• 동의생리병리학회지
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• 제18권4호
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• pp.1071-1077
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• 2004

Mudanpi (Cortex Moutan Radicis; the root cortex of Paeonia suffruticosa Andrews) is an important Chinese crude drug used in many oriental prescriptions. 1,2,3,4,6-Penta-O-galloyl-beta-D-glucose (PGG), a major component of this crude drug, has been shown to possess potent antioxidant, anti-mutagenic and anti-proliferative effects. In this study, I examined whether PGG could protect Neuro 2A cells, a kind of neuronal cell lines, from oxidative damage through the induction of HO-1 expression and HO activity. Exposure of Neuro 2A cells to PGG (10-50μM) resulted in a concentration- and time-dependent induction of HO-1 mRNA, and protein expressions and heme oxygenase activity. PGG protected the cells from hydrogen peroxide-induced cell death. The protective effect of PGG on hydrogen peroxide-induced cell death was abrogated by zinc protoporphyrin IX (ZnPP IX), a HO inhibitor. These results indicate that PGG is a potent inducer of HO-1 and HO-1 induction is responsible for the PGG-mediated cytoprotection against oxidative damage.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1173-1177
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• 1990

Cerebellar Model Linear Associator Net(CMLAN), a kind of neuro-net based adaptive control function generator, was applied to the problem of direct inverse calibration of three and six d.o.f. POMA 560 robot. Since CMLAN autonomously maps and generalizes a desired system function via learning on the sampled input/output pair nodes, CMLAN allows no knowledge in system modeling and other error sources. The CMLAN based direct inverse calibration avoids the complex procedure of identifying various system parameters such as geometric(kinematic) or nongeometric(dynamic) ones and generates the corresponding desired compensated joint commands directly to each joint for given target commands in the world coordinate. The generated net outputs automatically handles the effect of unknown system parameters and dynamic error sources. On-line sequential learning on the prespecified sampled nodes requires only the measurement of the corresponding tool tip locations for three d.o.f. manipulator but location and orientation for six d.o.f. manipulator. The proposed calibration procedure can be applied to any robot.

• Geomechanics and Engineering
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• 제31권3호
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• pp.291-304
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• 2022

Maximum shear modulus (G_max or G₀) is an important soil property useful for many engineering applications, such as the analysis of soil-structure interactions, soil stability, liquefaction evaluation, ground deformation and performance of seismic design. In the current study, bender element (BE) tests are used to evaluate the effect of the void ratio, effective confining pressure, grading characteristics (D₅₀, C_u and C_c), anisotropic consolidation and initial fabric anisotropy produced during specimen preparation on the G_max of sand-gravel mixtures. Based on the tests results, an empirical equation is proposed to predict G_max in granular soils, evaluated by the experimental data. The artificial neural network (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) models were also applied. Coefficient of determination (R²) and Root Mean Square Error (RMSE) between predicted and measured values of G_max were calculated for the empirical equation, ANN and ANFIS. The results indicate that all methods accuracy is high; however, ANFIS achieves the highest accuracy amongst the presented methods.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.46-48
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• 1992

Through the last 20 years' study, it is a well-known fact that symbolic approach has limitations in generating a new concept from given concepts. Hence, neural networks having a role of associative memory based on dynamical activation of neurons attract AI scientists' attention. In this paper, recent trials for combining neural networks and Artificial Intelligent systems are systematically reviewed and a prototype ENEDB(Experimental Neuro Expert DataBase) system built on HP9000/300 workstation is introduced to show the possibility of using the trials for real applications.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1999년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.180.2-180
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• 1999

No Abstract, See Full Text

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권3호
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• pp.537-547
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• 2001

The paper proposes the fuzzy logic global approximate optimization strategies in optimal sizing of automotive A-pillar trim with rib structures for occupant head protection. Two different strategies referred to as evolutionary fuzzy modeling (EFM) and neuro-fuzzy modeling (NFM) are implemented in the context of global approximate optimization. EFM and NFM are based on soft computing paradigms utilizing fuzzy systems, neural networks and evolutionary computing techniques. Such approximation methods may have their promising characteristics in a case where the inherent nonlinearity in analysis model should be accommodated over the entire design space and the training data is not sufficiently provided. The objective of structural design is to determine the dimensions of rib in A-pillar, minimizing the equivalent head injury criterion HIC(d). The paper describes the head-form modeling and head impact simulation using LS-DYNA3D, and the approximation procedures including fuzzy rule generation, membership function selection and inference process for EFM and NFM, and subsequently presents their generalization capabilities in terms of number of fuzzy rules and training data.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.70-77
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• 2004

산업 응용분야에서 유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 전체 계통의 정지, 막대한 손실 등을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하는 방법 중에 하나로서 본 논문은 유도전동기 구동을 위한3상 전압형 PWM 인버터에 개방-스위치 손상의 고장진단에 대하여 연구한다. 고장진단 방법으로는, 먼저 고장의 특징추출을 위하여 3상 전류를 d-q 전류로 변환한 후 평균 전류벡터를 구한다. 다음으로 여러 종류의 고장 패턴을 진단하기 위하여 한 인공지능 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 일반적인 뉴로-퍼지 시스템(adaptive neuro-fuzzy algorithm)의 전제 부에 클러스터링을 도입한 기법으로 적은 계산 양과 좋은 성능을 갖는다. 최종적으로, 여러 불확실한 요소를 가진 고장계통에 대하여 제안된 알고리즘의 유용성을 모의실험에 의해 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.585-594
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• 2007

오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.573-580
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• 2006

포화차두시간은 신호시간 설계와 교차로 용량추정에 있어서 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 현재의 기법은 신호교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 요인들 중 정성적인 요인들을 다루기에는 부적절하다. 본 연구에서는 퍼지적 성격을 가진 정성적 인자인 강우조건과 주변 밝기정도를 선택하여 ANFIS를 이용해서 현장에서 관측된 관측치와 입 출력 데이터 집합의 학습을 통해 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 강우조건은 강우량에 따라 3개의 퍼지변수로, 주변 밝기정도는 2개의 퍼지변수로 구분하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 관측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE)와 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.993, 0.0289, 0.00173으로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가 된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권2D호
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• pp.217-225
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• 2011

현재 우리나라는 자동차 보유대수가 지속적으로 증가함에 따라 교통 혼잡 문제와 환경 문제가 심각한 실정이다. 환경적으로 지속가능한 교통과 녹색 교통수단에 대한 관심이 증대되면서 최근 정부는 자전거이용 활성화 정책을 추진하고 있다. 이에 맞추어 자전거 이용자들이 느끼는 서비스수준을 분석할 수 있는 모형의 개발이 요망된다. 본 연구에서는 자전거도로 이용자들에 영향을 미치는 인자들 중 퍼지적 성격을 지닌 자전거도로 폭, 대면횟수, 보행자 교통량을 선택하여 자전거도로 서비스수준 분석을 위한 ANFIS 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가하였다. 결정계수 $R^2$와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대오차(MAE)와 평균제곱근오차(MSE)가 각각 0.987, 0.142, 0.032로 나타났으며, 모형의 설명력이 높은 것으로 평가된다. 본 연구에서의 자전거도로 서비스수준이 KHCM에 의한 평가치보다 1~3단계 낮게 나타났다. 이는 본 연구에서 추정 된 서비스수준이 보행자 교통량 이외에 자전거도로 폭과 대면횟수를 고려한 이용자가 느끼는 만족도에 기초하여 서비스수준을 도출하였기 때문으로 판단된다.