76059 research outputs found
Sort by
Infrared Spectroscopic Study on Ferromagnetic Insulator (LaCoO3)n/(SrCoO2.5)n Superlattices
We report on the magnetic and optical properties of ferromagnetic insulator (LaCoO3)n/(SrCoO2.5)n (n = 1, 2, 4, 10, and 20) superlattice (SL) grown on SrTiO3 substrate. Our data indicate that a fine balance between the dimensional effect and interface which can be controlled by the periodicity n determines electromagnetic states and electronic structures.
We find that ferromagnetic transition (Tc ��� 80 K) and electronic structure of the n = 10 and 20 SLs are almost similar to that of the LaCoO3 film, through magnetic properties and optical conductivity. As periodicity n decreases, systems with n = 4 become almost nonmagnetic but the n = 2 and 1 SLs show ferromagnetic transition at TC ~180 and ~225 K, respectively. Further, optical spectroscopy reveals that the O 2p ��� Co eg optical transition at about 2.5 eV is suppressed and the spectral weight shifts to the intersite t2g ��� t2g optical transition with increasing interface density. It is attributed to the spin-state transition of the system.
The comparison between the n = 1 SL and La1/3Sr2/3CoO3����� film of which the nominal Sr concentrations are the same reveals that the former has higher TC, larger magnetization, and stronger t2g ��� t2g optical transition. In view of this, the disorder of the atoms in the thin film becomes smaller in the layered structure of the SL, and it results in good ferromagnetic characteristics by active exchange interaction across the interface. Our results suggest that the (LaCoO3)n/(SrCoO2.5)n SLs represent an important material system to manipulate the ferromagnetic insulating states of cobaltite compounds.��� ��������������� SrTiO3 ������ ��������� ������������ (LaCoO3)n/(SrCoO2.5)n (n = 1, 2, 4, 10, 20) ���������(superlattice) ������ ��������� ���������, ��������� ��������� ������ ���������������. ��������� ��� ��������� ������ ������������ ������(n) ��������� ������ ������(dimension) ��������� ������ (interface) ��������� ��������������� ���������, ��������� ��������� ������ ������(electronic structure)��� ������������ ������ ���������������. ������, ��������� (LaCoO3)n/(SrCoO2.5)n ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��� ������ ��������� ��������������� ���������.
��������� n = 10��� 20��� ��������� ��������� ������ ������ ������ ��� ��������������� ��������� ������, ������ ��������� LaCoO3 ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ (Tc ��� 80 K)��� ������ ��� ������ ��������� ���������������. ��������� ������������, n��� 4��� ������ ��������� ������������ ������������, ������ ���������(nonmagnetic) ��������� ���������. ��������� n = 2��� 1 ��������������� ������ ������ ��� Tc ��� 180 ��� 225 K��� ������������ ��������� ���������. ������ ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ���������. n = 10, 20��� ������������ ������������������ ��� 2.5 eV������ O 2p ��� Co eg ��������� ��� ��������� ���������, ��������� ������ ������������������ ������������ ������ ���������. ������ n��� ������������ ������ 2.5 eV��� ��������� ��� ��������� ������ ������������, ��� 0.5 eV��� Co t2g ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ���������. ��������� ��������� ������ ������ ��� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ������ ��������� ���������������. ������ ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ���������.
n = 1 ��������� ��������� ������������(Sr)��� ������������(nominal concentration)��� ������ La1/3Sr2/3CoO3����� ��������� ��������� ��������� ���, ��������� ��������� ��� ��� ��� ������ ��������� ��������� ��������� ��� ���������, ��������� ������ Co t2g ��� t2g ��� ��������� ��������� ���������������. ������ ��� ������ ��� ���, ������������ ������������ ������������ disorder��� ��������� ��������� ������ ������ (layered structure)��������� ��� ���������������, ��������� ������ ������������(exchange interaction)��� ������ ������ ��������� ��������� ������������ ��� ��� ������. ��������� ��������� ������������ ������ (LaCoO3)n/(SrCoO2.5)n ��� ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ��� ������ ��������� ������������ ���������������.Maste
The Influence of Chinese Online Video Platform and User's Psychological Factors on VIP Service Purchase Intention
������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������� ������������ ������. ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ������������������ ������������ ��������������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������������ ��������� ������ ��������� ��� ��� ������. ������ ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������������� ������. ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������� ������������ ���������������. ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ������������ ��������������� ��������� ��������������� ������������ ������������ ��������� ������������. ��� ��������� ��������� ��������� ������������ ������ VIP ������������ ������ ��������������� ��������������� ��������� ������ ��������� ��������������� ������.
������������������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ���������������. ��������������� ��������� ��������� ��������� ������ ��� ������������ ������ ������ ��������� ��������� ������, ������ ������������������ ��� ������ ������ ��������� ������������������, ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ������, ��������������� ��������� ��������� ���������, ��������� ��������� ������������ ���������������. ������ ��������� ��������� ������������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ���������������. ��������� ������ ��������� ������������ ��� 15������ ������ ��������� ���������������.
������ ������������ ������������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ VIP ��������� ������������ ������������ ��������� ��������������� ���������������. ������������ ��������� ���, SPSS 24.0��� ������������ ������������ ��������������� ���������������. ��� ��������� ��������� ��� ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ��������������� ������ ���������������.
������������, ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ��������������� ��������� ��������� 3������ ������ ������ ��������� ������, ��������� ������, ������ ��������������� ��������� ���������, ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ VIP ��������� ��������������� ��������������� ������������ ��������� ������ ��������� ������������. ��������� ��������� ��������� ������, ���������, ���������, ������ ��������� ��������� ������, ������ ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������, ��������� ������ ��� ������������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������. ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������.
��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��� ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������ VIP ��������� ������ ��� ��������� ������ ��������� ������������ ��� ��������� ������.Maste
Point Cloud Mapping in Dynamic Environments using Static Probability based NDT matching for Autonomous Vehicles
Point cloud map in autonomous vehicle is used in various applications such as localization and path planning. Point cloud map can be matched with the sensor information acquired in real time to find the current location of the vehicle and can be integrated with information that recognizes other vehicles to generate a route of the ego vehicle.
Graph based SLAM is widely used to construct such point cloud maps. Pose of the vehicle in each time is expressed as node, the odometry between the two different nodes as edge, and sensor information can be utilized as constraints in nodes and edges. Gaining the accurate pose of each node is possible when all graphs are optimized to minimize the error of constraint. One of the various ways to produce edge constraint when generating graphs that is based on LiDAR point cloud is scan-matching. This method compares two LiDAR point clouds in continuous nodes and extracts the relative position between two nodes. However, various moving objects in real driving situations become an obstacle in scan-matching.
Therefore, this research proposes a scan-matching based edge constraint generation method for graph-based SLAM that can solve the mapping problem in dynamic environment. This research calculates the static probability of each point and produces the edge constraint of graph through the scan-matching that can reflects the calculated probability. The static probability means the mathematical likelihood of a point being measured from a static object and calculated reflecting LiDAR characteristics such as multi-echo and beam divergence. Also, this paper proposes ���Weighted NDT���, which is a modified NDT algorithm to weight the static probability and reinforcing the authority of points with higher probability. The results were utilized in graph construction to build a robust point cloud map even in dynamic environments.
Finally, the proposed graph edge generation algorithm was compared with the functionality of the existing scan-matching algorithm using dynamic object rejection algorithm. As a result, it was confirmed that the proposed algorithm has a significantly lower matching error than the dynamic object removal method, and that more accurate point cloud map generation is possible.Maste
Deep Learning-Based Vehicle Orientation Estimation Using Monocular Vision Sensor
��� ��������������� ������ ��� ������������ ������ ��������� ������ ��������� ������������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ������ ��������� ���������. ������ ������ ������������ ������ ADAS ������ ������������ ��������� ��������� ������������, ������ ������������ ������ ��������� ������ ��������� ������������ ������ ������������ ������ ��������� ������ ���������(ADAS) ������ ��������� ��������� ��� ������. ������, ������������ ��������������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��� ������������, ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��� ��������� ������������.
������������ ��������� ������ 4��������� ������������. ������������ ��������� ������ ������(yaw���) ��������� ������ ������������ ��������� ������������ ������, ������������ ��������� 3������ ������ ������(������, ������, ������) ��������� ������ ������������ ��������� ������������ ������, ������������ ��������� 3������ ������ ������(x������, y������, z������) ��������� ������ ������������ ������������ ���������, ��������������� ������ ������������ ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������ ������������.
��� ��������� Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago(KITTI)������ ��������������������� ��������� ������ ��������� ������ ��������������� ��������� ��������� ������, ������, ��������� ���������������. ������ ��������� KITTI��� ������ ������ ��������� ������ ������ ��������������� Average Orientation Similarity(AOS)��� ������������������, ���������������, ������������ ��������������� ��������� ������ ������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ���������������.Maste
2D Colloidal Micropatterning for Fabrication of Pressure-Responsive Smart Films
Organized colloids characterized by crystal structures have received special attention in photonic crystals, photovoltaic devices, and colorimetric sensors. In the case of 2D colloidal crystals, applications have extended to antifounling or adhesive coatings, displays and sensors as an effective surface treatment. 2D colloidal crystals are represented by self-assembled monolayers with hexagonal close packing or non-close packing, however, more complex patterning has been required for the various purpose of studies. In the template-assisted colloidal patterning methods, the particles are rapidly guided to pre-designed pattern by rubbing on template. It is more stable than self-assembled pattern and allows wide applicability. In this study, 2D micropatterning with functional colloids was developed to cut-and-paste pressure sensors, chemiresistive glucose sensors, and pressure-mediated adhesive patches.
We first introduce a colloidal pressure sensing platform that can convert the external pressure into electrical signal by patterning the conductive elastomer microparticles between electrode pairs. The pressure can be quantified by precisely measuring current change caused when the contact area between the particles and the electrodes expands by external pressure. As the unit of pixelated pressure sensor, uniform polyurethane microparticles were prepared by using microfluidics techniques for elastic cores, and subsequently layered with carbon nanotubes to give conductivity. The particles were easily arranged in holes-patterned flexible film and developed as cut-and-paste pressure sensor platform. We have demonstrated that this new type of pressure sensing platform has high sensitivity, repeatability and applicability to flexible or stretchable e-skin sensors.
We also reported a chemiresistive glucose sensor platform obtained by 2D micropatterning of glucose-conjugative, silver nanowires-deposited conductive microparticles. In the presence of glucose, silver nanowires were adhered to each other by conjugation of glucose and mercaptophenylboronic acid on both sides increasing conductivity of particles. To maximize the adhesion effect, we applied constant pressure to particles and induced the separation of silver nanowires. As the particles are deformed, separated silver nanowires were observed due to increased curvature. We observed that current change of arranged particles exactly correlated with the glucose concentration. Finally, we experimentally demonstrated that the particle-based chemiresistive sensors could detect glucose in a wide range of concentration from 0.56 uM to 56mM which includes that of blood and body fluids.
Finally, we analyzed the adhesion mechanism of ivy plants and proposed pressure-mediated adhesive patch inspired from the ivy. Adhesive disc of ivy achieves initial adhesion by secretion of mucilages containing catecholic compounds and slowly solidified by crosslinking the adhered layer with inorganic species such as Fe and Ca. Inspired from the chemical and structural features of ivy disc, we prepared adhesive patch employing alginate containing microgels, DOPA-C7 nanoassemblies, and cylindrical holes-patterned film. Since the soft microgels are protruding from the film, adhesivity is activated by a little pressure and amplified by complex crosslinking of components. The mimetic patch could attach to various surfaces including metal, inorganic, and polymeric substrates. Furthermore, subsequent solidification was simulated by mineralization of Ca2+ ions which enhanced fracture stress and modulus of adhesion layer. This strategy will be further applicable for bioadhesives with diverse functionalities such as self-healing, environment-responsiveness.Docto
������������������������������ ������ ������������ ������
��������� ��������������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ��� ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ������������ ������ ������������. ��� ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ��������� ��� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ��� ��������� ������ ������������. ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ������������. ������������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ���. ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������������. ��� ��������� ��������� ������ ��� ��� ������ 2 ������ ��������� ������������ ������ ������������ ��������� ��� ������ ��������� ��� ��� ������������ ������. ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��� ������ ��������� ��������� ��������� ������������, ������������ ��������������������� ��������� ��� ������.
������ ������ ��������� ��������� 2014 ��� ��������� ������ ������ ������������ 2354 ��� ������ ��� ��������� ��������� ������ ������ ������������ ���������. ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������������. ������ ������ ������������������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ������������.
��������� 1997 ��� ��������������������� ������������ 2007 ��� ������������, ������������������, ������������ ��� ������ ������������ ��������������������� ������������ ��������������� ������������ ��� ������������. ��������� 2001 ��� ��������������������� ������ ������ ��������������� ������������ 2014 ��� ������������ ��������� ������������ ��������������������� ���������������. ��� ��������� ��� ���������, ������ ������ ������ ������ ��������������� ������������ ������.
��������� ��������� ��������� ������ ������������������������������ ������������������ ��������� ��� ��� ������������ ������ ������������������������ ������. ��������� ������ ������������ ������������������ ������������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��� ���������, ������ ��� ������������ ��������� ��������� ������ ������������������������������ ��������� ������ ��� ��������� ������������.
