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김홍택,유미리,양은주,송경식,Park Eun Ji,나동희 대한화학회 2023 Bulletin of the Korean Chemical Society Vol.44 No.4
The purpose of this study was to investigate the effect of pH on the complexa- tion of quercetin and polyamidoamaine (PAMAM) dendrimers, which can exert antioxidant activity in aqueous solution. The therapeutic use of quercetin has been limited due to its low water solubility and bioavailability. In this study, quercetin was complexed with generation 4 PAMAM (G4) in different buffers at pH 4–9, with pH 6 showing the best results in terms of solubility and stability. The solubility of quercetin in 0.1 M phosphate buffer at pH 6.0 containing 1% G4 was over 1 mg/ml. The antioxidant and neuroprotective activities of water-soluble G4–quercetin complex (G4-Q) were comparable to those of free quercetin dissolved in methanol. In conclusion, this study indicates that the complexation of quercetin with PAMAM dendrimers was optimized at pH 6 and the complex exhibits good water solubility, strong antioxidant activity, and neuroprotective activity.
화강풍화토 뒤채움흙 내부 토목섬유 복합보강재의 거동특성에 관한 기초연구
김홍택,김승욱,전한용,이인모 한국지반공학회 1999 한국지반공학회논문집 Vol.15 No.5
본 연구의 최종 목표는, 세립분이 비교적 많이 포함된 우리나라에 폭넓게 분포되어 손쉽게 얻을 수 있는 화강풍화토를 뒤채움흙으로 활용하는 토목섬유 보강토벽체 시스템을 체계화하는 데 있다. 이를 위한 단계적 노력의 일환으로, 우선 본 논문에서는, 인장보강 기능이 우수한 지오그리드와 배수기능이 탁월한 부직포 지오텍스타일을 병행하여 포설하는 형태의 토목섬유 복합보강재의 마찰특성 등 상호관련거동에 대한 분석에 초점을 두고, 실내인발시험 및 유한요소 수치모델링 해석 등을 수행하였으며, 또한 지오그리드 하부에 설치되는 부직포의 배수효과를 간접적으로 살펴보기 위한 유한차분 수치모델링 해석을 추가로 시행하였다. 이를 통해 부직포의 배수효과와 더불어, 화강풍화토 뒤채움흙 내부 복합보강재의 경우 전반적으로 비교적 작은 크기의 변위가 유발되는 효과와, 인발에 대한 저항능력도 상대적으로 큰 특징을 확인하였다. The final aim of this research is to systematize the reinforced-earth wall system using the geosynthetic composite reinforcement in the weathered granite backfill soils having relatively large amount of fines. As a staged endeavour to accomplish this purpose, laboratory pull-out tests and finite element modeling are carried out in the present study focusing on the analyses of friction characteristics associated with interaction behaviors of the geosynthetic composite reinforcement composed of geogrid with a superior function in tensile resistance and geotextile with sufficient drainage effects. In addition, drainage effects of the geotextile below geogrid are examined based on the analysis of finite difference numerical modeling. From the present investigation, it is concluded that the geosynthetic composite reinforcement in the weathered granite backfills may possibly be used to achieve effects on both a reduction of deformations and an increase of the tensile resistance, together with drainage effects resulting from the geotextile.
인공신경망을 이용한 굴착단계별 흙막이벽체의 최대변위 예측시스템 개발
김홍택,박성원,권영호,김진홍 한국지반공학회 2000 한국지반공학회논문집 Vol.16 No.1
본 연구에서는, 흙막이 벽체의 변위 예측시스템 개발을 위하여 다층퍼셉트론을 이용해 임의의 인공신경망 모델을 구축하고 그 성능을 평가하여 최적의 모델을 선정하였다. 인공신경망모델의 학습과 검증을 위해 국내 도심지에 실제 시공이 완료된 다양한 현장의 계측자료를 수집하였고, 수집된 계측자료의 분석을 통해 흙막이벽체의 거동에 영향을 미치는 인자를 조사하였다. 아울러 실행비를 기준으로 선별한 신뢰성 있는 계측자료를 조사된 영향인자를 토대로 데이터 베이스화하여 인공신경망 모델의 학습과 검증에 사용하였으며, 학습은 최급강하법을 기초로 하는 역전파 알고리즘을 이용하여 수행하였다. 학습에 포함되지 않은 현장들에 대하여 흙막이벽체의 최대수평변위와 그 발생위치를 예측하고 이를 계측치와 비교하여, 제시한 변위 예측시스템의 적용성을 부분적으로 확인하였다. In the present study, artificial neural network based on the multi-layer perceptron is used and an optimum model is chosen through the process of efficiency evaluation in order to develop a system predicting maximum displacements of the earth retaining walls at various excavation stages. By analyzing the measured field data collected at various urban excavation sites in Korea, factors influencing on the behaviors of the excavation wall are examined. Among the measured data collected, reliable data are further selected on the basis of the performance ratio and are used as a data base. Data-based measurements are also utilized for both teaming and verifying the artificial neural network model. The learning is carried out by using the back-propagation algorithm based on the steepest descent method. Finally, to verify a validity of the formulated artificial neural network system, both the magnitude and the occurring position of the maximum horizontal displacement are predicted and compared with measured data at real excavation sites not included in the teaming process.