International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.389-395
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2022
A Mobile Sensor Network is widely used in real time applications. A critical need in Mobile Sensor Network is to achieve energy efficiency during routing as the sensor nodes have scarce energy resource. The nodes' mobility in MWSN poses a challenge to design an energy efficient routing protocol. Clustering helps to achieve energy efficiency by reducing the organization complexity overhead of the network which is proportional to the number of nodes in the network. This paper proposes"EERA: Energy Efficient Routing Algorithm for Mobile Sensor Network" is divided into five phases. 1, Cluster Formation 2.Cluster head and Transmission head selection 3.Path Establishment / Route discovery and 4,Data Transmission. Experimental Analysis has been done and is found that the proposed method performs better than the existing method with respect to four parameters.
With the discovery of metabolic mechanisms of alcohol fermentation and acetic acid fermentation in the 1800s and 1900s, the history of traditional vinegar became a turning point for changing to the history of science and technology. Since then, innovation in vinegar production has occurred, and the era of full-scale mass industrialization has opened. The most modern method, submerged fermentation, has improved the vinegar production process to produce much higher quality vinegar and provide vinegar with high productivity and quality uniformity. Innovative research for vinegar production is underway as various approaches have been developed to increase fermentation efficiency, reduce costs, and shorten fermentation time due to the trend of combining existing technologies and advanced technologies. Now that the development of the vinegar industry is currently focused on vinegar engineering, multidisciplinary approaches in various fields such as microbiology, chemistry, food technology, process engineering, and molecular biology are needed.
About 25 years ago, halfway along the recorded history of the neutron as a separate entity, Korea entered the nuclear age and initiated its own neutron research and development programs. Since that time Korean scientists have taken all possible advantages of the special opportunities offered by the neutron. Scientists the world over, in the Far East, hear East, and the West, have adapted these opportunities to their special needs. These needs are manifested in all phases of modern life, including power generation by nuclear means, food preservation, production of new types of food-bearing plants, commercial uses of activation analysis, irradiations, and isotope production, nuclear medicine, industrial quality control through nuclear measurements, and direct use of neutrons in research in many areas including solid state physics, chemistry, physics, biology, and medicine. Research with neutrons has been successfully conducted using nuclear research reactors of all sizes ranging from the very small (∼10 kilowatts) to the very large(50-100 Megawatts). This speaker has teen associated with nuclear research since 1945 and directly with neutron research since 1957. From this continuous research and development activity, he will report on some of the prospects in the second 50 years of the neutron.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.34-46
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2023
A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.
Xylophagids are a small group of dipterans with 133 known species worldwide except for in the Afrotropical region; they are composed of three subfamilies: Coenomyiinae, Rachicerinae and Xylophaginae. Their larvae are predatory and tend to be found under bark, soil or decaying wood. Hitherto, the following five species in three genera of Xylophagidae have been recorded in Korea: Anacanthaspis japonica Shiraki, Arthropeas sachalinensis Matsumura, Ar. sibirica Loew, Odontosabula czerskii (Pleske) and O. gloriosa Matsumura. In this paper, the awl fly genus Xylophagus Meigen, 1803 is reported from the Korean peninsula for the first time, based on the discovery of a newly recorded species, Xylophagus matsumurai Miyatake, 1965. Descriptions, illustrations of this previously unrecorded species and a key to the Korean species are provided herein.
Since the discovery of SMBHs at z > 6, the growth spurt of a BH in a relatively short time—a few hundred Myr—has been a challenging topic for many observers and theorists. Super-Eddington accretion, major and minor merger have been compelling candidate machanisms to account for such growth. We introduce a passive scalar field to trace the infalling of circumgalactic gas clump onto high-z quasar. With the scalar field, we investigate e.g. where the most of the gas clump eventually reside in the host galaxy and how much gas is accreted onto the central massive black hole. In addition, we have studied the impact of thermal feedback of stars on the growth of black hole and the infalling gas. We will also discuss the future application of passive scalar field in e.g. minor and major mergers of high-z quasar.
Ad-hoc On-demand Distance Vector (AODV), is one of well-designed routing protocols in mobile ad hoc networks. It supports the functionality of node mobility modules through multiple control messages to create and maintain paths for data transfer. Even though a number of studies have been conducted to achieve rapid discovery of paths across the network, but few have focused on impact of control messages. This paper proposes a method to adjust the transmission time of messages used in path recovery according to their individual characteristics. Simulation results show the improved performance of the proposed algorithm rather than traditional AODV routing protocol.
Several anti-inflammatory small molecules have been found in the process of the inflammatory response, and these small molecules have been used to treat some inflammatory and autoimmune diseases. Numerous tools for predicting anti-inflammatory peptides (AIPs) have emerged in recent years. However, conducting experimental validations in the lab is both resource-intensive and time-consuming. Current therapies for inflammatory and autoimmune disorders often involve nonspecific anti-inflammatory drugs and immunosuppressants, often with potential side effects. AIPs have been used in treating inflammatory illnesses like Alzheimer's disease and can limit the expression of inflammatory promoters. Recent advances in adverse incident predictions (AIPs) have been made, but it is crucial to acknowledge limitations and imperfections in existing methodologies.
We describe a vision of historical analysis at the world scale, through the digital assembly of historical sources into a cloud-based database, where machine-learning techniques can be used to summarize the database into a time-integrated actor-to-actor complex network. Using this time-integrated network as a template, we then apply the method of automatic narratives to discover key actors ('who'), key events ('what'), key periods ('when'), key locations ('where'), key motives ('why'), and key actions ('how') that can be presented as hypotheses to world historians. We show two test cases on how this method works. To accelerate the pace of knowledge discovery and verification, we describe how historians would interact with these automatic narratives through an online, map-based knowledge aggregator that learns how scholars filter information, and eventually takes over this function to free historians from the more important tasks of verification, and stitching together coherent storylines. Ultimately, multiple coherent storylines that are not necessary compatible with each other can be discovered through human-computer interactions by the map-based knowledge aggregator.
Human transmembrane proteins (hTMPs) are closely related to transport, channel formation, signaling, cell to cell interaction, so they are the crucial target of modern medicinal drugs. In order to study the structure and function of these hTMPs, it is important to prepare reasonable amounts of proteins. However, their preparation is seriously difficult and time-consuming due to insufficient yields and low solubility of hTMPs. We tried to produce large amounts of Syndecan-4 transmembrane domain (Syd4-TM) that is related to the healing wounds and tumor for a long time. In this study, we performed the structure determination of Syd4-TM combining the Polarity Index at Slanted Angle (PISA) wheel pattern analysis based on $^{15}N-^1H$ 2D SAMPI-4 solid-state NMR of expressed Syd4-TM and Molecular Dynamics (MD) simulation using Discovery Studio 3.1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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