��������� ������, ������ ��������� ��������� ������ ��� ������������ ��������� ��������� ������ ��� ������ ������������ ������ ������������ ������������ ������ ��������� ������ ������������ ��������� ��� ��� ������������ ��������� ��������� ������������ ������. ��������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ������������ ������������ ������������ ������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ���. ��������� ������������ ��������� ��������� ������������������ ��������� ��������� ��������� ������ ���, ��������������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������ ��� ������������������ ��� ��������� ��������������� ������������ ������ ������ ������ ��������� ������������ ������.Maste
Advanced green supply chain management policies under circular economy
Over the past few centuries, the manufacturing sector expanded significantly due to technological developments and rise of consumer demand, which boosted the consumption of non-renewable natural resources. The depletion rate is exceeding nature's capacity to replenish these resources and absorb the generated waste, producing disastrous environmental impacts. These devastating environmental impacts of the supply chain management have resulted in government legislation, customer awareness, and pressure from various stakeholders to implement environmentally sustainable strategies. The high rate of resource depletion and global warming are the two most important problems that are faced by supply chain managers. However, overcoming resource depletion and carbon dioxide (CO2) emissions by economic degrowth is not the solution, therefore, researchers moved to the concept of the circular economy. The circular economy business model disengages economic growth from resource depletion and waste generation by reuse, remanufacturing, recycling, refurbishment, and waste management. This research analyzes the hybrid closed-loop supply chain (CLSC) management for its economic and environmental performances. Then, develops different green supply chain management (GSCM) techniques to improve circular economy enablers based on economic and environmental performance. Finally, the results are compared and presented.
Historically, the remanufacturing, one of the most important enablers of the circular economy, is considered as a green option by both practitioners and researchers. However, the literature did not investigate it for its environmental impacts such as carbon emissions. In the first phase, this dissertation studies the impacts of carbon emissions and transportation in a three-echelon CLSC network, which comprises a manufacturer, multiple retailers, and a third party logistics (3PL). Reusable containers, the so-called returnable transport items (RTIs), are used to reduce supply chain solid waste generation. The impacts of transportation and carbon emissions cost on remanufacturing rate are studied to provide management policies that are sound both economically as well as environmentally. Furthermore, system specifications based RTI design and management strategies are developed and the economic implications of these RTIs are examined. The aim is to minimize the cost, emissions, and solid waste of the CLSC networks simultaneously. The strategic decisions, optimized in this model, are container capacity, required number of containers, shipment sequence of retailers, cycle time, and remanufacturing rate. The numerical results prove that the combined optimization of financial and environmental factors promotes less remanufacturing. Moreover, ignoring these factors leads to obtain false optimal solutions, resulting in a high economic loss. Furthermore, the system specification based RTI is less expensive, compared to disposal packaging. These results provide insights into the significance of carbon emissions and transportation in CLSC management and remanufacturing.
In the second phase, CLSC management is studied considering a carbon-constrained situation. In compliance with the updated environmental legislation, a new decreasing-carbon-cap policy is devised. Both the strict cap policy and the cap-and-trade strategy are studied under the decreasing cap system. A stochastic quality-based sorting method is introduced to manage the used product's quality in reverse logistics. Furthermore, to improve the economic performance of remanufacturing, a quality dependent production rate and cost are considered. The system specification based RTI design is extended with the ergonomic factors to facilitate manual handling of RTIs. The relationships between supply chain emissions and allotted capused product quality and production ratethe remanufacturing rate and used product quality, emissions and remanufacturing rateand RTI design considering management and size relationship are examined using comparative statics and Kharush-Kuhn-Tucker (KKT) method. The results show that quality-based segmentation of used products and quality dependent production rate are better policies compared to former management methods. The total costs of both the developed models are less than the previous model. Among the strict cap policy and cap-and-trade method, the results reveal that the former is an expensive policy compared to the later one. Although the cap-and-trade policy is cheap initially, its total cost increases annually. However, for strict cap policy total cost remains the same. However, after emission exceeds the cap, the strict cap system does not hold anymore in decreasing carbon cap policy. Moreover, those returned products that have a quality level of less than 20% does not qualify for the remanufacturing. Several numerical examples and sensitivity analysis are given to expose some interesting insights into the strategic decision making of the CLSC networks under the new carbon-curbing legislation.
