• KSBB Journal
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• 제32권1호
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• pp.71-82
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• 2017

To verify anti-diabetic effect of oligopeptide with His-Pro repeats (mHP peptide), the oligopeptide was first secreted and optimized using the secretion vector, pRBAS with alkaline protease gene promoter and the signal sequence in Bacillus subtilis and directly the anti-diabetic effect of the mHP peptide was investigated in insulinoma cell, RINm5F cell line. The oligopeptide gene was obtained by annealing oligonucleotides with repeated His-Pro sequence and finally was constructed as 18 dipeptides (108 bp and 4.0 kDa) coding gene, named oligopeptide with His-Pro repeats (mHP peptide) to make cyclo(His-Pro) known to be anti-diabetic effects. The region encoding the oligopeptide gene was subcloned into the pRBAS secretion vector (E.coli-Bacillus shuttle vector) after PCR amplification using the designed primers including initiation and termination codons and His tag, named pRBAS-mHP (6.56 kb). To optimize secretion of the oligopeptide, various culture conditions were investigated in Bacillus subtilis LKS. As a result, the secreted oligopeptide was maximally measured (approximately $59.6{\mu}g/mL$) in 3 L batch culture and the highest secretion was achieved at $30^{\circ}C$, PY medium, and carbon sources (particularly barley and glycerol). In the RINm5F cells treated with 2 mM STZ, the oligopeptide treatment (0.1 mg/mL) restored the cell viability (10%) and reduced the nitric oxide (NO) generation (35%) and DNA fragmentation (90%). And also, insulin secretion level was increased to 17% higher than in STZ-treated RINm5F cells. These results suggest that the oligopeptide with His-Pro repeats could be a candidate material for anti-diabetic agent against STZ-induced diabetes.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-7
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• 2001

본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-9
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• 2017

우리는 최적화된 이동최소자승법으로 구축된 벡터장을 이용하여 도면의 배치를 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 전문 건축설계사무소에서는 특정영역에 건물들을 배치시키기 위해 디자이너가 수동으로 직접 위치를 결정하기 때문에 처리 비용이 클 뿐만 아니라 작업시간도 오래 걸린다. 이 비효율적인 문제를 해결하기 위해 우리는 최적화된 이동최소자승법을 기반으로 도면의 배치를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 프레임워크에서는 우선 디자이너가 실제 건축설계를 원하는 사업장 영역을 선택하고 이 영역을 기반으로 지형의 흐름을 계산한다. 이동최소자승법을 최적화시켜 벡터장을 추출하고, 이 벡터장을 기반으로 도면의 회전 양을 결정한다. 제안된 방법으로 얻어진 도면배치는 실제로 건물을 배치할 때 나타나는 흐름과 매우 유사한 특징을 갖고 있으며, 결과적으로 디자이너의 비효율적인 노동력을 줄여 전반적인 건축설계과정의 효율성을 한층 높였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권5호
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• pp.345-352
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• 2014

본 논문에서는 아이소-지오메트릭 형상 최적설계 기법에서 얻은 CAD 정보를 직접 활용하여, 3D 프린터를 활용한 실험적 검증을 위한 시편을 제작하였다. 유한요소법에서는 요소망에 내재하는 기하학적인 근사가 응답과 설계민감도 해석에서 정밀도 문제를 발생시킨다. 더욱이 유한요소 기반 형상 최적화 과정에서는 CAD와의 정보교환이 필수적이나 그 과정에서 최적설계 정보의 손실이 발생할 수 있다. 아이소-지오메트릭 기법은 CAD에서 사용된 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 사용하므로 법선벡터와 곡률과 같은 엄밀한 기하학적 정보를 응답해석과 설계민감도 해석에 사용할 수 있다. 또한 최적설계 과정에서 CAD와 정보교환 없이 복잡한 형상을 손쉽게 변경할 수 있다. 그러므로 최적의 설계의 재료량을 실험적 검증을 위한 시편제작에 엄밀하게 반영할 수 있다. 굽힘 하중을 받는 단순지지 구조물에 대한 최적설계 및 실험적 검증을 통해 최적형상이 초기 형상에 비해 더 큰 강성을 가지며 실험결과와 수치 해석결과가 매우 잘 일치함을 보였다. 또한 인장력을 받는 유공판에 대한 형상 최적설계를 수행하였으며, 비접촉식 3차원 변형 측정 장치를 이용하여 초기설계에 비해 최적설계에서 구멍주변에서의 응력집중 현상이 완화됨을 확인하였다. 따라서 수치적인 방법을 활용한 최적설계가 실제 구조물에 대한 실험에서도 유효함을 입증하였다고 할 수 있다. 또한, 아이소-지오메트릭 최적설계 방법론이 기존의 유한요소법에 비해서 최적설계 결과를 제작하여 활용하는데 있어서도 훨씬 효율적이고 엄밀한 방법임을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권3호
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• pp.155-162
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• 2014

