Neural networks potentially offer a general framework for modeling and control of nonlinear systems. The conventional neural network models are a parody of biological neural structures, and have very slow learning. In order to emulate some, dynamic functions, such as learning and adaption, and to better reflect the dynamics of biological neurons, M.M.Gupta and D.H.Rao have developed a 'dynamic neural model'(DNU). Proposed neural unit model is to introduce some dynamics to the neuron transfer function, such that the neuron activity depends on internal states. Numerical examples are presented for a model system. Those case studies showed that the proposed DNU is so useful in practical sense.
Biological methods are described for the assay of certain substances and preparations whose potency cannot be adequately assured by chemical or physical analysis. The principle applied through these assays is of a comparison with a standard preparation to determine how much of the examined substance produces the same biological effects as a given quantity (the Unit) of the standard preparation. In these dilution assays, to estimate the relative potencies of the unknown preparations to the standard preparations, it is necessary to compare dose-response relationships of standard and unknown preparations. The dose-response relationship in the dilution assay is non-linear and sigmoid when a wide range of doses is applied. The parallel line model (applied to the dose region with the steepest slope) is used to estimate the relative potency. In this paper, the statistical theory in the parallel line model is explained with an application to a dilution assay data. The parallel line method is implemented in a SAS program and is available at the author's homepage(http://cafe.daum.net/go.analysis).
The mechanical properties of biological materials depend on numerous factors. The majority of these relationships are still unknown today, especially with regard to their quantitative characteristics. The reason is that biological materials constitute biomechanical systems of very complex construction, whose behavior cannot be characterized by simple physical constants, as for example can that of engineering materials. The objectives of this investigation were to determine the compression creep and recovery properties of rice stalks at various levels of applied load The compression creep and recovery behavior of the rice stalk could be predicted precisely by rheological model which approached closely to the measured values. But the coefficients of the Burgers recovery model were different from those of the creep model. The Steady state creep behavior occurred at the higher level of force and the logarithmic creep behavior occurred at the lower level of force. The mechanical model being expected the creep behavior in relation with the level of applied load, which was well explained that the rice stalk might be visco-elastic material.
Overstock in aquaculture is a matter of concern in aquaculture management. To sort fish based on fingerling size in case of overstocking is an important problem in aquaculture farm. This study aims to determine the amount of fry overstock and sorting time in aquaculture farm. This study builds a mathematical model that finds the value of decision variables to optimize objective function summing up the fingerling purchasing cost, aquaculture farm operating cost and feeding cost under mortality and farming period constraints. The proposed mathematical model involves following biological and economical variables and coefficients: (1) number of fingerlings, (2) sorting time, (3) fish growth rate and variation, (4) mortality, (5) price of a fry (6) feeding cost, and (7) possible sorting periods. Numerical simulation is presented herein. The objective of numerical simulation is to provide decision makers to analyse and comprehend the proposed model. When extensive biological data about growth function of fry becomes available, the proposed model can be widely applicable to real aquaculture farms.
2000년대 이후 대두된 안전, 환경 이슈들로 인해 안전 관리는 더욱 더 중요해졌다. 하지만 안전 관리는 많은 경험적 데이터들을 요구하므로 한계점들이 많다. 안전 분야 중 하나인 배관 안전의 경우 현재 배관을 관리하는 시뮬레이션 프로그램들이 존재하지만, 배관 내부 침식에 대해서는 데이터를 얻기 힘들어 시뮬레이션에 반영이 잘 되어있지 않은 상태이다. 이러한 문제점에서 착안해 본 연구에서는 전산유체역학(CFD)을 이용하여 배관 내부의 곡면에 일어나는 침식을 모사하였고, 계산한 침식 속도를 바탕으로 한계상태함수를 이용하여 배관의 실패 주기를 분석하였다. CFD 대상 배관의 경우 여수 산업 단지에 실제로 운영되고 있는 표본을 사용하였다. DPM (Discrete Phase Model)과 부식 모델을 이용하여 CFD 결과로 $3.093mm{\cdot}yr^{-1}$ 수치의 침식 속도를 얻을 수 있었고, 이 결과를 한계상태함수에 적용한 결과 배관에 누출(leak)을 유발하는데 14.2년, 파열(burst)를 유발하는데 28.2년이라는 실패 주기를 얻어낼 수 있었다. 이러한 과정들을 통해 배관 곡면 침식이 배관 안전 진단에 유효한 실패 모드임을 도출할 수 있었다. 본 연구는 실패 연도를 구할 수 있는 방법론들을 제시하여 데이터의 한계점을 극복하고, 배관 안전 진단에 좀 더 정밀하고 발전된 방법을 제시한 것에 대해 의의를 가진다.
Lee, Young Kyung;Hwang, Buyng Su;Hwang, Yong;Lee, Seung Young;Oh, Young Taek;Kim, Chul Hwan;Nam, Hyeon Ju;Jeong, Yong Tae
한국미생물·생명공학회지
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제49권1호
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pp.24-31
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2021
This study aimed to investigate the melanogenesis inhibitory activity of epicatechin-3-O-gallate (ECG) isolated from Polygonum amphibium L. ECG was isolated from the ethanol extract of P. amphibium L, and its chemical structure was determined using spectroscopic methods such as LC-ESI-MS, 1D-NMR, and UV spectroscopy. ECG inhibited the melanogenesis of B16F10 cells in a dose-dependent manner. Particularly, it decreased the melanin content by 27.4% at 200 µM concentration, compared with the control, in B16F10 cells, without causing cytotoxicity. It is noteworthy that the expression of three key proteins, including tyrosinase, tyrosinase-related protein-1 (TRP-1), TRP-2, and microphthalmia-associated transcription factor (MITF), involved in melanogenesis, is significantly inhibited by ECG. The ECG isolated in this study caused the inhibition of body pigmentation and tyrosinase activity in vivo in the zebrafish model. These results suggest that the ECG isolated from P. amphibium L. is an effective anti-melanogenesis agent.
Sorbitan methacrylate was synthesized from sorbitan dehydrated from D-sorbitol using an immobilized lipase. To optimize the enzymatic synthesis of sorbitan methacrylate, response surface methodology was applied to determine the effects of five-level-four-factors and their reciprocal interactions on sorbitan methacrylate biosynthesis. A total of 30 individual experiments were performed, which were designed to study reaction temperature, reaction time, enzyme amount and substrate molar ratio. A statistical model predicted that the highest conversion yield of sorbitan methacrylate was 100%, at the following optimized reaction conditions: a reaction temperature of 43.06 $^{\circ}C$, a reaction time of 164.25 mins., an enzyme amount of 7.47%, and a substrate molar ratio of 3.98:1. Using these optimal factor values under experimental conditions in four independent replicates, the average conversion yield reached 98.7%${\pm}$1.2% and was well within the value predicted by the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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