Judit Marton;Ferenc Szabo;Attila Zsolnai;Istvan Anton
Animal Bioscience
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v.37
no.2
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pp.184-192
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2024
Objective: This study aims to investigate the genetic structure and characteristics of the Angus cattle population in Hungary. The survey was performed with the assistance of the Hungarian Hereford, Angus, Galloway Association (HHAGA). Methods: Genetic parameters of 1,369 animals from 16 Angus herds were analyzed using the genotyping results of 12 microsatellite markers with the aid of PowerMarker, Genalex, GDA-NT2021, and STRUCTURE software. Genotyping of DNA was performed using an automated genetic analyzer. Based on pairwise identity by state values of animals, the Python networkx 2.3 library was used for network analysis of the breed and to identify the central animals. Results: The observed numbers of alleles on the 12 loci under investigation ranged from 11 to 18. The average effective number of alleles was 3.201. The overall expected heterozygosity was 0.659 and the observed heterozygosity was 0.710. Four groups were detected among the 16 Angus herds. The breeders' information validated the grouping results and facilitated the comparison of birth weight, age at first calving, number of calves born and productive lifespan data between the four groups, revealing significant differences. We identified the central animals/herd of the Angus population in Hungary. The match of our group descriptions with the phenotypic data provided by the breeders further underscores the value of cooperation between breeders and researchers. Conclusion: The observation that significant differences in the measured traits occurred among the identified groups paves the way to further enhancement of breeding efficiency. Our findings have the potential to aid the development of new breeding strategies and help breeders keep the Angus populations in Hungary under genetic supervision. Based on our results the efficient use of an upcoming genomic selection can, in some cases, significantly improve birth weight, age at first calving, number of calves born and the productive lifespan of animals.
Juhee Son;Mi-Jeong Kim;Ji Su Lee;Ji Young Kim;Eunyoung Chun;Ki-Young Lee
IMMUNE NETWORK
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v.21
no.5
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pp.37.1-37.17
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2021
Hepatitis B virus X (HBx) protein has been reported as a key protein regulating the pathogenesis of HBV-induced hepatocellular carcinoma (HCC). Recent evidence has shown that HBx is implicated in the activation of autophagy in hepatic cells. Nevertheless, the precise molecular and cellular mechanism by which HBx induces autophagy is still controversial. Herein, we investigated the molecular and cellular mechanism by which HBx is involved in the TRAF6-BECN1-Bcl-2 signaling for the regulation of autophagy in response to TLR4 stimulation, therefore influencing the HCC progression. HBx interacts with BECN1 (Beclin 1) and inhibits the association of the BECN1-Bcl-2 complex, which is known to prevent the assembly of the pre-autophagosomal structure. Furthermore, HBx enhances the interaction between VPS34 and TRAF6-BECN1 complex, increases the ubiquitination of BECN1, and subsequently enhances autophagy induction in response to LPS stimulation. To verify the functional role of HBx in liver cancer progression, we utilized different HCC cell lines, HepG2, SK-Hep-1, and SNU-761. HBx-expressing HepG2 cells exhibited enhanced cell migration, invasion, and cell mobility in response to LPS stimulation compared to those of control HepG2 cells. These results were consistently observed in HBx-expressed SK-Hep-1 and HBx-expressed SNU-761 cells. Taken together, our findings suggest that HBx positively regulates the induction of autophagy through the inhibition of the BECN1-Bcl-2 complex and enhancement of the TRAF6-BECN1-VPS34 complex, leading to enhance liver cancer migration and invasion.
