• Applied Microscopy
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• 제35권2호
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• pp.97-104
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• 2005

표피조직은 비교적 분화되지 않은 기본 표피세포와 식물에 따라 특수하게 분화되어 형태와 기능이 매우 다른 여러 이형세포로 발달할 수 있다. 본 연구에서는 약용으로 활용되는 접시꽃 (Althaea rosea)의 엽육 표피조직에 발달하는 모용에 대하여 이들 모용 유형에 따른 분화 발달 양상을 주사전자현미경적으로 연구하였다. 접시꽃 엽육 표피상에 발달하는 모용은 크게 단모(simple hairs), 총생모 (non-grandular tufted hairs)와 분비모 (peltate glandular hairs)로 대별되는데, 총생모는 상, 하피 및 하피의 엽맥을 따라 특히 더 발달하는 장상의 총생모 (longtufted hairs, ${\sim}1000{\mu}m,\;2{\sim}10$ branchlet)와 상, 하피 및 하피의 엽신에 더 밀생 분포하는 단상의 총생모 (shorttufted hairs, ${\sim}210{\mu}m,\;2{\sim}7$ branchlet)로 나뉘어진다. 장상의 총생모는 단순모로부터 시작하여 10개까지 분지되며, 분화 초기에는 비교적 일정한 방향으로 분지되는 양상을 보인다. 반면 분비모는 $1{\sim}2$개의 두정세포(head cell, 직경 $20{\sim}35{\mu}m$), 2개의 자루세포(stalk cell, 길이 $10{\sim}15{\mu}m$), 기저세포 (basal cell)로 이루어진다. 또한, 엽신 전체에 발달하는 총생모와는 달리 분비모는 특히 표피면에서 함몰된 망목극(areole)을 따라 분포한다. 이들 모용 중 총생모는 엽육 표피의 보호 및 방어기능을 주로 수행할 것으로 추측되며, 분비모는 두정세포 내에 함유되어 있는 성분이 유용한 이차대사 물질을 분비하는 기능과 보호기능에도 중요한 역할을 하는 것으로 추정된다. 일반적으로 모용은 분비기능이 활발한 식물에서 유용한 이차대사 화합물을 생성, 축적하고 분비하는데 중추적인 기능을 수행하는 것으로 알려져 있어 이들에 대한 세포수준에서의 연구 및 분비되는 유용한 물질에 대한 연구는 구조적 정보 및 적응을 위한 방어기작 규명 등에 이르기까지 매우 유용하게 쓰일 것이다.

• 대한전기학회논문지
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• 제38권3호
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• pp.217-227
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• 1989

발전고의 운정을 감시하기 위한 효과적인 수단으로 공정제어 그래픽 시스템이 제안되었다. 이는 분산 컴퓨터 시스템의 한 적용 형태인 공유 메모리를 이용한 다중프로세서 구조를 사용하므로 기능상 확장성이 있고 실시간 프로세서에 적용이 가능하다. 공유 메모리는 프로세스 값과 사용자 명령을 다루는 실시간 데이타 베이스로 사용된다. 본 시스템에 사용되는 데이타 베이스 파일들은 사용자 대화형 화상편집 프로그램에 해 생성되며 간편하고 사용자에 친근한 특성을 갖는다. 본 공정제어 그래픽 시스템은 발전소 보일러의 운전 감시 및 보일러 제어기의 bcak-up제어기능을 갖도록 구현되어, 실제 울산 화력발전소에 적용되었다. 그 결과 운전자 메뉴에 따라 14페이지 의 칼라 그래픽 화면으로 보일러의 운전 데이타를 정확히 디스플레이 하였으며, 아울러 고장 대응 기능도 원활히 수행하였다. 수행하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권1호
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• pp.8-17
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• 2002

