Low efficiency in microalgal biomass production was largely attributed to the low density of algal cell cultures. Though mutations that reduced the level of chlorophyll or pigment content increased efficiency of photon usage and thus the cell-culture density under high-illumination growth conditions (e.g., >$500{\mu}mol\;photon\;m^{-2}\;s^{-1}$), it was unclear whether algae could increase cell-culture density under low-illumination conditions (e.g., ${\sim}50{\mu}mol\;photon\;m^{-2}\;s^{-1}$). To address this question, we performed forward genetic screening in Chlamydomonas reinhardtii. A pool of >1,000 insertional mutants was constructed and subjected to continuous subcultures in shaking flasks under low-illumination conditions. Complexity of restriction fragment length polymorphism (RFLP) pattern in cultures indicated the degree of heterogeneity of mutant populations. We showed that the levels of RFLP complexity decreased when cycles of subculture increased, suggesting that cultures were gradually populated by high cell-culture density (HCD) strains. Analysis of the 3 isolated HCD mutants after 30 cycles of subcultures confirmed that their maximal biomass production was 50-100% higher than that of wild type under low-illumination. Furthermore, levels of chlorophyll content in HCD mutant strains were similar to that of wild type. Inverse polymerase chain reaction analysis identified the locus of insertion in two of three HCD strains. Molecular and transcriptomic analyses suggested that two HCD mutants were a result of the gain-of-function phenotype, both linking to the abnormality of mitochondrial functions. Taken together, our results demonstrate that HCD strains can be obtained through continuous subcultures under low illumination conditions.
최근 5G에 기술에서는 신호 감쇄와 신호 도달 거리 확장을 위해 사용될 수 있는 릴레이(Relay)를 통한 통신 기술이 주목 받고 있다. 릴레이는 소형 기지국으로 사용이 가능하며, 셀룰러 망으로 지원하기 어려운 환경하에서 통신 기기들이 협력하여 통신하는 자율 네트워크 기법에 사용이 가능하기 때문에, 저전력화와 무선 용량 증대에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있다. 한정된 릴레이 자원을 활용하여 최적의 성능을 달성하기 위해서는 효과적인 릴레이 선택 기법이 필요하다. 특히, 두 개의 노드가 릴레이를 통해 메시지를 교환하는 경우, 릴레이 선택 방법에 따라서, 릴레이의 공간적 위치를 활용하여 간섭을 줄이고, 시스템 전송률을 최대화 할 수 있다. 이를 위해서는 릴레이 선택에 따른 평균 데이터 전송률에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 두 노드가 릴레이를 이용하여 동시 전송을 통해 메시지를 교환할 경우, 평균 데이터 전송률을 분석한다. 이를 위해 Nakagami-m 페이딩 채널 환경하에서 복호 후 전송(Decode and Forward) 방식으로 동작하는 이중홉(dual-hop) 릴레이의 동시 전송으로 인한 간섭을 고려하여 전체 데이터 전송률을 유도한다. 분석식은 m=1인 Rayleigh 페이딩 채널을 포함하여 다양한 Nakagami-m 페이딩 채널에 대한 전체 데이터 전송률을 보여준다. 유도된 분석은 몬테카를로 모의실험을 통해 정확성을 입증하였으며, 요구되는 데이터 전송률이 높을수록, 자원 효율적인 동시 전송 방식이 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
Gruber, P.;Farhat, M.;Odermatt, P.;Etterlin, M.;Lerch, T.;Frei, M.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제8권4호
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pp.264-273
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2015
This presentation describes an experimental approach for the detection of cavitation in hydraulic machines by use of ultrasonic signal analysis. Instead of using the high frequency pulses (typically 1MHz) only for transit time measurement different other signal characteristics are extracted from the individual signals and its correlation function with reference signals in order to gain knowledge of the water conditions. As the pulse repetition rate is high (typically 100Hz), statistical parameters can be extracted of the signals. The idea is to find patterns in the parameters by a classifier that can distinguish between the different water states. This classification scheme has been applied to different cavitation sections: a sphere in a water flow in circular tube at the HSLU in Lucerne, a NACA profile in a cavitation tunnel and two Francis model test turbines all at LMH in Lausanne. From the signal raw data several statistical parameters in the time and frequency domain as well as from the correlation function with reference signals have been determined. As classifiers two methods were used: neural feed forward networks and decision trees. For both classification methods realizations with lowest complexity as possible are of special interest. It is shown that two to three signal characteristics, two from the signal itself and one from the correlation function are in many cases sufficient for the detection capability. The final goal is to combine these results with operating point, vibration, acoustic emission and dynamic pressure information such that a distinction between dangerous and not dangerous cavitation is possible.
