KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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pp.1342-1359
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2021
The data deduplication technique identifies the duplicates and minimizes the redundant storage data in the backup server. The chunk level deduplication plays a significant role in detecting the appropriate chunk boundaries, which solves the challenges such as minimum throughput and maximum chunk size variance in the data stream. To provide the solution, we propose a new chunking algorithm called Dynamic Prime Chunking (DPC). The main goal of DPC is to dynamically change the window size within the prime value based on the minimum and maximum chunk size. According to the result, DPC provides high throughput and avoid significant chunk variance in the deduplication system. The implementation and experimental evaluation have been performed on the multimedia and operating system datasets. DPC has been compared with existing algorithms such as Rabin, TTTD, MAXP, and AE. Chunk Count, Chunking time, throughput, processing time, Bytes Saved per Second (BSPS) and Deduplication Elimination Ratio (DER) are the performance metrics analyzed in our work. Based on the analysis of the results, it is found that throughput and BSPS have improved. Firstly, DPC quantitatively improves throughput performance by more than 21% than AE. Secondly, BSPS increases a maximum of 11% than the existing AE algorithm. Due to the above reason, our algorithm minimizes the total processing time and achieves higher deduplication efficiency compared with the existing Content Defined Chunking (CDC) algorithms.
The strain and acoustic emission (AE) signals of Pocheon granite were measured during uniaxial compression tests to investigate microcrack formation and damage. Crack closure, initiation, and damage stresses of each sample were determined through an analysis of the crack volumetric strain and stiffness. The samples experienced four damage stages according to stress levels: stage 1 = crack closure stage; stage 2 = elastic stage; stage 3 = crack initiation stage; stage 4 = crack damage stage. At least 75% of all AE signals occurred in stages 3 and 4, and different AE parameters were detected in the four stress stages. Rise time, count, energy, and duration clearly showed a tendency to gradually increase with the damage stress stage. In particular, the rise time, energy, and duration increased by at least 95% in stage 4 as compared with stage 1. However, the maximum amplitude showed a smaller increase, and the average frequency decreased slightly at higher stages. These results indicate that as the degree of rock damage increases, the crack size grows larger. The crack types corresponding to the AE signals were determined using the relationship between RA (Rise time / Amplitude) values and average frequencies. Tension cracking was dominant in all stress stages. Shear cracking was rare in stages 1 and 2, but increased in stages 3 and 4. These results are consistent with previous studies that reported cracking begins after samples have already been damaged. Our study shows that the state of rock damage can be investigated solely through an analysis of AE parameters when rocks are under compressive stress. As such, this methodology is suitable for understanding and monitoring the stress state of bedrock.
Bo-Guen Kim;Sun Hye Shin;Jung-Wan Yoo;Yong Suk Jo;Hye Yun Park
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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v.87
no.3
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pp.329-337
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2024
Background: Fractional exhaled nitric oxide (FeNO) is known to useful biomarker for detecting eosinophilic airway inflammation. However, there is a lack of evidence regarding the role of FeNO in chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We aimed to assess whether elevated FeNO and its impact on treatment change into an inhaled corticosteroid (ICS)-containing regimen and association with acute exacerbation (AE) in patients with COPD. Methods: We retrospectively analyzed 107 COPD patients without a history of asthma from March 2016 to December 2019. The patients whose FeNO value was more than 50 parts per billion (ppb) were defined into the high FeNO group. Multivariable analysis with logistic regression was used to identify factors associated with AE in COPD. Results: The median FeNO value was 32 ppb (interquartile range, 19 to 45) and 34 (20.0%) patients were classified as high FeNO group (median 74 ppb). In the high FeNO group, changes in inhaler treatment into an ICS-containing regimen occurred in 23 of 34 patients after the measurement of FeNO. In multivariate analysis, high FeNO was not a contributing factor for AE, but only the high blood eosinophil count (≥300 cells/µL) was associated with AE (adjusted odds ratio, 2.63; 95% confidence interval, 1.01 to 6.91; p=0.049). Conclusion: High FeNO value had a significant impact on the prescription of ICSs in COPD patients, but it did not show a significant association with AE either on its own or with changes in treatment.