본 논문에서는 아이소-지오메트릭 해석법을 이용하여 고주파수를 가지는 파워흐름 문제에 대하여 연속체 기반 형상 최적 설계를 수행하였다. 아이소-지오메트릭 기법을 형상 최적설계에 적용하면, CAD 기하 모델링에서 쓰이던 NURBS 기저 함수가 직접 쓸 수 있기에 정확한 기하학 정보가 수치계산에서 고려되고, 이에 따라 형상 최적설계 관점에서 볼 때, 전통적인 유한요소법에 비해 향상되고 부드러운 설계 섭동량을 가지는 설계 매개화가 가능하게 된다. 즉, 정확한 기하 모델이 응답 해석과 설계민감도 해석에 쓰이게 되고, 이에 따라 설계영역 전체에서 법선 벡터와 곡률이 연속적으로 되게 된다. 결과적으로 정밀한 민감도 해석이 가능하게 된다. 몇 가지 수치예제를 통하여 개발된 아이소-지오메트릭 설계민감도가 유한차분 설계민감도와 비교하여 정확성을 확인할 수 있었으며, 형상 최적설계 문제를 통해서 본 방법론을 적용하여 검증하였다.

• 한국균학회지
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• 제47권4호
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• pp.359-371
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• 2019

큰느타리버섯에서 철 저장과 관련된 페리틴 단백질의 발현 및 분비를 최적화하기 위해, T-Fer 벡터에 EcoRI 및 HindIII처리를 해 페리틴 유전자를 얻은 후, BamHI으로 처리된 선형의 pPEVPR1b 분비 벡터에 클로닝하여pPEVPR1b-Fer 재조합 벡터를 구축한 다음 Agrobacterium tumefaciens LBA4404 로 도입하였다. Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation 방법에 의해 Pleurotus eryngii로 형질전환하고 kanamycin함유된 MCM 배지에서 올바른 형질전환체를 선별하였고, 단백질 발현은 SDS-PAGE 및 항원항체 반응에 의한 western blot으로 확인하였다. 페리틴 단백질의 분비 발현은 batch culture 및 20 L airlift type fermenter에서 배양 시간 및 온도와 같은 배양 조건에 의해 최적화되었다. 페리틴 생산을 위한 배양 조건은 MCM 배지에서 25℃ 및 8 일 배양에 의해 최적화되었다. 페리틴 단백질의 양은 정량적 단백질 분석에 의해 2.4 mg/g mycelium으로 측정되었다. 그러나, PR1b (32 amino acid)의 분비서열은 큰느타리버섯 내부의 peptidase에 의해 정확하게 processing되지 않았지만, 페리틴 단백질은 균사체에서 최대로 전체단백질의 24.7% 발현되었고, 배양액에서는 검출되지 않았다. 철 결합 활성은 7.5% non-denaturing gel에서 Perls' staining에 의해 확인되었으며, 다량체 페리틴(24 subunits)이 P. eryngii 균사체에서 형성되었음을 보여준다. 생물학적 활성 측정을 위하여 페리틴을 함유한 분말을 제조하여 육계의 사료 첨가제로서의 사용 가능성에 대해 시험하였으며, 결과적으로 페리틴은 육계의 성장을 촉진하고 사료 효율 및 생산 지수를 향상시키는것으로 확인되었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권9호
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• pp.973-978
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• 2014