Service-oriented computing, the effective paradigm for developing service applications by using reusable services, becomes popular. In service-oriented computing, service consumer has no responsibility for managing services, just invokes services what service providers are producing. On the other hand, service providers should manage any resources and data for service consumers can use the service anytime and anywhere. However, it is hard service providers manage the quality of the services because an unspecified number of service consumers. Therefore, service scalability for providing services with higher quality of services specified in a service level agreement becomes a potential problem in service-oriented computing. There have been many researches for scalability in network, database, and distributed computing area. But a research about a definition of service scalability and metrics of measuring service scalability is still not mature in service engineering area. In this paper, we construct a service network which connects multiple service nodes, and integrate all the resources to manage it. And we also present a service scalability framework for managing service scalability by using a mechanism of service migration or replication. In section 3, we, firstly, present the structure of the scalability management framework and basic functionalities. In section 4, we propose scalability enhancement mechanism which is needed to release functionality of the framework. In section 5, we design and implement the framework by using proposed mechanism. In section 6, we demonstrate the result of our case study which dynamically manages services in multi-nodes environment by applying our framework. Through the case study, we show the applicability of our scalability management framework and mechanism.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.26-67
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2020
Synthetic Aperture Radar(SAR) is able to photograph the earth's surface regardless of weather conditions, day and night. Because of its possibility to search for hydrological factors such as soil moisture and groundwater, and its importance is gradually increasing in the field of water resources. SAR began to be mounted on satellites in the 1970s, and about 15 or more satellites were launched as of 2020, which around 10 satellites will be launched within the next 5 years. Recently, various types of SAR technologies such as enhancement of observation width and resolution, multiple polarization and multiple frequencies, and diversification of observation angles were being developed and utilized. In this paper, a brief history of the SAR system, as well as studies for estimating soil moisture and hydrological components were investigated. Up to now hydrological components that can be estimated using SAR satellites include soil moisture, subsurface groundwater discharge, precipitation, snow cover area, leaf area index(LAI), and normalized difference vegetation index(NDVI) and among them, soil moisture is being studied in 17 countries in South Korea, North America, Europe, and India by using the physical model, the IEM(Integral Equation Model) and the artificial intelligence-based ANN(Artificial Neural Network). RADARSAT-1, ENVISAT, ASAR, and ERS-1/2 were the most widely used satellite, but the operation has ended, and utilization of RADARSAT-2, Sentinel-1, and SMAP, which are currently in operation, is gradually increasing. Since Korea is developing a medium-sized satellite for water resources and water disasters equipped with C-band SAR with the goal of launching in 2025, various hydrological components estimation researches using SAR are expected to be active.
Recently, deep neural networks such as CNN are showing excellent performance in various fields such as image classification, object recognition, visual quality enhancement, etc. However, as the model size and computational complexity of deep learning models for most applications increases, it is hard to apply neural networks to IoT and mobile environments. Therefore, neural network compression algorithms for reducing the model size while keeping the performance have been being studied. In this paper, we apply few compression methods to CNN models and evaluate their performances in the embedded environment. For evaluate the performance, the classification performance and inference time of the original CNN models and the compressed CNN models on the image inputted by the camera are evaluated in the embedded board equipped with QCS605, which is a customized AI chip. In this paper, a few CNN models of MobileNetV2, ResNet50, and VGG-16 are compressed by applying the methods of pruning and matrix decomposition. The experimental results show that the compressed models give not only the model size reduction of 1.3~11.2 times at a classification performance loss of less than 2% compared to the original model, but also the inference time reduction of 1.2~2.21 times, and the memory reduction of 1.2~3.8 times in the embedded board.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.34-47
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2018
As interest in advanced countries regarding the convergence technology development increases, a methodology for identifying the core convergence technology that has a large spill-over effect on the technology and industry is required for the nation's competitiveness enhancement in the convergence technology field. Based on patent citation network analysis using 1,124 USPTO patents in the ICT convergence technology field of the smart factory, this study examined the proposed heterogeneous technology convergence index as a tool for measuring the convergence characteristics of the spillovers compared to other indexes (i.e. other sector ratio index and homogeneous technology convergence index). The proposed heterogeneous technology convergence index was used to investigate core technology sectors among ICT technology sectors of smart factory identified by government ministries. Results found 6 core ICT convergence technology sectors including the manufacturing execution analysis application sector. Also, this study conducted blockmodeling analysis using the IPC codes of patents in the manufacturing execution analysis application sector, and identified that the blocks representing the electronic communication and electric digital data processing technology sectors (Block 3 & 4) are related technology sectors which can be converged with core technology. Based on the findings, the implications for the convergence technology development planning of the smart factory field are discussed.
