Objectives : Saposhnikoviae Radix (SR) and Glehniae Radix (GR) have been frequently used in traditional medicine to treat diseases related to 'wind' syndrome, but there have been cases where it has been mixed in a state where the plant of origin is not clear. In this study, to select materials for conducting preclinical cerebral infarction research, the network pharmacology analysis method was used to select suitable medicinal materials for the study. Methods : In this study, a Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) based network pharmacology analysis method was used, and oral bioavailability (OB), drug likeness (DL), Caco-2 and BBB permeability were utilized to select compounds with potential activity. For the values of each variable used in this study, OB ≥ 20%, DL ≥ 0.18, Caco-2 ≥ 0, and BBB ≥ -0.3 were applied, then networks of bioactive compounds, target proteins, and target diseases was constructed. STRING database was used to construct a protein-protein interaction network. Results : It was confirmed that SR rather than GR has various target proteins and target diseases based on network pharmacological analysis using TCMSP database. And it was analyzed that the bioactive compounds only in SR act more on neurovascular diseases, and both drugs are expected to be effectively used for cardiovascular diseases. Conclusions : In our future study, SR will be used in an ischemic stroke mouse model, and the mechanism of action will be explored focusing on apoptosis and cell proliferation.
Rotating machinery is widely applied in important equipment of nuclear power plants (NPPs), such as pumps and valves. The research on intelligent fault diagnosis of rotating machinery is crucial to ensure the safe operation of related equipment in NPPs. However, in practical applications, data-driven fault diagnosis faces the problem of small and imbalanced samples, resulting in low model training efficiency and poor generalization performance. Therefore, a deep convolutional conditional generative adversarial network (DCCGAN) is constructed to mitigate the impact of imbalanced samples on fault diagnosis. First, a conditional generative adversarial model is designed based on convolutional neural networks to effectively augment imbalanced samples. The original sample features can be effectively extracted by the model based on conditional generative adversarial strategy and appropriate number of filters. In addition, high-quality generated samples are ensured through the visualization of model training process and samples features. Then, a deep convolutional neural network (DCNN) is designed to extract features of mixed samples and implement intelligent fault diagnosis. Finally, based on multi-fault experimental data of motor and bearing, the performance of DCCGAN model for data augmentation and intelligent fault diagnosis is verified. The proposed method effectively alleviates the problem of imbalanced samples, and shows its application value in intelligent fault diagnosis of actual NPPs.
To discriminate and eliminate chaff echoes in radar measurements, a new removal algorithm in two-dimensional reflectivity composite at the height of 1.5 km has been developed by using the brightness temperature($T_B$) obtained from MTSAT-1R. This algorithm utilizes the fact that chaffs are not appeared in infrared satellite data of MTSAT-1R, but detected in radar measurements due to their significant backscattering in the given radar wavelength. The algorithm is evaluated for three different situations: chaff only, chaff mixed with convective storms, and chaff covered with clouds. The algorithm shows excellent performance for the cases of chaff only and chaff mixed with convective storms. However, the performance of the algorithm significantly depends on the presence of clouds. Thus, the statistical analysis of $T_B$ is performed in order to optimize the monthly threshold.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.9A
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pp.2184-2196
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1998
Admission control is one of the most important congestion control mechanism to be executed at the call set up phase by regulating traffic into a network in a preventive way. An efficient QOS evaluation or bandwidth estimation method is required for call admission to be decided in real time. In this paper, we spropose a computtionally simple approximation method of estimating cell loss probability and mean cell delay for admission control of both delay sensitive and loss sensitive calls. Mixed input queueing system, where a new call combines with the existing traffic, is used as a queueing model for QOS estimation. Also traffic parameters are suggested to characterize both a new call and existing traffic. Aggregate traffic is approximated by a renewal process with these traffic parameters and then mean delay and cell loss probability are detemined using appropriate approximation formulas. The accuracy of this approximation approach is examined by comparing their results with exact analysis or simulation results of vrious mixed unput queueing systems. Based on this QOS estimation method, call admission control scheme which is traffic independent and computable in yeal time are proposed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10A
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pp.1597-1602
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1999
An analog / digital mixed mode frequency multiplication and distribution ASIC for switch link or network synchronization of ATM switching system for B-ISDN has designed. This ASIC generates 234-7 MHz system clock and 77.76 MHz, 19.44 MHz user clocks using 46.94 MHz external clock. It also includes digital circuits for checking and selecting between the two external clocks. For effective ASIC design, full custom technique is used in analog PLL circuit and standard cell based technique is used in digital circuit. Resistors and capacitors are specially designed so the chip can be implemented in 0.8$\mu\textrm{m}$ digital CMOS technology.
