A monoterpene-neolignan, piperitylmagnolol (1), was isolated from the stem bark of Magnolia officinalis, together with syringaresinol (2), caffeic acid (3), and sinapaldehyde (4). The isolated compounds were established on the basis of spectroscopic and physicochemical analyses including 1D- and 2D-NMR techniques, as well as on comparing the spectral data with those in the literature and of authentic samples. Compounds 1 - 4 were tested for their cytotoxic activity against the HeLa, K562, A549, and HCT116 cancer cell lines in vitro. Of the isolates, piperitylmagnolol (1) exhibited cytotoxic activity against the tested cancer cell lines with $IC_{50}$ values of 7.7 - 9.5 ${\mu}g/ml$.
Ni/YSZ ($Y_2O_3$-stabilized $ZrO_2$) composite powder for a cathode material in high temperature electrolysis(HTE) was synthesized by a mechanical alloying method with Ni and YSZ powder. Microstructure of the composite and cell thickness for HTE reaction has been analyzed with various techniques of XRD, SEM to investigate effects of fabrication conditions. Employing the composite material, furthermore, the unit cell for HTE has been studied to evolve hydrogen from water. XRD patterns showed that the composites after wet mechanical alloying were composed of respective nano-sized crystalline Ni and YSZ. While ethanol as additive for mechanical alloying increased to $20\;{\mu}m$ of average particle size of the composites, alpha-terpineol effectively decreased to sub-micro size of that. This study has been found out the evolution of hydrogen by HTE reaction employing the fabricated cathode material, showing 1.4 ml/min of $H_2$ generation rate as increasing $20\;{\mu}m$ of cathode thickness.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.2A
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pp.121-129
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2008
This paper presents the spatial multiplexing MIMO system to increase data rate to double in MB-OFDM UWB system, which is ECMA standards, and compares BER performance of various receiver structures. The complexity and BER performance of various types of spatial multiplexing receivers are compared and analyzed using diagonal and horizontal encoding techniques for $2{\times}2$\;and\;2{\times}3$ antennas systems. Computer simulations exhibit that $2{\times}2$ MML and $2{\times}3$ ZF method show better BER performance than that of SISO system with simple complexity.
Journal of The Korean Society of Clinical Toxicology
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v.3
no.2
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pp.126-129
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2005
Valproic acid (VPA) is used in the management of a variety of conditions including simple and complex absence seizure disorder. bipolar disorder, and migraine prophylaxis. Clinical manifestation of VPA overdose vary in severity from mild confusion and lethargy to severe coma and death. The treatment of VPA toxicity is mainly supportive. There is no specific antidote, nor are there specific guidelines for the management of VPA intoxication. Anecdotal reports describe the efficacy of naloxone and L-carnitine, but the data are insufficient to make strong conclusions. Various techniques of extracoporeal therapy for the management of VPA toxicity have been described, but none has prevailed as standard therapy. We report a patient with VPA overdose who was successfully treated with hemoperfusion with activated charcoal and L-carnitine. VPA levels of the patient was more than 1,000 ${\mu}g$/ml and was normalized after 3 times hemoperfusion. The patient was injected with L-carnitine by maximum 600 mg/kg/day for 5days without complications.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.2
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pp.33-38
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2020
Anomaly detection of Machine Learning such as PCA anomaly detection and CNN image classification has been focused on cross-sectional data. In this paper, two approaches has been suggested to apply ML techniques for identifying the failure time of big time series data. PCA anomaly detection to identify time rows as normal or abnormal was suggested by converting subjects identification problem to time domain. CNN image classification was suggested to identify the failure time by re-structuring of time series data, which computed the correlation matrix of one minute data and converted to tiff image format. Also, LASSO, one of feature selection methods, was applied to select the most affecting variables which could identify the failure status. For the empirical study, time series data was collected in seconds from a power generator of 214 components for 25 minutes including 20 minutes before the failure time. The failure time was predicted and detected 9 minutes 17 seconds before the failure time by PCA anomaly detection, but was not detected by the combination of LASSO and PCA because the target variable was binary variable which was assigned on the base of the failure time. CNN image classification with the train data of 10 normal status image and 5 failure status images detected just one minute before.
This study was conducted to determine the optimal conditions for introduction of exogenous DNA into Synechocystis sp. PCC 6803. Of the three transformation techniques studied, electroporation, ultrasonic transformation and natural transformation, natural transformation showed the highest efficiency. Additionally, this study demonstrated that the higher plasmid concentration and longer homologous recombining fragments resulted in a greater number of transformants. For successful transformation, the lowest concentration of plasmid was $0.02\;{\mu}g/ml$, and the shortest homologous recombining fragment was 0.2 kb. Use of Synechocystis sp. PCC 6803 in the logarithmic growth phase resulted in two-fold higher transformation rate than that of the same organism when cells in the latent phase or the plateau phase were used for transformation. Pretreatment of the host strain, Synechocystis sp. PCC 6803, with EDTA (2 mM) for two days prior to transformation increased the transformation efficiency by 23%. Additionally, incubation of the cells and DNA for 5 h under light conditions increased the transformation efficiency by two orders of magnitude. Moreover, recovery treatment of the cells before they were plated onto antibiotic medium also increased the transformation efficiency.