Kim, Ki-Bok;Yoon, Dong-Jin;Jeong, Jung-Chae;Park, Phi-Iip;Lee, Seung-Seok
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.1
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pp.80-90
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2001
The aim of this study is to develop the methodology which enables to identify the mechanical properties of element such as stress intensity factor by using the AE parameters. Considering the multivariate and nonlinear properties of AE parameters such as ringdown count, rise time, energy, event duration and peak amplitude from fatigue cracks of machine element the principal component regression(PCR) and artificial neural network(ANN) models for the estimation of stress intensity factor were developed and validated. The AE parameters were found to be very significant to estimate the stress intensity factor. Since the statistical values including correlation coefficients, standard mr of calibration, standard error of prediction and bias were stable, the PCR and ANN models for stress intensity factor were very robust. The performance of ANN model for unknown data of stress intensity factor was better than that of PCR model.
Purpose : We investigated the incidence and predisposing factors of pulmonary embolism in minimal change nephrotic syndrome(MCNS). Methods : Lung perfusion scan using 99mTC-MAA were done on 14 patients who were diagnosed to minimal change nephrotic syndrome. Group h: Five patients who had perfusion defects on scan, Group B; Nine patients who had no perfusion defect on scan. Between the two groups, the differences of platelet number, hematocrits, albumin, cholesterol, triglyceride, proteinuria were evaluated. Results : Five patients were found to have perfusion defect consistent with pulmonary embolism($35.7\%$). However, there were minimal or no respiratory symptoms and signs. In our laboratory studies, the mean proteinuria on admissions was $676{\pm}31\;mg/m2/hr$ in the group with pulmonary embolism, and $313{\pm}28\;mg/m2/hr$ in the group without pulmonary embolism. There were more severe proteinuria in group with pulmonary embolism(P<0.05). The mean platelet count at early stage of remission after steroid treatment was $746,600{\pm}280,000/mm3$ in the group with pulmonary embolism, $511,890{\pm}90,000/mm3$ in the group without pulmonary embolism. There were significant difference of platelet count between the two groups(P<0.01). In patients with pulmonary embolism, there were more higher and sustained increasement of platelet count. All cases of pulmonary embolism were treated with dipyridamole(5 mg/kg). In 4 cases the perfusion defects were improved in two weeks, however, one case showed persistent perfusion defect after 1 month. Conclusion : Our study suggested that pulmonry embolism might be one of tile major complications in childhood MCNS The occurrence rate was correlated with severity of proteinuria before treatment and sustained increasement of platelet counts in early remission state after steroid treatment. Therefore, the scintigraphic pulmonary perfusion study is mandatory in childhood MCNS, especially in the high risk patients, such as the patients with severe proteinuria and sustained increasement of platelet count. (J Korean Soc Pediatr Nephrol 2001;5 : 100-8)
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.12
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pp.3821-3828
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2000
Many software projects collect grouped failure data (failures in some failure interval or in variable time interval) rather than individual failure times or failure count data during the testing or operational phase. This paper presents the neural network (NN) modeling that is dble to predict cumulative failures in the variable future time for grouped failure data. ANN's predictive ability can be affected by what it learns and in its ledming sequence. Eleven training regimes that represents the input-output of NN are considered. The best training regimes dre selected rJdsed on the next' step dvemge reldtive prediction error (AE) and normalized AE (NAE). The suggested NN models are compared with other well-known KN models and statistical software reliability growth models (SHGlvls) in order to evaluate performance, Experimental results show that the NN model with variable time interval information is necessary in order to predict cumulative failures in the variable future time interval.