The ionosphere plays an important role in the electrodynamics of space environment. In particular, the information on the ionospheric conductivity distribution is indispensable in understanding the electrodynamics of the magnetosphere and ionosphere coupling study. To meet such a requirement, several attempts have been made to estimate the conductivity distribution over the polar ionosphere. As one of such attempts we compare the ionospheric plasma convection patterns obtained from the Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN), from which the electric field distribution is estimated, and the simultaneously measured ground magnetic disturbance. Specifically, the electric field measured from the Goose Bay and Stokkseyri radars and magnetic disturbance data obtained from the west coast chain of Greenland are compared. In order to estimate ionospheric conductivity distribution with these information, the overhead infinite sheet current approximation is employed. As expected, the Hall conductance, height-integrated conductivity, shows a wide enhancement along the center of the auroral electrojet. However, Pedersen conductance shows negative values over a wide portion of the auroral oval region, a physically unacceptable situation. To alleviate this problem, the effect of the field-aligned current is taken into account. As a result, the region with negative Pedersen conductance disappears significantly, suggesting that the effect of the field-aligned current should be taken into account, when one wants to estimate ionospheric conductance based on ground magnetic disturbance and electric field measurements by radars.
As a mobility support for IP have studied, Internet Engineering Task Force(IETF) standardized the Mobile IPv6(MIPv6) protocol. When a mobile node moves between subnets, MIPv6 maintains connectivity to network and supports seamless communication, and these processes are called a Handover. Whenever the mobile node moves between subnets, the Handover is performed. The mobile node can not communicate during the Handover. This period is Galled Handover latency. To reduce this latency, mipshop working group standardizes Fast Handovers for Mobile IPv6(FMIPv6), but latency which the mobile node registers its new care-of address to a home agent and a correspondent node is still long. To solve this problem, we propose a scheme that the mobile node registers the new care-of address to the home agent and initiates Return Routability procedure in advance during layer 2 handover, based on FMIPv6 and IEEE 802.11. We analyze MIPv6, FMIPv6 and the proposed scheme in term of packet transmission cost during the Handover. Compared to MIPv6 the proposed scheme gains 79% improvement, while it gains 31% improvement compared to FMIPv6.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.1
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pp.47-58
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2018
The heterogeneous cellular network (HCN) is most significant as a key technology for future fifth generation (5G) wireless networks. The heterogeneous network considered consists of randomly macrocell base stations (MBSs) overlaid with femtocell base stations (BSs). The stochastic geometry has been shown to be a very powerful tool to model, analyze, and design networks with random topologies such as wireless ad hoc, sensor networks, and multi- tier cellular networks. The HCNs can be energy-efficiently designed by deploying various BSs belonging to different networks, which has drawn significant attention to one of the technologies for future 5G wireless networks. In this paper, we propose switching off/on systems enabling the BSs in the cellular networks to efficiently consume the power by introducing active/sleep modes, which is able to reduce the interference and power consumption in the MBSs and FBSs on an individual basis as well as improve the energy efficiency of the cellular networks. We formulate the minimization of the power onsumption for the MBSs and FBSs as well as an optimization problem to maximize the energy efficiency subject to throughput outage constraints, which can be solved the Karush Kuhn Tucker (KKT) conditions according to the femto tier BS density. We also formulate and compare the coverage probability and the energy efficiency in HCNs scenarios with and without coordinated multi-point (CoMP) to avoid coverage holes.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.5
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pp.77-87
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2018
Many researches have been focused on localization in WSNs. However, the solutions for localization in static WSN are hard to apply to the mobile WSN. The solutions for mobile WSN localization have the assumption that there are a significant number of anchor nodes in the networks. In the resource limited situation, these solutions are difficult in applying to the static and mobile mixed WSN. Without using the anchor nodes, a localization service cannot be provided in efficient, accurate and reliable way for mixed wireless sensor networks which have a combination of static nodes and mobile nodes. Also, accuracy is an important consideration for localization in the mixed wireless sensor networks. In this paper, we presented a method to satisfy the requests for the accuracy of the localization without anchor nodes in the wireless sensor networks. Hop coordinates measurements are used as an accurate method for anchor free localization. Compared to the other methods with the same data in the same category, this technique has better accuracy than other methods. Also, we applied a minimum spanning tree algorithm to satisfy the requests for the efficiency such as low communication and computational cost of the localization without anchor nodes in WSNs. The Java simulation results show the correction of the suggested approach in a qualitative way and help to understand the performance in different placements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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