Background: Circumcision is a painful intervention frequently performed in pediatric surgery. We aim to compare the efficacy of caudal block versus dorsal penile block (DPNB) under general anesthesia for children undergoing circumcision. Methods: This study was performed between July 1, 2009 and October 16, 2009. Fifty male children American Society of Anesthesiolgists physical status classification I, aged between 3 and 12 were included in this randomized, prospective, comparative study. Anesthetic techniques were standardized for all children. Patients were randomized into 2 groups. Using 0.25% 0.5 ml/kg levobupivacain, we performed DPNB for Group 1 and caudal block for Group 2. Postoperative analgesia was evaluated for six hours with the Flacc Pain Scale for five categories; (F) Face, (L) Legs, (A) Activity, (C) Cry, and (C) Consolability. For every child, supplemental analgesic amounts, times, and probable local or systemic complications were recorded. Results: No significant difference between the groups (P > 0.05) was found in mean age, body weight, anesthesia duration, FLACC pain, and sedation scores (P > 0.05). However, on subsequent measurements, a significant decrease of pain and sedation scores was noted in both the DPNB group and the caudal block group (P < 0.001). No major complication was found when using either technique. Conclusions: DPNB and caudal block provided similar postoperative analgesic effects without major complications for children under general anesthesia.
A simple assay method of recombinant human epidermal growth factor (rhEGF) in a pharmaceutical preparation was studied and validated by capillary electrophoresis (CE) using micellar electrokinetic chromatography (MEKC) techniques. Factors affecting the migration behavior and separation performances of the peptide; type of buffers pH, butler concentration, and concentration of sodium dodecyl sulfates (SDS) were investigated to optimize the analytical performance. CE was performed using running buffers 50.0 mM borate (pH 8.5) containing 12.5 mM SDS at 20 $mutextrm{V}$ of the applied voltage. Calibration curves for the rhEGF showed good linearity (r>0.999) over the wide dynamic range from 1.25 to $100{\mu\textrm{g}}/ml$. Sample analysis was performed by using standard addition method to eliminate the matrix effects of dosage vehicle. This method is assumed to be useful for quality control (QC) of various forms of pharmaceutical products of the peptide.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.617-627
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2021
Underwater Acoustic Channels (UAC) have inherent sparse characteristics. The traditional adaptive equalization techniques do not utilize this feature to improve the performance. In this paper we consider the Variable Adaptive Subgradient Projection (V-ASPM) method to derive a new sparse equalization algorithm based on the Minimum Symbol Error Rate (MSER) criterion. Compared with the original MSER algorithm, our proposed scheme adds sparse matrix to the iterative formula, which can assign independent step-sizes to the equalizer taps. How to obtain such proper sparse matrix is also analyzed. On this basis, the selection scheme of the sparse matrix is obtained by combining the variable step-sizes and equalizer sparsity measure. We call the new algorithm Sparse-Control Proportional-MSER (SC-PMSER) equalizer. Finally, the proposed SC-PMSER equalizer is embedded into a turbo receiver, which perform turbo decoding, Digital Phase-Locked Loop (DPLL), time-reversal receiving and multi-reception diversity. Simulation and real-field experimental results show that the proposed algorithm has better performance in convergence speed and Bit Error Rate (BER).
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.271-281
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2022
Manual seed classification challenges can be overcome using a reliable and autonomous seed purity identification and classification technique. It is a highly practical and commercially important requirement of the agricultural industry. Researchers can create a new data mining method with improved accuracy using current machine learning and artificial intelligence approaches. Seed classification can help with quality making, seed quality controller, and impurity identification. Seeds have traditionally been classified based on characteristics such as colour, shape, and texture. Generally, this is done by experts by visually examining each model, which is a very time-consuming and tedious task. This approach is simple to automate, making seed sorting far more efficient than manually inspecting them. Computer vision technologies based on machine learning (ML), symmetry, and, more specifically, convolutional neural networks (CNNs) have been widely used in related fields, resulting in greater labour efficiency in many cases. To sort a sample of 3000 seeds, KNN, SVM, CNN and CNN-SVM hybrid classification algorithms were used. A model that uses advanced deep learning techniques to categorise some well-known seeds is included in the proposed hybrid system. In most cases, the CNN-SVM model outperformed the comparable SVM and CNN models, demonstrating the effectiveness of utilising CNN-SVM to evaluate data. The findings of this research revealed that CNN-SVM could be used to analyse data with promising results. Future study should look into more seed kinds to expand the use of CNN-SVMs in data processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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