Single particle orbit in plasma is obtained by drift Hamiltonian formulation in magnetic coordinate. The collisional effect is implied by Monte Carlo Method and the velocity space diffusion, energy transfer to the back ground plasma and the variation of energy distribution of test particles are investigated from many particles analysis.
The indirect displacement estimation using acceleration and strain (IDEAS) method is extended to various types of beam structures beyond the previous validation on the prismatic or near-prismatic beams. By fusing different types of responses, the IDEAS method is able to estimate displacements containing pseudo-static components with high frequency noise to be significantly reduced. However, the concerns to the IDEAS method come from possible disagreement of the assumed sinusoidal mode shapes to the actual mode shapes, which allows the IDEAS method to be valid only for simply-supported prismatic beams and limits its applicability to real world problems. In this paper, the extension of the IDEAS method to the general types of beams is investigated by the mathematical formulation of the modal mapping matrix only for the monitored substructure, so-called monitoring span. The formulation particularly considers continuous and wide beams to extend the IDEAS method to general beam structures that reflect many real bridges. Numerical simulations using four types of beams with various irregularities are presented to show the effectiveness and accuracy of the IDEAS method in estimating displacements.
고체분산체는 난용성 약물의 용출률 개선을 위한 방법으로 주로 사용된다. 난용성 약물인 프란루카스트를 플라스돈 S-630과 함께 분무건조하여 고체분산체를 제조하였다. pH에 따른 프란루카스트 용해도 실험을 실시하여 높은 pH에서 약물의 용해도가 높게 나왔다. 입도 분석으로 고체분산체 내의 약물의 크기가 나노 크기로 작아진 것을 확인하였다. 표면전위를 측정하여 고체분산체가 음전하를 가지고 있는 것을 확인하였다. 주사전자현미경으로 고체분산체의 표면이 구형임을 확인하였고, 시차주사열량계와 X-선 회절 분석법을 통해 고체분산체가 무정형임을 확인하였다. 고체분산체의 용출특성을 알아보기 위해 인공장액(pH 6.8)에서 용출거동을 확인하였고, 대조실험을 위해 시판제인 오논$^{(R)}$캡슐을 사용하였다. 이 결과로 분무건조를 통한 고체분산제의 제조를 통해 난용성 약물의 용출특성을 확인하였고, 경구용 약제학적 형태를 가질 수 있는 것을 확인하였다.
This paper studies on effective rescheduling of generation when the single line contingency has occurred in power system with wind farm. The suggested method is formulated to minimize the rescheduling cost of conventional and wind generators to alleviate congestion. The generator rescheduling method has been used with incorporation of wind farms in the power system. Since all sensitivity is different about congestion line, Line Outage Distribution Factor(LODF) and Generator Sensitivity Factor(GSF) is used to alleviate congestion. The formulation have been proccessed using linear programming(LP) optimization techniques to alleviate transmission congestion. The effectiveness of the proposed rescheduling of generation method has been analyzed on revised IEEE 30-bus systems.
Unsunnidhal, Lalu;Wasito, Raden;Setyawan, Erif Maha Nugraha;Warsani, Ziana;Kusumawati, Asmarani
Journal of Veterinary Science
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제22권6호
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pp.76.1-76.15
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2021
Background: The development of a vaccine for Jembrana disease is needed to prevent losses in Indonesia's Bali cattle industry. A DNA vaccine model (pEGFP-C1-tat) that requires a functional delivery system will be developed. Polylactic-co-glycolic acid (PLGA) may have potential as a delivery system for the vaccine model. Objectives: This study aims to evaluate the in vitro potential of PLGA as a delivery system for pEGFP-C1-tat. Methods: Consensus and codon optimization for the tat gene was completed using a bioinformatic method, and the product was inserted into a pEGFP-C1 vector. Cloning of the pEGFP-C1-tat was successfully performed, and polymerase chain reaction (PCR) and restriction analysis confirmed DNA isolation. PLGA-pEGFP-C1-tat solutions were prepared for encapsulated formulation testing, physicochemical characterization, stability testing with DNase I, and cytotoxicity testing. The PLGA-pEGFP-C1-tat solutions were transfected in HeLa cells, and gene expression was observed by fluorescent microscopy and real-time PCR. Results: The successful acquisition of transformant bacteria was confirmed by PCR. The PLGA:DNA:polyvinyl alcohol ratio formulation with optimal encapsulation was 4%:0.5%:2%, physicochemical characterization of PLGA revealed a polydispersity index value of 0.246, a particle size of 925 nm, and a zeta potential value of -2.31 mV. PLGA succeeded in protecting pEGFP-C1-tat from enzymatic degradation, and the percentage viability from the cytotoxicity test of PLGA-pEGFP-C1-tat was 98.03%. The PLGA-pEGFP-C1-tat demonstrated luminescence of the EGFP-tat fusion protein and mRNA transcription was detected. Conclusions: PLGA has good potential as a delivery system for pEGFP-C1-tat.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.217-231
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2015
A novel fuzzy learning framework that employs fuzzy inference to solve the problem of Multiple Instance Learning (MIL) is presented. The framework introduces a new class of fuzzy inference systems called Multiple Instance Mamdani Fuzzy Inference Systems (MI-Mamdani). In multiple instance problems, the training data is ambiguously labeled. Instances are grouped into bags, labels of bags are known but not those of individual instances. MIL deals with learning a classifier at the bag level. Over the years, many solutions to this problem have been proposed. However, no MIL formulation employing fuzzy inference exists in the literature. Fuzzy logic is powerful at modeling knowledge uncertainty and measurements imprecision. It is one of the best frameworks to model vagueness. However, in addition to uncertainty and imprecision, there is a third vagueness concept that fuzzy logic does not address quiet well, yet. This vagueness concept is due to the ambiguity that arises when the data have multiple forms of expression, this is the case for multiple instance problems. In this paper, we introduce multiple instance fuzzy logic that enables fuzzy reasoning with bags of instances. Accordingly, a MI-Mamdani that extends the standard Mamdani inference system to compute with multiple instances is introduced. The proposed framework is tested and validated using a synthetic dataset suitable for MIL problems. Additionally, we apply the proposed multiple instance inference to fuse the output of multiple discrimination algorithms for the purpose of landmine detection using Ground Penetrating Radar.
신재생 에너지 개발에 대한 사회적 요구가 증가하면서 경제성 및 기술 성숙도가 높은 풍력발전이 많은 관심을 받고 있다. 대규모 에너지 생산을 위해 풍력 터빈의 대형화와 해상풍력 단지 개발에 대한 많은 연구가 진행되고 있으며, 운영 및 관리(O&M, Operation and Management) 측면에서의 구조적 안전성 평가 및 유지관리의 중요성 또한 지속적으로 증가하고 있다. 안전성 평가를 위한 여러 항목 중 터빈 상부 즉, 허브 높이에서의 변위는 구조물의 강성에 의해 지배되는 직접적인 지표로, 구조물의 건전상태를 쉽게 평가할 수 있는 지표라 할 수 있다. 그러나 풍력 터빈과 같은 대형 구조물의 변위 측정은 장비의 한계로 직접적으로 측정하기에는 많은 어려움이 따른다. 따라서 이 연구에서는 (1) 경사와 가속도의 동적 계측응답 자료를 융합하여 간접적으로 변위를 추정하는 방법을 제안하고, (2) 제안된 방법을 제원이 공개되어 있는 NREL 5 MW급 풍력 터빈에 적용하여 경사계의 수, 경사계의 잡음 수준 및 계측 주파수에 따른 변위 추정의 정확도를 평가하였으며, 실제 변위 측정을 위한 매개변수 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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