오류정정부호화 방식은 일종의 타임 다이버시티 기술의 하나로써 채널에서 발생하는 잡음 및 페이딩 효과를 부호어 내의 여러 개의 비트로 분산시킴으로써 성능의 향상을 도모하는 기술이다. 따라서, 임의의 오류정정부호에 대한 성능이 극대화되기 위해서는 부호어 내의 비트 간 잡음 및 페이딩 정보가 서로 독립적이 될 수 있도록 해주는 것이 가장 바람직하다. 본 논문에서는 고차원변조 방식 및 비교적 짧은 기간의 페이딩으로 감소될 수 있는 타임 다이버시티 효과를 최대화 할 수 있는 블록터보부호를 제안한다. 본 논문에서는 특히 매우 간단한 부호 비트 할당 주소 계산식을 제안하여 외부의 별도의 인터리버 없이 성능을 극대화할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제시된 시뮬레이션 결과에 따르면 기존 방식에 비하여 수 dB 이상의 성능 향상 효과를 기대할 수 있다.
The purpose of this study is to prove the kinematical characteristics of Deff motion, the high bar performance, in terms of flying phases so that we can provide basic sources for improving gymnastic performance. To do this, we selected and analyzed the performance of two athletes who did Deff motion in the high bar competition of male artistic gymnastic in the 22nd Universiade 2003 Daegu. We drew the conclusions from the kinematical factors that were came out through analyzing three-dimensional cinematography of the athletes' movements, by using a high speed video camera. To make a successful performance, a performer releases the bar at a height of a high bar vertically and at a height of 82cm horizontally, and the flying performance should be made without moving forward, as maintaining the proper balance, in order to rise over 118cm high during the flying phase. When the performer is releasing the bar, an increase of the vertical speed in the center of the body and extension of a knee joint and a hip joint contribute to increasing a flying height. And when the moving body is twisted, leaning to left side is caused by the winding movement of a knee joint, which causes an unstable bar grasp. To grasp the bar stably, just before releasing the performer should gain propulsive force from twisting rotation through increasing the speed of shoulder rotation. And before the peak point, the performer should make sure of a body rotation distance over $164^{\circ}$ so that he or she can do an aerial rotary performance smoothly. When grasping the high bar, the center of the body should be above the bar and the angle of shoulder rotation should be maintained close to $540^{\circ}$ simultaneously. he high point performance(S1) has more speed on an ascending phase and less speed on a descending phase than the low point performance (S2). At the peak point, both the rotation angle of the body and that of the shoulder in high point performance are big as well. In conclusion, it is shown that a performer can make a jump toward the high bar easily with the body straight because the performer can hold the upper part of the body erect early in a descending phase.
The effects of the conditions of the collector formation on electrical characteristics of the packaged SiGe hetero-junction bipolar transistors (HBT) were investigated. While the DC characteristics of SiGe HBTs such as IV characteristic, forward current gain, Early voltage, and breakdown voltage were hardly changed after packaging, the AC characteristics such as $f_{\tau}\; and\; f_{max}$ were degraded severely. With the rise of the collector concentration, the break-down voltage decreased but the $f_{\tau}$ increased. Additionally, $\beta$ and $f_{\tau}$ values were kept high in the range of elevated collector current due to the increase of the critical current density for the onset of the Kirk effect. The devices As implanted before the collector deposition showed lower breakdown voltage and higher $f_{\tau}$ than the others, which seems to be originated from the As up-diffusion resulting in the thinner collector.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4662-4677
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2018
The dynamic opportunistic device-to-device (DO-D2D) network will frequently emerge in the fifth generation (5G) wireless communication due to high-density and fast-moving mobile devices. In order to improve the Quality of Experience (QoE) of users with different computing capacity devices in the DO-D2D network, in this paper, we focus on the study of how to reduce the packets retransmission delay and satisfy heterogeneous devices. To select as many devices as possible to transmit simultaneously without interference, the concurrent transmitters-selecting algorithm is firstly put forward. It jointly considers the number of packets successfully received by each device and the device's connectivity. Then, to satisfy different devices' demands while primarily ensuring the base-layer packets successfully received by all the devices, the layer-cooperation instantly decodable network coding is presented, which is used to select transmission packets combination for each transmitter. Simulation results illustrate that there is an appreciable retransmission delay gain especially in the poor channel quality network compared to the traditional base-station (BS) retransmission algorithm. In addition, our proposed algorithms perform well to satisfy the different demands of users with heterogeneous devices.
