According as mobile computing environment is generalized by development of wireless networking technology and communication device, mobile host uses local cache for extensibility and early response time. and reduction of limited bandwidth. This time, between mobile host and mobile support station cache need consistency interested person of done data accordingly much techniqueses propose. Existent consistency techniques because detection based techniqueses are used mainly and broadcast periodic invalid message considering frequent disconnection. However, these techniqueses increase abort step through increase or delay of transmission message number by accuracy examination of data. Therefore, because mobile host deletes cached data, and extensity are decreased. Techniques that is proposed in this paper did to perform refering update frequency about object that page request or when complete update operation happens to solve these problem. Therefore, have advantage that response is fast because could run write intention declaration or update by update frequency electively asynchronously when update operation consists and abort step decreases. Also, improved extensity running delete or propagation electively according to update frequency about periodic invalid message gone since disconnection.
Even though sensor networks are different in user requests and data characteristics depending on each application area, the existing researches on stream data transmission problem focus on the performance improvement of their methods rather than considering the original characteristic of stream data. In this paper, we introduce a hierarchical or distributed sensor network architecture and data model, and then evaluate the multivariate data reduction methods suitable for user requirements and data features so as to apply reduction methods alternatively. To assess the relative performance of the proposed multivariate data reduction methods, we used the conventional techniques, such as Wavelet, HCL(Hierarchical Clustering), Sampling and SVD (Singular Value Decomposition) as well as the experimental data sets, such as multivariate time series, synthetic data and robot execution failure data. The experimental results shows that SVD and Sampling method are superior to Wavelet and HCL ia respect to the relative error ratio and execution time. Especially, since relative error ratio of each data reduction method is different according to data characteristic, it shows a good performance using the selective data reduction method for the experimental data set. The findings reported in this paper can serve as a useful guideline for sensor network application design and construction including multivariate stream data.
Consumers changed to the subject to produce a digital contents as data transmission technique is advanced and a digital machine is diffused variously. Users are interested greatly in a user creative movie (UCM) production among various online contents. The UCM production method which uses the music and picture is the method that users make the UCM more easily. However, the UCM production service has the problem that any association does not exist in the music and picture and that the picture changes according to fixed time interval without the relation at a music rhythm. To solve this problem, we propose the UCM production method which uses a music analysis and picture analysis in the paper. A music analysis finds a picture change time according to the rhythm and a picture analysis finds the association of the picture. A music analysis finds strong parts of the sound which uses Root-Mean-Square (RMS). And a picture analysis classifies the picture as a scenery picture and people picture which uses structure simplicity of the picture(SSP) and face region detection. A picture analysis got correct result of 86.4% in the experiment and we can finds the association at each picture and arranges the sequence which the picture appears. Therefore, if we use a music and picture analysis at the UCM production, users may make natural and efficient movie.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.9
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pp.316-325
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2018
In this paper, to integrate distributed IT resources and manage human resource efficiently as purpose of cost reduction, infrastructure of wind turbine monitoring system have been designed and developed on the basis of SaaS cloud. This infrastructure hierarchize data according to related task and services. Softwares to monitor conditions via the infrastructure are also developed. Softwares are made up of DB design, field measurement, data transmission and monitoring programs. The infrastructure is able to monitor conditions from SCADA data and additional sensors. Total time delay from field measurement to monitoring is defined by modeling of step-wise time delay in condition monitoring algorithms. Since vibration data are acquired by measurements of high resolution, the delay is unavoidable and it is essential information for application of O&M program. Monitoring target is gearbox in wind turbine of MW-class and it is operating for 10 years, which means that accurate monitoring is essential for its efficient O&M in the future. The infrastructure is in operation to deal with the gearbox conditions with high resolution of 50 TB data capacity, annually.
As the number of mobile device users increases, many researches on peer-to-peer(P2P) systems in mobile environments have been carried out. In this paper, we propose a couple of double-layered P2P file sharing systems to overcome the 'flooding' problem in previous mobile P2P systems. We classify peers into two groups, super peers and sub-peers to establish new routing tables. A super peer manages its sub-peers in the systems. The first proposed system partitions the service area into small cells, each of which is a square. Each super peer is located near the center of the square. The second system selects super peers which have the largest number of adjacent peers. As file transmission and file searches are managed mainly by super peers, unnecessary multi-broadcasting could be avoided. The experimental results show that the proposed systems outperform a typical file sharing system in terms of the amount of message traffic with about $1.2{\sim}1.6$ times improvement on the average.
The number of abandoned dogs is increasing with the worsening of the economy and the rising of feed value. It was becoming a serious social problem because of the disease transmission and destruction of natural ecosystems by abandoned dogs been wild animal. In order to solve these problems, companion dogs necessary to secure its own genetic information and to establish the systematic tracking system. Using multiplex-PCR method with 27 microsatellite marker (MS marker) divided 3 set, various alleles occurring to 6 dog breed (Labrador Retriever, German Shepherd, English Springer Spaniel, Belgian Malinois, Jindo Dog, PoongSan Dog) make use of markers to determine allele frequency and heterozygosity. MS marker FH2834 and FH2790 have only two allele and most were found in 13 alleles at FH3381 and FH3399. Average heterozygosity of MS marker is 0.534 and especially, heterozygosity represented the highest value of 0.765 at FH3381. So, it was recognized appropriate allele frequency for individual identification and paternity diagnosis in companion dogs. Using multiplex-PCR method with MS marker, various alleles occurring to dog breed make use of markers to deter mine individual identification and paternity diagnosis, traits associated biomarkers and breed-specific marker for faster, more accurate and ways to reduce the analysis cost. Based on this result, a scientific basis was established to the existing pedigree data by applying genetics additionally. Animal registration system is expected to be conducted nationwide in future. The method expects to very useful this system.