The results of decreasing cap policy in CLSC management are still not compromising enough to be considered as a strategy for deep decarbonization. The deep decarbonization refers to a substantial decrease in supply chain emissions. To reduce the supply chain emissions considerably, the third phase of this research considered carbon capture and sequestration (CCS), instead of decreasing cap policy. A multi-objective problem is developed considering three objectives including maximization of goodwill and minimization of cost and emissions. The multi-objective framework provides an opportunity to capture the trade-off between different conflicting objectives. A hybrid solution methodology, composed ��-constraint method and goal programming method, is developed to solve the model. Findings of this model show that CCS is the best strategy to save the environment and reduce the global warming. Furthermore, with the incremental cost of only 3.07%, CCS reduces 70% of the total supply chain emissions. In this particular example, the cost of protecting the environment is $0.06 per kilogram of carbon emissions. All the developed models are compared based on economic and environmental performance.
The comparison results reveal that the two best policies among the developed models are cap-and-trade model and multi-objective strategy with CCS. Among these two, the cap-and-trade policy is the less expensive one, while the CCS policy is the most efficient one based on carbon emissions. With a marginal cost increment of 3%, between the two policies, 77% of emissions are reduced. The results provide different insights for practical applications of this study. The findings present a comprehensive solution for CLSC managers to devise economically and environmentally sustainable policies. The disclosed results will help organizations to counter the environmental impacts of manufacturing and logistics while minimizing total cost of the system.Docto
��������������� ��������� ��������������� ������ ������������ ������������ ��������� ��������� ������ ��� ������
������ ��������� ��������� ��������� ������ ������ ���������������, ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ������������ ������. ��������� ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��� ��� ������ ������ ��������������� ��� ��� ������. ��������� ��������� ������������ ��� ������������ ������. ������ ������, ������ ��������������� ��������� ������������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������������� ������ ������������ ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������������. ������ ��������� ������������ S3 ������������ ��������� ��� ��������� ��������� ��������� ������ ��� ������������������ ��������� ������ ������ ��������� ������������. ������������ ��������������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ��� ��� ������. ��������� ��������������� ��������������������� ��������������� ��������� ��� ������ ��������������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ������������ ��������� ������ ������ ������ ������ ��� ��������� ��������� ��������� ������ ��� ������������ ������.
��� ��������������� ��������� ������������ ��������������������� ��������� ������������������������������ ��������� ��������������� ������ ��������� ������ ������ ������������ ��������� ������ ���������������. ������ ������ ��� ������������ ������������ ��������������� ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������������, ������ ������ ������������ ��������������� ��� ��������� ABC ������������������ ���������������. ��������� ������������ ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������ A ��������� B, C��������� ��������� ������ ��� ��������� ������������ ���������������. ������ ������������ ������ ������ ��������� ��������� ������������, ������������ ������������ ������������ ��������������� ��������� ������ ������ ��������� ���������������. ��������� ������ ��������� A ��������� ��������������� ��������� ������ ������������ ������ ������������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ���������������.
��� ������������ ������������ ��������������� ��������� ��������������� ������ ������ ������ ������ ������ ��������������� ������ ��������� ������������ ������������ ��������� ��������������������� ������������ ��������������������������� ������������ ������. ��� ��������������� ��� ������ ������ ������������ ��������� ��������� ������ ��������������� ������������, ������ ������������ ������ ��������� ��������� ������������.
��� ������ ��������� ��������� ��������� ������ B, C ������������ ������ ��������� ��������������� ������ ������������. ������ ������������ ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������� ������ ������������ ������ ������������ ������ ��������� ���������������, ��������� ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ������ ��������������� ������������ ��������������� ��������� ���������������.
��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ������ ��������������� ��������� Dynamic��������� P(s,S)������������ ��������������� ���������������. ��������� ������ ��� ��������� ������ ������ ������, ��������� ��������� ��������� ������ ������, ������������ ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������������. ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��� ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������ ������ ������ 18.40%, 34.30%��� ������ ��������� ��������� ��������� ���������������. ������ ��������� ��������� ������ ��� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ������ ������������ ������ ������������ ������������ ���������������.
��� ������ ��������� A ��������� ��������� ��������������� ������ ������������. ��� ������������ ��������� A ������������ ��������������� ��������� ������ ��������� ������ ��� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� ������������������. ������ ��� ��������������� ������������ ������������ ������ ��������������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������������������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ������ ������������ ������������ ��������� ��������� ���������������������(MINLP: mixed integer nonlinear programming)��� ������������ ��������� ���������������. ��������� ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������������������� ���������������, ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ������ ������.
