정전기 문제에 대한 연속체 기반 설계 민감도 해석(DSA) 방법을 해석적으로 유도하였다. 고차 항을 포함한 목적 함수를 고려하기 위해 해석 및 DSA 방법을 위해 9 노드 유한요소법 기반 함수를 형상 함수로 사용하였다. 최적화 과정에서의 설계 변수를 B- 스플라인 함수로 매개 변수화하여 비현실적인 형상이 아닌 부드러운 경계를 가진 최적 형상을 얻을 수 있었다. 유한요소법을 이용한 최적화 과정에서 일반적으로 발생하는 메쉬 얽힘 문제를 해결하기 위해 메쉬 균일화 기법을 사용하였다. 이 기법은 디리쉴릿 에너지 범함수를 최소화함으로써 메쉬 균일성을 자동으로 얻을 수 있게 한다. 몇 가지 수치 예제들을 통해 DEP 힘을 최대화하기 위한 평행판의 최적 형상을 얻어낸다. 이를 기존에 실험적으로 검증된 평행판의 최적 형상과 비교하여 그 특성을 논의하였다.
최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.
In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
Background: Ginsenoside Rf is a ginseng saponin found only in Panax ginseng that affects lipid metabolism. It also has neuroprotective and antiinflammatory properties. We previously showed that Korean Red Ginseng (KRG) inhibited the expression of cyclooxygenase-2 (COX-2) by hypoxia via peroxisome proliferator-activated receptor gamma ($PPAR{\gamma}$). The aim of the current study was to evaluate the possibility of ginsenoside Rf as an active ingredient of KRG in the inhibition of hypoxia-induced COX-2 via $PPAR{\gamma}$. Methods: The effects of ginsenoside Rf on the upregulation of COX-2 by hypoxia and its antimigration effects were evaluated in A549 cells. Docking of ginsenoside Rf was performed with the $PPAR{\gamma}$ structure using Surflex-Dock in Sybyl-X 2.1.1. Results: $PPAR{\gamma}$ protein levels and peroxisome proliferator response element promoter activities were promoted by ginsenoside Rf. Inhibition of COX-2 expression by ginsenoside Rf was blocked by the $PPAR{\gamma}-specific$ inhibitor, T0070907. The $PPAR{\gamma}$ inhibitor also blocked the ability of ginsenoside Rf to suppress cell migration under hypoxia. The docking simulation results indicate that ginsenoside Rf binds to the active site of $PPAR{\gamma}$. Conclusions: Our results demonstrate that ginsenoside Rf inhibits hypoxia induced-COX-2 expression and cellular migration, which are dependent on $PPAR{\gamma}$ activation. These results suggest that ginsenoside Rf has an antiinflammatory effect under hypoxic conditions. Moreover, docking analysis of ginsenoside Rf into the active site of $PPAR{\gamma}$ suggests that the compound binds to $PPAR{\gamma}$ in a position similar to that of known agonists.
Chang, Seo-Hyuk;Jang, Jaeyool;Oh, Seungjun;Yoon, Jung-Hoon;Jo, Dong-Gyu;Yun, Ui Jeong;Park, Kye Won
BMB Reports
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제54권8호
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pp.419-424
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2021
Cold-induced norepinephrine activates β3-adrenergic receptors (β3-AR) to stimulate the kinase cascade and cAMP-response element-binding protein, leading to the induction of thermogenic gene expression including uncoupling protein 1 (Ucp1). Here, we showed that stimulation of the β3-AR by its agonists isoproterenol and CL316,243 in adipocytes increased the expression of Ucp1 and Heme Oxygenase 1 (Hmox1), the principal Nrf2 target gene, suggesting the functional interaction of Nrf2 with β3-AR signaling. The activation of Nrf2 by tert-butylhydroquinone and reactive oxygen species (ROS) production by glucose oxidase induced both Ucp1 and Hmox1 expression. The increased expression of Ucp1 and Hmox1 was significantly reduced in the presence of a Nrf2 chemical inhibitor or in Nrf2-deleted (knockout) adipocytes. Furthermore, Nrf2 directly activated the Ucp1 promoter, and this required DNA regions located at -3.7 and -2.0 kb of the transcription start site. The CL316,243-induced Ucp1 expression in adipocytes and oxygen consumption in obese mice were partly compromised in the absence of Nrf2 expression. These data provide additional insight into the role of Nrf2 in β3-AR-mediated Ucp1 expression and energy expenditure, further highlighting the utility of Nrf2-mediated thermogenic stimulation as a therapeutic approach to diet-induced obesity.
