KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.5
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pp.139-146
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2022
With the recent development of the Internet of Things (IoT) and the convergence of vehicles and IT technologies, high-performance applications such as autonomous driving are emerging, and multi-access edge computing (MEC) has attracted lots of attentions as next-generation technologies. In order to provide service to these computation-intensive tasks in low latency, many methods have been proposed to partition tasks so that they can be performed through cooperation of multiple MEC servers(MECSs). Conventional methods related to task partitioning have proposed methods for partitioning tasks on vehicles as mobile devices and offloading them to multiple MECSs, and methods for offloading them from vehicles to MECSs and then partitioning and migrating them to other MECSs. In this paper, the performance of task partitioning methods using offloading and migration is compared and analyzed in terms of service delay, blocking rate and energy consumption according to the method of selecting partitioning targets and the number of partitioning. As the number of partitioning increases, the performance of the service delay improves, but the performance of the blocking rate and energy consumption decreases.
Mucoepidermoid carcinoma (MEC) is the most common malignant neoplasm of the salivary gland, but primary thyroid MEC has rarely been reported and usually has a good prognosis. Herein, I report a case of thyroidal MEC with a poor prognosis in an 82-year-old woman with an anterior neck mass. Ultrasonography and computed tomography revealed a thyroid mass. The patient initially underwent fine-needle aspiration, was diagnosed with malignancy, and underwent a right lobectomy. On gross examination, a 4.0×3.6×2.6 cm-sized ill-defined, unencapsulated, and infiltrative tan to whitish mass with necrosis was identified. Microscopically, epidermoid tumor cell nests or solid sheets were identified. Mucous cells that were positive for periodic acid-Schiff and mucicarmine stains were also identified within epidermoid cell nests. Frequent mitosis and necrosis were observed. Immunohistochemical staining for p40 and p63 was positive, and that for thyroid transcription factor-1 and paired box gene 8 was focally positive. According to the Armed Forces Institute of Pathology grading system for salivary gland MEC, the current case was classified as high-grade MEC. After surgery, the patient suffered from dyspnea due to a remnant neck mass that compressed and obstructed the trachea; therefore, the patient refused further treatment. Thyroidal MECs are considered low-grade with a favorable prognosis, but there are several reported cases of thyroidal MEC with poor prognosis. The current case is a rare presentation of high-grade thyroidal MEC with a poor prognosis.
Staphylococcus aureus integrated with mecA gene, which codes for penicillin-binding protein 2a, is resistant to all penicillins and other beta-lactam antibiotics, resulting in poor treatment expectations in skin and soft tissue infections. The development of a simple, sensitive and portable biosensor for mecA gene analysis in S. aureus is urgently needed. Herein, we propose a dual-toehold-probe (sensing probe)-mediated exonuclease-III (Exo-III)-assisted signal recycling for portable detection of the mecA gene in S. aureus. When the target mecA gene is present, it hybridizes with the sensing probe, initiating Exo III-assisted dual signal recycles, which in turn release numerous "3" sequences. The released "3" sequences initiate catalytic hairpin amplification, resulting in the fixation of a sucrase-labeled H2 probe on the surface of magnetic beads (MBs). After magnet-based enrichment of an MB-H1-H2-sucrase complex and removal of a liquid supernatant containing free sucrase, the complex is then used to catalyze sucrose to glucose, which can be quantitatively detected by a personal glucose meter. With a limit of detection of 4.36 fM for mecA gene, the developed strategy exhibits high sensitivity. In addition, good selectivity and anti-interference capability were also attained with this method, making it promising for antibiotic tolerance analysis at the point-of-care.
