고정자 권선단락은 미세한 턴이 단락되어 급격히 고장이 심각해짐에 따라 ITSC의 진단이 중요시되고 있다. 그러나, 3상 유도전동기의 노이즈 및 손실등과 유사한 특징을 가짐에 따라 ITSC진단에 많은 어려움이 있다. 이를 효율적으로 진단하기 위해서 인공지능 기법으로 연구되고 있으나, 현장에서는 모델기반 기법이 두루 활용되고 있음에 따라 모델기반 기법에 대한 진단 성능개선 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 회전하고 있는 자속에 변화를 무시하며, 전류 성분만을 이용할 수 있도록 Clarke변환 방법을 응용하여 진단방법을 제안하였다. 이에 30분간의 정상 및 ITSC 상태의 측정 결과, 정상상태를 ITSC 상태로 오인식하는 경우 0.2[%], ITSC상태를 정상상태로 오거부하는 경우 0.26[%]로 효율적인 진단 방법임을 실험을 통해 알 수 있었다.
Targeted Alpha Therapy (TAT) is a new method of cancer treatment that protects normal tissues while selectively killing tumor cells using high cytotoxicity and short range of alpha particles, and target alpha therapy is a highly specific and effective cancer treatment strategy, and its potential has been proven through many clinical and experimental studies. This treatment method accurately delivers alpha particles by selecting specific molecules present in cancer tissue, which has an effective destruction and tumor suppression effect on cancer cells, and one of the main advantages of target alpha treatment is the physical properties of alpha particles. Alpha particles have a very high energy and short effective distance, interacting with target molecules in cancer tissues and having a fatal effect on cancer cells, which is known to cause DNA damage and cell death in cancer cells. TAT has shown positive results in preclinical and clinical studies for various types of cancers, especially those that resist or are unresponsive to existing treatments, but there are several challenges and limitations to overcome for successful clinical transition and application. These include the provision and production of suitable alpha radioisotopes, optimization of target vectors and delivery formulations, understanding and regulation of radiological effects, accurate dosage calculation and toxicity assessment. Future research should focus on developing new or improved isotopes, target vectors, transfer formulations, radiobiological models, combination strategies, imaging techniques, etc. for TAT. In addition, TAT has the potential to improve the quality of life and survival of cancer patients due to the possibility of a new treatment for overcoming cancer, and to this end, prospective research on more carcinomas and more diverse patient groups is needed.
Objectives: The study's goal was to find out whether Chrysanthemum rubellum extract has anti-diabetic properties by concentrating on α-glucosidase and the PTP-1B signaling pathway. C. rubellum flowers were used for extraction using Methanol/water (80/20) as solvent. Methods: LC-MS techniques was used to check the presence of phytoconstituents present in C. rubellum extract. In vitro antidiabetic activity was evaluated using α-glucosidase inhibitory activity and PTP-1B signaling pathway. On Streptozotocin (STZ)-induced rats with diabetes, the in vivo antidiabetic efficacy was assessed using a test for oral glucose tolerance. Results: The phytoconstituents identified in the extract of C. rubellum were apigenin, diosmin, myricetin, luteolin, luteolin-7-glucoside, and Quercitrin as compound 1-6, respectively. Results showed that diosmin exhibited highest α-glucosidase inhibitory activity i.e. 90.39%. The protein level of PTP-1B was lowered and the insulin signalling activity was directly increased by compounds 1-6. The maximum blood glucose levels were seen in all groups' OGTT findings at 30 minutes following glucose delivery, followed by gradual drops. In comparison to the control group, the extract's glucose levels were 141 mg/dL at 30 minutes before falling to 104 mg/dL after 120 minutes. The current study has demonstrated, in summary, that extract with phytoconstituents reduce blood sugar levels in rats. Conclusion: This finding suggests that extract may reduce the chance of insulin resistance and shield against disorders like hyperglycemia.
