이동성을 보장하는 IEEE 802.16e 네트워크에서 MS는 자신이 핸드오버 할 타겟 BS를 결정하기 위해 스캐닝 과정을 수행한다. IEEE 802.16e 네트워크에서 동작하는 BS는 각각의 MS에 대한 위치정보를 관리하지 않으므로 스캐닝 스케줄을 요청한 각각의 MS들에게 위치적으로 고려되지 않은 이웃 BS 채널들을 제공하게 된다. MS는 적절한 타겟 BS 채널을 발견하기까지 긴 시간을 스캐닝 과정에 머무르게 된다. 이러한 스캐닝 과정은 반복적인 스캔 구간에 의해 MS의 서비스 품질을 저하시키거나 MS가 이후의 핸드오버를 시작할 적절한 타이밍을 놓치게 하는 등의 문제점을 내제하고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.16e의 여러 MS들이 그룹을 형성하여 분산적으로 스캐닝을 수행하고 그 결과를 공유함으로써 보다 빠르고 효율적으로 타겟 BS를 발견할 수 있는 그룹 스캐닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 직접 그룹을 형성하는 MS들 뿐만 아니라 동일한 셀 내에서 유영하는 다른 MS들에게도 유용하게 적용될 수 있다.
Slow twitch soleus와 fast twitch plantaris근의 운동, insulin, 전기자극에 대한 반응을 시험관 내에서 $^{14}C$-glucose를 이용한 glycogen합성능으로 비교하고 협력근 절제 4주후에 유도한 대상성비후근의 glycogen의 합성능을 같은 방법으로 평가하여 지속적인 과부하에 따른 각 근섬유의 반응을 비교하고자 한 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 대조군의 soleus에서는 glycogen으로 incorporation되는 glucose양으로 볼때 운동에 의한 증가는 없었으나 insulin, 전기자극 등의 인자에 의해서는 증가하였으며 운동이 이들 인자들과 합쳐 졌을때는 이들의 작용을 증폭 시켰다. 그러나 plantaris에서는 운동과 전기자극을 합한 군과 모든자극을 함께 가한 군에서만 유의한 증가를 보여서 insulin이나 glucose대사의 관점에서 볼때 soleus가 훨씬 활동적임을 알 수 있었다. 협력근 절제로 인한 4주간의 과부하로 인한 비후군의 glycogen합성능은 soleus에서 대조군의 그것과 양상은 비슷하였으나 그 절대 량에서 크게 못미쳤으며 plantaris에서는 대조군과 매우 유사한 반응을 나타내었다. 이와같은 결과로 볼때 협력근 절제 4주후에 여러 효소의 활동도가 안정상태에 이른다는 여러 보고에 기초하면 지속적인 과부하에 대한 각 근섬유의 반응양상이 차이가 나서 fast twitch근의 근활동이 더 향상되는 것으로 사료된다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제1권1호
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pp.18-23
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2001
A fast-sweep broadband FM reflectometer system has been successfully developed and operacted at the DIII-D tokamak, producing reliable density Profiles with excellent spatial (1 $\leq$ cm) and temporal resolution (~100 $\mu$ s). The system uses a solid-state microwave oscillator and an active quadrupler, covering full Q-band frequencies (33~50 GHz) and providing relatively high output power (20~60 mW). The system hardware allows fu11band frequency sweep in 10 $\mu$ s, but due to digitization rate limit on DIII-D, sweep time was limited to 75~100 $\mu$ s. Fast frequency sweep has helped to reduce density fluctuation effects on the reflectometer phase measurements, thus improving reliability for individual sweeps. The fast-sweep system with high spatial and temporal resolution has allowed to measure fast-changing edge density profiles during plasma ELMS and L-H transitions, thus enabling fast-time sca1e physics studies.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제14권4호
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pp.336-341
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2014
Dosimetry of radiating electromagnetic wave from mobile devices to human body has been evaluated by measuring Specific Absorption Rate (SAR). Usual SAR measurement system scans the volume by robot arm to evaluate RF power absorption to human body from wireless devices. It is possible to fast estimate the volume SAR by software deleting robot moving time with the 2D surface SAR data acquired by arrayed probes. This paper shows the principle of fast SAR measurement and the measured data comparison between the fast SAR system and the robot scanning system. Data of the fast SAR is well corresponding with data of robot scanning SAR within ${\pm}3$ dB, and its dynamic range covers from 10 mW/kg to 30 W/kg with 4.8 mm probe diameter.
