Anti-diabetic effect was observed with Thespesia lampas Dalz & Gibs (Family: Malvaceae) when given as a root extract in normal as well as alloxan induced diabetic rats. The effects, however, were more pronounced in diabetic animals in which administration of plant extract for 15 days after alloxan induced diabetes, significantly reduced blood glucose levels. After alloxan induced diabetes it was observed that both standard drug (glibenclamide) and aqueous extract of Thespesia lampas were significantly superior to control in reducing blood sugar on long term treatment (15 days). The aqueous extract of T. lampas (300 and 600 mg/kg) reduced the blood glucose levels from $349.2{\pm}7.2$ to $120.7{\pm}4.6$ and $346.3{\pm}3.4$ to $101.8{\pm}6.3$, respectively. The data suggested that T. lampas could be of beneficial in diabetes mellitus in controlling blood sugar. The present investigation established pharmacological evidence to support the folklore claim as an anti-diabetic.
본 논문에서는 피코넷(piconet)을 구성하고 있는 블루투스(Bluetooth) 시스템에서 각 마스터(master)-슬레이브(slave) 쌍(pair)에 대해 효율적이고 차등화된 대역폭을 할당함을 통하여 전체적인 성능을 개선함과 동시에 각 기기(device) 혹은 애플리케이션(application)이 요구하는 QoS (Quality of Service)를 지원할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 블루투스 시스템을 위한 스케쥴링 알고리즘은 각 쌍마다의 서비스 기회에 대한 우선순위를 고려하고, 각 쌍마다의 트래픽 특성을 반영한 비교적 효율적인 알고리즘이지만, 데이터 트래픽(traffic)이 정적(static)인지 동적(dynamic)인지에 따라 성능이 일정하지 않으며, 시그날링(signaling)에 대한 오버헤드(overhead)가 큰 한계를 가지고 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 수율(throughput)과 지연(delay)측면에서 위의 방법보다 향상된 성능을 보이며, 또한 각 쌍별로 차등화된 서비스가 가능하기 때문에 각 기기가 요구하는 QoS를 지원할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법과 그 성능을 비교하였다. 시뮬레이션의 결과, 제안한 알고리즘이 기존 제시된 방법보다 더욱 향상된 성능을 보이며, 또한 각 마스터-슬레이브 쌍마다 요구되는 QoS에 따른 차등화된 서비스가 가능함을 알 수 있다.
Smart catalyst design though novel catalyst preparation methods can improve catalytic activity of transition metals on reducible oxide supports such as titania by enhancement of metal oxide interface effects. In this work, we investigated Pt nanoparticles/titania catalysts under CO oxidation reaction by using novel preparation methods in order to enhance its catalytic activity by optimizing metal oxide interface. Arc plasma deposition (APD) and metal impregnation techniques are employed to achieve Pt metal deposition on titania supports which are prepared by multi-target sputtering and Sol-gel techniques. In order to tailor metal-support interface for catalytic CO oxidation reaction, Pt nanoparticles and thin films are deposited in varying surface coverages on sputtered titania films using APD. To assess the role of oxide support at the interface, APD-Pt is deposited on sputtered and Sol-gel prepared titania films. Lastly, characteristics of APD-Pt process are compared with Pt impregnation technique. Our results show that activity of Pt nanoparticles is improved when supported over Sol-Gel prepared titania than sputtered titania film. It is suggested that this enhanced activity can be partly ascribed to a very rough titania surface with the higher free metal surface area and higher number of sites at the interface between the metal and the support. Also, APD-Pt shows superior catalytic activity under CO oxidation as compared to Pt impregnation on sputtered titania support. XPS results show that bulk oxide is formed on Pt when deposited through impregnation and has higher proportion of oxidized Pt in the form of $Pt^{2+/4+}$ oxidation states than Pt metal. APD-Pt shows, however, mild oxidation with large proportion of active Pt metal. APD-Pt also shows trend of increasing CO oxidation activity with number of shots. The activity continues to increase with surface coverage beyond 100%, thus suggesting a very rough and porous Pt films with higher active surface metal sites due to an increased surface area available for the reactant CO and $O_2$ molecules. The results suggest a novel approach for systematic investigation into metal oxide interface by rational catalysts design which can be extended to other metal-support systems in the future.
The purpose of this study is to understand a migrant women's married life. The study examined migrant Filipino women's married lives, motives for marriage and migration to Korea, and their married life experiences. The results showed that these women get married to Korean men in pursuit of an economically better life to support their family in the Philippines through marriage migration. As for Filipino women's perceived difficulties in married life, they indicated hardships with redrawing the boundaries of nationality, as well as their husbands' faults or bad habits which are different from what they expected before marriage. Other difficulties mentioned were the peculiar culture of living with parents-in-law, and general difficulties in married life. This study showed that marriage migration results not from external pressure or motives but ultimately from their own decision in a social and cultural context. It was also implicated that Korea's superior position to the Philippines in international economic power has an effect on family relations. The boundaries of nationality are redrawn according to their married life. In addition, it was revealed that the Korean born children of migrant mothers who divorce because of difficulties in married life are in a very poor situation as their national identity depends on their mother's future marriage relations.