The increase in waste tires has brought serious environmental problems. Using waste tires rubber particles as aggregate in concrete can reduce pollution and decrease the usage of natural aggregate. The paper describes an investigation on flexural bearing capacity of self-compacting concrete (SCC) pavement slabs containing crumb rubber. Cyclic loading tests with different stress ratios and loading frequencies are carried out on SCC pavement slabs containing crumb rubber. Based on Paris Law and test data, the fatigue life of SCC pavement slab containing crumb rubber is discussed, and a revised mathematical model is established to predict the fatigue life of SCC pavement slab containing crumb rubber. The model applies to different stress ratios and loading frequencies. The fatigue life of SCC pavement slab containing crumb rubber is affected by the stress ratio and loading frequency. The fatigue life increases with the increase of stress ratio and loading frequency. Real-time acoustic emission (AE) signals in the SCC pavement slab containing crumb rubber under cyclic loading are measured, and the characteristics of crack propagation in the SCC pavement slab containing crumb rubber under different stress ratios and loading frequencies are compared. The AE signals provide abundant information of fracture process zone and crack propagation. The variation of AE ringing count, energy and b-value show that the fracture process of SCC pavement slab containing crumb rubber is divided into three stages.
Of 111 bacterial isolates on 32 dried salted marine products in Garak wholesale market.72 strains were coliforms, and 12 were staphylococcus spp. etc. In average, humidity 17.28%, ashes 4.92%, standard plate count $1.1{\times}10^7$ CFU/ml, coliforms count $9.0{\times}10^3$ CFU/ml, staphylococcus spp. $5.4{\times}10^6$ CFU/ml respectively. Of 72 coliforms, it was isolated by 21 Pantoea spp, 14 Enterobacter cloacae and, 13 Ranella aquatilis, etc. and of 12 Staphylococcus spp. 4 staphylococcus xylosus was the most.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.21
no.1
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pp.206-216
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1997
The purpose of this study was to determine the pore size distributions (PSDs) of polyester woven fabrics by using liquid extraction method. Three types of PSDs-percent PSD, PSD per unit area of sample and PSD per unit weight of sample-were evaluated. Plain, twill and satin polyester fabrics with various fabric counts were used as specimens. Results showed that the interyarn PSDs reflected the fabric characteristics such as the fabric count and the weave type and the intrayarn PSDs reflected the thread characteristics such as the number of fibers, the fiber diameter, the thread diameter and the thread twist. Of three types of PSDs, the PSD per unit area of sample best reflect fabric and thread characteritics. As the fabric count decreased, rc increased and interyarn pore volume increased. The PSDs were skewed to the small pore sizes and the pore volumes decreased in the order of plain> twill> satin. As the number of fibers, the fiber diameter and the thread twist decreased, the intrayarn pore volumes were increased.
Matrix metalloproteinase (MMP)-9 plays an important role in the pathogenesis of bronchial asthma. Neovastat, having significant antitumor and antimetastatic properties, is classified as a naturally occurring multifunctional antiangiogenic agent. We evaluated the therapeutic effect of Neovastat on airway inflammation in a mouse model of asthma. BALB/c mice were immunized subcutaneously with ovalbumin (OVA) on days 0, 7, 14, and 21 and challenged with inhaled OVA on days 26, 29, and 31. Neovastat was administrated by gavage (5 mg/kg body weight) three times with 12 h intervals, beginning 30 min before OVA inhalation. On day 32, mice were challenged with inhaled methacholine, and enhanced pause (Penh) was measured as an index of airway hyperresponsiveness. The severity of airway inflammation was determined by differential cell count of bronchoalveolar lavage (BAL) fluid. The MMP-9 concentration in BAL fluid samples was measured by ELISA, and MMP-9 activity was measured by zymography. The untreated asthma group showed an increased inflammatory cell count in BAL fluid and Penh value compared with the normal control group. Mice treated with Neovastat had significantly reduced Penh values and inflammatory cell counts in BAL fluid compared with untreated asthmatic mice. Furthermore, mice treated with Neovastat showed significantly reduced MMP-9 concentrations and activity in BAL fluid. These results demonstrate that Neovastat might have new therapeutic potential for airway asthmatic inflammation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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