The specific motivation for joining an Al alloy and Zn-coated steel arises from the need to save fuel consumption by weight reduction and to enhance the durability of vehicle structures in the automobile industry. In this study, the lap joining A6K31 Al alloy (top) and SGARC340 Zn-coated steel (bottom) sheets with a thickness of 1.0 mm and 0.8 mm, respectively, was carried out using the friction stir weld (FSW) technique. The probe of a tool did not contact the surface of the lower Zn-coated steel sheet. The friction stir welding was carried out at rotation speeds of 1500 rpm and travel speeds of 80~200 mm/min. The effects of tool geometry and welding speed on the mechanical properties and the structure of a joint were investigated. The tensile properties for the joints welded with a larger tool were better than those for the joints done with a smaller tool. A good correlation between the tensile load and area of the welded region were observed. The bond strength using a larger tool (M4 and M3) decreased with an increase in welding speed. Most fractures occurred along the interface between the Zn-coated steel and the Al alloy. However, in certain conditions with a lower welding speed, fractures occurred at the A6K31 Al alloy.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
The aim of this study was to evaluate the effects of Jowiseungcheongtang compared with St. John's wort in the chronic mild stress(CMS) animal model of depression. Wistar rats were used for this study. The subjects were divided into 4 groups (Naive group: without CMS procedure, CMS-vehicle: water was administered during CMS procedure, CMS-Jowiseungcheongtang: Jowiseungcheongtang was administered after 5 weeks of CMS procedure, CMS-St. John's wort: St. John's wort was administered after 5 weeks of CMS procedure) During 9 weeks of CMS procedure, The change of the consumption of sucrose and the changes of weights were measured. After CMS procedure, Morris water maze test, open field test, elevated plus maze test and Western blotting were measured. The results were as follows. 1. The consumption of sucrose solution was significantly reversed in Jowiseungcheongtang group and relatively reversed in St. John's Wort group at 7 week. 2. In open field test, Neither Jowiseungcheongtang nor St. John's wort group showed statistically significant change of exploratory activity. In EPM test, St. John's Wort group showed significant decrease of total arm entry in comparison with Naive group. And Jowiseungcheongtang group was showed no significant change. 3. In Morris water maze test, St. John's Wort group showed significant increase in escape latency of the last Morris water maze trial. And in water maze probe test, there was no significant change. 4. St. John's Wort group showed relative increase in LP1 division of 5HT1A receptor compared with Naive group. Both St. John's Wort and Jowiseungcheongtang group showed relative increase in P2 division of GluRl compared with Naive group. These results suggest that Jowiseungcheongtang is as effective as St. John's Wort in the treatment of depression.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
목 적 : HIE의 치료법으로 줄기 세포가 대안으로 떠오르고 있다. mMSC가 성인 동물 모델에서의 뇌졸중 및 퇴행성 뇌질환에 유의한 기능 회복을 보인다는 보고가 많이 있으나 미성숙 동물 모델에서의 연구 보고는 거의 없는 상태이다. 이에 HIE가 유발된 미성숙뇌에 mMSC를 투여하여 기능 회복에 대한 효과를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 생후 7일된 수컷 Sprague-Dawley 흰쥐를 sham 대조군, 뇌 손상 대조군, 고용량 mMSC 이식군 및 저용량 mMSC 이식군으로 나누었으며 저산소 허혈 뇌 손상 유도 2주 후에 mMSC를 병변부 국소 이식을 시행하였다. 세포 이식 2, 4, 6 및 8주째에 개방장 시험을 시행하여 운동 기능 회복 정도를 평가하였고, 이후 1주일 동안 Morris 수중 미로 시험을 3개 부문으로 시행하여 학습 및 기억력 회복 정도를 평가하였다. 결 과 : 개방장 시험 결과 네 군간에서 통계적으로 유의한 차이는 없었다(F=0.412, P=0.745). 공간 획득 검사에서 네 군간 평균 탈출 시간에 서로 차이가 있었고(F=380.319, P<0.01), 고용량 mMSC 이식군 및 sham 대조군은 뇌 손상 대조군에 비해 검사 2일째부터 5일째까지 각각 평균 탈출 시간이 감소하였으며(P<0.05), 시간이 갈수록 더 유의하게 차이를 보였다(F=16.034, P<0.01). 참조 기억 검사에서는 네 군간 차이는 없었으며 시각 검사에서는 다섯번째 시행 검사에서만 고용량 mMSC 이식군과 뇌 손상 대조군간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다(P<0.05). 결 론 : 일부 검사에서만 고용량 mMSC 이식의 효과가 뚜렷하였고 그 외의 검사에는 통계적으로 유의한 결과는 보이지는 않았으나 산술적인 호전을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 향후 최적의 효과를 보이는 줄기 세포의 농도와 이식 시기를 결정하는 연구가 필요할 것으로 보이며 HIE에서 mMSC가 대안적인 치료 수단으로 이용될 수 있다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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