Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. Accurate predictions of software release times, and estimation of the reliability and availability of a software product require quantification of a critical element of the software testing process : test coverage. This model called Enhanced non-homogeneous poission process (ENHPP). In this paper, exponential coverage and S-shaped model was reviewed, proposes the superposition model, which maked out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on SSE statistics for the sake of efficient model, was employed.
Recently, the personal cloud computing service has been being spotlighted as an individual tool of productivity enhancement. However, compared to the rosy forecast, its diffusion rate in the domestic (Korean) market is much slower than expected. In order to find the reason for the slow growth of personal cloud computing service, we attempt to identify influencing factors on user's adoption resistance, while most prior research has focused on the factors affecting its adoption. Based on both the person-technology fit model and the privacy calculus model, we propose technostress and perceived value as key antecedents of adoption resistance. In addition, we identify (1) technical (pace of change and complexity) and personal (self-efficacy) influencing factors on technostress, and (2) beneficial (perceived mobility and perceived availability) and harmful (perceived vulnerability) influencing factors on perceived value. To validate our research model, 133 individual samples were gathered from undergraduate and graduate students who had actual experience of using at least one of personal cloud computing services. The results of the structural equation modeling confirm that both technostress and perceived value have significant effects on adoption resistance, but they have different influencing mechanisms to different types of adoption resistance (indifference, postponement, and rejection). Theoretical and practical contributions are discussed in the conclusion.
With the rapid growth of the Internet, various web-based businesses are creating a new environment in an imaginary space. However, this expanding Internet and user increase cause an overflow of transmission and numerous subordinate problems. To solve these problems, a parallel cluster system is produced using different methods. This thesis recommends a multi0distribution cluster group. It constructs a MPP dynamic distribution sub-cluster group using numerous low-priced and low-speed systems. This constructed sub-cluster group is then connected with a singular virtual IP to finally serve the needs of clients (users). This multi-distribution cluster group consists of an upper structure based on LVS and a dynamic serve cluster group centered around an SC-server. It conducts the workloads required from users in a parallel process. In addition to the web service, this multi-distribution cluster group can efficiently be utilized for the calculations which require database controls and a great number of parallel calculations as well as additional controls with result from the congestion of service.
Acartia hongi is the most dominant and widespread planktonic copepod in Gyeonggi Bay, Yellow sea. Ingestion rates and selectivity of A. hongi on phytoplankton and planktonic ciliates were determined in the laboratory. Ingestion rates of A. hongi on planktonic ciliates and phytoplankton increased in proportion to prey concentration increase. When A. hongi was fed with various mixture combinations of planktonic ciliates and phytoplankton, their ingestion rate on ciliates tended to increase as the percentage of ciliates in prey biomass increased. Clearance rate of A. hongi on planktonic ciliates was higher than for phytoplankton in all experiments without regard to relative percent of ciliate biomass. This trend suggests that A. hongi was preferentially preying on planktonic ciliates. Under mixed prey availability, it is likely that selective feeding and higher clearance rate of planktonic ciliates by A. hongi is related to the higher nutritional value of ciliates compared to phytoplankton. Therefore, our results suggest that selective ciliate feeding by A. hongi will positively benefit its growth and abundance, and as a result negatively impact the population dynamics of planktonic ciliates in Gyeonggi Bay.
Baek, Dongwon;Chun, Hyun Jin;Yun, Dae-Jin;Kim, Min Chul
Molecules and Cells
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v.40
no.10
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pp.697-705
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2017
The maintenance of inorganic phosphate (Pi) homeostasis is essential for plant growth and yield. Plants have evolved strategies to cope with Pi starvation at the transcriptional, post-transcriptional, and post-translational levels, which maximizes its availability. Many transcription factors, miRNAs, and transporters participate in the Pi starvation signaling pathway where their activities are modulated by sugar and phytohormone signaling. Environmental stresses significantly affect the uptake and utilization of nutrients by plants, but their effects on the Pi starvation response remain unclear. Recently, we reported that Pi starvation signaling is affected by abiotic stresses such as salt, abscisic acid, and drought. In this review, we identified transcription factors, such as MYB, WRKY, and zinc finger transcription factors with functions in Pi starvation and other environmental stress signaling. In silico analysis of the promoter regions of Pi starvation-responsive genes, including phosphate transporters, microRNAs, and phosphate starvation-induced genes, suggest that their expression may be regulated by other environmental stresses, such as hormones, drought, cold, heat, and pathogens as well as by Pi starvation. Thus, we suggest the possibility of cross-talk between Pi starvation signaling and other environmental stress signaling pathways.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2005.08a
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pp.22-46
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2005
Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
Kim, Jinpyung;Jang, Gyujin;Kim, Gyujin;Kim, Moon-Hyun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2948-2963
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2015
In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2002.11a
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pp.350-362
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2002
A new architecture called the Storage Area Network(SAN) was developed in response to the requirements of high availability of data scalable growth, and system performance. In order to use SAN more efficiently, most SAN operating systems support storage virtualization concepts that allow users to view physical storage devices attached to SAN as a large volume virtually. A logical volume manager plays a key role in storage virtualization. It realizes the storage virtualization by mapping logical addresses to physical addresses. In this paper, we design and implement an efficient and flexible mapping method for logical volume manager. The nin method in this paper supports a snapshot that preserves a volume image at certain time and on-line reorganization to allow users to add or remove storage devices to SAN even while the system is running.
While the growth factors like insulin initiate a signaling cascade to induce conformational changes in the mechanistic target of rapamycin complex 1 (mTORC1), amino acids cause the complex to localize to the site of activation, the lysosome. The precise mechanism of how mTORC1 moves in and out of the lysosome is yet to be elucidated in detail. Here we report that microtubules and the motor protein KIF11 are required for the proper dissociation of mTORC1 from the lysosome upon amino acid scarcity. When microtubules are disrupted or KIF11 is knocked down, we observe that mTORC1 localizes to the lysosome even in the amino acid-starved situation where it should be dispersed in the cytosol, causing an elevated mTORC1 activity. Moreover, in the mechanistic perspective, we discover that mTORC1 interacts with KIF11 on the motor domain of KIF11, enabling the complex to move out of the lysosome along microtubules. Our results suggest not only a novel way of the regulation regarding amino acid availability for mTORC1, but also a new role of KIF11 and microtubules in mTOR signaling.
Additive manufacturing or 3D printing is a new manufacturing process and its application is getting growth. However, the product qualities such as mechanical strength, dimensional accuracy, and surface quality are low compared with conventional manufacturing process such as molding and machining. In this study not only mechanical characteristics of polymer sandwich panel having three dimensional core layer but also mechanical characteristics of core layer itself were analyzed. The shape of three dimensional core layer was pyramidal kagome structure. This core layer was fabricated by two different methods, injection molding with PP resin and material jetting type 3D printing with acrylic photo curable resin. The material for face sheets in the polymer sandwich panel was PP. Maximum load, stiffness, and elongation at break were examined for core layers fabricated by two different methods and also assembled polymer sandwich panels. 3D printed core showed brittle behavior, but the brittleness decreased in polymer sandwich panel containing 3D printed core. The availability of 3D printed article for the three dimensional core layer of polymer sandwich panel was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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