제트 혼합 반응기(JSR) 내의 NOx와 같은 배출물질을 예측하기 위해서 화학반응기 모델을 개발했다. 본 연구에서는 JSR에 대한 화학반응기 모델로서 two-PSR 모델이 채택되었다. CHEMKIN 코드와 4가지 NO 생성 메커니즘을 포함한 GRI 3.0 메탄-공기 연소 메커니즘을 이용해서 JSR내의 희박 예혼합 메탄-공기 연소의 NO 생성예측을 실시하였다. 모델의 검증을 위해서 계산된 결과를 Rutar의 실험 데이터와 비교하였다. NO 생성의 중요 파라미터와 4 가지 NO 경로의 기여도를 조사하였다. 화염 영역에서는 prompt 메커니즘이 주된 경로이고, 화염후영역에서는 Zeldovich 메커니즘이 주된 경로이다. 희박 예혼합 조건에서는 N2O 메카니즘이가 화염 및 화염후 영역 모두에서 중요한 경로이다.
컴퓨터 게임에서 NPC(non-player character)가 이동하는 자연스러운 경로를 찾기 위해서는 탐색을 위한 공간을 어떻게 표현할 것인가에 대한 연구가 어떤 탐색 방법을 사용할 것인가에 대한 연구 못지 않게 중요하다고 할 수 있다. 최근까지 게염 경로 찾기의 동향을 보면 경로 계획을 위한 탐색 방법으로는 A* 알고리즘이 단연 우위를 보이지만 A* 알고리즘을 적용하기 위한 상태 공간 표현 방식으로는 게임을 위해 만들어진 여러가지 표현 방법들이 사용되고 있다. 기존의 방법들은 탐색 공간의 크기가 너무 크거나, 최적의 경로를 찾지 못하거나, 경로가 자연스럽지 못하는 등의 단점 뿐 아니라 노드와 링크의 생성이 자동적이지 못하고 레벨 디자이너에 의존하는 것도 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 경로가 자연스럽게 보이기 위한 성질을 정의하고 이를 충족하는 경로를 생성할 수 있도록 로보틱스 분야의 가시 성그래프를 응용한 일반화 가시성그래프를 이용하여 상태공간을 표현할 것을 제안한다.
In this study the predictions of NOx in methane-air lean premixed combustion in PSR were carried out with GRI 3.0 methane-air combustion mechanism and Zeldovich, nitrous oxide, prompt, and NNH NO formation mechanism by using CHEMKIN code. The results are compared to the JSR experimental data of Rutar for the validation of the model. This study concerns about the importance of the chemical pathways. The chemical pathway most likely to form the NO in methane-air lean-premixed combustion was investigated. The results obtained with the 4 different NO mechanisms for residence time(0.5-1.6ms) and pressure(3, 4.7, 6.5 atm) are compared and discussed.
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.
본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
Balb/c 마우스의 복강내에 Abelson leukemia virus (A-MuLV)를 주입하여 발생시킨 대식세포주 RAW 264.7 세포의 배양조건에 납과 NAC및 BSO를 첨가하여 세포생존율과 NO 및 ATP 생성량의 변화를 관찰한 결과, 납을 처리한 기본배양조건에서 RAW 264.7 세포의 생존율은 각 농도에서 차이가 없었으며 NO의 생성량은 $0.5{\mu}M$의 납농도에서부터 용량 의존적으로 감소하였으나 ATP의 생성량은 각 농도군에서 차이가 없었다. NAC을 전처리하고 납을 처리한 배양조건에서의 NO 및 ATP의 생성량은 대조군과 차이가 없었다. BSO를 전처리하고 납을 처리한 배양조건에서의 NO의 생성량은 납만 처리했을 때와 달리 각각의 농도군에서 대조군과 차이가 있었다. ATP생성량은 역시 차이가 없었다. 이상의 결과에서 납의 농도가 증가함에 따라 ATP의 생성량은 변화가 없으면서 NO가 감소하는 것을 볼 때, 납에 의한 대식세포에서 NO생성의 억제기전은 수은 및 카드뮴 등과 같이 미토콘드리아에 영향을 미쳐 ATP생성이 억제됨으로 L-arginine-NO경로에서 ATP를 필요로 하는 iNOS가 작용을 못하여 NO 생성이 저하되는 기전과는 다른 기전이 있음을 보여준다. 또한 iNOS의 조효소인 세포내 GSH를 증가시키는 NAC을 전처리했을 때 NO의 생성량이 대조군 수준으로 회복되고 세포내 GSH를 감소시키는 BSO를 전처리했을 때는 오히려 NO의 생성량에 영향을 미치지 않는 납의 농도에서조차 NO 생성의 감소가 일어난 것으로 볼 때 GSH는 대식세포에서 NO생성을 저하시키는 납의 독성에 보호작용이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 황기와 지치 복합물인 ALM16이 lipopolysaccharide 처리에 의해 자극된 RAW264.7 대식세포의 염증반응에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. ALM16은 RAW264.7 대식세포에 대하여 최대 200 ㎍/mL의 농도까지 독성은 보이지 않았다. 항염증 활성을 검정하기 위해 nitric oxide (NO), prostaglandin E2 (PGE2) 및 pro-inflammatory cytokines 생성량을 측정한 결과, ALM16은 각각의 생성량을 농도의존적으로 감소시켰다. 또한 ALM16은 NO와 PGE2 생성에 관여하는 inducible nitric oxide synthase (iNOS)와 cyclooxygenase-2 (COX-2)의 단백질 발현을 억제하였다. 한편, 항염증 활성 조절 기전을 확인하기 위하여 NK-κB의 핵으로의 이동과 DNA-binding activity 및 MAPK 신호전달 경로에 대한 ALM16의 영향을 확인한 결과, ALM16은 NF-κB의 핵으로 이동과 DNA-binding activity를 유의적으로 억제하였으며, JNK와 ERK 특이적으로 인산화를 억제함으로써 MAPK 신호전달 경로 활성을 억제하였다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 ALM16이 MAPK와 NF-κB의 신호전달 경로 억제를 통한 iNOS와 COX-2의 발현을 조절하고, 이로 인하여 NO, PGE2 및 pro-inflammatory cytokines의 생성이 감소하여 염증 반응을 조절하는 능력이 있는 것으로 판단된다.
