Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.
Targeted Alpha Therapy (TAT) is a new method of cancer treatment that protects normal tissues while selectively killing tumor cells using high cytotoxicity and short range of alpha particles, and target alpha therapy is a highly specific and effective cancer treatment strategy, and its potential has been proven through many clinical and experimental studies. This treatment method accurately delivers alpha particles by selecting specific molecules present in cancer tissue, which has an effective destruction and tumor suppression effect on cancer cells, and one of the main advantages of target alpha treatment is the physical properties of alpha particles. Alpha particles have a very high energy and short effective distance, interacting with target molecules in cancer tissues and having a fatal effect on cancer cells, which is known to cause DNA damage and cell death in cancer cells. TAT has shown positive results in preclinical and clinical studies for various types of cancers, especially those that resist or are unresponsive to existing treatments, but there are several challenges and limitations to overcome for successful clinical transition and application. These include the provision and production of suitable alpha radioisotopes, optimization of target vectors and delivery formulations, understanding and regulation of radiological effects, accurate dosage calculation and toxicity assessment. Future research should focus on developing new or improved isotopes, target vectors, transfer formulations, radiobiological models, combination strategies, imaging techniques, etc. for TAT. In addition, TAT has the potential to improve the quality of life and survival of cancer patients due to the possibility of a new treatment for overcoming cancer, and to this end, prospective research on more carcinomas and more diverse patient groups is needed.
In this paper, we propose an emotion recognition system that can discriminate human emotional state into neutral or anger from the speech captured by a cellular-phone in real time. In general. the speech through the mobile network contains environment noise and network noise, thus it can causes serious System performance degradation due to the distortion in emotional features of the query speech. In order to minimize the effect of these noise and so improve the system performance, we adopt a simple MA (Moving Average) filter which has relatively simple structure and low computational complexity, to alleviate the distortion in the emotional feature vector. Then a SFS (Sequential Forward Selection) feature optimization method is implemented to further improve and stabilize the system performance. Two pattern recognition method such as k-NN and SVM is compared for emotional state classification. The experimental results indicate that the proposed method provides very stable and successful emotional classification performance such as 86.5%. so that it will be very useful in application areas such as customer call-center.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.41-50
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2022
In this paper, a method to directly calculate the major elements of skin color such as melanin and hemoglobin from the RGB signal of the camera is proposed. The main elements of skin color typically measure spectral reflectance using specific equipment, and reconfigure the values at some wavelengths of the measured light. The values calculated by this method include such things as melanin index and erythema index, and require special equipment such as a spectral reflectance measuring device or a multi-spectral camera. It is difficult to find a direct calculation method for such component elements from a general digital camera, and a method of indirectly calculating the concentration of melanin and hemoglobin using independent component analysis has been proposed. This method targets a region of a certain RGB image, extracts characteristic vectors of melanin and hemoglobin, and calculates the concentration in a manner similar to that of Principal Component Analysis. The disadvantage of this method is that it is difficult to directly calculate the pixel unit because a group of pixels in a certain area is used as an input, and since the extracted feature vector is implemented by an optimization method, it tends to be calculated with a different value each time it is executed. The final calculation is determined in the form of an image representing the components of melanin and hemoglobin by converting it back to the RGB coordinate system without using the feature vector itself. In order to improve the disadvantages of this method, the proposed method is to calculate the component values of melanin and hemoglobin in a feature space rather than an RGB coordinate system using a feature vector, and calculate the spectral reflectance corresponding to the skin color using a general digital camera. Methods and methods of calculating detailed components constituting skin pigments such as melanin, oxidized hemoglobin, deoxidized hemoglobin, and carotenoid using spectral reflectance. The proposed method does not require special equipment such as a spectral reflectance measuring device or a multi-spectral camera, and unlike the existing method, direct calculation of the pixel unit is possible, and the same characteristics can be obtained even in repeated execution. The standard diviation of density for melanin and hemoglobin of proposed method was 15% compared to conventional and therefore gives 6 times stable.
Cytosolic Ca2+ levels ([Ca2+]c) change dynamically in response to inducers, repressors, and physiological conditions, and aberrant [Ca2+]c concentration regulation is associated with cancer, heart failure, and diabetes. Therefore, [Ca2+]c is considered as a good indicator of physiological and pathological cellular responses, and is a crucial biomarker for drug discovery. A genetically encoded calcium indicator (GECI) was recently developed to measure [Ca2+]c in single cells and animal models. GECI have some advantages over chemically synthesized indicators, although they also have some drawbacks such as poor signal-to-noise ratio (SNR), low positive signal, delayed response, artifactual responses due to protein overexpression, and expensive detection equipment. Here, we developed an indicator based on interactions between Ca2+-loaded calmodulin and target proteins, and generated an innovative GECI sensor using split nano-luciferase (Nluc) fragments to detect changes in [Ca2+]c. Stimulation-dependent luciferase activities were optimized by combining large and small subunits of Nluc binary technology (NanoBiT, LgBiT:SmBiT) fusion proteins and regulating the receptor expression levels. We constructed the binary [Ca2+]c sensors using a multicistronic expression system in a single vector linked via the internal ribosome entry site (IRES), and examined the detection efficiencies. Promoter optimization studies indicated that promoter-dependent protein expression levels were crucial to optimize SNR and sensitivity. This novel [Ca2+]c assay has high SNR and sensitivity, is easy to use, suitable for high-throughput assays, and may be useful to detect [Ca2+]c in single cells and animal models.
