Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.125-125
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2023
Estuarine dams are dams constructed in estuaries for reasons such as securing freshwater resources, controlling water levels, and hydroelectric power generation. These estuarine dams alter the flow of freshwater to the coastal ocean and the tidal properties of the estuaries which has implications for the estuaries' circulation and sediment transport. A previous study has analyzed the effect of estuarine dams on 1D (along-channel) circulation and sediment transport. However, the effect of estuarine dams on the transverse variability of along-channel and across-channel circulation and sediment transport has not been studied and is not known. In this study, a coupled hydrodynamic-sediment dynamic numerical model (COAWST) was used to analyze the transverse variability of along-channel and across-channel flow and sediment transport in estuaries with estuarine dams. The estuarine dam was found to change the 3D structure of circulation and sediment transport, and the result was found to depend on the estuarine type (i.e., strongly stratified (SS) or well-mixed (WM) estuary). The SS estuary had inflow in the channel and outflow over the shoals, consistent with estuarine circulation. Longer discharge interval reduced the estuarine circulation. The WM estuary had inflow over the shoals and outflow in the channel, consistent with tide-induced circulation. As the estuarine dam was located nearer to the estuary mouth, the tide-induced circulation was reduced and replaced with estuarine circulation. The lateral circualtion was the greatest in the tide-dominated estuaries. It was reduced and changed direction due to differential advection change as the dam was located nearer the mouth. Overall, the WM estuary transverse flow structure changed the most. Lateral sediment flux was important in all estuaries, particularly for transporting sediments to the tidal flats.
Journal of Radiopharmaceuticals and Molecular Probes
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v.8
no.1
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pp.45-49
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2022
With the development of monoclonal antibodies, therapeutic or diagnostic radioisotope has been successfully delivered at tumor sites with high selectivity for antigens. Different approaches have been applied to improve the tumor-to-normal ratio by considering the in vivo stability of radioimmunoconjugates as a prerequisite. Various stable and inert antibody radiolabeling techniques for radioimmunoconjugate preparation have been extensively evaluated to enhance in vivo stability. Antibody radiolabeling techniques should be rapid and easy; they should not disrupt the immunoreactivity and in vivo behavior of antibodies, which are coupled with a bifunctional chelator (BFC) to stably coordinate with a radiometal. For the design of BFCs, radiometal coordination properties must be considered. However, various diagnostic radionuclides, such as 89Zr, 64Cu, 68Ga, 111ln, and 99mTc, or therapeutic radionuclides, such as 177Lu, 67Cu, 90Y, and 225Ac, have been increasingly used for antibody radiolabeling. In addition to useful radionuclides, 64Cu and 177Lu with the most accessible or the highest production rates in many countries should be considered. In this review, we mainly discussed antibody radiolabeling techniques and conditions that involve 64Cu and 177Lu radiometals.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.171-178
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2009
Recently, a combination of Business Process Management (BPM) and Service Oriented Architecture (SOA) is being recommended as the best approach for automating large business systems. And the need to create meaningful information from daily operational data is increased today. In this paper, we propose a methodology for automating business processes based on the BPM-SOA convergence trend and verify the methodology by implementing the project management business process. BPM-SOA convergence provides higher extensibility and productivity due to the loosely coupled system construction and maintenance. The system has good properties for frequent process changes and reuse of duplicate processes. We then analyze extensibility of the system as new business processes are added to the existing system. We finally analyze the data generated by BPM by using SAP business intelligence to support management's decision making and strategy. Business intelligence provides not only useful data for business decisions but also chance to optimize the business processes.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.305-307
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2021
Alzheimer's Disease (AD) is a cognitive disorder characterized by memory impairment that can be assessed at early stages based on administering clinical tests. However, the AD pathophysiological mechanism is still poorly understood due to the difficulty of distinguishing different levels of AD severity, even using a variety of brain modalities. Therefore, in this study, we present a hybrid EEG-fNIRS modalities to compensate for each other's weaknesses with the help of Machine Learning (ML) techniques for classifying four subject groups, including healthy controls (HC) and three distinguishable groups of AD levels. A concurrent EEF-fNIRS setup was used to record the data from 41 subjects during Oddball and 1-back tasks. We employed both a traditional neural network (NN) and a CNN-LSTM hybrid model for fNIRS and EEG, respectively. The final prediction was then obtained by using majority voting of those models. Classification results indicated that the hybrid EEG-fNIRS feature set achieved a higher accuracy (71.4%) by combining their complementary properties, compared to using EEG (67.9%) or fNIRS alone (68.9%). These findings demonstrate the potential of an EEG-fNIRS hybridization technique coupled with ML-based approaches for further AD studies.
Ben Abdallah Medjdoubi;Mohammed Sid Ahmed Houari;Mohamed Sadoun;Aicha Bessaim;Ahmed Amine Daikh;Mohamed-Ouejdi Belarbi;Abdelhak Khechai;Aman Garg;Mofareh Hassan Ghazwani
Coupled systems mechanics
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v.12
no.3
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pp.199-220
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2023
This article presents a new analytical model to study the effect of porosity on the shear correction factors (SCFs) of functionally graded porous beams (FGPB). For this analysis, uneven and logarithmic-uneven porosity functions are adopted to be distributed through the thickness of the FGP beams. Critical to the application of this theory is a determination of the correction factor, which appears as a coefficient in the expression for the transverse shear stress resultant; to compensate for the assumption that the shear strain is uniform through the depth of the cross-section. Using the energy equivalence principle, a general expression is derived from the static SCFs in FGPB. The resulting expression is consistent with the variationally derived results of Reissner's analysis when the latter are reduced from the two-dimensional case (plate) to the one-dimensional one (beam). A convenient algebraic form of the solution is presented and new study cases are given to illustrate the applicability of the present formulation. Numerical results are presented to illustrate the effect of the porosity distribution on the (SCFs) for various FGPBs. Further, the law of changing the mechanical properties of FG beams without porosity and the SCFare numerically validated by comparison with some available results.
A trace amount of boron in steel significantly influences its mechanical and physical properties. A prompt gamma ray activation analysis (PGAA) method is used to measure boron in low alloy steel samples of KRISS 101-01-C21~C26. NIST SRMs of 362, 364, 1761 and 1767 serve as the control standards to validate the measurement method. The measured values of the NIST SRMs are consistent with their certified values within the expected uncertainties, except for that of NIST SRM 362. Experimental uncertainties are evaluated according to the guidelines given by the International Organization for Standardization (ISO). The expanded uncertainties are calculated with a coverage factor of 2, at approximately 95% confidence level. The calculated relative expanded uncertainties of boron mass fractions are between 3% and 7% at the mg/kg level. The results are compared with the results measured by the solvent extraction-inductively coupled optical emission spectrometry (ICP/OES) method.
This paper developed and examined a novel passive vibration isolator (i.e., "X-inerter") motivated by combining a bio-inspired structure and a rack-pinion inerter. The bio-inspired structure provided nonlinear stiffness and damping owing to its geometric nonlinearity. In addition, the behavior was further enhanced by a gear inerter that produced a special nonlinear inertia effect; thus, an X-inerter was developed. As a result, the X-inerter can achieve both high-static-low-dynamic stiffness (HSLDS) and quasi-zero stiffness (QZS), obtaining ultra-low frequency isolation. Furthermore, the installed inerter can produce a coupled nonlinear inertia and damping effect, leading to an anti-resonance frequency near the resonance, wide isolation region, and low resonance peak. Both static and dynamic analyses of the proposed isolator were conducted and the structural parameters' influence was comprehensively investigated. The X-inerter was proven to be comparatively more stable in the ultra-low frequency than the benchmarking QZS isolator due to the nonlinear damping and inertia properties. Moreover, the inertia effect could suppress the bio-inspired structure's super- and sub-harmonic resonance. Therefore, the X-inerter isolator generally possesses desirable nonlinear stiffness, nonlinear damping, and unique nonlinear inertia, designed to achieve the ultra-low natural frequency, the anti-resonance property, and a wide isolation region with a low resonance peak.
