Background: Breast cancer is the serious health concern in India causing the highest mortality rate in females, which occurs due to uncontrolled cell division and can be metastasize to other parts of the human body. Interactions with estrogen receptor (ER) alpha are mainly responsible for the malignant tumors with regulation of the transcription of various genes as a transcription factor. Most of the drugs currently used for the breast cancer treatment produce various side effects and hence we focused on natural compounds which do not exhibit any toxic effect against normal human cells. Materials and Methods: Structure of human ER was retrieved from the Protein Data Bank and the structures of flavonoid compounds have been collected from PubChem database. Molecular docking and drug likeness studies were performed for those natural compounds to evaluate and analyze the anti-breast cancer activity. Results: Finally two compounds satisfying the Lipinski's rule of five were reported. The two compounds also exhibited highest binding affinity with human ER greater than 10.5 Kcal/mol. Conclusions: The results of this study can be implemented in the drug designing pipeline.
진공 시스템의 성능에 대한 밸브 컨덕턴스의 영향은 진공시스템의 설계 최적화를 위해 전산모사 되었다. 본 연구에서는, 전산모사기인 VacSimMulti에 의한 모델링기구가 제시되었다. 진공 시스템의 설계는 진공 장비의 다양한 산업적 구현을 위해 특정한 프로세스 조건을 충족해야 한다. 진공 밸브의 구조, 길이, 직경 등은 컨덕턴스 영향의 전산모사 변수로서 모델링 되었으며, 직렬 진공 시스템의 배기 밸브 또한, 다양한 크기와 구조로 모델링하여 전산모사되었다. 밸브 직경의 변화는 도관의 길이의 변화보다 진공특성에 있어 더 유의미한 효과를 보여주었으며 슬릿형의 밸브도관 시스템은 모델링된 밸브구조 중 가장 뛰어난 진공특성을 가지는 것으로 관찰 되었다.
The present work develops an expert system for detecting and predicting the crude oil types and properties at normal temperature ${\theta}=25^{\circ}C$, by evaluating the dielectric properties of the fluid transfused inside glass fiber reinforced epoxy (GFRE) composite pipelines, by using electrical capacitance sensor (ECS) technique, then used the data measurements from ECS to predict the types of the other crude oil transfused inside the pipeline, by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. The variation in the dielectric signatures are employed to design an electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such problem. ECS consists of 12 electrodes mounted on the outer surface of the pipe. A finite element (FE) simulation model is developed to measure the capacitance values and node potential distribution of ECS electrodes by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. Radial Basis neural network (RBNN), structure is applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of crude oil types transfused inside (GFRE) pipe under room temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an RBNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique.
Biomass gasification is a promising technology for producing a fuel gas which is useful for power generation systems. In biomass gasification processes, tar formation often causes some problems such as pipeline plugging. Thus, proper tar treatment is necessary. So far, nickel (Ni)-based catalysts have been intensively studied for the catalytic tar removal. However, the deactivation of Ni-based catalysts takes place because of coke deposition and sintering of Ni metal particles. To overcome these problems, we have been using ruthenium (Ru)-based catalyst for tar removal. It is reported by Okada et al., that a Ru/$Al_2O_3$ catalyst is very effective for preventing the carbon deposition during the steam reforming of hydrocarbons. Also, this catalyst is more active than the Ni-based catalyst at a low steam to carbon ratio (S/C). Benzene was used for the tar model compound because it is the main constituent of biomass tar and also because it represents a stable aromatic structure apparent in tar formed in biomass gasification processes. The steam reforming process transforms hydrocarbons into gaseous mixtures constituted of carbon dioxide ($CO_2$), carbon monoxide (CO), methane ($CH_4$) and hydrogen ($H_2$).
The latest trend of development for submarine oil field is caused by the drained oil and gas for ground field, and FPSO is a keyword as the development for submarine oil field. FPSO (Floating Production Storage Offloading) is a kind of vessel type have a topside system for production of oil and gas and store them until the oil or gas can be offloaded onto a tanker or transported through a pipeline. Prior to the introduction of reinforcement under the pull-in winch on the STP extended top as the object of this paper, the technical background shall be introduced such as FPSO and the system and main equipments for STP as follows. The original structural concept for reinforcement of pull-in winch on the STP top and extended structure on moonpool was proposed by buyer's engineering team but it was much modified and improved in accordance with builder's fabrication and construction method.
