본 논문에서는 터널-지반 시스템의 거동을 합리적으로 해석하고 재료의 특성과 터널설계정수 평가를 위한 역해석 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 유한차분법과 직접법을 조합한 역해석 기법을 이용하기 위하여 상용 프로그램인 FLAC(Fast Lagrangian Analysis of Continua)과 최적화 알고리즘을 이용하여 지하구조물의 역해석이 가능하도록 구성되었다. 역해석 알고리즘으로는 최적화 기법 중 미분계수를 구하지 않고 직접탐색이 가능한 로젠브록법(Rosenbrock Method)을 이용하였다. 이 연구를 통하여 개발된 역해석 알고리즘의 현장 적용성 검증을 위하여 4개 구간의 실제현장을 대상으로 현장 계측결과를 이용하여 역해석을 수행하였다. 역해석 과정에서 현장계측 변위에 대한 해석 대상지반의 최적함수를 파악하기 위하여 비선형 회귀분석(nonlinear regression analysis)을 실시하였다. 회귀분석은 지수함수와 분수함수를 이용하였으며, 이를 통하여 결정된 최적함수를 이용하여 계산된 총 변위를 역해석 입력 자료로 활용하였다. 이 연구결과로써 대상구조체의 실측변위를 이용한 역해석을 수행한 결과는 계측변위와 평균 4.5%의 오차율을 보였다. 따라서 이 연구에서 제안하는 역해석 기법이 터널 해석에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 식품의 동결시 동결기구의 설계 및 동결에너지의 효율적인 운용등을 위하여 동결상태에서 과일쥬스의 농도 및 온도변화에 따른 밀도변화를 예측하기 위하여 수행되었다. 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40%농도의 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solation을 시료로 하여 온도강하에 의해 동결팽창되는 부위를 제거하므로써 거기에 따른 무게변화를 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 $5^{\circ}C$ 간격으로 각각 측정하여 밀도를 산출하였다. 그리고, Heldman의 식을 이용하여, 위의 농도와 온도범위에서 각 과일쥬스와 Sucrose Solution의 Unfrozen water fraction을 계산하였다. 실험을 통해 측정된 밀도데이타와 Unfrozen water fraction 데이타를 최적화 컴퓨터 프로그램을 이용하여 10%에서 40%까지의 농도범위와 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solution의 밀도를 예측할 수 있는 모델을 수립하였다.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
고속 철도 차량 댐퍼의 오일 씰은 열차 운행동안 외부 환경으로부터 유해한 오염을 막고, 댐퍼 내부에서 오일 누출을 방지하고자 사용되는 니트릴 부타디엔 고무 재질 부품이다. 오일 씰의 주요 고장원인인 누유는 본 댐퍼의 피로 파손을 일으킨다. 뿐만 아니라 본 오일 씰의 누적 손상은 궤도 불규칙과 캔트 등으로 열차 주행동안 반복적인 댐퍼의 상하 운동으로부터 로드와 본 부품 사이에 접촉력으로 인하여 발생한다. 따라서 본 오일 씰의 설계는 취약점에서 최대 주변형률을 최소화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 댐퍼의 내구성을 향상하기 위하여 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 오일 씰 단면형상에 대한 최적설계를 수행하였다. 오일 씰의 최적단면은 절차 자동화 / 최적설계 프로그램을 이용하여 본 연구의 최적설계와 비선형 유한요소해석의 통합절차에 따라 얻어진 것이다. 또한, 비선형 유한요소해석의 입력 자료로서, 본 고무의 비선형 물성 값은 말로우식으로 표현하였다. 취약지점인 오일 누유지점에서 최적단면의 오일 씰은 초기 형상과 비교할 때, 이 지점에서 최대 주변형률이 약 24% 감소함을 확인하였다.