희박 예혼합 가스터빈 연소기에서 배출되는 NOx, CO 와 같은 오염물질을 예측하기 위해서 화학반응기 네트워크 모델을 개발했다. 본 연구에서는 CHEMKIN 코드와 4 가지 NO 생성 메커니즘을 포함한 GRI 3.0 메탄-공기 연소 메커니즘을 이용해서 가스터빈의 부하조건을 변화시키며 NOx 및 CO 배출의 예측을 수행하였다. 모델의 검증을 위해서 계산된 결과를 모사연소기의 실험 데이터와 비교하였다. 여러부하조건에 따른 4 가지 NO 경로의 기여도를 조사하였다. 또한 인젝터의 질량유동 및 당량비의 불균일성이 NOx 배출이 끼치는 영향을 고찰하고 10ppm 이하의 저 NOx 연소기 개발을 위한 저감 방법을 제안했다.
본 연구에서는 LPS로 자극을 유도한 RAW 264.7 대식세포에서 지칭개 추출물의 항염증 효능을 알아보기 위해 이와 연관된 다양한 인자(NO, PGE2, IL-6, 및 TNF-α)와 MAPK 신호전달 경로에 대해서 조사하였다. 먼저HL 처리에 따른 세포 생존율에 대해 조사한 결과, HL을 농도별로 처리했을 때 저농도인 25 ㎍/mL에서부터 고농도인 100 ㎍/mL까지 모두 90% 이상의 생존율이 나타났으며, LPS를 처리한 RAW 264.7 대식세포에서도 90% 이상의 생존율을 나타내 실험에 사용된 HL의 농도가 RAW 264.7 대식세포에서 무독성임을 확인할 수 있었다. 이러한 무독성 조건에서 HL의 항염증 활성을 확인하기 위하여 염증 매개체(inflammatory mediators)로 잘 알려진 NO와 PGE2의 생성 변화를 확인한 결과, LPS로 염증반응이 유도된 RAW 264.7 대식세포에서 NO와 PGE2의 생성이 농도 의존적으로 억제됨을 확인하였다. HL이 NO와 PGE2를 억제하는 항염증 효과가 있음을 관찰하였고, 이에 전 염증성 사이토카인 분비에도 유의성 있는 효과를 나타낼 것이라 판단되어 전 염증성 사이토카인(IL-6와 TNF-α)에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. HL은 LPS로 유도된 RAW 264.7 대식세포의 염증반응에서 IL-6의 생산을 유의적으로 억제함을 관찰할 수 있었다. 한편 다른 전 염증성 사이토카인인 TNF-α생산에는 아무 영향을 주지 않았다. 이러한 결과는 HL이 전 염증성 사이토카인 중 TNF-α조절에 관여하지 않고, IL-6 생성을 억제하여 염증 매개체의 생성을 억제한다고 추측할 수 있었다. HL이 NO, PGE2, 및 IL-6의 조절에 작용하는 메커니즘이 상위 시그널인 MAPK cascade의 억제를 통해 나타나는 효과인지 알아보기 위해 염증과 관련된 MAPK 시그널인 p38, ERK, 및 JNK의 발현 변화를 관찰하였다. HL은 p38과 ERK의 발현 활성화를 상당히 약화시켰지만 JNK는 p38과 ERK 보다 덜 민감하게 조절함을 관찰할 수 있었다. 이상의 결과를 종합해 보면 LPS로 유도된 RAW 264.7 대식세포에서 HL은 MAPK 신호경로인 JNK 발현에 유의적인 영향을 주지 못해서 JNK와 관련된 TNF-α생산에 영향을 주지 못한 것으로 판단된다. 다른 MAPK 신호경로인 p38과 ERK의 발현을 약화시킴으로써 그 다음 기작인 IL-6, NO, 및 PGE2의 생산을 억제시켜 염증반응을 억제한 것으로 추측되어 진다. 이상의 결과를 종합해 보면 HL이 항염 활성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 이를 기반으로 HL의 MAPK 신호경로를 통한 염증성 사이토카인과 염증 매개체와의 연관성에 대한 기초자료로 활용할 수 있는 근거 자료가 될 수 있을 것으로 생각된다. 또한, 다양한 경로를 통한 염증 조절 기전 연구는 추가적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A{\ast}$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 다음과 같은 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 생성 방법이 다른 추상 그래프의 성능을 평가 하였다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱의 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색 성능 측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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