��������� ��������� ������������ ��������� ��� ��������������� ��������� ��������� ������������ MINLP��������� LP������(LOM: Linearization of MINLP)��� ������������ ��������� ������������(ROM: Relaxation of MINLP)��� ������������ ��� ������ ��������� ���������������. ��� ������ LP��������� ��������� ��������� ������������ ��������������� ������������ ��������� LP��������� ������������ ������������ ������(non-zero)��� ������ ��������������� ��������������� ������ 1��� ������ ������������ ������ ������������ ������������ 2��������� ��������� ���������. ��� ������ ��������������� ������������ ��������� ������������ ��������������� ������������ ��� ��������� ��������������� ������������.
��������� ��������� ������������ ������������ ������ ������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ������������(GAMS)������ ��� ������������ ��������� ��� ��������� ������������ ���������������, ��� ������ ������������ ������������ ��������� ���������������. ��� ������ ��� ��������� ������ ������������������ ������ ������������ ������������ ������ 1.97%, 0.85%��� ������ ��������� ������������, ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������, ������ ������������������ ������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ������ ��� ���������.
��� ������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������������� ������ ������������. ������ ��������� ��������� ��������� ������������������������. ��������� ��������� ������������������ ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��� ������. ������ ������ ��� ��������������� ��������������������� ���������, ��������������� ������������������ ������������ ������������������ ���������, ������ ��������� ������������ ��������� ������ ������������������ ������������ ������ ��������� ������������. ��������� ������������ ��������������� ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������������� ������������. ��������� ������������ ������������ ��������������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ������������.
������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������������(multi-objective mixed integer programming) ��������� ��������� ���������������. ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������. ������ ������������ ������ ��������� ������ ������������ ������������ ������������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ���������������. ��� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������������� ������������ ������ ������������ ������������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ��� ��������� ��� ���������.
������ ������������������ ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ������ ��������������� ��������� ������ ������������ ��������� ������ ������������ ��������� ��� ��� ������. ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ��������������� ������������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��� ��� ������ ���������.Docto
������������������ ������ ��������������������������� ��������� ��������������������� ������ ��� ������ ������ ������
��������������� ������������������ 2.5��� ��������� ������ ��������� ���������, ��������� ������, ������������ ������ ������ ��� ��������� ��������� ������������������. ��������� ������������ ������������������ ������ ������ ������ ��� ��� ���������, ������ ������ ��������� ������ ������������ ������. ��������������� ������������������ ������ ������������ ��������� ���, ������ ��� ������ ��������� ��������� ������. ������ ������������ ��������� ������ ��������� ������������. ������������������ ������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��� ��� ��������� ������ ������������ ��������� ������ ��� ��� ������. ������������������ ������ ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������. ������������������ ��� -������ ������ ��������� ������������ ������ ������ ��������� ������ ��������������� ������������ ������ ��� ������ ��������������� ������ ������ ��������� ��������������� ��������� ���������. ������������ ��������������������� ��������� ������ Unfolded ������������ ������ ������ ��������� ER��� ������������. ������ ��� Unfolded ������������ ������ ER ��������������� ��� ��������� ������ ������ ������ ��������� ������������������. ������������ ��������� ������������������ ������ ������ ��� ��������� ������ ������������ ��������� ER stress��� ��������� UPR (Unfolded Protein Response) ������ ��������������� ��������������� ������. UPR ��������� ������ ��� ������ ��� ��������� (ATF6, IRE1a ��� PERK)��� ������ ������������ ��� ������ ��������� (ATF4, XBP1s/u ��� EIF2a)��� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������������. ��� ��������������� ������ ������ ������ ��������� ������������������ ������������ TiO������ ������������ ��������� ER stress��� ��������� ������������ ������ TiO������ ������ ��������� ������ ��������� ������ ���������. ��� ������, TiO������ ������ ������ ��� ������ ��������� ������ ��������� ������ UPR pathway ������������ ������ ��������� ���������������.In general, ultrafine dust refers to fine dust of a size smaller than 2.5��� and is contained in the smoke of the factory, the exhaust gas of automobiles, and the smoke of cigarettes. Therefore, people can easily and often be exposed to ultrafine dust, and diseases caused by them are also increasing recently. Typically, chronic exposure to ultrafine dust is associated with brain, metabolic, and neurological disorders. The most directly affected organ is the respiratory system. Depending on the concentration and time of the ultrafine dust, the respiratory disease may be induced and the already existing disease may be exacerbated. The first exposure to ultrafine dust is the epidermal cells of lung-airway cells. When ultrafine dust is exposed to lung-airway epidermal cells, oxidative stress is induced inside the epidermal cells, and epidermal cells undergo gradual changes due to accumulated oxidative stress. Unfolded protein accumulates in the ER inside the epidermal cells as the stepwise change occurs. ER stress due to accumulated unfolded protein soon activates various cellular signaling pathways. Here, we identify phased ER stresses and associated UPR (Unfolded Protein Response) pathway mechanisms in pulmonary airway epithelial cells stimulated by ultrafine dust. The UPR pathway is largely regulated by three membrane proteins (ATF6, IRE1a, and PERK) and determines the fate of cells by the interaction of each downstream protein (ATF4, XBP1s/u, and EIF2a). We selected TiO��� as a kind of ultrafine dust to stimulate pulmonary-airway epidermal cells, and adjusted the treatment concentration and the treatment time of TiO��� in order to confirm the change of the stepwise ER stress. As a result, it was confirmed that the UPR pathway protein was different depending on the treatment concentration and treatment time of TiO���.Maste
������������ ������ ��� ������ ��������� ��������������� ������������ ������ ��������������� ��������� (������������)��� ������������ ��� ������ ������������ ������
������������ ��������� ��� ��������� ��������� ������ ��� ��� ������������ ��������� ��������� ������������ ������, ������������ ��������� ������ ������������ ������ ������ ��������� ������ ��������������� ��� ��� ������. ��������� ��� ��������������������� ��������� ��������������� ��������� ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������ ������������ ��������� ���������.
��� ��������������� ��� ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��� ������������ ��������� ������������ ������������ ������������ ������������ ������ (������������ ������, ���������, ���������, ��������������� ��� ������������������ ��������� ������������ ������ ���).
��� ������ ������������ ������ ��������������� ��������� 3 ������ (Xestoleberis hujeongensis Yoo, Tanaka, Tsukagoshi, Lee and Karanovic, 2019X. sagamiensis Kajiyama, 1913X. setouchiensis Okubo, 1979) ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ������ ������������ ������ ������ ������ ��������� ��������� ���������. X. hujeongensis��� ������������������������ ��������� ��������� ��������� ������. ��� ������������ ������ ��������� ��������������� ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������������� ������, ��� ������������ ������ ��� ��������� ������ ������������ ������ ������ ������ ������ ������������.
��� ������ ������������ ��������������� ��������������� ������������ ��������������� ������������ ��������� ������ ������ Krithidae ������ ��������� ������ ������ ��������� ��������������� (Kritheangelikae Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. cerritulaYoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. kamchatkaensis Yoo,Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. maxima Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. rara Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and
Karanovic, 2019K. tsukagoshii Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019), ������������ ������ ��� ������������ ��������� ���������������. ������ ������ ������������ ������������������ ��������� ���������������. Krithidae������ ��������� genus Krithe��� ��� ���
������ ������������������ ��������� ������ ������ ���������. ��������� ������������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������������ ������ ��� ������ ��������� ������������ ������ ��� 3��������� ������ ��������� ��������������� (18S rRNA, ITS, mtCOI). mlCOI ������ ��������� ������������ ��� K2P distances��� ������������ ������ 16%������ ������ 26%������ ������������ ������������, ������ ��������� 1.5%��� ������ ���������. mtCOI ��� ITS��� ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������������������� ��������� 6������ ������ ��������� ������������ ������������. K. kamchatkaensis ��� ������ ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ���������������. ��� 48������ mtCOI ������������ ���������������, ��������� ��������� ��������� Tajima`s D ��� Fu`s F statistics��� ��� ��� ������ ��������������� ������������, ������ ��� ��� ��������� ��������������� ��������������� ������������������ ������ ������������. Bayesian Skyline Plot ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������������ ������, ��������� ������������ ��������� ��������� ��� (��� 120,000��� ���) ������������������ ��������������� ��������������� ������ ��� ��� ������ ���������.