본 논문은 파력 에너지 수집 장치에 사용할 수 있는 영구자석 선형 동기발전기의 특성 해석에 관한 것이다. 파력 에너지는 요요시스템과 같은 기구로 부터 얻어진다. 영구자석을 이용한 선형 발전기는 영구자석의 자력을 통해 별도의 전원공급이 필요 없고 유지 보수가 간단한 장점을 가지고 있다. 또한 높은 에너지 밀도를 갖는 희토류의 사용으로 영구자석 기기는 소형화 및 경량화가 가능하며 보다 높은 에너지 변환 효율을 얻을 수 있다. 영구자석 선형 동기발전기 특성 해석을 위해 2차원 극 좌표계 및 자기 벡터 포텐셜에 근거하여 영구자석과 전기자 반작용 자계해석을 수행 하였다. 해석 해를 이용하여 정현적인 속도입력에 의해 유도되는 유기기전력의 특성 식을 유도하고, 동일한 방법으로 역기전력 상수, 저항, 자기인덕턴스와 상호인덕턴스와 같은 전기적 파라미터를 얻었다. 본 논문에서 사용한 공간고조파법의 결과는 2차원 유한요소해석법 결과와 비교하여 잘 일치하는 것을 확인하였다. 이 결과는 영구자석 형 선형 발전기의 특성을 이해하는 것과 해석방법의 비교연구, 설계 최적화, 그리고 기기의 동적 모델링에 기여할 수 있다.
실시간 시스템이 복잡해짐에 따라 이를 개발하는 과정에서 객체 지향 설계 방법론과 이를 지원하는 CASE 도구들이 널리 사용되고 있다. 그러나 이런 객체 지향 CASE 도구를 사용할 경우, 설계자들은 별도의 과정으로 객체 중심으로 설계된 모델을 실제 수행되는 주체인 태스크로 변환시켜야 한다. 불행하게도 객체 모델과 태스크는 특성이 근본적으로 다르고, 스케줄 가능성을 분석하기가 어렵기 때문에 이러한 과정을 자동화하기는 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 CASE 도구에서는 개발자가 직접 수동으로 객체를 태스크로 변환시키도록 요구하고 있다. 결과적으로 개발자들은 자신의 경험을 바탕으로 하여 임시 변통적인 방법에 의존하여 태스크를 유도하고 있다. 유도된 태스크 집합은 결과 시스템의 스케줄 가능성에 직접적으로 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 실시간 객체 지향 설계 모델을 스케줄 가능성을 고려해 다중 스레드 구현으로 자동적으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 태스크는 다른 주기와 종료시한을 갖는 상호 배타적인 트랜잭션들로 이루어진다. 이러한 새로운 태스크 모델에 대하여 스케줄 가능성 분석 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 방법을 지원하기 위하여 런 타임 시스템과 코드 생성이 어떻게 지원되어야 하는지에 대하여 설명한다. 사례 연구는 단일 태스크 매핑의 부적절성을 보여줌과 함께, 다중 태스크를 수동으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 제안된 방법이 실질적으로 유용하다는 것을 명백하게 보여준다.
방선균은 그램양성 토양 박테리아로서 항생제, 항암제, 항구충제, 면역억제제 등 유용한 2차 대사산물을 생산하는 유용 산업미생물이다. 비록 대부분의 방선균이 속해있는 스트렙토마이세스는 지난 수 십 년간 분자수준에서의 연구가 집중적으로 진행되어 왔으나, 최근에 분리된 잠재적 유용성을 갖는 스트렙토마이세스 이외의 희소방선균들은 유전자 조작시스템의 부재로 그 특성이 잘 규명되지 않고 있다. 본 연구에서는 독립적으로 분리된 180 여 방선균주들 중에서 희소방선균만을 선별하기 위하여 중합효소연쇄반응을 이용한 유전체 스크리닝 전략을 시도하였으며, 이 전략을 통하여 7종의 희소방선균을 성공적으로 분리하였다. 특히 여러 생리활성 테스트를 통하여, 항진균 및 항생제 활성을 띄는 잠재적 유용성이 높은 노카이디옵시스 균주 MMBL010을 선별하였다. 또한 전통적인 방선균 유전자 조작기법이 작동하지 않는 본 MMBL010 균주를 대장균 접합을 통한 유전자 전달 시스템도 최적화시킴으로써, 유전체 스크리닝을 통한 유용희소방선균의 선별 및 유전자 조작시스템 구축은 궁극적으로 희소방선균의 잠재적 유용성을 극대화시킬 수 있는 효율적인 전략으로 사료된다.