This study introduces the case of pipelines installed in subsea conditions and buried offshore. Such installations generate pore water pressure under the seabed because of cyclic wave excitation, which is an environmental load, and consistent cyclic wave loading that reduce the soil shear strength of the seabed, possibly leading to liquefaction. Therefore, in view of the liquefaction of the seabed, stability of the subsea pipelines should be examined via calculations using a simple method for buried subsea pipelines and floating structures. Particularly, for studying the possible liquefaction of the seabed in regard to subsea pipelines, high waves of a 10- and 100-year period and the number of occurrences that are affected by the environment within a division cycle of 90 s should be applied. However, when applying significant wave heights (HS), the number of occurrences within a division cycle of 3 h are required to be considered. Furthermore, to research whether dynamic vertical load affect the seabed, mostly a linear wave is used; this is particularly necessary to apply for considering the liquefaction of the seabed in the case of pile structure or subsea pipeline installation.
자동차의 와이퍼 브레이드 성능은 자동차 안전성 확보에 크게 기여한다. 유리면에 접착된 먼지나 이물질 등을 제거하는 기능을 확보하기 위해 와이퍼 브레이드는 닦임성, 내구력, 내열 저온 내오존성 내화학성이 높아야 할 뿐만 아니라 소음이 적어야 한다. 이와 같이 와이퍼의 기능 개선을 위해서는 와이퍼의 성능을 평가하고 분석할 수 있는 시스템 장비가 필수적이다. 본 논문에서는 자동차의 와이퍼 누름압을 측정하는 시스템의 개발을 위해 누름압 센서에서 출력되는 신호를 받아 퍼스널 컴퓨터에 전달하는 아날로그 디지털 변환기를 설계하고자 한다. 설계한 ADC는 빠른 동작 속도를 얻으면서 전체 시스템의 면적 및 전력소모를 최적화하는 구조인 파이프라인 ADC이다.
In this paper, a Learning module for a reconfigurable neural network processor(ERNIE) was proposed for an On-chip learning. The existing reconfigurable neural network processor(ERNIE) has a much better performance than the software program but it doesn't support On-chip learning function. A learning module which is based on Back Propagation algorithm was designed for a help of this weak point. A pipeline structure let the learning module be able to update the weights rapidly and continuously. It was tested with five types of alphabet font to evaluate learning module. It compared with C programed neural network model on PC in calculation speed and correctness of recognition. As a result of this experiment, it can be found that the neural network processor(ERNIE) with learning module decrease the neural network training time efficiently at the same recognition rate compared with software computing based neural network model. This On-chip learning module showed that the reconfigurable neural network processor(ERNIE) could be a evolvable neural network processor which can fine the optimal configuration of network by itself.
최근 열차의 고속화로 인하여 열차주행에 따른 진동은 중, 저속의 경우에 비하여 상당히 커졌으며, 이에 따라 지중매설배관은 끊임없는 충격하중과 반복하중에 노출되어 있어 여타 지역에 매설된 관로보다 진동하중에 많은 영향을 받고 있다. 그러나 기존의 설계나 해석과정에 충격계수를 이용하거나, 정하중을 받는 매설배관의 정해를 이용하는 방법으로는 이러한 진동의 영향이 충분히 반영되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 동해석을 통한 배관의 위험단면에 대한 설계하중에서의 안정성 분석에 주안점을 두고, 각 배관의 매설 조건과 열차의 주행 조건에 따른 배관의 거동 특성을 분석하였다.
전기철도의 궤도 누설전류는 주변 시설물 뿐 만 아니라 궤도 및 부속물의 전식을 일으킬 우려가 있다. 최근에는 누설전류의 영향을 감소시키기 위한 많은 노력이 기울여지고 있다. 본 연구에서는 수치해석 방법을 통하여 궤도와 매설배관의 이격거리, 토양비저항, 배관의 피복저항율, 궤도의 접지저항 등의 요인에 따른 간섭영향을 정량적으로 평가하였다. 이러한 정량적 연구결과를 토대로 주요 변수에 따른 간섭현상의 변화 방향을 예상할 수 있었으며 향후 대책의 수립과 수치해석에 있어서 각 변수의 민감도를 예상할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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