본 연구는 고장초를 이용한 입욕제를 개발하고자 천연물질인 어성초, 녹차 및 애엽을 고장초와 혼합하여 완제품 3종류를 만들어서 선호도에 관하여 조사하였다. 향, 색, 맛 및 촉감에서 녹차와 고장초가 높은 선호도를 보였다. 고장초에 첨가할 혼합액에 대한 선호도 조사결과 어성초 50%, 녹차 30% 및 애엽 20% 비율로 만든 혼합액의 선호도가 가장 높았다. 선정된 혼합액을 가지고 고장초와 비율을 달리하여 만든 완성품에 대한 선호도 조사에서 선정된 혼합액이 40%, 고장초 60%를 첨가하여 만든 완성품이 가장 높은 선호도를 보였다. 최종 선정된 완제품 입욕제를 가지고 피부조건 변화에 대해 조사한 결과 높은 만족도를 보였다. 그러므로 고장초를 이용한 입욕제 개발은 피부를 건강하게 해주는 효능이 상승하여, 우수한 입욕제가 될 것으로 판단된다.
고장초는 오랫동안 식용 및 의약 목적으로 차를 만드는 데 사용되어 왔다. 그러나 고장초를 고부가가치 식용 재료로 사용하는 연구는 불충분하다. 이전 연구에서 우리는 tricin이 고장초의 주요 화합물임을 확인했다. 본 연구에서는 고장초 추출물의 HepG2 세포 보호 효과를 조사하였다. 고장초 추출물 또는 tricin의 HepG2 세포에 대한 독성 실험 결과, 사용한 모든 농도에서 고장초 추출물 또는 tricin에 대한 독성은 나타나지 않았다. 또한 tert-butyl hydroperoxide (t-BHP)에 의해 감소된 세포 생존율은 고장초 추출물(100 ㎍/ml에서 69.23%) 또는 tricin (100 ng/ml에서 74.47%)에 의해 증가되었다. 또한 고장초 추출물(250 ㎍/ml) 또는 tricin (250 ng/ml)은 산화적 손상에 의한 활성 산소종(ROS) 생성을 효과적으로 억제했다. 또한 항산화 효소로 알려진 superoxide dismutase 1(SOD1), catalase, heme oxygenase-1 (HO-1), nuclear factor erythroid-related factor 2 (Nrf2)의 단백질 발현은 고장초 추출물(100 ㎍/ml에서 2.1, 1.6, 1.7, 1.5배) 또는 tricin (250 ng/ml에서 2.6, 1.8, 2.2, 2.0배) 처리로 증가했으며, 이는 고장초 추출물의 HepG2 세포 보호 효과는 tricin의 활성과 관련이 있다는 것을 시사한다. 종합하면 고장초는 간 기능개선 관련 기능성 식품 소재로 개발이 가능할 것으로 기대된다.
고장초 메탄올 추출물의 항알레르기 활성을 조사하기 위해, 비만세포주인 RBL-2H3 세포를 이용하였으며, 고장초 추출물을 처리한 후 IgE-항체, A23187 및 PMA를 이용하여 세포를 활성화시켜 분비되는 $\beta$-hexosaminidase, TNF-$\alpha$의 양을 측정하였다. 그 결과 고장초 추출물이 활성화된 비만세포에서 분비되는 $\beta$-hexosaminidase, TNF-$\alpha$를 농도 의존적으로 억제하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 비만세포에 탈과립이 발생할 경우 나타나는 형태학적 변화에 대한 시료의 영향을 검색하기 위해 고장초 추출물을 처리한 세포에 compound 48/80을 처리하였으며, 그 결과 고장초 추출물을 처리한 경우 대조군에 비해 탈과립이 현저히 억제되는 것을 관찰하였다. 따라서 고장초 추출물은 다양한 자극으로 인한 비만세포의 탈과립 저해를 통해 알레르기 반응을 억제시키는 것으로 판단되며, 본 연구결과는 고장초의 항알레르기 기능성 소재로의 이용 가능성을 시사해준다.
실시간 클라우드의 실현에 있어서 데이터 분석 프레임워크는 중추 역할을 수행한다. 현존하는 프레임워크들 중에 가장 많은 요구사항들을 충족하는 것은 Spark Streaming이다. 하지만 이 프레임워크는 초 단위 실시간 고장 복구를 충족하지 못하고 있다. Spark Streaming의 고장 복구 기법은 정상 동작시에 기록된 누적 변형 히스토리를 토대로 고장 직전 마지막 상태 데이터를 재연산하여 복구하기 때문에 히스토리의 길이에 비례하여 복구 시간이 증가된다. 따라서 제한된 시간 이내에 고장 복구가 완료됨을 보장되지 않는다. 또한 초기 상태 데이터를 고장 감내 스토리지에서 읽는 시간이 수십 초에 달하여 초 단위고장 복구 시간을 달성할 수 없다. 본 논문에서는 언급된 문제들을 해결하기 위한 두 가지 기법들을 제안한다. 이를 Spark Streaming 1.6.2에 적용하고, 실험을 통해 고장 복구 시간이 제한 시간 이내에 완료되며 평균 약 41.57% 단축됨을 확인했다.