Biased signaling or functional selectivity refers to the ability of an agonist or receptor to selectively activate a subset of transducers such as G protein and arrestin in the case of G protein-coupled receptors (GPCRs). Although signaling through arrestin has been reported from various GPCRs, only a few studies have examined side-by-side how it differs from signaling via G protein. In this study, two signaling pathways were compared using dopamine D2 receptor (D2R) mutants engineered via the evolutionary tracer method to selectively transduce signals through G protein or arrestin (D2G and D2Arr, respectively). D2G mediated the inhibition of cAMP production and ERK activation in the cytoplasm. D2Arr, in contrast, mediated receptor endocytosis accompanied by arrestin ubiquitination and ERK activation in the nucleus as well as in the cytoplasm. D2Arr-mediated ERK activation occurred in a manner dependent on arrestin3 but not arrestin2, accompanied by the nuclear translocation of arrestin3 via importin1. D2R-mediated ERK activation, which occurred in both the cytosol and nucleus, was limited to the cytosol when cellular arrestin3 was depleted. This finding supports the results obtained with D2Arr and D2G. Taken together, these observations indicate that biased signal transduction pathways activate distinct downstream mechanisms and that the subcellular regions in which they occur could be different when the same effectors are involved. These findings broaden our understanding on the relation between biased receptors and the corresponding downstream signaling, which is critical for elucidating the functional roles of biased pathways.
The chemical composition and molecular weight characteristics of dissolved organic matter (DOM) exert a profound influence on the efficiency of organic matter removal in water treatment systems, acting as efficiency predictive indicators. This research evaluated the primary chemical and molecular weight properties of DOM derived from diverse sources, including rivers, lakes, and biomasses, and assessed their relationship with the efficiency of coagulation/flocculation treatments. Dissolved organic carbon (DOC) removal efficiency through coagulation/flocculation exhibited significant correlations with DOM's hydrophobic distribution, the ratio of humic-like to protein-like fluorescence, and the molecular weight associated with humic substances (HS). These findings suggest that the DOC removal rate in coagulation/flocculation processes is enhanced by a higher presence of HS in DOM, an increased influence of externally sourced DOM, and more presence of high molecular weight compounds. The results of this study further posit that the efficacy of water treatment processes can be more accurately predicted when considering multiple DOM characteristics rather than relying on a singular trait. Based on major results from this study, a predictive model for DOC removal efficiency by coagulation/flocculation was formulated as: 24.3 - 7.83 × (fluorescence index) + 0.089 × (hydrophilic distribution) + 0.102 × (HS molecular weight). This proposed model, coupled with supplementary monitoring of influent organic matter, has the potential to enhance the design and predictive accuracy for coagulation/flocculation treatments targeting DOC removal in future applications.
In current study, for the first time, Nonlinear Bending of a skew microplate made of a laminated composite strengthened with graphene nanosheets is investigated. A mixture of mechanical and thermal stresses is applied to the plate, and the reaction is analyzed using the First Shear Deformation Theory (FSDT). Since different percentages of graphene sheets are included in the multilayer structure of the composite, the characteristics of the composite are functionally graded throughout its thickness. Halpin-Tsai models are used to characterize mechanical qualities, whereas Schapery models are used to characterize thermal properties. The microplate's non-linear strain is first calculated by calculating the plate shear deformation and using the Green-Lagrange tensor and von Karman assumptions. Then the elements of the Couple and Cauchy stress tensors using the Modified Coupled Stress Theory (MCST) are derived. Next, using the Hamilton Principle, the microplate's governing equations and associated boundary conditions are calculated. The nonlinear differential equations are linearized by utilizing auxiliary variables in the nonlinear solution by applying the Frechet approach. The linearized equations are rectified via an iterative loop to precisely solve the problem. For this, the Differential Quadrature Method (DQM) is utilized, and the outcomes are shown for the basic support boundary condition. To ascertain the maximum values of microplate deflection for a range of circumstances-such as skew angles, volume fractions, configurations, temperatures, and length scales-a parametric analysis is carried out. To shed light on how the microplate behaves in these various circumstances, the resulting results are analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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