In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
/
v.35C
no.4
/
pp.60-68
/
1998
In this paper, content addressable momory(CAM) using neural network algorithm is proposed to decrease cell loss and process the large amount of data in streaming mode connectionless server at high speed. To overcome problems of area and power dissipation in look-up table using conventional CAM, the proposed neural network CAM is designed to increase linearly address storage bit about increase of address input bit. Its design and imulation is performed by using VHDL and Compass Tool. Also, its layout is performed by using chip compiler, cell-base P&R tool of compass, in 0.8 .mu.m design rule environment.
Neuron-on-a-Chip technology is based on advanced neuronal culture technique, surface micropatterning, microelectrode array technology, and multi-dimensional data analysis techniques. The combination of these techniques allowed us to design and analyze live biological neural networks in vitro using real neurons. In this review article, two underlying technologies are reviewed: Microelectrode array technology and Neuronal patterning technology. There are new opportunities in the fusion of these technologies to apply them in neurobiology, neuroscience, neural prostheses, and cell-based biosensor areas.
In this paper, we have proposed a new approach to the design of robot vision system to develop the technology for the automatic test and assembling of precision mechanical and electronic parts fur the factory automation. In order to perform real time implementation of the automatic assembling tasks in the complex processes, we have developed an intelligent control algorithm based-on neural networks control theory to enhance the precise motion control. Implementing of the automatic test tasks has been performed by the real-time vision algorithm based-on TMS320C31 DSPs. It distinguishes correctly the difference between the acceptable and unacceptable defective item through pattern recognition of parts by the developed vision algorithm. Finally, the performance of proposed robot vision system has been illustrated by experiment for the similar model of fifth cell among the twelve cell fur automatic test and assembling in S company.
In this paper, we propose a method of designing neural networks using biological inspired developmental and evolutionary concept. The living things are best information processing system in themselves. One individual is developed from a generative cell. And a species of this individual have adapted itself to the environment by evolution. Ontogeny of organism is embodied in cellular automata and phylogeny of species is realized by evolutionary algorithms. The connection among cells is determined by a rule of cellular automata. In order to obtain the best neural networks in the environment, we evolve the arrangement of initial cells. The cell, that is neuron of neural networks, is modeled on chaotic neuron with firing or rest state like biological neuron. A final output of network is measured by frequency of firing state. The effectiveness of the proposed scheme is verified by applying it to navigation problem of robot.
The binding affinity between the T-cell receptors (TCRs) and antigenic peptides mainly determines immunological recognition. It is not a trivial task that T cells identify the digital sequences of peptide amino acids by simply relying on the integrated binding affinity between TCRs and antigenic peptides. To address this problem, we examine whether the affinity-based discrimination of peptide sequences is learnable and generalizable by artificial neural networks (ANNs) that process the digital experimental amino acid sequence information of receptors and peptides. A pair of TCR and peptide sequences correspond to the input for ANNs, while the success or failure of the immunological recognition correspond to the output. The output is obtained by both theoretical model and experimental data. In either case, we confirmed that ANNs could learn the immunological recognition. We also found that a homogenized encoding of amino acid sequence was more effective for the supervised learning task.
Ecren Uzun Yaylaci;Murat Yaylaci;Mehmet Emin Ozdemir;Merve Terzi;Sevval Ozturk
Advances in nano research
/
v.15
no.2
/
pp.165-174
/
2023
The study investigated the effect of geometric structures of nano-patterned surfaces, such as peak sharpness, height, width, aspect ratio, and spacing, on mechano-bactericidal properties. Here, in silico models were developed to explain surface interactions with Escherichia coli. Numerical solutions were performed based on the finite element method and verified by the artificial neural network method. An E. coli cell adhered to the nano surface formed elastic and creep deformation models, and the cells' maximum deformation, maximum stress, and maximum strain were calculated. The results determined that the increase in peak sharpness, aspect ratio, and spacing values increased the maximum deformation, maximum stress, and maximum strain on E. coli cell. In addition, the results showed that FEM and ANN methods were in good agreement with each other. This study proved that the geometrical structures of nano-patterned surfaces have an important role in the mechano-bactericidal effect.
