Park, Gyeong Su;Baek, Dong Ha;Im, Dong Yeol;Park, Sang Don;Kim, Min Yeong;Park, Yeong Seon;Kim, Yang Mi
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.22
no.9
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pp.984-988
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2001
Since anti-angiogenesis could lead to the suppression of tumor growth, angiogenesis inhibitors have received particular attention for their therapeutic potential. In this study, two angiogenic inhibitors using the bioactive sequence from the kring le 5, AK1(KLYDY), AK2(KLWDF) were designed and synthesized. We have investigated their solution structures using NMR spectroscopy and their activities as angiogenesis inhibitors. AK2 has an intramolecular hydrogen bon d between the side chain amino proton of Lys1 and the carboxyl oxygen of Asp4 with a N ${\cdot}{\cdot}{\cdot}$O distance of $3.27\AA$, while AK1 shows more flexible structures than AK2. Indole ring in Trp is much bigger than the phenyl ring in Tyr and may have good face-to-edge interaction enforcing more rigid and constrained conformational features of AK2. Because of this relatively stable structure, Trp3 in AK2 may have better hydrophobic interaction with Phe5 than Tyr3 in AK1 if two adjacent aromatic groups are located in hydrophobic pocket of receptor. Since AK2 shows the similar anti-angiogenic activities to AK1, we are also able to confirm that the activity of AK1 is irrelevant to the Tyr phosphorylation. More rigid drug with higher activities can be provided by the mimetic approaches. For the further development of the angiogenesis inhibitors, these conformational studies on our lead peptides will be helpful in design of peptidomimetics.
In semiconductor manufacturing, critical dimensions indicate the features of patterns formed by the semiconductor process. The purpose of measuring critical dimensions is to confirm whether patterns are made as intended. The deposition process for an organic light emitting diode (OLED) forms a luminous organic layer on the thin-film transistor electrode. The position of this organic layer greatly affects the luminescent performance of an OLED. Thus, a system for measuring the position of the organic layer from outside of the vacuum chamber in real-time is desired for monitoring the deposition process. Typically, imaging from large stand-off distances results in low spatial resolution because of diffraction blur, and it is difficult to attain an adequate industrial-level measurement. The proposed method offers a new superresolution single-image using a conversion formula between two different optical systems obtained by a deep learning technique. This formula converts an image measured at long distance and with low-resolution optics into one image as if it were measured with high-resolution optics. The performance of this method is evaluated with various samples in terms of spatial resolution and measurement performance.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.52
no.3
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pp.171-179
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2019
We have developed a numerical model to analyze flow dynamics and heat transfer characteristics of the cooling water in a circular rotating magnetron cathode by a moving boundary grid method realized in a commercial multiphysics package, CFD-ACE+. The numerical model is composed of a target, dual mass rotating cathode and cooling water connections. When the inlet and outlet of the cooling water are offset by the same distance from the rotation axis, the temperature at the center is higher by $50^{\circ}C$ at maximum. At 5 mm away from the target surface, the temperature profile showed typical center high characteristic. At heat input of 30 kW, the maximum temperature change of the cooling water hits $6^{\circ}C$ within 0.5 sec under 60 rpm. With a cooling water configuration of center in/edge out, the temperature of the center region of the target gets lowered. Within 100 seconds of plasma operation time, the cooling water temperature keeps getting higher.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.35
no.11
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pp.137-146
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2019
Recently, the Near-Surface-Mounting method using Fiber reinforced polymer (FRP) has been developed and applied to the reinforcement of many concrete structural members. However, as a part of the fire resistance design, there is a lack of research related to fire insulation for the areas reinforced with FRP. In case of NSM reinforcement, there is a difference in the transferred temperature from the external surface to the groove corresponding to the location of the groove where the FRP is embedded, and the effect of this should be reflected in the fireproof insulation design. Therefore, in this study, after forming grooves for surface embedding in concrete blocks, fireproof insulation reinforcement was performed using Calcium Silicate (CS) fireproof board and an experiment to evaluate the temperature transfer was performed. By observing the temperature at these groove positions, the reduction of temperature transfer according to fireproof insulation detail was studied. As a result, when the NSM-FRP is properly fire-insulated using the CS-based fireproof board, the epoxy inside the groove does not reach its glass transition temperature until the external temperature reaches $800^{\circ}C$.
Various modified algorithms of rapidly-exploring random tree (RRT) have been previously proposed. However, compared to the RRT algorithm for collision avoidance with global and static obstacles, it is not easy to find a collision avoidance and local path re-planning algorithm for dynamic obstacles based on the RRT algorithm. In this study, we propose boundary-RRT*, a novel-algorithm that can be applied to aerial vehicles for collision avoidance and path re-planning in a three-dimensional environment. The algorithm not only bounds the configuration space, but it also includes an implicit bias for the bounded configuration space. Therefore, it can create a path with a natural curvature without defining a bias function. Furthermore, the exploring space is reduced to a half-torus by combining it with simple right-of-way rules. When defining the distance as a cost, the proposed algorithm through numerical analysis shows that the standard deviation (σ) approaches 0 as the number of samples per unit time increases and the length of epsilon ε (maximum length of an edge in the tree) decreases. This means that a stable waypoint list can be generated using the proposed algorithm. Therefore, by increasing real-time performance through simple calculation and the boundary of the configuration space, the algorithm proved to be suitable for collision avoidance of aerial vehicles and replanning of local paths.