���������, ��� ������ ������������ ��������� ��������� ��������������� ������ ������������ ��������������� ������������ Cryptic ��������� ��������� Ishizakiella miurensis��� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ���������. ��� ���
��������� ������������ ��������� ��������� ��� 4������ ������ ��������� ��������������� (18SrRNA, 28S rRNA, ITS, mtCOI). I. miurensis��� mtCOI ������ ��������� ������������ ������������ ������������ ��� ������ ������������ ������������ ������ ������������ ������������(East Sea clade and Pacific Clade). Pacific clade��� ������ I. miurensis ������, East Sea(Sea of Japan) clade��� ��������� ������������. Valve, antenna, malecopulatory organ��� 3��� ������ ��������� ��������� ������������ ��� ������������ ��������������� ��������� ��������������� ������������. ������������������ ������������ Valve��� ������ ��� ������ ��������� ������������ ������������ ������ ������������������, A2 ��� CA��� ��������� ������ ������������ ������������ ������������. ������ A2��� ������������������(ANOVA)��� ��������� ��������������� ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��� ������ (������ ��������� ������ ������ ��������� ��� ��� ��������� ������ ���������). ������ ��������� (Fluctuating asymmetry) ��������������� ������ ��� ��������� ������(Size) ��� ������(Shape) ��������� ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������������� ��������������� (P < 0.0001). ��������� ��������� (directional asymmetry) ��������������� ������ ��������� ������ ��������� ������������������ ��������� ������ ��������������� ��������������� (P < 0.0001). ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ��������������� ��������� (P < 0.0001) ������������
��� ���, ���, ������ ������ ������. A2��� ������ ������ ��������������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ��������������� ������������ ��������������� (P=0.0773), ���, ��������� ��������������� ������ ��������� ������ ��������������� ��������������� (P < 0.0001).One of the most promising approaches in the study of ostracoda biodiversity is integrative taxonomy in which morphological data are combined with genetics and/or geometric morphometrics. In this thesis I take this approach in studying cytheroid biodiversity in Korea and Kuril Kamchatka region. The dissertation is divided into three chapters with general introduction where I provide essential information on ostracod biodiversity, life histories, phylogeny and position of the superfamily Cytheroidea. In the first chapter morphology and general information on the superfamily Cytheroidea is provided along with overview of the cytheroid biodiversity in Korea and description of three reported species (Xestoleberis hujeongensis Yoo, Tanaka, Tsukagoshi, Lee and Karanovic, 2019X. setouchiensis Okubo, 1979). Xestoleberis hujeongensis is an endemic species, characterized by a peculiar shell ornamentation on the anterior part and a small crack-like structure on the postero-ventral inner. The second chapter, provides a study of the family Krithidae from the abyssal zone of the Kuril-Kamchatka trench and includes description six Krithe species (Krithe angelikae Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. cerritula Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. kamchatkaensis Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. rara Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019K. tsukagoshii Yoo, Tanaka, Lee, Brandao and Karanovic, 2019). Krithe is by far the most dominant ostracod genus in the deep sea all over the world. I also provide the first insight into the phylogeography of any deep-sea ostracod. I used three genetic markers, 18S rRNA, ITS, and mtCOI to reconstruct the phylogenetic relationships between the species, test the molecular clock and analyze population structure and dynamics. The K2P distances based on the mtCOI datasets between varied from minimum 16% to maximum 26%. Within species K2P distances were not larger than 1.5%. The phylogenetic tress reconstructed both based on the mtCOI and ITS datasets, strongly support the presence of six species in the Kuril Kamchatka Trench. Only one species, K. kamchatkaensis have been collected from more than one locality and the mtCOI sequences of this species have been used for the population genetics analysis. There were a total of 48 mtCOI haplotypes belonging to this species present across the study area. The population genetics indices (Tajima���s D and Fu���s F statistics) were both negative and the values suggested a populations expansion. Bayesian Skyline Plot places this expansion around 120,000 years ago in the period of the last interglacial period, when the cold water, nutrient rich Oyashio Current started flowing into the Kuril-Kamchatka Trench. The final, third chapter presents an analytical study of cryptic Ishizakiella miurensis (Hanai, 1957) species complex in Korea and Japan and offers taxonomic resolution by implementing molecular data and 2D geometric morphometrics. In this chapter I also used sequences of four genetic markers (18S rRNA, 28S rRNA, ITS, mtCOI) for the phylogenetic analysis. Bayesian Inference based on the mtCOI dataset showed the presence of two distinct clades: The East Sea(Sea of Japan) clade and the Pacific Clade. The latter is assigned to I. miurensis, while former one belong to a new species. Results of the geometric morphometric analysis of three datasets, shell, antenna and copulatory appendage (CA) were contrasting. While the principal component analysis (PCA) of the shell dataset shows a clear separation of the two species in the morphospace, the antenna and CA datasets have no clear clustering by species. This can be interpreted by a strong evolutionary pressure on the antenna ANOVA analyses indicated that the measurement error was negligible in all datasets for both shape and size. Fluctuating asymmetry was significantly larger than the individual variability in all datasets, for both shape and size components. Directional asymmetry was significantly (6. 27 times) higher than individual variability only in the shell dataset and only in the shape component of variation. In the valves dataset, sex was by far the greatest contributor to both shape and size variations. It was followed by species and locality. In the antenna dataset sex contributed insignificantly to the overall variation of the shape and size. On the other hand, variation as a result of species and locality allocation significantly contributed to the overall variability but the F value was very small for both (1.3) in the shape component.Docto