고무가황체는 고분자인 천연고무 및 합성고무에 여러 가지 유기첨가제를 배합하여 만든다. 이와 같은 배합고무의 분석은 여러 가지 다른 성질을 갖는 다양한 첨가제들로 인하여 많은 전처리 과정을 거쳐야 하므로 그 분석이 용이하지 않다. 이를 극복하기 위하여 열분해 가스크로마토그래피질량분석법(Pyrolysis Gas Chromatography-Mass Spectrometry)을 이용하여 고무가황체 중의 유기 고무약품들의 직접분석을 시도하였다. 점착제인 쿠마론-인덴수지(coumarone-indene resin $C-90^{TM}$), 접착제인 알킬페놀 레조시놀 포름알데히드 수지, 가류지연제 등의 고무첨가제의 열분해과정 및 열분해체들의 질량스펙트럼들을 확인하였고 이를 통하여 복잡한 구성 성분으로 이루어진 가황고무 중에서 이들 배합제의 직접분석이 가능하였다.
Objective: Skeletal muscle is a crucial tissue from the perspectives of mitochondrial dysfunction and insulin resistance, it is formed by myogenesis which is dynamic multistep process to be myotubes. The authors could found that root of Atractylodes macrocephala Koidzumi (Atractylodis Rhizoma Alba, ARA) enhanced glucose and lipid metabolism in C2C12 myotubes via mitochondrial regulation. However its action in myogenesis process is not known. The aim of this work was the study of ARA on proliferation, differentiation and hypertrophy in C2C12 cells. Methods: To study proliferation phase, cells were incubated in growth medium with or without ARA (0.2 or 1.0 mg/ml) for 24 hours. To examine differentiation, at 70% confluence, cells were transferred in differentiation medium both with/without ARA (0.2 or 1.0 mg/ml) for 96 hours. And after 72 hours of differentiation, cells were treated with or without ARA (0.2 or 1.0 mg/ml) for 24 hours, the genesis of hypertrophy in myotubes were analyzed. Results: In proliferation phase, ARA could make difference in morphologic examination. In differentiation phase, it also made morphologic difference furthermore ARA (1.0 mg/ml) increased mRNA expressions of Myogenic regulatory factors and muscle-specific proteins synthesis. In late differentiation, ARA induced hypertrophic morphological changes in neo-formed myotubes. Conclusions: ARA might control cell cycle promoting myogenesis and hypertrophy in C2C12 cells.
구조물의 형상 변화를 연속적으로 고려할 수 있는 유한요소법 원리에 기초하여 탄성지반내에 단계적 터널굴착시 임의의 굴착단계에서 발생한 증분변위와 굴착전 암반내에 존재하는 초기응력의 크기가 선형관계에 있음을 유도하였다. 즉, 총변위가 아닌 임의 단계에서 계측된 증분변위만으로 탄성지반내 초기음력의 역산이 가능함을 이론적으로 증명하였다. 이러한 이론적 관계식에 기초하여 다단계 터널굴착시 계측된 증분변위를 이용하여 초기응력을 역산할 수 있는 역해석 프로그램을 작성하였다. 간단한 예제를 통하여 구성한 프로그램의 정확성과 현장 적용 가능성을 검토하였다.
In deep drawing of sheet metal, there are many cases in which the uniform and thin wall thickness of the drawn products is more important than the bottom thickness. In this case, we can not easily get the deep drawn products with the uniform and precise wall thickness by only drawing process. Therefore in general the manufacturing processes which both the drawing and the ironing process are proceeded sequentially are used. But this method has the disadvantages of a cost-up, decrease of productivity and degradation of quality, because the ironing process is added after the drawing process. In this study, in order to improve those problems and to enhance the effect of deep drawing, the combined process of redrawing and ironing fur multistep drawing of cylindrical cups is used. In this experiment, we considered the characteristics of the combined process such as the relation between the drawing and ironing rates, the drawing limits and the forces needed for operations. The suggested force prediction shows that it can successfully represent experimental results.
