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- 저자 : Mangi Lee (검색결과 4 건)
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Mangi Lee,Sejung Kim,Yong Chol,Young Jin Hong,Sujung Lee 한국자기학회 2021 한국자기학회 학술연구발표회 논문개요집 Vol.31 No.2
자동차 부품의 개발 방향은 경량화에 맞춰 연구개발이 진행되고 있음. 이에 발맞춰 럼버서포트에 사용되는 모터를 전자기해석을 통해 토크를 향상시키는 방법을 연구하여 같은 토크에 무게가 가벼운 모터를 설계하고자 함. 여기서 설계 변수는 자석의 배열/크기/패턴, 요크의 형상/개수, 전선의 두께/턴 수로 총7개의 변수를 조정하여 설계를 수행함. 위 fig1과 같이 Mesh를 구성하였고, Mesh의 Segment Setting을 컴팩트하게 설계하면 해석 시간이 크게 단축됨. 회전자, 고정자 사이에 Airgap에 대한 Mesh 설정이 아주 중요함. 회전이 되면서 Segment간 연결이 원활하게 되어야 자속의 흐름이 모터 토크에 큰 영향을 주기 때문임. 또 Mesh 설계를 Log Scale로 설정하면 한 개체의 Segment의 수만큼 일정하거나 비슷한 크기의 Mesh가 설계되는 것이 아니라 Log Scale로 설계 시, 한 개체와 다른 개체 사이에 접촉되어 있는 부분은 Mesh 크기가 작고 Segment가 많도록 구성을 하게됨. 전기 코일, 영구자석, 자성체, Band에 특히 Mesh 설정에 따라 손실 계산에 영향이 큼. 위와 같은 설정으로 전자기해석을 수행하면 아래 fig2와 같은 자기장 분포와 밀도를 확인할 수 있음. 위 fig2는 (왼)자기장 분포, (오른)자기장 밀도의 해석 결과를 확인하였음. 자기장 분포 및 방향 결과에서 화살의 방향은 자기장의 방향, 화살의 크기는 자기장의 세기를 의미함. 자기장 밀도 결과에서 양측의 붉은 색을 띄는 부분이 자기장의 밀도가 높은 부분이며, 토크 발생 부 임을 알 수 있음. Transient 해석에서 기존 모터 모델에서의 토크를 출력한 결과 RMS 값은 2.73N/m 임을 알 수 있음. 〈그림 본문참조〉
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기록물 패키지를 위한 신경망 회로 기반 자동 스키마 매칭
이명주(Myung-Joo Lee),박소라(Sora Park),조만기(Mangi Jo),이지훈(Jihoon Lee),황수찬(Soochan Hwang) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
범정부적인 차원에서 기록물은 종이 위주의 생산방식에서 전자문서방식으로 변하고 있다. 이미, 많은 국가에서 표준을 정의하여 기록물에 대한 연구가 진행되고 있다. 또한, 기록물을 효과적으로 저장하기 위한 기록물 보존소에 대한 연구도 활발하게 진행 되고 있다. 대부분의 기록물 보존소는 OAIS 참조모델을 기반으로 구성이 되고 있으며, SIP, AIP, DIP 패키지 형태로 수집, 보관, 배포되고 있다. 이러한 기록물 패키지들은 다양한 메타데이터 스키마를 포함 할 수 있어서, 여러 종류의 기록물들의 수집, 보관, 배포가 용이하게 하지만, 기록물 보존소에 저장되어 있는 기록물 패키지를 검색하기 위해서는 다양한 스키마를 모두 검색 할 수 있어야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기록물 패키지를 위한 신경망 회로 기반 자동 스키마 매칭 기법을 제안 하고자 한다. 신경망 회로 기반 자동분류 알고리즘을 통하여 기록물 패키지 안에 존재하는 다양한 형태의 메타데이터 스키마들에 대한 검색을 가능하게 한다. 또한, 실험을 통하여 제안하는 방법의 정확성을 확인 하였다.
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Measuring Mechanical Cell Properties of Paclitaxel-treated MCF-7 Cells in a Monolayer
Suhyang LEE,Gayeon KIM,Donghee JUNG,Khawaja Muhammad Imran BASHIR,Santanu Kumar BASU,Mangi CHO,Andreas WIERSCHEM 한국생물공학회 2021 한국생물공학회 학술대회 Vol.2021 No.10
Cytoskeleton is the key element of cell proliferation. It regulates the size and shape of the cells, and it allows cell growth, division and locomotion. Cytoskeleton-affecting anti-cancer drugs work with interfering the proliferation by polymerization or depolymerization of cytoskeleton. To elucidate the mechanical impact of these drugs on cancer cells, we have measured the viscoelastic cell properties of MCF-7 cells in a monolayer with a ‘narrow gap rheometer’ after treatment with hydroxyurea and paclitaxel. Paclitaxel impedes depolymerization of the microtubule, which may have an impact on the cell mechanics. It acts cytotoxically at sufficiently high concentrations during the division cycle. To study living cells, we prevent the cells from division by using hydroxyurea, which arrests the cell cycle. To access the cell mechanics on the cell scale, we have improved the precision of commercial rheometers by about two orders of magnitude. Here, we focus on the impact of paclitaxel on the storage and loss moduli at different concentrations.
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Opinion mining using ensemble text hidden Markov models for text classification
Kang, Mangi,Ahn, Jaelim,Lee, Kichun Elsevier 2018 expert systems with applications Vol.94 No.-
<P><B>Abstract</B></P> <P>With the rapid growth of social media, text mining is extensively utilized in practical fields, and opinion mining, also known as sentiment analysis, plays an important role in analyzing opinion and sentiment in texts. Methods in opinion mining generally depend on a sentiment lexicon, which is a set of predefined key words that express sentiment. Opinion mining requires proper sentiment words to be extracted in advance and has difficulty classifying sentences that imply an opinion without using any sentiment key words. This paper presents a new sentiment analysis method, based on text-based hidden Markov models (TextHMMs), for text classification that uses a sequence of words in training texts instead of a predefined sentiment lexicon. We sought to learn text patterns representing sentiment through ensemble TextHMMs. Our method defines hidden variables in TextHMMs by semantic cluster information in consideration of the co-occurrence of words, and thus calculates the sentiment orientation of sentences by fitted TextHMMs. To reflect diverse patterns, we applied an ensemble of TextHMM-based classifiers. In the experiments with a benchmark data set, we show that this method is superior to some existing methods and particularly has potential to classify implicit opinions. We also demonstrate the practicality of the proposed method in a real-life data set of online market reviews.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> Proposed a new sentiment analysis method, based on text-based hidden Markov models, that uses word orders without the need of sentiment lexicons. </LI> <LI> Proposed an ensemble of text-based hidden Markov models using boosting and clusters of words produced by latent semantic analysis. </LI> <LI> Showed the method has potential to classify implicit opinions by the proposed ensemble method. </LI> <LI> Showed better performance in comparison to several previous algorithms in several datasets. </LI> <LI> Applied it to a real-life dataset to classify paper titles. </LI> </UL> </P>
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