네트워크 패킷의 메타데이터를 학습한 침입탐지시스템이 최근 많이 제안되었다. 그러나 이러한 방식은 모델 학습에 사용할 메타데이터 생성을 위해 패킷을 분석하는 시간, 그리고 학습 전 메타데이터를 전처리하는 시간이 필요하다. 또한, 특정 메타데이터를 학습한 모델은 실제 네트워크로 유입되는 원본 패킷을 그대로 사용하여 침입을 탐지하는 것이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 패킷 페이로드를 하나의 문장으로 학습시켜 침입을 탐지하는 자연어 처리 기반의 침입탐지시스템을 제안하였다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 UNSW-NB15와 Transformer 모델을 활용하였다. 먼저, 데이터세트의 PCAP 파일에 대한 라벨링을 실시한 후 2종의 Transformer 모델(BERT, DistilBERT)에 문장 형태로 직접 학습시켜 탐지성능을 분석하였다. 실험 결과 이진분류 정확도는 각각 99.03%, 99.05%로 기존 연구에서 제안한 기법들과 유사하거나 우수한 탐지성능을 보였으며, 다중분류는 각각 86.63%, 86.36%로 더 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
Recently, research on experimental and analytical techniques utilizing microfluidic devices has been pursued. For example, lab-on-a-chip devices that integrate micro-devices onto a single chip for processing small sample quantities have gained significant attention. However, during sample preparation, unnecessary gases can be introduced into the internal channels, thus, impeding device flow and compromising specific function efficiency, including that of analysis and separation. Several methods have been proposed to mitigate this issue, however, many involve cumbersome procedures or suffer from complexities owing to intricate structures. Recently, some approaches have been introduced that utilize hydrophobic device structures to remove gases within channels. In such cases, the permeability of gases passing through the structure becomes a crucial performance factor. In this study, a method involving the deposition and sintering of diluted Ag-ink onto a silicon wafer surface is presented. This is followed by unstructured nano-pattern creation using a Metal Assisted Chemical Etching (MACE) process, which yields a nanostructured surface with unstructured pillar shapes. Subsequently, gas permeability in the spaces formed by these surface structures is investigated. This is achieved by experiments conducted to incorporate a pressure chamber and measure gas permeability. Trends are subsequently analyzed by comparing the results with existing theories. Finally, it can be confirmed that the significance of this study primarily lies in its capability to effectively evaluate gas permeability through unstructured pillar-like nanostructures, thus, providing quantitative values for the appropriate driving pressure and expected gas removal time in practical device operation.
최근 MS Office 파일 내에 악성 스크립트 등이 은닉된 멀웨어 파일이 발견되고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법을 적용하여 악성 디지털 파일을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. MS Office 파일 내 OLE VBA 매크로 기능을 악용하여 악성 스크립트를 검출하거나, OOXML 구조 분석을 통해 CDH/LFH/ECDH 내부 필드 값에 악성 스크립트를 탐지하고, OOXML 구조에서 참조되지 않는 비정상적인 CDH/LFH 정보를 추가한 경우 이를 검출할 수 있는 메커니즘을 제시하였다. 그리고 VirusTotal 악성 스크립트 판별 기능을 이용하여 MS Office 파일에 대한 악의적 손상 여부 자동 판별하는 기능을 이용하여 머신러닝 기반 통합 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 실험 결과 파일 손상 여부를 자동 판별할 수 있으며 최적의 머신러닝 모델을 이용하여 임의의 MS Office 파일에 대해 향상된 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
Abdalkareem Jasim;Ghassan Fadhil Smaisim;Abduladheem Turki Jalil;Surendar Aravindhan;Abdullah Hasan Jabbar;Shaymaa Abed Hussein;Muneam Hussein Ali;Muataz S. Alhassan;Yasser Fakri Mustafa
Advances in materials Research
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제12권4호
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pp.263-271
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2023
In this study, AA1060/Alumina composites were fabricated by combined stir casting and accumulative press bonding (APB). The APB process was repeated up to six press bonding steps at 300Ċ. As the novelty, potential dynamic polarization in 3.5Wt% NaCl solution was used to study the corrosion properties of these composites. The corrosion behavior of these samples was compared and studied with that of the annealed aluminum alloy 1060 and versus the number of APB steps. So, as a result of enhancing influence on the number of APB process, this experimental investigation showed a significant enhancement in the main electrochemical parameters and the inert character of the Alumina particles. Together with Reducing the active zones of the material surfaces could delay the corrosion process. Also, at higher number of steps, the corrosion resistance of composites improved. The sample produced after six number of steps had a low corrosion density in comparison with high corrosion density of annealed specimens. Also, the scanning electron microscopy (SEM), was used to study the corrosion surface of samples.
