Situation awareness is defined as a person's perception of the elements of the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning and the projection of their status in the near future. Situation awareness is important in attempting to evaluate human behavior in operating complex systems such as aircraft, air traffic control, and nuclear power plant systems. From the literatures this study reviews the relationship between situation awareness and numerous individual, system and environmental factors, and also reviews the methodologies for the empirical measurement of situation awareness applicable to Korea Next Generation Reactor (KNGR) design project. Attention, working memory, workload, stress, system complexity, and automation are presented as critical factors limiting operator's situation awareness. Mental models and goal-directed behavior are hypothesized as important mechanisms overcoming these limits. This study summarized hypothesized guidelines for interface design to improve situation awareness of reactor operators. Some of the guidelines should be tested in the KNGR evaluation experiments in the future.
In this paper auto-tuning scheme of PID controller based on the reference model has been studied for a Process control system by immune algorithm. Up to this time, many sophisticated tuning algorithms have been tried in order to improve the PID controller performance under such difficult conditions. Also, a number of approaches have been proposed to implement mixed control structures that combine a PID controller with fuzzy logic. However, in the actual plant, they are manually tuned through a trial and error procedure, and the derivative action is switched off. Therefore, it is difficult to tune. Since the immune system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (Parallel Distributed Processing) network to complete patterns against the environmental situation. Simulation results reveal that reference model basd tuning by immune network suggested in this paper is an effective approach to search for optimal or near optimal process control.
Objective : The inappropriate or excessive apoptosis has been known to be associated with neurodegenerative disorders including intracranial hemorrhage(ICH). Paeoniae radix, in traditional Korean medicine, has played its role as bloodnourisher and yin-astringent. In the present study, the effect of Paeoniae radix on the inhibition of neurodegeneration in the brain of rats after artificial ICH and on the resulting apoptosis was investigated. Methods : 30 rats were divided into 6 equal groups ; the sham-operation group, the hemorrhage-induction group, the hemorrhage-induction with 10, 50, 100, and 200 mg/kg Paeoniae radix-treated group, respectively. Stereotactic surgery was performed and collagenase was infused to induce ICH in the region of CA1 of hippocampus of rats. The sham group took only saline infusion. For 7 days after the surgery, 4 testing groups had intraperitoneal injections of Paeoniae radix extract. The step-down inhibitory avoidance task, measurement of neurodegeneration degree in the CA1 region of the hippocampus, and detection of caspase-3 and newly generated cells in the dentate gyrus were done after animal sacrifice. Results : Rats receiving Paeoniae radix extract showed increased latency time in the inhibitory avoidance task. The extension of neuron-deprived areas in the CA1 region was significantly suppressed in the Paeonia treated groups. Also expressions of caspase-3 in the CA1 region and cortex were significantly inhibited in the Paeonia treated groups. The cell proliferation was evaluated by means of BrdU methods and proved to be decreased in the Paeonia treated groups. Conclusion : These results suggest that Paeoniae radix has potential to suppress short-tenn memory loss after devastating neurologic accidents. Also it was proved that Paeoniae radix has a neuroprotective effect and alleviates central nervous complications following intracerebral hemorrhage. Furthermore, it may imply that this medicinal plant can be widely used for vascular dementia and other neurodegenerative disorders.
Lee, Ah Young;Hwang, Bo Ra;Lee, Myoung Hee;Lee, Sanghyun;Cho, Eun Ju
Nutrition Research and Practice
/
제10권3호
/
pp.274-281
/
2016
BACKGROUND/OBJECTIVES: The accumulation of amyloid-${\beta}$ ($A{\beta}$) in the brain is a hallmark of Alzheimer's disease (AD) and plays a key role in cognitive dysfunction. Perilla frutescens var. japonica extract (PFE) and its major compound, rosmarinic acid (RA), have shown antioxidant and anti-inflammatory activities. We investigated whether administration of PFE and RA contributes to cognitive improvement in an $A{\beta}_{25-35}$-injected mouse model. MATERIALS/METHODS: Male ICR mice were intracerebroventricularly injected with aggregated $A{\beta}_{25-35}$ to induce AD. $A{\beta}_{25-35}$-injected mice were fed PFE (50 mg/kg/day) or RA (0.25 mg/kg/day) for 14 days and examined for learning and memory ability through the T-maze, object recognition, and Morris water maze test. RESULTS: Our present study demonstrated that PFE and RA administration significantly enhanced cognition function and object discrimination, which were impaired by $A{\beta}_{25-35}$, in the T-maze and object recognition tests, respectively. In addition, oral administration of PFE and RA decreased the time to reach the platform and increased the number of crossings over the removed platform when compared with the $A{\beta}_{25-35}$-induced control group in the Morris water maze test. Furthermore, PFE and RA significantly decreased the levels of nitric oxide (NO) and malondialdehyde (MDA) in the brain, kidney, and liver. In particular, PFE markedly attenuated oxidative stress by inhibiting production of NO and MDA in the $A{\beta}_{25-35}$-injected mouse brain. CONCLUSIONS: These results suggest that PFE and its active compound RA have beneficial effects on cognitive improvement and may help prevent AD induced by $A{\beta}$.