Aydogmus, Hacer Yumurtaci;Erdal, Halil Ibrahim;Karakurt, Onur;Namli, Ersin;Turkan, Yusuf S.;Erdal, Hamit
Computers and Concrete
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제16권5호
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pp.741-757
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2015
In the last decade, several modeling approaches have been proposed and applied to estimate the high-performance concrete (HPC) slump flow. While HPC is a highly complex material, modeling its behavior is a very difficult issue. Thus, the selection and application of proper modeling methods remain therefore a crucial task. Like many other applications, HPC slump flow prediction suffers from noise which negatively affects the prediction accuracy and increases the variance. In the recent years, ensemble learning methods have introduced to optimize the prediction accuracy and reduce the prediction error. This study investigates the potential usage of bagging (Bag), which is among the most popular ensemble learning methods, in building ensemble models. Four well-known artificial intelligence models (i.e., classification and regression trees CART, support vector machines SVM, multilayer perceptron MLP and radial basis function neural networks RBF) are deployed as base learner. As a result of this study, bagging ensemble models (i.e., Bag-SVM, Bag-RT, Bag-MLP and Bag-RBF) are found superior to their base learners (i.e., SVM, CART, MLP and RBF) and bagging could noticeable optimize prediction accuracy and reduce the prediction error of proposed predictive models.
실시간 응용 제품을 개발하기 위해 운영체제는 실시간 태스크의 시간 보장성(timeliness guarantee)이 지원되어야한다. 그러나 현재 대부분의 운영체제는 실시간 태스크의 시간적 제약조건(timing constraints)을 효율적으로 지원할 수 있는 방법을 제공해 주지 못하고 있다. 실시간 응용의 시간적 제약조건을 지원하기 위해서는 운영체제 커널 변경 방법과 미들웨어 방법이 있다. 본 논문에서는 운영체제 변경없이 잘 알려진 Real-time Object Model인 TMO에 근거한 미들웨어 접근 방식을 적용한다. 현재 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델을 기반으로 한 미들웨어로 다양한 운영체제 시스템 상에서 개발되어온 TMOSM(TMO Support Middleware)이 있다. 리눅스 기반의 TMOSM의 스케줄링 알고리즘은 효율적으로 실시간 스케줄링을 지원하지만 주기적인 실시간 태스크를 위해 몇 가지 고려해야할 사항들이 있다. 본 논문에서 는 주기적인 실시간 태스크를 효율적으로 처리할 수 있는 개선된 실시간 미들웨어 스케줄링 알고리즘을 제안하고 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘은 실시간 미들웨어의 구조를 간단하게 함으로써 시스템 성능 향상과 주기적인 실시간 태스크의 적시성을 더욱더 보장함을 확인하였다.
This paper describes the method aimed at establishing the equipment measuring the parameter of Cable Network by Best proper Cable Modem and PDA through RS232 interface. In this paper, we propose our creative experimental configuration and develope the Cable Modem (DOCSIS 2.0) superior more performing than the referred Cable Modem (DOCSIS 1.0, 1.1) and the measuring equipment of HFC network compositing of Cable Modem and PDA through RS232 interface. This equipment analyzes Upstream (U/S) and Downstream (D/S) Signal quality and generates the signal of Upstream by CW signal. The paper also provides the experimental results to check the Best Proper Cable Modem and the displayed screen for parameters for SNR, BER and the demodulated IQ diagram of 256QAM through LCD of PDA. Henceforth, it'll be possible to support a variety of the functions for E-mail, Internet, the speed test of WEB connection and the transmission of the measured result real time by PDA.
This paper presents a new combined forecasting method that is guided by the soft set theory (CFBSS) to predict business failures with different sample sizes. The proposed method combines both qualitative analysis and quantitative analysis to improve forecasting performance. We considered an expert system (ES), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM) as forecasting components whose weights are determined by the receiver operating characteristic (ROC) curve. The proposed procedure was applied to real data sets from Chinese listed firms. For performance comparison, single ES, LR, and SVM methods, the combined forecasting method based on equal weights (CFBEWs), the combined forecasting method based on neural networks (CFBNNs), and the combined forecasting method based on rough sets and the D-S theory (CFBRSDS) were also included in the empirical experiment. CFBSS obtains the highest forecasting accuracy and the second-best forecasting stability. The empirical results demonstrate the superior forecasting performance of our method in terms of accuracy and stability.
본 논문에서는 무선 ATM 전송을 위한 MC-COMA 시스댐의 성능을 시융레이션을 통하여 분석하였다. 설 계된 MC-COMA 시스템은 5GHz 주파수대에서 약 18.2 MHz의 대역폭을 사용하여 25 Mbps의 데이터를 지원 하며, Wireless ATM Working Group(WATM WG)에서 제안한 무선 물리 계층의 규격을 만족한다. 채널 부 호화 방법으로서 컨볼루션 부호, TCM. 그리고 Turbo TCM(T-TCM)을 각각 적용하여 성능을 비교 분석한 다 실험 결과로부터 T-TCM을 적용한 경우. 반복 복호를 수행함에 따라 가장 우수한 성능을 보임을 알 수 였다.
This work introduces a novel unweighted combination method (UCSS) for business failure perdition (BFP). With considering features of BFP in the age of big data, UCSS integrates the quantitative and qualitative analysis by utilizing soft set theory (SS). We adopt the conventional expert system (ES) as the basic qualitative classifier, the logistic regression model (LR) and the support vector machine (SVM) as basic quantitative classifiers. Unlike other traditional combination methods, we employ soft set theory to integrate the results of each basic classifier without weighting. In this way, UCSS inherits the advantages of ES, LR, SVM, and SS. To verify the performance of UCSS, it is applied to real datasets. We adopt ES, LR, SVM, combination models utilizing the equal weight approach (CMEW), neural network algorithm (CMNN), rough set and D-S evidence theory (CMRD), and the receiver operating characteristic curve (ROC) and SS (CFBSS) as benchmarks. The superior performance of UCSS has been verified by the empirical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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