Purpose: The purpose of this study was to observe office workers' postural behaviors during computer work to identify the risk factors for head and thorax postural behaviors. Methods: The participants included 57 office workers who worked longer than 20 hours on a computer. Postural behaviors during computer work were measured using 3-D wearable motion sensors on the forehead and sternum. A multivariate linear regression model evaluated the association between various risk factors (neck pain, demographics, and environmental factors) and non-head and thorax postural behaviors. Results: The participants maintained their head and thorax in neutral postures (defined as 10° extension~10° flexion and 5° extension~10° flexion, respectively) for 24.7% and 39.3% of the total recorded time. Those who reported neck pain at the measurement of postural behaviors showed less time spent in thorax postures. Current neck pain, high desk height, and the distance between the keyboard and the edge of the desk (cm) were found to be related to less time spent in a neutral thorax posture. Conclusion: Office environment factors and current neck pain might affect workers' thorax postures, which might also determine the orientation of head postures during computer work.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.3
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pp.894-907
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2022
The features extracted by convolutional neural networks are more descriptive of images than traditional features, and their convolutional layers are more suitable for retrieving images than are fully connected layers. The convolutional layer features will consume considerable time and memory if used directly to match an image. Therefore, this paper proposes a feature weighting and region integration method for convolutional layer features to form global feature vectors and subsequently use them for image matching. First, the 3D feature of the last convolutional layer is extracted, and the convolutional feature is subsequently weighted again to highlight the edge information and position information of the image. Next, we integrate several regional eigenvectors that are processed by sliding windows into a global eigenvector. Finally, the initial ranking of the retrieval is obtained by measuring the similarity of the query image and the test image using the cosine distance, and the final mean Average Precision (mAP) is obtained by using the extended query method for rearrangement. We conduct experiments using the Oxford5k and Paris6k datasets and their extended datasets, Paris106k and Oxford105k. These experimental results indicate that the global feature extracted by the new method can better describe an image.
The static design approach in the current code implies that the inherent torsional moment represents the state of zero inertial torsional moments at the center of mass (CM). However, both experimental and analytical results prove the existence of a large amount of the inertial torsional moment at the CM. Also, the definition of eccentricity by engineers, which is referred to as the resistance eccentricity, is defined as the distance between the center of mass and the center of resistance, which is conceptually different from the static eccentricity in the current codes, defined as the arm length about the center of rotation. The difference in the definitions of eccentricity should be made clear to avoid confusion about the torsion design. This study proposed prediction equations as a function of resistance eccentricity based on a resistance eccentricity model with advantages of (1) the recognition of the existence of torsional moment at the CM, (2) the avoidance of the confusion by using resistance eccentricity instead of the design eccentricity, and (3) a clear relationship of applied inertial forces at the CM and resisting forces. These predictions are compared with the seismic responses obtained from time-history analyses of a five-story building structure under moderate and severe earthquakes. Then, the trend of the resistance eccentricity corresponding to the maximum edge drift is investigated for elastic and inelastic responses. The comparison given in this study shows that these prediction equations can serve as a useful reference for the prediction in both the elastic and the inelastic ranges.
Kim, Chanho;Kim, Jaehyo;Hong, Wooseong;Yeom, Jung-Yeol;Kim, Geehyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3833-3840
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2022
A method for calibrating the energy scale and detection efficiency of stilbene scintillators is presented herein. This method can be used to quantitatively analyze the Compton continuum of gamma-ray spectra obtained using such scintillators. First, channel-energy calibration was conducted by fitting a semi-empirical equation for the Compton continuum to the acquired energy spectrum and a new method to evaluate the intrinsic detection efficiency, called intrinsic Compton efficiency, of stilbene scintillators was proposed. The validity of this method was verified by changing experimental conditions such as the number of sources being measured simultaneously and the detector-source distance. According to the energy calibration, the standard error for the estimated Compton edge position was ±1.56 keV. The comparison of the intrinsic Compton efficiencies calculated from the single- and two-source spectra showed that the mean absolute difference and the mean absolute percentage difference are 0.031 %p and 0.557%, respectively, demonstrating reasonable accuracy of this method. The feasibility of the method was confirmed for an energy range of 0.5-1.5 MeV, showing that stilbene scintillators can be used to quantitatively analyze gamma rays in mixed-radiation fields.
Kim, Da-Seul;Son, Hyeon-Cheol;Si, Jong-Wook;Kim, Sung-Young
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.1
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pp.15-23
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2020
In this paper, we propose a new method to detect traffic accidents in video from vehicle-mounted cameras (vehicle black box). We use the distance between vehicles to determine whether an accident has occurred. To calculate the position of each vehicle, we use object detection and tracking method. By the way, in a crowded road environment, it is so difficult to decide an accident has occurred because of parked vehicles at the edge of the road. It is not easy to discriminate against accidents from non-accidents because a moving vehicle and a stopped vehicle are mixed on a regular downtown road. In this paper, we try to increase the accuracy of the vehicle accident detection by using not only the motion of the surrounding vehicle but also ego-motion as the input of the Recurrent Neural Network (RNN). We improved the accuracy of accident detection compared to the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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