Lee, Seul-Gi;Karadeniz, Fatih;Oh, Jung Hwan;Yu, Ga Hyun;Kong, Chang-Suk
Preventive Nutrition and Food Science
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제22권3호
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pp.184-190
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2017
Matrix metalloproteinases (MMPs) are endopeptidases that take significant roles in extracellular matrix degradation and therefore linked to several complications such as metastasis of cancer progression, oxidative stress, and hepatic fibrosis. Hizikia fusiformis, a brown algae, was reported to possess bioactivities, including but not limited to, antiviral, antimicrobial, and anti-inflammatory partly due to bioactive polysaccharide contents. In this study, the potential of H. fusiformis against cancer cell invasion was evaluated through the MMP inhibitory effect in HT1080 fibrosarcoma cells in vitro. H. fusiformis crude extract was fractionated with organic solvents, $H_2O$, n-BuOH, 85% aqueous MeOH, and n-hexane (n-Hex). The non-toxicity of the fractions was confirmed by MTT assay. All fractions inhibited the enzymatic activities of MMP-2 and MMP-9 according to the gelatin zymography assay. Cell migration was also significantly inhibited by the n-Hex fraction. In addition, both gene and protein expressions of MMP-2 and -9, and tissue inhibitor of MMPs (TIMPs) were evaluated by reverse transcription-polymerase chain reaction and Western blotting, respectively. The fractions suppressed the mRNA and protein levels of MMP-2, MMP-9 while elevating the TIMP-1 and TIMP-2, with the $H_2O$ fraction being the least effective while n-Hex fraction the most. Collectively, the n-Hex fraction from brown algae H. fusiformis could be a potential inhibitor of MMPs, suggesting the presence of various derivatives of polysaccharides in high amounts.
본 논문에서는 손바닥의 interdigital영역으로 부터 특징패턴을 추출하는 과정과 이 특징패턴과 관련된 자료를 이용한 개인식별 방법을 제안하였다. 처리과정은 interdigital영역을 일정한 크기로 분할하고 각 분할된 영역에 대하여 융선의 분포에 따른 4방향의 방향 코드를 부여한후 이것을 분석하는 것에 의해 특징패턴의 존재 유무와 1차 중심점을 검출하였다. 검출된 1차 중심점의 주변 제한된 영역에 대해서만 세선화와 융선 추적을 통하여 특징패턴의 종류와 2차 중심점(core)을 구하였다. 2차 중심점들을 연결하는 특징패턴 좌표계를 설정하고 각 중심점에 대한 상대적 거리와 방향정보 특징 패턴의 종류등에 대한 특징 파라미터를 구하였다. 식별실험은 각 특징패턴의 종류와 수, 존재위치에 의하여 판단하거나 특징 파라미터를 비교, 분석하는 것에 의해 수행하였다.
This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.
In this paper, a block based image approximation technique using the Self Affine System(SAS) from the fractal theory is suggested. Each block of an image is divided into 4 tiles and 4 affine mapping coefficients are found for each tile. To find the affine mapping cefficients that minimize the error between the affine transformed image block and the reconstructed image block, the matrix euation is solved by setting each partial differential coefficients to aero. And to ensure the convergence of coding block. 4 uniformly partitioned affine transformation is applied. Variable block size technique is employed in order to applynatural image reconstruction property of fractal image coding. Large blocks are used for encoding smooth backgrounds to yield high compression efficiency and texture and edge blocks are divided into smaller blocks to preserve the block detail. Affine mapping coefficinets are found for each block having 16$\times$16, 8$\times$8 or 4$\times$4 size. Each block is classified as shade, texture or edge. Average gray level is transmitted for shade bolcks, and coefficients are found for texture and edge blocks. Coefficients are quantized and only 16 bytes per block are transmitted. Using the proposed algorithm, the computational load increases linearly in proportion to image size. PSNR of 31.58dB is obtained as the result using 512$\times$512, 8 bits per pixel Lena image.
In this paper, we proposed the autonomous algorithm of pseudo-exhaustive testing for the multi-level combinational logic circuits. For the processing of shared-circuit that existed in each cone-circuit when it backtracked the path from PO to PI of CUT at the conventional verification testing, the dependent relation of PI-P0 is presented by a dependence matrix so it easily partitioned the sub-circuits for the pseudo-exhaustive testing. The test pattern of sub-circuit's C-inputs is generated using a binary counter and the test pattern of I-inputs is synthesized using a singular cover and consistency operation. Thus, according to the test patterns presented with the recipe cube, the number of test pattrens are reduced and it is possible to test concurrently each other subcircuits. The proposed algorithm treated CUT's net-list to the source file and was batch processed from the sub-circuit partitioning to the test pattern generation. It is shown that the range of reduced ration of generated pseudo-exhaustive test pattern exhibits from 85.4% to 95.8% when the average PI-dependency of ISACS bench mark circuits is 69.4%.
본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.505-509
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2020
Twitter is a useful medium to grasp various damage situations that have occurred in society. However, it is a laborious task to spot damage-related topics according to time in the environment where information is constantly produced. This paper proposes a methodology of constructing a knowledge structure by combining the BERT-based classifier and the community detection techniques to discover the topics underlain in the damage information. The methodology consists of two steps. In the first step, the tweets are classified into the classes that are related to human damage, infrastructure damage, and industrial activity damage by a BERT-based transfer learning approach. In the second step, networks of the words that appear in the damage-related tweets are constructed based on the co-occurrence matrix. The derived networks are partitioned by maximizing the modularity to reveal the hidden topics. Five keywords with high values of degree centrality are selected to interpret the topics. The proposed methodology is validated with the Hurricane Harvey test data.
