Cam mechanism is a machine part frequently used in machinery. Specially, conjugate cam mechanism is very suitable for the high speed working and the heavy power translation. Then a conjugate cam mechanism need high precision for the relations between cam profiles and follower rollers. So, its design and manufacturing are very difficult. Thus, this study is a branch of exclusive CAM systems for design and NC machining of conjugate earn mechanism based on a master plate earn profile in order to exchange an old plate cam mechanism to a new conjugate earn mechanism. For the design of the other cam profile by using a master cam profile, some calculation processes were used by vector summation methods, from master cam profile data to the center data of master follower, from the center data of master follower to the center data of the other follower considered in link mechanism, and offsetting in the center direction of base circle of the other cam from the center data of the other follower. Finally, a sample conjugate cam was selected and machined m order to prove the contents of this study.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.740-749
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1998
This paper proposes compression of image data using neural networks based on conjugate gradient method and dynamic tunneling system. The conjugate gradient method is applied for high speed optimization .The dynamic tunneling algorithms, which is the deterministic method with tunneling phenomenon, is applied for global optimization. Converging to the local minima by using the conjugate gradient method, the new initial point for escaping the local minima is estimated by dynamic tunneling system. The proposed method has been applied the image data compression of 12 ${\times}$12 pixels. The simulation results shows the proposed networks has better learning performance , in comparison with that using the conventional BP as learning algorithm.
최근에 PAPR(Peak to Average Power Ratio)을 저감하기 위하여 DFT-Spread OFDM(Discrete Fourier Transform-Spread Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 이 많이 연구되고 있다. 그러나 DFT-Spread OFDM 시스템에서는 발진기에서 발생하는 위상 잡음에 의한 DFT 확산 코드의 위상 오프셋 불일치로 인하여 기존 OFDM 시스템에 비하여 상대적으로 더 많은 간섭 즉 ICI(Inter-sub-Carrier-Interference)와 SCI(Self-Channel- Interference) 성분이 발생하여 성능이 나빠진다. 본 논문에서는 먼저 DFT-Spread OFDM 시스템의 위상 잡음에 의한 통신 성능의 영향을 분석한다. 그리고 위상 잡음 보상을 위한 기존의 ICI 제거 기법 (ICI self-cancellation method)을 검토하고, 2 가지 새로운 ICI 제거 기법을 제안한다. 또한, PAPR을 저감하고 동시에 위상 잡음에 의해 간섭을 제거하기 위하여, 기존 방법과 새로이 제안한 ICI 제거 기법을 사용하는 새로운 시스템을 구성하고 그 성능을 비교 분석한다. 분석 결과, DFT-Spread OFDM 시스템에 ICI 제거 기법을 적용한 새로운 시스템은 낮은 PAPR 특성을 유지하면서 위상 잡음에 의한 성능 악화를 최소화할 수 있다. 그 중에서 data-conjugate 기법과 새로 제안한 symmetric data-conjugate 기법을 적용한 DFT-Spread OFDM 시스템이 제일 우수하여 DFT-Spread OFDM 보다 크게 성능이 개선되며, data-conjugate 기법을 적용한 DFT-Spread OFDM이 좀 더 우수하다.
본 논문에서는 부밴드 적응 필터 구조에서 음향 신호에 부가된 잡음을 제거하기 위한 새로운 비용함수와 블록 공액 경사 알고리듬을 제안하였다. 제안한 비용함수를 위하여 부밴드로 나뉘는 신호를 블록으로 구성한 후 각 대역에서의 신호를 하나의 블록으로 조합하였다. 이러한 과정을 통해 제시된 비용함수는 부밴드 적응 필터 구조에서 적응 필터에 대한 2차 형식을 가짐으로서 제안한 알고리듬의 수렴성이 보장되었다. 또한 제안한 비용함수를 최소화하는 알고리듬으로 사용한 부밴드 블록 공액 경사 알고리듬은 전대역 블록 공액 경사 알고리듬에 비해 잡음제거 성능이 뛰어난 것을 컴퓨터 모의 실험으로 확인하였다.
A fluid-solid conjugate solver has been newly developed and applied to an actual engine disk system. Most of the currently available conjugate solvers lack the special thermal modeling for turbomachinery disk system applications. In the present new code, these special models are implemented to expand the applicability of the conjugate method and to reduce the required computational resources. Most of the conjugate analysis work so far are limited to the axisymmetric framework. However, the actual disk system includes several non-axisymmetric components which inevitably affect the local heat transfer phenomena. Also the previous work devoted to this area usually concentrate their efforts on the steady-state thermal field, although the one in the transient condition is more critical to the engine components. This paper presents full 3D conjugate analysis of a single stage high pressure turbine rotor-stator disk system to assess the three-dimensional effects (Fig. 1). The analysis is carried out not only in the steady-state but also in the engine accelerating transient condition. The predicted temperatures shows good agreement with measured data.