건설산업에서 사용되는 구조용 강재의 부식은 산업화로 인해 많은 공격적인 이온이 내포된 대기 환경에서 증가추세에 있다. 따라서 본 연구에서는 아크 및 플라즈마 아크용사로 Al 코팅을 용착하여 Cl-와 CO32-같은 공격적인 이온을 다량 함유한 Society of Automotive Engineering(SAE) J2334 용액의 모사대기환경에서 그 효과를 비교하였다. 다양한 분석기법으로 코팅 특성과 부식 메커니즘을 고찰하였다. 플라즈마 아크용사로 용착된 Al 코팅은 밀도 있고 균일하면 층층이 적층이 잘 되었고 높은 부착력이 나타났다. 이 공법으로 용착된 Al 코팅을 SAE J2334 용액에 기간별로 침지하여 측정한 개회로전위(OCP)는 아크용사로 용착된 Al 코팅보다 더 양전성(electropositive)한 값을 보여주었다. 플라즈마 아크용사는 총 임피던스가 아크용사보다 높게 나타났다. SAE J2334 용액에 23일 침지하였을 때 플라즈마 아크용사 Al 코팅의 부식속도는 아크용사에 비해 20% 감소하였다.
본 연구는 대심도 조건에서 고효율 그라우팅 기술 개발을 목표로 하여, 다양한 주입 재료의 적용 가능성을 실험적으로 검증하였다. 1종 보통 포틀랜드 시멘트(OPC)와 마이크로 시멘트(MC)의 입자 크기 분석 및 주입 모형 실험을 통해 각 재료의 주입성능을 평가했다. 국내 대심도 기준, 즉 지하 40미터 이하 조건에서 Barton's Cubic Network 이론을 활용하여 암반 절리 간격을 산정했으며, 선정된 조건에서 입자 크기의 통과 가능성을 분석한 결과, MC는 암반 절리 간격을 통과한 반면, OPC는 간극을 통과하지 못하였다. 실험 장치 및 면적 계산 프로그램을 활용한 주입 모형 실험 결과에 따르면, OPC는 입자 크기가 크기 때문에 주입에 실패한 반면, MC는 고점도 조건에서도 주입이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 주입 재료에 따른 대심도 조건에서 그라우트 재료의 적용 가능성을 정량적 및 가시적으로 도출하였으며, 고점도 MC 재료는 대심도 암반 절리면 차수 보강에 효과적일 것으로 예상된다.
정보통신 기술이 발전함에 따라 우리는 일상에서 다양한 형태의 데이터를 손쉽게 생성하고 있다. 이처럼 방대한 데이터를 효율적으로 관리하려면, 체계적인 카테고리별 분류가 필수적이다. 효율적인 검색과 탐색을 위해서 데이터는 트리 형태의 계층적 구조인 범주 트리로 조직화되는데, 이는 뉴스 웹사이트나 위키피디아에서 자주 볼 수 있는 구조이다. 이에 따라 방대한 양의 문서를 범주 트리의 단말 노드로 분류하는 다양한 기법들이 제안되었다. 그러나 범주 트리를 대상으로 하는 문서 분류기법들은 범주 트리의 높이가 증가할수록 단말 노드의 수가 기하급수적으로 늘어나고 루트 노드부터 단말 노드까지의 길이가 길어져서 오분류 가능성이 증가하며, 결국 분류 정확도의 저하로 이어진다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 요구 분류 정확도를 만족시키면서 세분화된 분류를 구현할 수 있는 새로운 노드 확장 기반 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 탐욕적 접근법을 활용하여 높은 분류정확도를 갖는 노드를 우선적으로 확장함으로써, 범주 트리의 분류 정확도를 극대화한다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 단순 방법보다 향상된 성능을 제공함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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