Park, Yong-Bok;Jung, Sung-Weon;Ryu, Ho-Young;Hong, Jin-Ho;Chae, Sang-Hoon;Min, Kyoung-Bin;Yoo, Jae-Chul
Clinics in Shoulder and Elbow
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제17권2호
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pp.68-76
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2014
Background: Recently, reverse total shoulder arthroplasty (RTSA) has been accepted as a main treatment option in irreparable massive rotator cuff tear with cuff arthropathy. The purpose of this study was to evaluate the early complication incidence and the preliminary clinical results of RTSAs performed in single institute. Methods: Fifty-seven RTSAs (56 patients) were performed between April 2011 and March 2013. The indications for RTSA were cuff tear arthropathy and irreparable massive rotator cuff tear with or without pseudoparalysis. Exclusion criteria were revision, preoperative infections and fractures. At final follow-up, 45 shoulders were enrolled. Mean follow-up duration was 12.5 months (range, 6-27 months). The mean age at the time of surgery was 73.6 years (range, 58-87 years). All the patients were functionally accessed via Constant score, American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score, pain and functional visual analogue scale (VAS) scores and active range of motion. Complications were documented as major and minor. Major complications include fractures, infections, dislocations, nerve palsies, aseptic loosening of humeral or glenoid components, or glenoid screw problems. Minor complications include radiographic scapular notching, hematomas, heterotopic ossification, algodystrophy, intraoperative dislocations, intraoperative cement extravasation, or radiographic lucent lines of the glenoid. Results: The mean Constant score increased from 31.4 to 53.8 (p < 0.001). The pain and functional VAS scores improved (5.2 to 2.7, p < 0.001, 4.0 to 6.7, p < 0.001) and active forward flexion improved from $96.9^{\circ}$ to $125.6^{\circ}$ (p = 0.011). One or more complications occurred in 16 (35.6%) of 45 shoulders, with one failure (2.2%) resulting in the removal of implants by late infection. The single most common complication was scapular notching (9 [20%]). There were 4 (8.9%) axillary nerve palsies postoperatively (n=3: transient n. palsy, n=1: Symptom existed at 11 months postoperatively but improving). Conclusions: In a sort term follow-up, RTSA provided substantial gain in overall function. Most common early complications were scapular notching and postoperative neuropathy. Although overall early complication rate was as high as reported by several authors, most of the complications can be observable without compromise to patients' clinical outcome. Long term follow-up is required to clarify the clinical result and overall complication rate.
최근 20 여년간의 괄목할만한 발전을 통해 단일 광섬유 레이저의 출력은 이미 kW 수준을 상회하고 있으며, 기존의 벌크 방식 레이저의 대체 기술로서 여전히 학계 및 산업계의 뜨거운 관심을 받고 있다. 본 논문은 이와 같은 광섬유 레이저의 괄목할만한 성장을 가능하게 한, 이터븀(Ytterbium) 혼입 이득 광섬유 사용 방식, 레이저 다이오드 펌프와 이중 클래딩 광섬유 구조를 통한 광학적 펌프 방식, 더 나아가서 양자결함을 최소화 하는 종렬 펌핑 방식 등 그 주요 요소 기술들을 개괄하고, 그 극한적 고출력화에 따른 발진 효율 및 특성 저하, 시스템 열화 및 불안정성 증대 등과 같은 고출력 광섬유 레이저 기술 자체가 직면하고 있는 다양한 기술적 문제점 및 그 완화 방안을 논의한다. 여기에서는 광섬유 레이저의 고출력화와 더불어 야기되는 다양한 형태의 광섬유내 비선형 현상, 광섬유 손상 및 모드 불안정 현상에 대한 논의를 포함한다. 이와 더불어, 전술한 다양한 출력 제한 현상을 극복함과 동시에 광섬유 레이저의 출력을 현격한 수준으로 더욱 증가시키기 위한 대체 방안으로 최근 주목을 많이 받고 있는 다중 빔 결합 기술에 대해 개괄적으로 논의한다. 특히, 분광형 다중 빔 결합 기술의 개념적 시스템 구성 요소 및 각 부문별 요구 기술에 대해 보다 심화된 논점을 둔다. 최종적으로 현 수준을 뛰어 넘는 광섬유 레이저의 출력 증대와 본 기술의 지속적 발전을 위한 앞으로의 발전 방향을 논의한다.
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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