 복합적인 행동으로, 유전적 요인과 가족력, 신경생물학적인 특성, 발달 단계에서의 요인들과 성격적 특성 등의 취약한 체질적 소인을 가진 사람들에게서 환경적인 스트레스와 물질남용, 정신질환, 신체질환 등의 영향을 통해 최종적으로 발생하게 된다. 신경생물학의 발달로 인해 자살에는 정신질환과 무관하게 독립적으로 작용하는 유전적 소인이 있으며, 이와 관련된 신경전달물질, 신경호르몬, 신경영양인자, cytokine, 지질 대사의 이상 등이 신경회로의 신호 전달을 교란시켜 자살에 취약하도록 만든다는 사실이 밝혀졌다. 또한 그 중 가장 주된 역할을 하는 인자는 5-HT와 HPA 축의 기능부전인 것으로 생각할 수 있다. 이러한 소견들은 향후 자살의 생물학적 표지자를 설정하고, 임상적으로 자살 고위험군에 대한 조기 개입을 하는 한편 새로운 치료 방법을 개발하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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