본 연구는 페이즈 필드법 기반으로 하는 위상최적화를 이용하여 박막형 태양 전지의 광포획 구조의 반사층 설계를 목표를 하였다. 이를 위하여 입사된 빛이 설계영역인 반사층에서 반사되어 원하는 방향으로 진행하도록 하고자 하였다. 또한 같은 방법을 근적외선 영역의 반사판의 설계에 적용한 적외선 피탐지 구조의 개념 설계를 수행하였으며, 페이즈 필드법 기반의 결과와 밀도법 기반의 결과를 비교하였다. 목적함수는 에너지의 흐름을 나타내는 포인팅 벡터값의 최대화로 설정하였고, 반사된 빛의 방향을 조절하기 위하여 지정된 측정영역에서 값을 측정하였다. 본 연구의 유한요소해석 및 최적화 과정은 상용 프로그램인 COMSOL과 Matlab 프로그램을 이용하여 수행되었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제63권4호
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• pp.429-438
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• 2017

Structural design has an imperative role in deciding the failure possibility of a Reinforced Concrete (RC) structure. Recent research works achieved the goal of predicting the structural failure of the RC structure with the assistance of machine learning techniques. Previously, the Artificial Neural Network (ANN) has been trained supported by Particle Swarm Optimization (PSO) to classify RC structures with reasonable accuracy. Though, keeping in mind the sensitivity in predicting the structural failure, more accurate models are still absent in the context of Machine Learning. Since the efficiency of multi-objective optimization over single objective optimization techniques is well established. Thus, the motivation of the current work is to employ a Multi-objective Genetic Algorithm (MOGA) to train the Neural Network (NN) based model. In the present work, the NN has been trained with MOGA to minimize the Root Mean Squared Error (RMSE) and Maximum Error (ME) toward optimizing the weight vector of the NN. The model has been tested by using a dataset consisting of 150 RC structure buildings. The proposed NN-MOGA based model has been compared with Multi-layer perceptron-feed-forward network (MLP-FFN) and NN-PSO based models in terms of several performance metrics. Experimental results suggested that the NN-MOGA has outperformed other existing well known classifiers with a reasonable improvement over them. Meanwhile, the proposed NN-MOGA achieved the superior accuracy of 93.33% and F-measure of 94.44%, which is superior to the other classifiers in the present study.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권4호
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• pp.846-855
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• 2020

A loose part monitoring system is used to detect unexpected loose parts in a reactor coolant system in a nuclear power plant. It is still necessary to develop a new methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high estimation error of conventional methods. In addition, model-based diagnostics recently emphasized the importance of a model describing the behavior of a mechanical system or component. The purpose of this study is to propose a new localization and mass-estimation method based on finite element analysis (FEA) and optimization technique. First, an FEA model to simulate the propagation behavior of the bending wave generated by a metal sphere impact is validated by performing an impact test and a corresponding FEA and optimization for a downsized steam-generator structure. Second, a novel methodology based on FEA and optimization technique was proposed to estimate the impact location and mass of a loose part at the same time. The usefulness of the methodology was then validated through a series of FEAs and some blind tests. A new feature vector, the cross-correlation function, was also proposed to predict the impact location and mass of a loose part, and its usefulness was then validated. It is expected that the proposed methodology can be utilized in model-based diagnostics for the estimation of impact parameters such as the mass, velocity, and impact location of a loose part. In addition, the FEA-based model can be used to optimize the sensor position to improve the collected data quality in the site of nuclear power plants.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.73-80
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• 2008

본 논문의 목적은, LQR 제어이득의 효율적 산정에 의한 지진하중을 받는 빌딩 구조물의 능동지진제어를 위하여 능동텐던 장치를 적용한 구조물의 지진응답제어를 위한 최적화 방법을 제시한 것이다. 텐던을 이용한 구조물 지진응답제어 문제의 정식화를 위해 Ricatti 폐회로 제어이론 및 위상보정에 의한 시간지연현상을 도입하였으며, 상태방정식의 해를 산정하기 위해 전달 행렬을 이용한 수치해석법을 이용 사다리꼴적분법에 의해 상태벡터의 해를 산정하였다. 성능지수의 최적화를 위해, 최소 가중행렬비를 설계변수로, IBC 2000의 허용층간변위 규정과 텐던의 최대제어력을 제약조건으로 하여, SUMT 기법에 의해 최적 해를 산정토록 최적제어 프로그램을 개발하였다. 8층 빌딩구조물에 대한 적용 예에서, 최적제어를 적용한 시스템이 비제어 시스템에 비해 층간제어효과가 우수하고, 일정 가중행렬비 적용 제어시스템에 비해 낮은 성능지수가 요구되었다.