The energy harvesting system using an inverted flag is analyzed by using an immersed boundary method to consider the fluid and solid interaction. The inverted flag flutters at a lower critical velocity than a conventional flag. A fluttering motion is classified into straight, symmetric, asymmetric, biased, and over flapping modes. The optimal energy harvesting efficiency is observed at the biased flapping mode. Using the three different machine learning algorithms, i.e., artificial neural network, random forest, support vector regression, the energy harvesting efficiency is predicted by taking bending rigidity, inclination angle, and flapping frequency as input variables. The R2 value of the artificial neural network and random forest algorithms is observed to be more than 0.9.
In this paper, an Evolving Neural Network Controller(ENNC) which its structure and its connection weights are optimized simultaneously by Real Variable Elitist Genetic Algoithm(RVEGA) was presented for stabilization of an Inverter Pendulum(IP) system with nonlinearity. This proposed ENNC was described by a simple genetic chromosome. And the deletion of neuron, the determinations of input or output neuron, the deleted neuron and the activation functions types are given according to the various flag types. Therefore, the connection weights, its structure and the neuron types in the given ENNC can be optimized by the proposed evolution strategy. Through the simulations, we showed that the finally acquired optimal ENNC was successfully applied to the stabilization control of an IP system.
로켓이나 2족 보행 로봇(Biped Robots)의 자세 제어에 응용되는 도립진자 시스템(Inverted Penduhum System)은 대표적 비선행 시스템으로 수학적 모델링이 대단히 어려우며, 모델링올 하였다 하더라도 복잡한 구조가 된다. 이의 해결을 위한 고전적인 제어 기법으로 1970년대 이후부터는, 신경회로망과 퍼지, 카오스, 유전 알고리증을 이용한 제어 기법들이 도립진자의 안정화 제어에 적용되어져고 있으며, 최근 신경회로망의 자동설계 기법들과 유전 또는 전화 알고리즘올 이용한 신경회로망의 구축 기법인 종래의 진화형 선정회로 제어기(ENNC : Evohing Neural Network Controller)가 시도되어지고 있다. 그러나 종래의 ENNC의 전화방식은 노드(뉴런)단위로 교배하며, 특히, 활성화 함수를 지닌 은닉층의 뉴런이 입력층의 뉴런으로 대체되는 경우, 입력층 뉴런과 출력층 뉴런 사이의 결합 가중치가 삭제되지 않는 등의 문제점이 지적될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 도립진자 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화 연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가능 새로운 형태의 ENNC를 제안하고자 한디. 또한, 다양한 초기치에 적응된 최적 구조와 결합가중치를 갖는 새로운 형태의 ENNC를 시뮬레이션율 통하여 얻고, 이를 ADA-2310보드 및 80586 마이크로 프로세서로 실현하여, 도립진자 시스템의 안정화 제어에 적용함으로써 본 논운에서 제안한 ENNC의 우수성과 강인성을 입증하고자 한다.
Membrane associated guanylate kinase inverted-3 (MAGI-3)는 세포-세포 연접의 형성을 유도하는 막단백질인 membrane associated guanylate kinases (MAGUKs)의 한 종류 단백질로 140 kDa 크기를 가진다. MAGI-3는 PTEN/MMAC와 함께 협력하여 AKT/PKB의 kinase 활성을 조절하거나 MAPKs 신호전달경로로 ERK 활성을 조절로 한다. Coxsackievirus B3 (CVB3)는 가장 일반적으로 감염된 심근 세포 사멸으로 인한 바이러스성 심근염을 일으키는 enterovirus에 속하는 인간 병원체이다. 이전 연구에서 protein kinase B (PKB, 또는 AKT)와 extracellular signal-regulated kinases 1/2 (ERK1/2)의 활성은 HeLa 세포에서 CVB3 복제를 위해 필수적임이 밝혀졌다. 본 연구에서 enterovirus 복제와 AKT 신호 활성조절에서 MAGI-3의 역할을 검증하였다. MAGI-3-Flag의 발현은 CVB3 감염 후에 AKT 신호 활성과 viral capsid protein VP1의 발현을 유도하였으며 이는 MAGI-3에 의한 enterovirus 증식 조절을 보여주었다. AKT 신호는 MAGI-3 발현에 의해 enterovirus 감염과 함께 유의하게 증가하고 이것은 감염 바이러스의 증식을 활발하게 유도함을 확인하였다. 이 결과는 MAGI-3의 발현은 AKT와 ERK의 활성이 증가하고, 더 나아가 바이러스 증식과 연관이 있다는 것을 입증한다. MAGI-3는 아마도 AKT 신호 조절을 통해 enterovirus 증식 조절에 중요한 역할을 할 것으로 생각된다.
건축문화재들은 다양한 환경적 요인들로 인해 많은 손상이 발생된다. 손상된 문화재를 보존하기 위해서 예방보존 및 장기적인 보존관리가 더욱 중요해지고 있다. 그래서 정기적인 점검 시에 적용 가능한 과학적인 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 요구되고 있다. 관련된 연구를 위해서, 여러 문화재들 중에서 높은 깃대 형상의 당간을 연구 대상으로 선정하였다. 보존되고 있는 당간들 중에서 보물 제49호 나주 석당간을 선정하여, 구조 안정성을 평가하기 위한 분석 기법에 대한 기초적인 연구를 진행하였다. 이상화된 모델을 제시하고, 다자유도 운동방정식을 유도하였다. 그리고 연결부 위치별 임계 강성 값을 추정할 수 있는 식을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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