This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a PID controller. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach have been used to describe dynamic model relationship between antibody and antigen. Therefore, there are some problems with a less flexible result to the external behavior. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. In addition to that, tuning performance cannot be guaranteed with regards to a plant with non-linear characteristics or many kinds of disturbances. Along with these, this paper used immune algorithm in order that a PID controller can be more adaptable controlled against the external condition, including moise or disturbance of plant. Parameters P, I, D encoded in antibody randomly are allocated during selection processes to obtain an optimal gain required for plant. The result of study shows the artificial immune can effectively be used to tune, since it can more fit modes or parameters of the PID controller than that of the conventional tuning methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.999-1004
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• 2005

An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.49-54
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• 2003

본 논문에서는 PID 제어기 응답을 보상하기위해 자기구성 신경망 보상기를 추가한 제어기를 제안한다. 기존의 PID 제어기는 제어기 설계가 간단하나 계수값을 설정하는데 많은 시행착오가 필요하다. 그리고, 신경망 제어 방식은 여러 파라미터들을 설계자의 임의에 따라 결정함으로써 최적의 구조를 갖지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기위해 역전파 알고리즘을 기본으로 하여 은닉계층 노드의 활성화 함수로 가우시안 포텐셜함수를 사용하는 자기구성 신경망을 사용해, PID 제어기의 출력을 보상하도록 하였다. 자기구성 신경망은 학습을 진행함에 따라 가우시안 함수의 위치와 모양, 갯수가 자동으로 조정 되도록 하였다. 자기구성 신경망 보상기를 추가한 PID 제어기의 성능을 확인하기 위해서 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험하였으며 DSP 프로세서를 사용하여 제어기를 구현한 후 유압 서보시스템의 속도 제어에 적용하여 실험결과를 관찰하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권1호통권41호
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• pp.1-7
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• 2005

본 논문에서는 원전내부의 내진범주 1급 계전기를 포함하고 있는 캐비닛 구조물의 최적내진보강에 대한 연구를 수행하였다. 지진시 계전기는 구조적인 파괴보다는 떨림에 의한 기능적 파괴가 발생한다. 이를 방지하기 위해서는 캐비닛구조물의 응답을 적정 수준이하로 감소시켜야 하므로 다양한 감쇠보강의 설치패턴에 따라 최적의 감쇠계수를 ${\mu}$-GA(micro-Genetic Algorithm)기법을 이용하여 산정하였다. 대상캐비닛 구조물은 해석의 정확도와 계산의 효율성을 만족시키기 위해 이용한 프레임구조로 모델링되었다. 구조물의 응답은 감쇠기의 비선형거동을 고려한 비선형 시간이력해석에 의해 얻어진 가속도응답스펙트럼으로 나타내었다. 목적함수는 구조물의 해석에서 얻어진 응답스펙트럼의 최대값과 목표 포괄기기내진력 스펙트럼 (GERS; General Equipment Ruggedness Spectra)의 최대응답비를 기초로 작성되었다. 해석결과 적절한 보강패턴을 선정한 경우 좋은 적합도의 향상을 보였으며 특히 감쇠지수의 값이 작은 경우 적합도의 개선효과가 뛰어났다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.65-76
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• 2015

해외 플랜트 사업에서의 고부가가치를 창출하기 위해서는 기획 타당성조사, 프로젝트종합관리, FEED 및 기본설계 등 분야의 기술경쟁력 강화가 시급하다. 특히, FEED 업무는 프로젝트 전체에 대한 영향력이 절대적이고, 또한 기자재 및 패키지 산업의 경쟁력 강화에도 결정적 역할을 한다. 그럼에도 불구하고, FEED 관련 선행연구들은 설계업무 중심의 프로세스 및 성과물을 위한 연구가 대부분이며, 프로젝트 전체에 영향을 미치는 관리적 관점의 FEED 업무에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 발전플랜트 중 화력발전소를 대상으로 사업관리 관점의 FEED 업무 프로세스 구조 및 항목을 제안하였다. 도출된 FEED 관리 업무는 3개의 레벨로 나누어진 계층적 구조를 가지고 있으며, 업무 항목에 대한 전문가 검증을 실시하였다. 또한 FEED 관리 업무에 대한 평가지표별 평가를 통해 결과를 분석한 결과 설계 중심의 업무들은 역량이 높지만 중요도가 높은 관리적 관점의 FEED 업무들의 역량은 부족한 것으로 나타났다. 그러므로 본 연구에서 제안한 FEED 관리업무 프로세스 구조는 FEED 역량 강화를 위한 가이드라인이 될 것이라 기대한다.