Kim, Yong Hyun;Park, Bu Soo;Bhatia, Shashi Kant;Seo, Hyung-Min;Jeon, Jong-Min;Kim, Hyun-Joong;Yi, Da-Hye;Lee, Ju-Hee;Choi, Kwon-Young;Park, Hyung-Yeon;Kim, Yun-Gon;Yang, Yung-Hun
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제24권10호
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pp.1319-1326
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2014
Rapamycin, produced by the soil bacterium Streptomyces hygroscopicus, has the ability to suppress the immune system and is used as an antifungal, anti-inflammatory, antitumor, and immunosuppressive agent. In an attempt to increase the productivity of rapamycin, mutagenesis of wild-type Streptomyces hygroscopicus was performed using ultraviolet radiation, and the medium composition was optimized using glycerol (which is one of the cheapest starting substrates) by applying Plackett-Burman design and response surface methodology. Plackett-Burman design was used to analyze 14 medium constituents: M100 (maltodextrin), glycerol, soybean meal, soytone, yeast extract, $(NH_4)_2SO_4$, $\small{L}$-lysine, $KH_2PO_4$, $K_2HPO_4$, NaCl, $FeSO_4{cdot}7H_2O$, $CaCO_3$, 2-(N-morpholino) ethanesulfonic acid, and the initial pH level. Glycerol, soytone, yeast extract, and $CaCO_3$ were analyzed to evaluate their effect on rapamycin production. The individual and interaction effects of the four selected variables were determined by Box-Behnken design, suggesting $CaCO_3$, soytone, and yeast extract have negative effects, but glycerol was a positive factor to determine rapamycin productivity. Medium optimization using statistical design resulted in a 45% ($220.7{\pm}5.7mg/l$) increase in rapamycin production for the Streptomyces hygroscopicus mutant, compared with the unoptimized production medium ($151.9{\pm}22.6mg/l$), and nearly 588% compared with wild-type Streptomyces hygroscopicus ($37.5{\pm}2.8mg/l$). The change in pH showed that $CaCO_3$ is a critical and negative factor for rapamycin production.
항만의 서비스 수준은 항만의 운영 및 관리 주체인 터미널운영사(TOC), 항만공사 및 정부의 입장에서 항만간 경쟁력의 기준이 되며, 항만의 이용 주체인 선사 및 화주의 입장에서는 어느 항만을 선택할 지를 결정하는 중요 지표로도 활용된다. 이러한 지표의 중요성을 고려하여 컨테이너 부두 및 벌크부두를 대상으로 중요 서비스 지표인 선석 점유율, 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간과 같은 6개 지표를 객관적으로 정의하고 관리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 컨테이너 부두는 1개 선석부터 6개 선석까지와 벌크 부두는 1개 선석부터 4개 선석까지를 선택적으로 활용할 수 있도록 6개의 서비스 지표를 산정하여 예측이 가능토록 하였다. 이를 활용하면 선석점유율 대비 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간을 예측할 수 있다. 추가하여 선박의 도착 패턴에 따라 선박 대기율과 항만의 생산성 지표인 연간 처리량도 어떻게 변화되는지를 예측할 수 있도록 하였다. 결과적으로, TOC 입장에서는 서비스 지표인 선박 대기율과 생산성 지표인 연간 처리량의 관계에서 최적의 운영 수준을 전략적으로 선택(Trade-off)할 수 있으므로 경쟁 항만에 대비하여 더 많은 선사 및 화주를 유치할 수 있으므로 터미널 수입도 극대화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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