Kim, Shang-Jin;Park, Hye-Min;Shin, Se-Rin;Jeon, Seol-Hee;Kim, Jin-Shang;Kang, Hyung-Sub
Journal of Veterinary Clinics
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v.27
no.3
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pp.262-267
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2010
Magnesium ($Mg^{2+}$) is an essential co-factor for over 325 physiological and biochemical processes so that plays a central role of neuronal activity, cardiac excitability, neuromuscular transmission, muscular contraction, vasomotor tone, and blood pressure significantly related to physical performance. However, only limited information on blood ionized $Mg^{2+}$ ($iMg^{2+}$) regarding to physical exercise is available and the data from blood total $Mg^{2+}$ detection are inconsistent. This present study investigated the changes of blood $iMg^{2+}$ correlated with metabolic demands during acute high-intensive exhaustive physical exercise in rats. After exhausted swimming (3-4 hours), blood pH, glucose, $HCO_3{^-}$, oxygen and ionized $Ca^{2+}$ ($iCa^{2+}$) were significantly decreased, whereas lactate, carbon dioxide, $iMg^{2+}$, ionized $Na^+$ and ionized $K^+$ were significantly increased. During the exhausted swimming, the changes in $iMg^{2+}$ showed a significant negative correlation with changes in pH, glucose, $HCO_3^-$ and $iCa^{2+}$, however a significant negative correlation with changes in lactate and anionic gap. It is concluded that the acute high-intensive exhaustive physical exercise could produced hypermagnesemia, an increase in blood $iMg^{2+}$ via stimulation of $iMg^{2+}$ efflux following increase in intracellular $iMg^{2+}$ from muscle induced by metabolic and respiratory acidosis.
A cluster of severe pneumonia of unknown etiology in Wuhan City, Hubei province in China emerged in December 2019. A novel coronavirus named severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was isolated from lower respiratory tract sample as the causative agent. The current outbreak of infections with SARS-CoV-2 is termed coronavirus disease 2019 (COVID-19) by the World Health Organization (WHO). COVID-19 rapidly spread into at least 114 countries and killed more than 4,000 people by March 11, 2020. WHO officially declared COVID-19 a pandemic on March 11, 2020. There have been 2 novel coronavirus outbreaks in the past 2 decades. The outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS) in 2002-2003 caused by SARS-CoV had a case fatality rate of around 10% (8,098 confirmed cases and 774 deaths), while Middle East respiratory syndrome (MERS) caused by MERS-CoV killed 858 people out of a total 2,499 confirmed cases between 2012 and 2019. The purpose of this review is to summarize known-to-date information about SARS-CoV-2, transmission of SARS-CoV-2, and clinical features of COVID-19.
Suh, Dong Yeon;Son, Seong-Yeol;Kim, Seong Hwan;Seo, Sang Tae;Kim, Kyung Hee;Ko, Han Kyu
The Korean Journal of Mycology
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v.40
no.4
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pp.288-291
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2012
Korean oak wilt disease caused by Raffaelea quercus-mongolicae is vectored by the ambrosia beetle Platypus koryoensis. To prevent the spread of the disease, the beetle infested oak tree had been cut into logs, covered with plastic vinyl, fumigated with a pesticide, and stored for three years on the site where the tree was cut. This study was carried out to get information on the fungi colonizing the fumigated oak wood. Wood disk samples collected from the fumigated oak logs at two locations in the Taejo Mountain, Cheonan city, were used for fungal isolation. A total of 99 filamentous fungal isolates were obtained from the wood disk samples. Hypocrea spp., Trichoderma spp. and Penicillium spp. were identified based on morphological characteristics and nucleotide sequence analysis of translation elongation factor 1-alpha gene and ITS rDNA region. Trichoderma was the major fungal group. R. quercus-mongolicae, and P. koryoensis were not detected from the fumigated oak wood. Our work provided evidence that after three years of storage, the fumigated oak wilt-diseased logs should be no longer harmful source of oak wilt disease transmission.
Recently, global warming and drastic climate change are the greatest threat to the world. The climate change can affect plant productivity by reducing plant adaptation to diverse environments including frequent high temperature; worsen drought condition and increased pathogen transmission and infection. Plants have to survive in this condition with a variety of biotic (pathogen/pest attack) and abiotic stress (salt, high/low temperature, drought). Plants can interact with beneficial microbes including plant growth-promoting rhizobacteria, which help plant mitigate biotic and abiotic stress. This overview presents that rhizobacteria plays an important role in induced systemic resistance (ISR) to biotic stress or induced systemic tolerance (IST) to abiotic stress condition; bacterial determinants related to ISR and/or IST. In addition, we describe effects of rhizobacteria on defense/tolerance related signal pathway in plants. We also review recent information including plant resistance or tolerance against multiple stresses ($biotic{\times}abiotic$). We desire that this review contribute to expand understanding and knowledge on the microbial application in a constantly varying agroecosystem, and suggest beneficial microbes as one of alternative environment-friendly application to alleviate multiple stresses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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