대사작용의 개선, 정장작용과 유독 물질의 제거, 혈압과 콜레스테롤치의 정상화, 항균 및 항암효과 등 다양한 생리작용을 갖는 것으로 알려진 해조류의 기능성 규명을 위한 연구의 일환으로 총 6종(진두발, 갈래곰보 꼬시래기, 돌가사리, 고장초 톳)의 해조류의 에탄을 추출물에 대한 항산화 효과를 실험하였다. 해조류의 환원력은 시료의 첨가농도에 비례하는 경향이었으며, SOD 유사활성은 고장초의 경우 가장 높은 활성을 나타내었는데 첨가농도 500 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$와 1000 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$에서 각각 35.43%와 56.71%의 활성을 나타내었다. (중략)
본 논문은 항공기의 신뢰도를 높이기 위한 목적으로, 항공기 조종면에 장착된 구동기에 고장이 발생하여 특정위치에 고정되어 움직이지 않을 때, 다중 미지입력 관측기(UIO, Unknown Input Observer)와 적응기법을 이용하여 고장이 발생한 구동기를 구분하고 해당 조종면의 고정된 위치를 추정하여, 조종력 할당 알고리듬 등의 조종면 고장에 대한 재형상 제어를 위한 입력을 제공하는 방법을 다룬다. 구동기의 개수와 동일한 관측기를 구성하되, 각 구동기의 고장이 반영된 선형모델을 사용함으로써 정상인 경우의 관측기에서 출력된 잔차와 고장이 발생한 경우의 관측기에서 출력된 잔차를 비교하여 고장을 분리하고, 적응기법을 이용하여 1초 내에 고장의 정도를 추정한다. 그러나 2개의 동일 형상의 러더가 존재할 경우, 고장분리가 불가함을 밝힌다.
전력거래소(KPX)는 전국에 산재된 발 변전소로부터 2초 혹은 4초 주기로 계통운영에 필요한 아날로그, 디지털 데이터를 실시간으로 취득하고 있다. 이렇게 취득한 데이터는 EMS 전력계통 감시 및 제어를 위한 각종 화면, 자동발전제어/경제급전(AGC/ED), 상태추정(SE), 상정고장해석(CA)등 실시간 계통운영과 조류계산(PF), 고장계산(SCT), STNET(PF, CA), 상정고장해석 등 검토모드로 급전소 휴전업무 검토에 활용되고 있다. 또한 EMS에서 취득한 실시간 데이터를 MOS(시장 운영시스템)로 보내어 상태추정을 추행하고 이 값을 기반으로 발전기별 경제적인 출력 값인 FMD(5분 급전지시)를 EMS로 보내어 EMS의 주요기능인 AGC(자동발전제어)로 경제적이고 안정된 출력 조정을 하고 있다. 이러한 이유로 EMS 및 MOS의 상태추정 견과의 정확도와 실행 안정성은 매우 중요하다고 하겠다. 본고에서는 EMS 계통해석기능 검증 결과와 향후 데이터 정확도 개선은 위한 과정의 일환으로 EMS의 상태추정과 MOS의 상태추정의 상호비교 결과를 소개하고자 한다.
미량성분들이 균형있게 함유되어 있으며 다양한 기능성을 갖는 해조류는 식생활 수준의 향상 및 건강 추구의 욕구와 부합하여 점차 그 이용분야가 확대되고 있다. 본 연구에서는 진두발, 갈래곰보 꼬시래기, 돌가사리, 고장초 및 톳의 성분을 분석하여 이들 해조류에 대한 식품학적인 기초자료를 얻고자 하였다. 회분은 시료간의 함량차가 심하여 꼬시래기의 경우 9.8 g/100g였으나 톳은 22.7 g/100g으로 가장 높은 함량이었다. (중략)
본 논문은 유도전동기의 고장검출 및 진단을 위한 효율적인 2-단계 고장예측 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 고장 패턴 추출을 위해 선형 예측 부호화 (Linear Predictive Coding: LPC) 기법을 사용하고, 두 번째 단계에서는 고장 패턴 매칭을 위해 동적시간교정법 (Dynamic Time Warping: DTW)을 사용한다. 유도전동기에서 정상 및 각종 이상 상태의 조건을 발생시켜 추출한 샘플링 주파수 8kHz, 샘플링 시간 2.2초의 정상상태 및 비정상 상태의 진동데이터 8개를 사용하여 모의 실험한 결과, 제안한 고장예측 알고리즘은 기존의 고장진단 알고리즘보다 약 45%의 정확도 향상을 보였다. 또한 TI사의 TMS320F2812 DSP를 내장한 테스트베드 시스템을 제작하여 제안한 고장예측 알고리즘을 구현하고 검증하였다.
발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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