This paper describes the effects of spray breakup model constants on spray and combustion characteristics in single cylinder compression engine. KIVA-3V code coupled with a CHEMKIN chemistry solver was used for numerical analysis. In this study, spray simulations and combustion simulations are studied simultaneously. Spray simulation was conducted in constant volume to reduce the effects of air-flow as swirl or tumble. The model validation was conducted and there are little difference between experiments and simulation, this differences were reasonable. In spray simulation, the effects of model constants on spray tip penetration, spray patter and SMD were studied. Furthermore, the analysis of effects of breakup variables on combustion and emissions characteristics was conducted. The results show the KH-RT breakup model constants affects spray and combustion characteristics strongly. Increasing KH model variable (B1) and RT model constants ($C_{\tau}$, $C_{RT}$) induced slower breakup time.
다양한 양자모델(Quantum model)을 적용한 터널 전계 효과 트랜지스터(tunnel field effect transistor; TFET)의 전류 및 커패시턴스(Capacitance)-전압 특성을 조사하였다. 사용된 양자 모델은 density gradient, Bohm Quantum Potential(BQP), Vandort quantum correction 모델을 슈뢰딩거-푸아송 모델과 calibration하여 사용하였다. BQP, Vandort, density gradient 모두 구동전류는 감소하였다. BQP를 단독으로 사용한 경우에 SS(subthreshold swing)와 on-set 전압($V_{onset}$)은 일정하지만 구동전류에서만 약 3배 전류가 감소하였으며, BQP와 Vandort 사용한 경우와 density gradient를 사용한 경우에 모두 $V_{onset}$이 약 0.07 eV 이동하였으며, SS가 40 mV/dec 이상으로 증가하였다.
Ahn Young Jeong;Pureum Lee;Moo-Seung Lee;Doo-Jin Kim
IMMUNE NETWORK
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제23권2호
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pp.19.1-19.10
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2023
Endemic human coronaviruses (HCoVs) have been evidenced to be cross-reactive to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Although a correlation exists between the immunological memory to HCoVs and coronavirus disease 2019 (COVID-19) severity, there is little experimental evidence for the effects of HCoV memory on the efficacy of COVID-19 vaccines. Here, we investigated the Ag-specific immune response to COVID-19 vaccines in the presence or absence of immunological memory against HCoV spike Ags in a mouse model. Pre-existing immunity against HCoV did not affect the COVID-19 vaccine-mediated humoral response with regard to Ag-specific total IgG and neutralizing Ab levels. The specific T cell response to the COVID-19 vaccine Ag was also unaltered, regardless of pre-exposure to HCoV spike Ags. Taken together, our data suggest that COVID-19 vaccines elicit comparable immunity regardless of immunological memory to spike of endemic HCoVs in a mouse model.
The advent of wireless access in vehicular environments (WAVE) technology has improved the intelligence of transportation systems and enabled generic traffic problems to be solved automatically. Based on the IEEE 802.11p standard for vehicle-to-anything (V2X) communications, WAVE provides wireless links with latencies less than 100 ms to vehicles operating at speeds up to 200 km/h. To date, most research has been based on field test results. In contrast, this paper presents a numerical analysis of the V2X broadcast throughput limit using a path loss model. First, the maximum throughput and minimum delay limit were obtained from the MAC frame format of IEEE 802.11p. Second, the packet error probability was derived for additive white Gaussian noise and fading channel conditions. Finally, the maximum throughput limit of the system was derived from the packet error rate using a two-ray path loss model for a typical highway topology. The throughput was analyzed for each data rate, which allowed the performance at the different data rates to be compared. The analysis method can be easily applied to different topologies by substituting an appropriate target path loss model.
본 연구는 남자 비만 중학생을 대상으로 최대하 방법의 PACER 검사를 통해 최대산소섭취량($\dot{V}O_{2max}$)을 추정할 수 있는 추정식을 개발하고자 중학교 남자 비만 학생 57명을 대상으로 Bruce 프로토콜의 최대운동부하검사와 PACER 검사를 실시하였다. 최대하 수준을 결정하기 위해 PACER 운동 중 목표심박수(75%$HR_{max}$ 이상)가 나타나는 왕복횟수 구간별 대사반응을 측정하였으며, $%HR_{max}$ 구간별(75%, 80%, 85%, 90%, 95%) 대사반응 지표를 단계적 선택법으로 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 다음의 모형이 산출되었다. 모형 1(90%$HR_{max}$의 모형): $\dot{V}O_{2max}$(ml/kg/min) = 142.721-0.275(왕복횟수)-0.48(심박수)+0.177(체중)-1.536(연령)[표준오차 3.90ml/kg/min; 2단계까지 운동진행]. 모형 2(95%$HR_{max}$의 모형): $\dot{V}O_{2max}$(ml/kg/min) = 182.851-0.103(왕복횟수)-0.744(심박수)+0.186(체중)-0.324(연령)[표준오차 4.51ml/kg/min; 3단계까지 운동진행]. 모형 1의 추정된 $\dot{V}O_{2max}$와 실측 $\dot{V}O_{2max}$간 차이 평균은 $3.25{\pm}6.32ml/kg/min$(%error=6.84%), 모형 2는 $3.16{\pm}4.54ml/kg/min$(%error=5.75%). 비만인 대상자들에게 최대하 운동방법으로는 심박수와 운동지속시간이 짧았던 모형 1이 모형 2보다 적합한 형태로 생각된다.
