• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제29권3_4호
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• pp.987-1000
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• 2011

We show how the dynamic optimization problem with the capital constraint can be reduced to the problem to find an optimal modified claim $\tilde{\psi}H$ where $\tilde{\psi}$ is a randomized test in the static problem. Coherent risk measure is used as risk measure in the $L^{\infty}$ random variable spaces. The paper is written in expository style to some degree. We use an average risk of measure(AVaR), which is a special coherent risk measure, to see how to hedge the modified claim in a complete market model.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.428-432
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• 2003

Quantitative Feedback Theory (QFT) is one of most effective methods of robust controller design and can be considered as a suitable method for systems with parametric uncertainties. Particularly it allows us to obtain controllers less conservative than other methods like $H_{\infty}$ and ${\mu}$-synthesis. In QFT method, we transform all the uncertainties and desired specifications to some boundaries in Nichols chart and then we have to find the nominal loop transfer function such that satisfies the boundaries and has the minimum high frequency gain. The major drawback of the QFT method is that there is no effective and useful method for finding this nominal loop transfer function. The usual approach to this problem involves loop-shaping in the Nichols chart by manipulating the poles and zeros of the nominal loop transfer function. This process now aided by recently developed computer aided design tools proceeds by trial and error and its success often depends heavily on the experience of the loop-shaper. Thus for the novice and First time QFT user, there is a genuine need for an automatic loop-shaping tool to generate a first-cut solution. In this paper, we approach the automatic QFT loop-shaping problem by using an algorithm involving Linear Programming (LP) techniques and Genetic Algorithm (GA).

• KSBB Journal
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• 제15권2호
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• pp.174-180
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• 2000

본 연구에서는 다른 host cell 에 비하여 여러 가지 장점을 가지고 있는 Methylotrophic yeast 중 Pichia pastoris와 Hans-enula polymorpha의 fed batch 실험을 통하여 유전자 재조합 단백질 발현최적조건을 구하여 각 균주의 유전자 재조합 albumin 발현 최적화 연구를 수행하였다. 글리세롤이 두 균주의 promoter의 AOX 1과 MOX promoter repression에 미치는 영향을 확인한 바 H. polymorpha가 P. pastoris보다 promoter repression이 심함을 알 수 있었다. 두 균주의 promoter를 induction시키는 최적 메탄올 농도는 P. pastoris의 경우 메탄올 8g/L, H. polymorpha의 경우는 13 g/L임을 알 수 있었다. 또한 메탄올에 의한 induction시기는 두 균주 모두 O.D. 4 정도되는 exponential growth stage에서 메탄올을 첨가하는 경우가 초기 세포 성장단계에 메탄올을 첨가한 경우에 비해 약 20% 정도 높아짐을 확인하였다. 두 균주의 재조합 albumin 발현에 미치는 pH의 영향을 조사하였는데, p. pastoris의 경우 pH 5에서 가장 높은 albumin 생산성을 보여 약 300mg/L albumin을 발현하였고, H. polymorpha 의 경우 pH 5와 6에서 최대 약 180 mg/L의 albumin을 발현하였지만 pH 8에서는 이의 절반 수준에 그쳤다. 두 균주의 최적 fed-batch 방법을 확인하는 실험을 수행하였는데 P. pastoris의 경우의 최적 fed-batch 방법은 mixed feeding은 바람직하지 않고 글리세롤 배지를 공급하여 세포를 성장시킨 후 글리세롤 공급을 멈추고 바로 메탄올로 전환하는 방법을 효과적이며, H. polymorpha의 경우 비성장속도 제어를 통한 글리세롤 공급으로부터 메탄올 공급으로의 단계적 전환방법이 균주의 albumin 발현에 큰 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 이 방법을 통하여 두 균주의 고농도 배양 실험을 수행한 결과 P. pastoris의 경우는 O.D. 300에서 약 4.7g albumin/L를 발현하였다. 이와같은 결과를 바탕으로 산업체에서 methlotrophic yeast를 이용한 상업화를 계획함에 있어서 host로서의 균주를 선택할 수 있는 기본 자료를 제공함과 아울러 균주가 선택된 후에 그 균주를 이용한 재조합 단백질 최적화 방법을 제공하여 줄 것으로 생각된다.