Porous copper bromide (CuBr) films are highly advantageous for detecting ammonia (NH3). The fabrication of porous CuBr films requires complex high-temperature processes or multistep processes. Herein, we report the uncomplicated preparation of porous CuBr films by a spin-coating method and the films' excellent NH3 sensing properties. The porous films were prepared by spin-coating 100, 150, and 200 mM CuBr solutions, and then dried in a vacuum oven for 2 h. All the films showed a high NH3 response; in particular, the film prepared using a 100 mM CuBr solution showed an extremely high response (resistance ratio = 852) to 5 ppm NH3. The film also showed fast response and recovery times, 272 s and 10 s respectively, even at room temperature. The outstanding NH3 sensing characteristics were explained in relation to the porosity and thickness of the prepared films. The high-performance NH3 sensors used in this study can be used for both indoor air quality and environmental monitoring applications.
Photoperiod has well been established to regulate testicular activities in golden hamsters. These animals breed actively around summer but become infertile in winter. In males, testicles are full of multistep germ cells including spermatozoa in summer. But in winter only fundamental cells consisting of the testicles are detected. The testicular degeneration is accompanied by the reduced levels of blood gonadotropins and testosterone. In this study, the expressions of gonadotropin subunit genes were investigated in the reproductive active and inactive testicles. And parts of sequences of the gonadotropin subunits were identified and compared with those of other rodents. As results, common gonadotropin alpha (CGa), follicle-stimulating hormone (FSH) β, and luteinizing hormone (LH) β genes were equivalently detected in pituitaries of both sexually active and inactive animals. In considering low concentrations of gonadotropin hormones determined in pituitary, the present findings imply that the processes involved in translation and/or formation of functional hormones could be impeded in the sexually inactive hamsters. All the nucleotide sequences of gonadotropin subunits identified in this study were same as those reported previously except for one base in CGa. An unsure amino acid deduced from the CGa sequence was confirmed from mRNA sequencing. The outcomes mentioned above suggest that animals with regressed testes prepare for the sexually active period forthcoming in the future.
Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.
Large language models seem promising for handling reasoning problems, but their underlying solving mechanisms remain unclear. Large language models will establish a new paradigm in artificial intelligence and the society as a whole. However, a major challenge of large language models is the massive resources required for training and operation. To address this issue, researchers are actively exploring compact large language models that retain the capabilities of large language models while notably reducing the model size. These research efforts are mainly focused on improving pretraining, instruction tuning, and alignment. On the other hand, chain-of-thought prompting is a technique aimed at enhancing the reasoning ability of large language models. It provides an answer through a series of intermediate reasoning steps when given a problem. By guiding the model through a multistep problem-solving process, chain-of-thought prompting may improve the model reasoning skills. Mathematical reasoning, which is a fundamental aspect of human intelligence, has played a crucial role in advancing large language models toward human-level performance. As a result, mathematical reasoning is being widely explored in the context of large language models. This type of research extends to various domains such as geometry problem solving, tabular mathematical reasoning, visual question answering, and other areas.
Mulomba Mukendi Christian;Yun Seon Kim;Hyebong Choi;Jaeyoung Lee;SongHee You
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.393-405
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2023
Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.
Cancer cells metastasize to distant organs by altering their characteristics within the tumor microenvironment (TME) to effectively overcome challenges during the multistep tumorigenesis. Plasticity endows cancer cell with the capacity to shift between different morphological states to invade, disseminate, and seed metastasis. The epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) is a theory derived from tissue biopsy, which explains the acquisition of EMT transcription factors (TFs) that convey mesenchymal features during cancer migration and invasion. On the other hand, adherent-to-suspension transition (AST) is an emerging theory derived from liquid biopsy, which describes the acquisition of hematopoietic features by AST-TFs that reprograms anchorage dependency during the dissemination of circulating tumor cells (CTCs). The induction and plasticity of EMT and AST dynamically reprogram cell-cell interaction and cell-matrix interaction during cancer dissemination and colonization. Here, we review the mechanisms governing cellular plasticity of AST and EMT during the metastatic cascade and discuss therapeutic challenges posed by these two morphological adaptations to provide insights for establishing new therapeutic interventions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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