A total of 45 Staphylococcus aureus strains from clinical samples were tested for the biochemical test and antibiotic susceptibility test. Forty-five S. aureus strains were subjected to the molecular epidemiological study by susceptiblity test, antibiogram, bacteriophage typing, polymerase chain reaction and mec-associated hypervariable region gene in order to detect of mecA gene which was one of the structural gene related to antibiotic resistant expression factors. Three of 15 mecA-negative S. aureus isolates were classified as oxacillin resistant despite borderline minimal inhibitory concentration values. Methicillin susceptiblities were completely consistent with PCR results for these strains. On the other hand, 4 of 30 mecA-positive isolates yielded results in the oxacillin and methicillin susceptibility tests which were discrepant from those of PCR analysis. Except for SA6, the methicillin resistant S. aureus strains tested were highly resistant to penicillin, oxacillin, gentamicin, and chloramphenicol. In the phage typing, 27 strains were typable. The Iytic group III was as many as 12 strains, and 7 of 12 were 75/83A/84 type. In the PCR of specific mecA gene probe with chromosomal DNA of 30 methicillin resistant S. aureus, the amplified DNA band of 533 bp was confirmed in 30 strains and not in methicillin sensitive S. aureus. The single amplified band of hypervariable region related to mec was investigated in all of 30 methicillin resistant S. aureus, but in methicillin sensitive S. aureus it was amplified. The size of PCR products was between 200 bp and 600 Up. Four units was directly repeated.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.12
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pp.437-444
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2022
Recently, research on mobile edge services has been conducted to handle computationally intensive and latency-sensitive tasks occurring in wireless networks. However, MEC, which is fixed on the ground, cannot flexibly cope with situations where task processing requests increase sharply, such as commuting time. To solve this problem, a technology that provides edge services using UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) has emerged. Unlike ground MEC servers, UAVs have limited battery capacity, so it is necessary to optimize energy efficiency through load balancing between UAV MEC servers. Therefore, in this paper, we propose a load balancing technique with consideration of the energy state of UAVs and the mobility of vehicles. The proposed technique is composed of task offloading scheme using genetic algorithm and task migration scheme using Q-learning. To evaluate the performance of the proposed technique, experiments were conducted with varying mobility speed and number of vehicles, and performance was analyzed in terms of load variance, energy consumption, communication overhead, and delay constraint satisfaction rate.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.3
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pp.427-432
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2023
In this study, MEC (: Multi-access Edge Computing) proposes a cloud service network configuration for various tests of autonomous vehicles to which V2X (: Vehicle to Everything) is applied in Wave, LTE, and 5G networks and MEC App (: Application) applied V2X service function test verification of two domains (operator (KT, SKT, LG U+), network type (Wave, LTE (including 3G), 5G)) in a specific region. In 4G networks of domestic operators (SKT, KT, LG U+ and Wave), MEC summarized the improvement effects through V2X function blocks and traffic offloading for the purpose of bringing independent network functions. And with a high level of QoS value in the V2X VNF of the 5G network, the traffic steering function scenario was demonstrated on the destination-specific traffic path.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.6
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pp.61-67
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2023
The rise of 5G and the proliferation of smart devices have underscored the significance of multi-access edge computing (MEC). Amidst this trend, interest in effectively processing computation-intensive and latency-sensitive applications has increased. This study investigated a novel task offloading strategy considering the probabilistic MEC environment to address these challenges. Initially, we considered the frequency of dynamic task requests and the unstable conditions of wireless channels to propose a method for minimizing vehicle power consumption and latency. Subsequently, our research delved into a deep reinforcement learning (DRL) based offloading technique, offering a way to achieve equilibrium between local computation and offloading transmission power. We analyzed the power consumption and queuing latency of vehicles using the deep deterministic policy gradient (DDPG) and deep Q-network (DQN) techniques. Finally, we derived and validated the optimal performance enhancement strategy in a vehicle based MEC environment.
A humanoid robot hand with one thumb and two fingers has been developed. Each finger has the specially designed compact joints, called "MEC Joint", which convert the rotation of a motor to the swing motion of a pendulum. The robot hand with the MEC Joints is compact and relatively light but strong enough to grasp objects in the same manner as human being does in daily activities. In this paper the kinematic model and the torque characteristics of the MEC Joint are presented and compared with the results of the dynamic simulation and the dynamometer test. The dynamic behavior of the thumb and two fingers with MEC Joints are also presented by computer simulation.
Mobile Edge Computing(MEC)은 무선 기지국에 분산 클라우드 컴퓨팅 기술을 적용하여 다양한 서비스와 캐싱 콘텐츠를 이용자 단말에 가까이 전개함으로써 모바일 코어망의 혼잡을 완화하고, 새로운 로컬 서비스를 창출하는 기술이다. 현재는 European Telecommunications Standards Institute(ETSI)주도로 규격 작업이 진행되고 있으며, 동시에 산업계에서는 LTE 모바일 네트워크에 적용하는 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 MEC기술은 Software Defined Network(SDN)/Network Functions Virtualization(NFV) 기술들과 함께 향후 2020년대에 도입될 5G 네트워크의 주요 구성 기술로서 부상하고 있다. 본고에서는 MEC의 개념과 다양한 서비스 시나리오, MEC 플랫폼 구조 및 기술동향 등을 살펴보고, 5G에서의 역할과 앞으로 도전하여야 할 기술적인 과제들에 대하여 분석한다.
We implemented a real-time cloud robotics application by offloading robot navigation engine over to 5G Mobile Edge Computing (MEC) sever. We also ran a fleet management system (FMS) in the server and controlled the movements of multiple robots at the same time. The mobile robots under the test were connected to the server through 5G SA network. Public 5G network, which is already commercialized, has been temporarily modified to support this validation by the network operator. Robot engines are containerized based on micro-service architecture and have been deployed using Kubernetes - a container orchestration tool. We successfully demonstrated that mobile robots are able to avoid obstacles in real-time when the engines are remotely running in 5G MEC server. Test results are compared with 5G Public Cloud and 4G (LTE) Public Cloud as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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