수산식품에서 문제가 되는 식중독 균인 V. parahaemolyticus를 대상으로 온도, pH 및 초기균수에 따른 균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. $1.0{\times}10^{2},\;1.0{\times}10^{3},\;1.0{\times}10^{4}\;CFU/mL$의 각 초기균수 조건에서 실험치와 예측치의 상관계수는 각각 0.966, 0.979, 0.965으로 나타났다. 또한, 초기균수를 고려하지 않은 모델식은 상관계수가 0.966으로 다음과 같이 나타났다. Polynomial model: $$k=1.10{\cdot}\exp(-0.5(((T-34.14)/9.09)^{2}+((pH-6.59)/4.68)^{2}))$$ 균의 증식 지표치인 최대증식속도상수 k는 온도에 지배적인 영향을 받았으며, pH 및 초기균수에 따른 유의적인 차이는 없었으므로 (P>0.05), k와 온도와의 관계식인 square root model로 나타내었다. Square root model: $${\sqrt{k}\;0.06(T-9.55)[1-\exp(0.07(T-49.98))]$$ V. parahaemolyticus의 경우, square root model에 의한 실험치와 예측치의 상관계수는 0.977로 polynomial model보다 높은 적용성을 나타내었다.
The aim of this research is to model the behaviour of recently developed high force to volume (HF2V) passive energy dissipation devices using a simple finite element (FE) model. Thus, the end result will be suitable for use in a standard FE code to enable computationally fast and efficient analysis and design. Two models are developed. First, a detailed axial model that models an experimental setup is created to validate the approach versus experimental results. Second, a computationally and geometrically simpler equivalent rotational hinge element model is presented. Both models are created in ABAQUS, a standard nonlinear FE code. The elastic, plastic and damping properties of the elements used to model the HF2V devices are based on results from a series of quasi-static force-displacement loops and velocity based tests of these HF2V devices. Comparison of the FE model results with the experimental results from a half scale steel beam-column sub-assembly are within 10% error. The rotational model matches the output of the more complex and computationally expensive axial element model. The simpler model will allow computationally efficient non-linear analysis of large structures with many degrees of freedom, while the more complex and physically accurate axial model will allow detailed analysis of joint connection architecture. Their high correlation to experimental results helps better guarantee the fidelity of the results of such investigations.
The purpose of this study is to improve the classification accuracy compared to the existing InceptionV3 model by proposing a new model modified with the fully connected hierarchical structure of InceptionV3, which showed excellent performance in medical image classification. The data used for model training were trained after data augmentation on a total of 1026 chest X-ray images of patients diagnosed with normal heart and Cardiomegaly at Kyungpook National University Hospital. As a result of the experiment, the learning classification accuracy and loss of the InceptionV3 model were 99.57% and 1.42, and the accuracy and loss of the proposed model were 99.81% and 0.92. As a result of the classification performance evaluation for precision, recall, and F1 score of Inception V3, the precision of the normal heart was 78%, the recall rate was 100%, and the F1 score was 88. The classification accuracy for Cardiomegaly was 100%, the recall rate was 78%, and the F1 score was 88. On the other hand, in the case of the proposed model, the accuracy for a normal heart was 100%, the recall rate was 92%, and the F1 score was 96. The classification accuracy for Cardiomegaly was 95%, the recall rate was 100%, and the F1 score was 97. If the chest X-ray image for normal heart and Cardiomegaly can be classified using the model proposed based on the study results, better classification will be possible and the reliability of classification performance will gradually increase.
800kV GIS(Gas Insulated Switchgear) was first developed by Hyosung Corporation in Korea at Dec. 1998 and is going to be installed first in the Dangjin Thermal Plant. We intoned to verify the structural safety of 800kV GIS under seismic load. The modal analysis of 800kV GIS has been carried out to obtain the natural frequency and mode shape. PATRAN was used for mode)ing exactly 800kV GIS Geometry. 800kV GIS FE(Finite Element) model was constructed of shell elements for the enclosures and beam elements for the conductors and the support insulators NASTRAN was used for analyzing the normal modes of 800kV GIS FE model.
심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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