본 연구에서는 산거울 추출물의 항주름 활성을 연구하기 위하여 항산화, 엘라스타제 활성 억제, Matrix metalloproteinase-1 (MMP-1) mRNA 발현 및 단백질의 생성 억제 관련 실험을 진행하였다. 산거울의 뿌리부분을 95 % 에탄올로 추출하고 유기 용매로 분획하여 각 추출물 분획물에 대한 항산화 활성과 엘라스타제 억제 효능을 측정한 결과, EtOAc 분획이 각각 SC50=4.89 ${\mu}g/mL$, IC50=23.5 ${\mu}g/mL$ 로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 활성이 가장 좋은 EtOAc 분획물로 부터 실리카겔 컬럼 크로마토그래피를 이용하여 활성물질을 분리하고, 분리된 물질이 ${\alpha}$-viniferin임을 분광학적 분석결과로 확인하였다. RT-PCR을 이용한 MMP-1 mRNA 발현능 평가에서 EtOAc 분획물과 ${\alpha}$-viniferin은 각각 50 ~ 60 % (10 ~ 100 ${\mu}g/mL$), 약 60 ~ 75 % (0.5 ~ 2 ${\mu}g/mL$)의 저해효과를 나타내었으며, Western-blot을 이용한 MMP-1 단백질 생성을 평가한 결과에서 역시 EtOAc 분획물과 ${\alpha}$-viniferin은 같은 농도에서 각각 50 ~ 65 %와 55 ~ 65 % 저해 효과를 나타내었다. 결론적으로, ${\alpha}$-viniferin을 함유한 산거울의 EtOAc 분획층의 주름 개선용 기능성 화장품 개발을 위한 소재로 개발 가능성을 확인하였다.
PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 인하여 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 업계 표준의 버스 기술이다. PCI Express는 최근 고성능 컴퓨터나 클러스터/클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 시스템 인터커넥션 네트워크로서 그 활용가능성을 검증하고 있는 추세이다. PCI Express가 시스템 인터커넥션 네트워크로서 활용가능하게 된 계기는 PCI Express에 NTB(non-transparent bridge) 기술이 도입되면서부터이다. NTB 기술은 물리적으로 두 PCI Express subsystem을 연결가능하도록 하지만, 필요할 경우 논리적인 격리(isolation)를 제공하는 특징이 있다. 또한, PGAS(partitioned global address space)와 같은 공유 주소 공간(shared address space) 프로그래밍 모델은 최근 멀티코어 프로세서의 보편화로 인하여 병렬컴퓨팅 프레임워크로 각광받고 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 병렬컴퓨팅 플랫폼을 위하여 PCI Express 환경에서 OpenSHMEM을 구현하기 위한 초기 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 구현한 15가지 OpenSHMEM API의 정확성을 검증하기 위해서 Github의 openshmem-example 벤치마크의 수행을 통하여 확인하였다. 현재 시중에서는 PCI Express 기반 인터커넥션 네트워크는 가격이 매우 비싸고 아직 일반인이 사용하기 용이하도록 NIC형태로 널리 보급되지 않은 실정이다. 이러한 기술개발 초기단계에서 본 연구는 PCI Express 기반 interconnection network를 RDK(evaluation board) 수준에서 실제로 동작하는 실험환경을 구축하고, 여기에 추가로 최근 각광받는 OpenSHMEM software stack를 자체적으로 구현하였다는 데 의의가 있다.
0.5%C-25.0%Cr-1.0%Si(합금1), 0.5%C-5.0%Cr-1.0%Si(합금2) 및 2.0%C-5.0%Cr-1.0%Si(합금3)의 3종류 크롬백주철에 있어서 기지조직 및 탄화물에 분푀도는 Cr 및 Si의 거동을 연구하였다. 15kg 용량의 고주파 유도용해로에 선철, 고철, Fe-Cr, Fe-Si 등을 장입시켜 용해시킨후 슬래그를 제거시키고 $1550^{\circ}C$에서 펩 주형에 주입시킨후 실온까지 냉각시켜 SEM으로 응고조직을 관찰하였으며 EPMA분석을 통하여 Cr 및 Si 의 분포거동을 관찰하였다. 합금1의 경우 초정으로 $\delta$페라이트가 정출후 $\delta$페라이트와 용액의 입계에서 $\delta$페라이트와 $M_7C_3$탄화물이 공정으로 정출하였으며 합금2의 경우 용액에서 초정으로 거의 $\delta$페라이트가 정출된 수 극히 일부분만이 $\delta$페라이트와 $M_7C_3$탄화물의 공정으로 정출하였다. 반면 합금 3의 경우 오스테나이트가 초정으로 정출된 후 오스테나이트와 $M_3C$탄화물이 공정으로 정출하였다. Cr은 주로 $M_7C_3$ 및 $M_3C$탄화물에 , 그리고 Si는 기지조직에 선택적으로 분배되었으며 Cr의 기지조직에 대한 분배계수는 0.56-0.68, 그리고 Si는 1.12-1.28의 범위에 걸쳐있었다. 또한 Cr의 기지조직에 대한 분배계수는 C 함량이 2.0%일때가 0.5%의 경우보다 낮았으며 $M_7C_3$탄화물내의 Cr 함량은 Cr함량이 25.0% 일때가 5.0%의 경우보다 높은값을 나타내었다. 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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