Glioblastoma (GBM) is the most common and aggressive form of human adult brain malignancy. The identification of the cell of origin harboring cancer-driver mutations is the fundamental issue for understanding the nature of GBM and developing the effective therapeutic target. It has been a long-term hypothesis that neural stem cells in the subventricular zone (SVZ) might be the origin-of-cells in human glioblastoma since they are known to have life-long proliferative activity and acquire somatic mutations. However, the cell of origin for GBM remains controversial due to lack of direct evidence thereof in human GBM. Our recent study using various sequencing techniques in triple matched samples such as tumor-free SVZ, tumor, and normal tissues from human patients identified the clonal relationship of driver mutations between GBM and tumor-free SVZ harboring neural stem cells (NSCs). Tumor-free SVZ tissue away from the tumor contained low-level GBM driver mutations (as low as 1% allelic frequency) that were found in the dominant clones in its matching tumors. Moreover, via single-cell sequencing and microdissection, it was discovered that astrocyte-like NSCs accumulating driver mutations evolved into GBM with clonal expansion. Furthermore, mutagenesis of cancer-driving genes of NSCs in mice leads to migration of mutant cells from SVZ to distant brain and development of high-grade glioma through the aberrant growth of oligodendrocyte precursor lineage. Altogether, the present study provides the first direct evidence that NSCs in human SVZ is the cell of origin that develops the driver mutations of GBM.
Proceedings of the Korean Society of Toxicology Conference
/
2006.11a
/
pp.55-64
/
2006
The fetal central nervous system (CNS) is sensitive to diverse environmental factors, such as alcohol, heavy metals, irradiation, mycotoxins, neurotransmitters, and DNA damage, because a large number of processes occur during an extended period of development. Fetal neural damage is an important issue affecting the completion of normal CNS development. As many concepts about the brain development have been recently revealed, it is necessary to compare the mechanism of developmental abnormalities induced by extrinsic factors with the normal brain development. To clarify the mechanism of fetal CNS damage, we used one experimental model in which 5-azacytidine (5AZC), a DNA damaging and demethylating agent, was injected to the dams of rodents to damage the fetal brain. 5AzC induced cell death (apoptosis)and cell cycle arrest in the fetal brain, and it lead to microencephaly in the neonatal brain. We investigated the mechanism of apoptosis and cell cycle arrest in the neural progenitor cells in detail, and demonstrated that various cell cycle regulators were changed in response to DNA damage. p53, the guardian of genome, played a main role in these processes. Further, using DNA microarray analysis, tile signal cascades of cell cycle regulation were clearly shown. Our results indicate that neural progenitor cells have the potential to repair the DNA damages via cell cyclearrest and to exclude highly affected cells through the apoptotic process. If the stimulus and subsequent DNA damage are high, brain development proceeds abnormally and results in malformation in the neonatal brain. Although the mechanisms of fetal brain injury and features of brain malformation afterbirth have been well studied, the process between those stages is largely unknown. We hypothesized that the fetal CNS has the ability to repair itself post-injuring, and investigated the repair process after 5AZC-induced damage. Wefound that the damages were repaired by 60 h after the treatment and developmental processes continued. During the repair process, amoeboid microglial cells infiltrated in the brain tissue, some of which ingested apoptotic cells. The expressions of genes categorized to glial cells, inflammation, extracellular matrix, glycolysis, and neurogenesis were upregulated in the DNA microarray analysis. We show here that the developing brain has a capacity to repair the damage induced by the extrinsic stresses, including changing the expression of numerous genes and the induction of microglia to aid the repair process.
P7C3 and its derivatives, 1-(3,6-dibromo-9H-carbazol-9-yl)-3-(p-tolylamino)propan-2-ol (1) and N-(3-(3,6-dibromo-9H-carbazol-9-yl)-2-hydroxypropyl)-N-(3-methoxyphenyl)-4-methylbenzenesulfonamide (2), were previously reported to increase neurogenesis in rat neural stem cells (NSCs). Although P7C3 is known to increase neurogenesis by protecting newborn neurons, it is not known whether its derivatives also have protective effects to increase neurogenesis. In the current study, we examined how 1 induces neurogenesis. The treatment of 1 in NSCs increased numbers of cells in the absence of epidermal growth factor (EGF) and fibroblast growth factor 2 (FGF2), while not affecting those in the presence of growth factors. Compound 1 did not induce astrocytogenesis during NSC differentiation. 5-Bromo-2'-deoxyuridine (BrdU) pulsing experiments showed that 1 significantly enhanced BrdU-positive neurons. Taken together, our data suggest that 1 promotes neurogenesis by the induction of final cell division during NSC differentiation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.