• 한국작물학회지
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• 제41권spc1호
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• pp.1-9
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• 1996

The edible natural pigments extracted from plant organs become steadly popular to consumer because of those physiological functions desirable for food preservation and human health in recent years. There are a number of colored rice genotypes from light brown to blackish purple via reddish brown and purple. Some researchers reported their results on extraction recipes and identification of chemical structure of the pigments from the colored rice. The pigments extracted from colored rices can be largely divided into two types of anthocyanin and tannin pigments. Anthocyanin pigments are mainly contained in purple or blackish purple rice while tannin pigments are mainly contained in brown or reddish brown rice. Some brownish purple rices showed two peaks of tannin and anthocyanin pigments simultaneously. Purple rices showed better extraction of pigments in $0.1\%$ HCl-contained $80\%$ methanol or $0.5\%$ malic-acid-contained $80\%$ ethanol, while red rices revealed better extraction of pigments in $0.01\%$ citric-acid-contained $80\%$ ethanol. The anthocyanin pigments are generally unstable to heat, light and acidity of solution. The pigments extracted from colored rice can be preserved stably under the dark and cool(<$5^{\circ}C$) condition and at pH $2.0\~4.0$. The anthocyanin pigments of purple rice are mainly composed by cyanidin-3-glucoside (chrysanthemin). The other pigment fractions in purple rice were identified to peonidin-3-gluco-side, malvidin-3-galactoside(uliginosin) and cyanidin-3-ramnoglucoside(keracyanin). The pericarp coloration of purple rices is controlled by three complimentary genes C (anthocyanin), A(activator) and $Pl^{w}$(purple leaf) genes, while the red rices are expressed by complimentary interaction between Rc(basic substance of pigment) and Rd(distribution of pigment) genes or C and $Pl^{w}$ genes. Recently, the antioxidation and antimutagenic activity in main component of anthocyanin pigments extracted from colored rice were identified. The natural pigments from colored rice can be useful for beverages, cakes, ice scream, cosmetic and so on.

• 한국대기환경학회지
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• 제2권3호
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• pp.1-10
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• 1986

Nowadays, air pollution by increasing consumption of fossil fuels resulting from rapidly growing population and industrialization has caused the adverse effects on terrestrial ecosystems and become one of the most serious problems causing environmental discriptions. Air pollution such as $SO_2, HF, NO_X,$ fly ash, ozone and PAN might influence plant growth, reproduction, nutrient cycling, photosynthesis and predisposition to entomological and pathological stresses on plants. Furthermore, accumulation of those toxic substances in forests might cause subtle or serious changes in the structure and function of forest ecosystems. Since 1970s, a number of large industrial complexes had been constructed as a part of industrialization plan in Korea. Accordingly, the forest exosystems around them has been under chronic influences of air pollution and effects of air pollution on plants became a matter of concern. In Yocheon Industrial Complex which consisted of lots of petrochemical plants and a phosphatic fertilizer manufacturing plant, forests has been exposed to chronic air pollution, mainly HF and $SO_2$ gas, Various reports were available to investigate the potential effects of air pollution on crops and forest trees in Yocheon. Kim and Kim surveyed vegetation by naked eye method and reported 71 families, 150 genera and 158 species were growing within a 2 km from air pollution sources in 1981. Needle injuries on Pinus spp. in the polluted area water reported by Kim, et al. and Kim, et al. Kim, et al. investigated the primary production of Pinus thunbergii forests in the polluted area and verified that growth inhibition of Pinus thunbergii was attributable to air pollution. Thus, previous reports suggested that forest ecosystems around Yocheon Industrial Complex were influenced adversely by air pollution. The objective of this study was to investigate the subtle ecological changes in forest community exposed to chronic air pollution in Yocheon.