An inversion method is presented for the determination of the compressional wave speed, compressional wave attenuation, thickness of the sediment layer and density as a function of depth for a horizontally stratified ocean bottom. An experiment for estimating those properties was conducted in the shallow water of South Sea in Korea. In the experiment, a light bulb implosion and the propagating sound were measured using a VLA (vertical line array). As a method for estimating the geoacoustic properties, a coherent broadband matched field processing combined with Genetic Algorithm was employed. When a time-dependent signal is very short, the Fourier transform results are not accurate, since the frequency components are not locatable in time and the windowed Fourier transform is limited by the length of the window. However, it is possible to do this using the wavelet transform a transform that yields a time-frequency representation of a signal. In this study, this transform is used to identify and extract the acoustic components from multipath time series. The inversion is formulated as an optimization problem which maximizes the cost function defined as a normalized correlation between the measured and modeled signals in the wavelet transform coefficient vector. The experiments and procedures for deploying the light bulbs and the coherent broadband inversion method are described, and the estimated geoacoustic profile in the vicinity of the VLA site is presented.
Vanillin is one of the world's principal flavoring compounds, and is used extensively in the food industry. The potential vanillin production of the bacteria was compared to select and clone genes which were appropriate for highly productive vanillin production by E. coli. The fcs (feruloyl-CoA synthetase) and ech (enoyl-CoA hydratase/aldolase) genes cloned from Amycolatopsis sp. strain HR104 and Delftia acidovorans were introduced to pBAD24 vector with $P_{BAD}$ promoter and were named pDAHEF and pDDAEF, respectively. We observed 160 mg/L vanillin production with E. coli harboring pDAHEF, whereas 10 mg/L of vanillin was observed with pDAHEF. Vanillin production was optimized with E. coli harboring pDAHEF. Induction of the fcs and ech genes from pDAHEF was optimized with the addition of 13.3 mM arabinose at 18 h of culture, from which 450 mg/L of vanillin was produced. The feeding time and concentration of ferulic acid were also optimized by the supplementation of $0.2\%$ ferulic acid at 18 h of culture, from which 500 mg/L of vanillin was obtained. Under the above optimized condition of arabinose induction and ferulic acid supplementation, vanillin production was carried out with four different types of media, M9, LB, 2YT, and TB. The highest vanillin production, 580 mg/L, was obtained with LB medium, a 3.6 fold increase in comparison to the 160 mg/L obtained before the optimization of vanillin production.
We propose a fast inter-layer mode decision method by utilizing coding information of base layer upward its enhancement layer inscalable video coding (SVC), also called MPEG-4 part 10 Advanced Video Coding Amendment 3 or H.264 Scalable Extension (SE) which is being standardized. In this paper, when the motion vectors from the base layer have zero motion (0, 0) in inter-layer motion prediction or the Integer Transform coefficients of the residual between current MB and the motion compensated MB by the predicted motion vectors from the base layer are all zero, the block mode of the corresponding block to be encoded at the enhancement layer is determined to be the $16{\times}16$ mode. In addition, if the predicted mode of the MB to be encoded at the enhancement layer is not equal to the $16{\times}16$ mode, then the rate-distortion optimization is only performed on the reduced candidated modes which are same or smaller partitioned modes. Our proposed method exhibits the complexity reduction in encoding time up to 72%. Nevertheless, it shows negligible PSNR degradation and bit rate increase up to 0.25dB and 1.73%, respectively.
The expression vector (pWHM3-TR1R2) for sprT gene encoding Streptomyces griseus trypsin (SGT) followed by two regulatory genes, sgtR1 and sgtR2, was introduced into Streptomyces lividans TK24 and Streptomyces griseus IFO 13350. Various media with different compositions were used to maximize the productivity of SGT in the recombinant trains. he SGT productivity was best when the transformant of S. lividans TK24 was cultivated in R2YE medium (0.74 unit/mL) at 5 days of cultivation. C5/L (0.66 unit/mL) medium also gave a good productivity, but Livid (0.08 unit/mL) and NDSK (0.06 unit/mL) yielded poor productivities. S. griseus IFO 13350/pWHM3-TR1R2 produced SGT by 1.518 unit/mL (C5/L), 1.284unit/mL (R2YE),0.932 unit/mL (NDSK), and 0.295 unit/mL (Livid) at 7 days of cultivation, which was much higher than those from S. lividans TK24/TR1R2. The SGT protein was purified from the culture broth of S. griseus IFO 13350/pWHM3-TR1R2 in C5/L to homogeneity via ammonium sulfate fractionation, and CM-sepharose and SP-sepharose column chromatographies. The specific activity of purified SGT was 69,252 unit/mg, and the final purification fold and recovery yield were 6.5 and 1.4%, respectively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.688-695
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2017
This paper deals with characteristics analysis of a permanent magnet (PM) linear generator using analytical methods for wave energy harvesting. The wave energy is carried out from the movement of a yo-yo system. A linear generator using permanent magnets to generate a magnetic force itself does not require a separate power supply and has the advantage of simple maintenance. In addition to the use of a rare earth, a permanent magnet having a high-energy density can be miniaturized and lightweight, and can obtain high energy-conversion efficiency. We derived magnetic field solutions produced by the permanent magnet and armature reaction based on 2D polar coordinates and magnetic vector potential. Induced voltage is obtained via arbitrary sinusoidal input. In addition, electrical parameters are obtained, such as back-EMF constant, resistance, and self- and mutual-winding inductances. The space harmonic method used in this paper is confirmed by comparing it with finite element method (FEM) results. These facilitate the characterization of the PM-type linear generator and provide a basis for comparative studies, design optimization, and machine dynamic modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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