Before introducing high speed train, train signal system was operated passively depending on a driver by signal lamp display. Now it is changing to onboard signaling system because of train speed increased(conventional track is 230km/h, high speed track is 380km/h), high speed. low speed freight train operation mixed, operation for high speed train in conventional track and dense operation. ie. ETCS(European Train Control System) Level 1 is introducing. Also, in case of high speed train, the train control system of France was introduced and has operated from 2004, now we have a difficulty for rising speed more than 300km/h because of commercial operation speed limited as 300km/h. Therefore, it need to establish the train control technique according to trackside surroundings and develope standard system like European ERTMS/ETCS, China CTCS(Chinese Train Control System), Japan D-ATC(Digital Automatic Train Control). In this paper, we derive the systematization method for Korea train technique by network-oriented, information-oriented, intelligence-oriented and combination-oriented corresponding train development direction. Proposed method has a merit to prevent cross by mixed operation with existing system and improvement after validity demonstration and system development and supply train system to meet user requirement in exporting.
Seasonal variation of natural gas demand coupled with rigid and stable import pattern of gas represents the characteristic feature of the Korean Liquified Natural Gas(LNG) industry. This attribute has required a huge amount of investment for the construction of storage facility. Thus, to minimize the supply cost, it is legitimate to reduce storage requirement itself. In this study, we combine three alternative methods to deal with the storage requirement to minimize the supply cost. Those are (1) adding additional storage tanks, (2) inducing large firm customers, and (3) constructing gas-turbine self generation facilities. Methodologically, we employ the mixed integer program (MIP) to optimize the system. The model also consider demand and price-setting scheme in separate modules. From the results, it is shown that if alternatives are combined optimally, a number of storage tanks can be reduced substantially compared with the original capacity plan set by the industry authorities. We perform various sensitivity analyses to check the robustness of the results. The methodology presented in this study can be applied to the other physical network industry, such as hydraulics. The empirical results will shed some light on the rationalization of capacity planning of the Korean natural gas industry.
Background: The modelling of lactation curve provides guidelines in formulating farm managerial practices in dairy cows. The aim of the present study was to determine the suitable non-linear model which most accurately fitted to lactation curves of five lactations in 134 Gir crossbred cows reared in Research-CumDevelopment Project (RCDP) on Cattle farm, MPKV (Maharashtra). Four models viz. gamma-type function, quadratic model, mixed log function and Wilmink model were fitted to each lactation separately and then compared on the basis of goodness of fit measures viz. adjusted $R^2$, root mean square error (RMSE), Akaike's Informaion Criteria (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC). Results: In general, highest milk yield was observed in fourth lactation whereas it was lowest in first lactation. Among the models investigated, mixed log function and gamma-type function provided best fit of the lactation curve of first and remaining lactations, respectively. Quadratic model gave least fit to lactation curve in almost all lactations. Peak yield was observed as highest and lowest in fourth and first lactation, respectively. Further, first lactation showed highest persistency but relatively higher time to achieve peak yield than other lactations. Conclusion: Lactation curve modelling using gamma-type function may be helpful to setting the management strategies at farm level, however, modelling must be optimized regularly before implementing them to enhance productivity in Gir crossbred cows.
Jongwon Kim;Eunbi Park;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon;Young Myoung Ko
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.2259-2277
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2023
We propose a probabilistic fish growth model for smart aquaculture systems equipped with IoT sensors that monitor the ecological environment. As IoT sensors permeate into smart aquaculture systems, environmental data such as oxygen level and temperature are collected frequently and automatically. However, there still exists data on fish weight, tank allocation, and other factors that are collected less frequently and manually by human workers due to technological limitations. Unlike sensor data, human-collected data are hard to obtain and are prone to poor quality due to missing data and reading errors. In a situation where different types of data are mixed, it becomes challenging to develop an effective fish growth model. This study explores the unique characteristics of such a combined environmental and weight dataset. To address these characteristics, we develop a preprocessing method and a probabilistic fish growth model using mixed data sampling (MIDAS) and overlapping mixtures of Gaussian processes (OMGP). We modify the OMGP to be applicable to prediction by setting a proper prior distribution that utilizes the characteristic that the ratio of fish groups does not significantly change as they grow. We conduct a numerical study using the eel dataset collected from a real smart aquaculture system, which reveals the promising performance of our model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.11A
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pp.929-935
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2003
An analog/digital mixed mode ASIC for network synchronization of ATM switching system has been designed and fabricated. This ASIC generates a 234.7/46.94 ㎒ system clock and 77.76/19.44 ㎒ user clock using 46.94 ㎒ transmitted clocks from other systems. It also includes digital circuits for checking and selecting of the transmitted clocks. For effective ASIC design, full custom technique is used in 2 analog PLL circuits design, and standard cell based technique is used in digital circuit design. Resistors and capacitors for analog circuits are specially designed which can be fabricated in general CMOS technology, so the chip can be implemented in 0.8$\mu\textrm{m}$ digital CMOS technology with no expensive. Testing results show stable 234.7 ㎒ and 19.44 ㎒ clocks generation with each 4㎰ and 17㎰ of low ms jitter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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