Antibody-drug conjugates utilize the antibody as a delivery vehicle for highly potent cytotoxic molecules with specificity for tumor-associated antigens for cancer therapy. Critical parameters that govern successful antibody-drug conjugate development for clinical use include the selection of the tumor target antigen, the antibody against the target, the cytotoxic molecule, the linker bridging the cytotoxic molecule and the antibody, and the conjugation chemistry used for the attachment of the cytotoxic molecule to the antibody. Advancements in these core antibody-drug conjugate technology are reflected by recent approval of Adectris$^{(R)}$(anti-CD30-drug conjugate) and Kadcyla$^{(R)}$(anti-HER2 drug conjugate). The potential approval of an anti-CD22 conjugate and promising new clinical data for anti-CD19 and anti-CD33 conjugates are additional advancements. Enrichment of antibody-drug conjugates with newly developed potent cytotoxic molecules and linkers are also in the pipeline for various tumor targets. However, the complexity of antibody-drug conjugate components, conjugation methods, and off-target toxicities still pose challenges for the strategic design of antibody-drug conjugates to achieve their fullest therapeutic potential. This review will discuss the emergence of clinical antibody-drug conjugates, current trends in optimization strategies, and recent study results for antibody-drug conjugates that have incorporated the latest optimization strategies. Future challenges and perspectives toward making antibody-drug conjugates more amendable for broader disease indications are also discussed.
빅데이터 분석에서 텍스트 데이터의 활용이 증가하고 있다. 따라서 텍스트 데이터의 분석 기법에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 추출된 키워드 데이터의 분석을 위하여 공액사전분포 기반의 베이지안 학습 방법이 연구된다. 베이지안 통계학은 기존의 데이터에 새로운 데이터가 추가될 때마다 모수를 갱신하는 데이터 학습을 제공하기 때문에 시간에 따라 대용량의 데이터가 생성 및 추가되는 빅데이터 환경에서 효율적인 방법을 제공한다. 제안 방법의 성능과 적용 가능성을 보이기 위하여 실제 특허 빅데이터를 전처리하여 구축된 정형화된 키워드 데이터를 분석하는 사례연구를 수행한다.
고속 데이터 전송을 목표로 하는 다중 반송파 시스템인 OFDM통신 시스템에서는 송수신단의 발진기에서 발생하는 위상잡음이 인접 채널간 간섭(ICI: Inter-sub-carrier-interference)을 야기시켜 통신성능에 악영향을 끼친다. 본 논문에서는 ICI 영향을 효과적으로 줄일 수 있는 새로운 data-conjugate 형식의 ICI 제거방법을 제안하고, 위상잡음 선형 근사화 기법을 이용하여 위상잡음에 의해 발생하는 CPE(common phase error), ICI 그리고 CIR(carrier to interference ratio)를 분석한다. 그리고 원래의 OFDM, 기존의 data-conversion 형식의 ICI 제거방법 과 비교하였을 때의 위상잡음에 의한 성능 개선 효과를 분석한다. 결과적으로 ICI 제거방법을 사용하였을 때 성능개선 효과를 얻을 수 있으며, 종전에 연구된 data-conversion 형식의 ICI 제거방법보다 본 연구에서 제안한 data-conjugate 형식의 ICI 제거방법을 사용하였을 때 더 좋은 통신 성능을 얻을 수 있다.
건설 CAD 자료와 GIS 자료를 연계하기 위해서는 임의의 좌표체계로 표현되거나 경우에 따라 좌표정보를 가지고 있지 않은 CAD 자료에 지도좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 일반적으로 이러한 과정들은 수작업에 의하여 결정된 공액 꼭지점을 이용하지만 많은 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 VASM 알고리즘을 이용하여 건설 CAD 자료와 수치지도에서 건물 객체의 형상 정합을 수행함으로써 공액 꼭지점을 반자동 추출할 수 있는 기법을 제안한다. 이렇게 추출된 공액 꼭지점을 이용하여 상사변환에 기반한 지도좌표 부여 함수를 유도할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 기법을 이용하여 지도좌표가 부여된 서울대학교 공과대학 건물들의 건설 CAD 도면을 수치지도에 중첩해보았고, 그 결과를 바탕으로 제안된 기법을 평가해 보았다.
Kim, Koi-Ho;Jeong, See-Hwa;Takashi Hirano;Park, Soo-Nam
대한화장품학회지
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제25권1호
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pp.107-119
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1999
3 Kinds of PEG-hEGF conjugate, PEG5-hEGF, PEG5-hEGF, PEG10-hEGF, were synthesized. Major fractions containing 2 chains of PEG were separated by preparative GPC. Molecular weight was estimated by GPC-MALLS, TOF-Mass and SDS-PAGE, and the data were well corresponding to calculated one. The cell proliferation effect of the conjugates was evaluated, Indicating that the conjugate bound to longer chain PEG exhibits lower activity. Selective modification of hEGF and activity preservation of PEG-hEGF conjugate are undergoing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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