The characteristics of the polycarbosilane (PCS)-based composite ceramic layer was studied by controlling the curing temperature. The stress at the interface of the graphite and SiOC composite layer was evaluated v ia finite element analysis. As a result, the tensile stress was released as the carbon ratio of the SiC decreases. In experiment, the SiOC layers were coated on the VDR graphite block by dip-coating process. It was revealed that the composition of Si and C was effectively adjusted depending on the curing temperature. As the solution-based process is employed, the surface roughness was reduced for the appropriate PCS curing temperature. Hence, it is expected that the cured SiOC layer can be utilized to reduce cracking and peeling of SiC ceramic composites on graphite mold by improving the interfacial stress and surface roughness.
Pump cap is a product that is widely used due to its ease of use and simple operation. These pump caps are applied to heterogeneous functional cosmetics and are being developed as dual pump caps. However, the conventional dual pump cap has a problem in that it is inconvenient to use and leakage occurs. In addition, it is formed of a plurality of materials, and there is a problem that is difficult to recycle. Lately, since the problem of environmental pollution is getting serious, the dual pump cap, which is difficult to recycle, cannot be used. Currently, eco-friendliness has been considered in Korea, and there are no dual pump cap containers with excellent sealing performance. Therefore, in this study, a dual pump cap container made of eco-friendly material was designed. In addition, finite element analysis was performed to verify the design feasibility of the product.
In this study, in order to evaluate the anti-obesity effect of sargassum horneri extract, the effects of the extract on lipase activity and preadipocyte differentiation in 3T3-L1 cells were investigated. S. horneri extract between 0.0 and 1.0 mg/mL showed no cytotoxicity and inhibited lipase activity by 68.1%. When S. horneri extract was utilized at levels of 0.25, 0.5, and 1.0 mg/mL in 3T3-L1 cells, preadipocytes differentiation decreased by 11.4, 19.7, and 25.6%, respectively, showing anti-obesity effects. In addition, after treatment with 1.0 mg/mL S. horneri extract, the mRNA expression levels of sterol regulatory element binding proteins-1c (SREBP-1c), peroxisome proliferator activated receptor-γ (PPAR-γ), CCAAT enhancer binding protein-α (CEBP-α), fatty acid synthase (FAS), and stearoyl-CoA desaturase1 (SCD1) in 3T3-L1 cells were significantly decreased (p < 0.05) by 65.2, 54.9, 50.0, 33.8, and 33.8% respectively. These results showed that S. horneri extract suppresses lipase activity and prophylactic preadipocyte differentiation in 3T3-L1, and thus can be used as an anti-obesity agent in functional foods and medicines.
Purpose: This study compares and analyzes the design drawing changes that occur during the design process between hospital design competition and the final detailed design. Based on this, factors that can reduce the rate of changes in drawings are derived. The purpose is to provide basic data to lessen the rate of the changes in the process of architecture design and can be reflected in the design competition guidelines. Methods: In this study, cases of hospitals are selected which are built in 5 recent years. Then compare and analyze the drawings which was drawn in the process from submission of competition to final design. After investigating the design changes that occur after the design competition, analyze the fixed-elements which are the main causes of design changes. Fixed-elements can be narrow down into few architecture-factors such as vertical-core, shafts, public-corridor, HAVC, and mechanical/electrical spaces. Results: Result of the rate of changes in each selected hospital floors can be sorted into variable-elements and fixed-elements which tells that the higher the rate of changes of the fixed-elements, the higher the rate of changes of the variable-elements. Implications: In other words, it can be said as the lower the change rates of the fixed-element, lower changes in whole design changes which represents that the greater the efficiency can be shown in the design process.
The safety problems of giant hydraulic structures such as dams caused by terrorist attacks, earthquakes, and wars often have an important impact on a country's economy and people's livelihood. For the national defense department, timely and effective assessment of damage to or impending damage to dams and other structures is an important issue related to the safety of people's lives and property. In the field of damage assessment and vulnerability analysis, it is usually necessary to give the damage assessment results within a few minutes to determine the physical damage (crack length, crater size, etc.) and functional damage (decreased power generation capacity, dam stability descent, etc.), so that other defense and security departments can take corresponding measures to control potential other hazards. Although traditional numerical calculation methods can accurately calculate the crack length and crater size under certain combat conditions, it usually takes a long time and is not suitable for rapid damage assessment. In order to solve similar problems, this article combines simulation calculation methods with machine learning technology interdisciplinary. First, the common concrete gravity dam shape was selected as the simulation calculation object, and XFEM (Extended Finite Element Method) was used to simulate and calculate 19 cracks with different initial positions. Then, an LSTM (Long-Short Term Memory) machine learning model was established. 15 crack paths were selected as the training set and others were set for test. At last, the LSTM model was trained by the training set, and the prediction results on the crack path were compared with the test set. The results show that this method can be used to predict the crack propagation path rapidly and accurately. In general, this article explores the application of machine learning related technologies in the field of mechanics. It has broad application prospects in the fields of damage assessment and vulnerability analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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