4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
Kim, Min Jeong;Jung, Ji Eun;Lee, Sanghyun;Cho, Eun Ju;Kim, Hyun Young
Nutrition Research and Practice
/
제15권2호
/
pp.173-186
/
2021
BACKGROUD/OBJECTIVES: Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia in the elderly. Due to the increased incidence of dementia, there is a corresponding increase concerning the importance of AD. In this study, we investigated the protective effects conferred by Zizyphus jujuba (Zj) and Zizyphus jujuba fermented by yeast (Zj-Y), on cognitive impairment in an AD mouse model. MATERIALS/METHODS: AD was induced by injecting amyloid beta25-35 (Aβ25-35) in ICR mice, and subsequently 200 mg/kg Zj or Zj-Y was administered daily for 14 days. The cognitive ability of AD mice was observed through behavioral experiments in T-maze, novel object recognition, and Morris water maze tests. We subsequently measured the levels of malondialdehyde (MDA), nitric oxide (NO), aspartate aminotransferase, and alanine aminotransferase in either tissues or serum. RESULTS: In behavioral tests, deterioration was revealed in the short- and long-term learning and memory functions in the Aβ25-35-injected control group compared to the normal group, indicating that Aβ25-35 injection impairs cognitive functions. However, administration of Zj and Zj-Y improved cognitive function in mice, as compared to the Aβ25-35-injected control mice. In addition, the Aβ25-35 induced elevations of MDA and NO in the brain, kidney, and liver were suppressed after exposure to Zj and Zj-Y. Especially, Zj-Y showed stronger scavenging effect against MDA and NO, as compared to Zj. CONCLUSIONS: Results of the present study indicate that Zj-Y exerts a protective effect on cognitive impairment and memory dysfunction, which is exerted by attenuating the oxidative stress induced by Aβ25-35.
Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.
To obtain the seismic response of lead-cored rubber, shape memory alloy (SMA)-rubber isolation Plate-shell Integrated Concrete Liquid-Storage Structure (PSICLSS), based on a PSICLSS in a water treatment plant, built a scale experimental model, and a shaking table test was conducted. Discussed the seismic responses of rubber isolation, SMA-rubber isolation PSICLSS. Combined with numerical model analysis, the vibration characteristics of rubber isolation PSICLSS are studied. The results showed that the acceleration, liquid sloshing height, hydrodynamic pressure of rubber and SMA-rubber isolation PSICLSS are amplified when the frequency of seismic excitation is close to the main frequency of the isolation PSICLSS. The earthquake causes a significant leakage of liquid, at the same time, the external liquid sloshing height is significantly higher than internal liquid sloshing height. Numerical analysis showed that the low-frequency acceleration excitation causes a more significant dynamic response of PSICLSS. The sinusoidal excitation with first-order sloshing frequency of internal liquid causes a more significant sloshing height of the internal liquid, but has little effect on the structural principal stresses. The sinusoidal excitation with first-order sloshing frequency of external liquid causes the most enormous structural principal stress, and a more significant external liquid sloshing height. In particular, the principal stress of PSICLSSS with long isolation period will be significantly enlarged. Therefore, the stiffness of the isolation layer should be properly adjusted in the design of rubber and SMA-rubber isolation PSICLSS.
In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.
김치의 EtOH 추출물을 이용하여 in vitro 상에서 DPPH와 ${\cdot}OH$ radical 소거능을 측정하였고, ICR mouse의 해마 부위에 $A{\beta}$를 주입시킨 AD model을 이용하여 김치 추출물을 2주간 투여한 후 물체 인지, T-maze, water maze의 실험방법을 이용하여 인지능력 개선 효과를 살펴보았다. 김치추출물은 우수한 DPPH와 ${\cdot}OH$ radical 소거능을 나타내었다. 또한 AD 동물 model에서 해마 부위에 $A{\beta}$를 주입한 control군의 경우 물체 인지, 기억 및 학습능력의 손상을 확인할 수 있었으나, 김치 추출물을 100과 200 mg/kg/day를 투여한 군에서는 물체 인지 실험에서 새로운 물체에 대한 호기심 정도가 높았으며, T-maze 실험에서는 새로운 길에 대한 탐색 정도도 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. Water maze 실험에서도 도피대를 찾아가는 반복 훈련을 할수록 도피대를 찾아가는 시간이 점차 단축되는 것을 확인할 수 있었으며, 도피대를 기억하는 능력도 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과에서는 김치 추출물이 radical을 소거함으로써 산화적 스트레스로부터 보호하여 인지능력 및 기억능력을 향상시키는 효과가 있음을 확인하였다. 이러한 연구를 바탕으로 김치의 산화적 스트레스 개선 효과 및 AD 예방에 대한 상관관계에 대한 작용기작 연구가 이루어진다면 우리나라 대표 식품인 김치의 섭취로 인한 AD 예방 효과에 대해 명확하게 규명할 수 있을 것으로 사료되어진다.
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.