We propose a novel graphics processing unit (GPU) algorithm that can handle a large-scale 3D fast Fourier transform (i.e., 3D-FFT) problem whose data size is larger than the GPU's memory. A 1D FFT-based 3D-FFT computational approach is used to solve the limited device memory issue. Moreover, to reduce the communication overhead between the CPU and GPU, we propose a 3D data-transposition method that converts the target 1D vector into a contiguous memory layout and improves data transfer efficiency. The transposed data are communicated between the host and device memories efficiently through the pinned buffer and multiple streams. We apply our method to various large-scale benchmarks and compare its performance with the state-of-the-art multicore CPU FFT library (i.e., fastest Fourier transform in the West [FFTW]) and a prior GPU-based 3D-FFT algorithm. Our method achieves a higher performance (up to 2.89 times) than FFTW; it yields more performance gaps as the data size increases. The performance of the prior GPU algorithm decreases considerably in massive-scale problems, whereas our method's performance is stable.
스마트 TV는 콘텐츠를 제공하기 위해 웹 브라우저로 웹킷을 사용한다. 웹킷은 앱을 실행하기 위해 HTML, CSS, 자바스크립트, 이미지와 같은 웹 자원을 사용한다. 따라서 애플리케이션이 시작될 때 웹킷은 메모리로 자원을 적재하고 돔트리와 렌더트리를 생성한다. 하지만 스마트 TV 앱은 웹 자원을 디스크에 저장하기 때문에 돔트리와 렌더트리는 변하지 않는다. 그러므로 만약 돔트리와 렌더트리를 재사용할 수 있다면 앱의 로딩 시간을 단축할 수 있다. 본 논문은 동적으로 할당 받은 메모리에 영속성을 부여하는 기법인 FastIO를 제시하고 웹킷 기반의 웹 브라우저에 적용하였다. 따라서 웹 자원을 스토리지로부터 메모리로 적재하고 in-memory 구조로 변환하는 과정을 제거 하였다. 실험 결과로 돔트리와 렌더트리가 생성 과정까지의 시간을 비교하였고, FastIO를 적용한 웹 브라우저가 기존 웹 브라우저보다 SSD, Ramdisk, eMMC에서 7.9배, 44.8배, 2.9배의 속도가 향상되었다.
This paper suggests the product supply process model based on the store and production capacity, assortment planning and quick response for fast fashion retailers with BPMN. In the fast fashion industry, the standardized business process model is required to respond quickly market trends and customer requirements based on the quantitative and qualitative criteria. Thus we define the product supply processes which incorporate forecasting and assortment plan, cost and profitability of the production, store capacity based on the visual merchandising, and production capacity of the fast fashion retailers. Also we design the key performance indicators to evaluate the effectiveness of these product supply processes. The product supply process model for the fast fashion has great significance in embracing the fast fashion product development process because it presents the holistic view of the product supply process of the fast fashion and provides a performance evaluation mechanism. A case study shows that adopting the processes, a Korean fast fashion company achieves improvement in various performance indicators.
In this paper, a new fast voronoi divider for vector quantization (VQ) is introduced, which results from Theorem that the nearest vectors in the sense of minimum mean square error(MMSE) have almost the same mean values of their elements. An improved splitting method for a VQ codebook design using the fast voronoi divider is also presented. Experimental results show that the new method reduces the complexity of training a VQ codebook several times with a high signal to noise ratio(SNR) using an appropriate extensive parameter of codebook.
Tan, B.K.;Foo, H.L.;Loh, Teck Chwen;Norhani, A.;Zulkifli, I.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제18권12호
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pp.1780-1785
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2005
Very low density lipoprotein (VLDL) of commercial broiler (CB) and crossbred village chicken (AK) was purified using Fast Protein Liquid Chromatography (FPLC). The fraction collected was then confirmed as VLDL using 4% polyacrylamide gel electrophoresis and transmission electron microscopy (TEM). The particle size of VLDL is 46.8${\pm}$8.6 nm. The VLDL fraction was then subfractionated and the apolipoprotein (apo) profile was studied by sodium dodecyl sulphate polyacrylamide gel electrophoresis (SDSPAGE). The CB and AK have almost similar types of apo in both subfractions 1 and 2. The AK showed the presence of apoAI, AIV, D and E whereas the CB had apo AIV, D, E and H. The apo AIV and apo E were present in both subfractions of AK and CB.
The crowded environment of a domestic pig farm is highly vulnerable to the spread of infectious diseases such as foot-and-mouth disease, and studies have been conducted to automatically analyze behavior of pigs in a crowded pig farm through a video surveillance system using a camera. Although it is required to correctly separate occluding pigs for tracking each individual pigs, extracting the boundaries of the occluding pigs fast and accurately is a challenging issue due to the complicated occlusion patterns such as X shape and T shape. In this study, we propose a fast and accurate method to separate occluding pigs not only by exploiting the characteristics (i.e., one of the fast deep learning-based object detectors) of You Only Look Once, YOLO, but also by overcoming the limitation (i.e., the bounding box-based object detector) of YOLO with the test-time data augmentation of rotation. Experimental results with two-pigs occlusion patterns show that the proposed method can provide better accuracy and processing speed than one of the state-of-the-art widely used deep learning-based segmentation techniques such as Mask R-CNN (i.e., the performance improvement over Mask R-CNN was about 11 times, in terms of the accuracy/processing speed performance metrics).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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