To evaluate remodeling of infarcted myocardium with contrast-enhanced MRI (co-MRI) at true end-diastole (ED) MRI was performed with a Gyroscan Intera (1.5 Tesla, Philips, Netherlands) in 13 patients with acute subendocardial myocardial infarction. The First exam was done 0-15 days (mean 5.2days) after symptom onset and the second exam 28-88days (mean 49 days) after the first exam. Ce-MRI encompassing the entire left ventricle was performed with a multi-shot, turbo-field-echo, breath-hold sequence and a non-selective, inversion prepulse 10 minutes after the intravenous injection of Gd-DTPA at a dose of 0.2 mmol/kg body weight. To allow the long TD, ECG synchronization should use two RR-intervals for one acquisition of a segment of k-space by setting the heart rate to half that of the true heart rate. Trigger delay time (TD) was adjusted to the RR-interval for true end-diastolic imaging. The other typical parameters were TR=5.4ms, TE=1.6ms, voxel size=1.37${\times}$1.37${\times}$10mm, k-space data segmented into 8 segments with 32 lines of segment per two cycles over 16 cardiac circles. The thickness of hyperenhanced myocardium and epicardially nonenhanced myocardium were followed.
To evaluate remodeling of infarcted myocardium with contrast-enhanced MRI (co-MRI) at true end-diastole (ED) MRI was performed with a Gyroscan Intera (1.5 Tesla, Philips, Netherlands) in 13 patients with acute subendocardial myocardial infarction. The First exam was done 0-15 days (mean 5.2days) after symptom onset and the second exam 28-88days (mean 49 days) after the first exam. Ce-MRI encompassing the entire left ventricle was peformed with a multi-shot, turbo-field-echo, breath-hold sequence and a non-selective, inversion prepulse 10 minutes after the intravenous injection of Gd-DTPA at a dose of 0.2 mmol/kg body weight. To allow the long TD, ECG synchronization should use two RR-intervals for one acquisition of a segment of k-space by setting the heart rate to half that of the true heart rate. Trigger delay time (TD) was adjusted to the RR-interval for true end-diastolic imaging. The other typical parameters were TR=5.4ms, TE=1.6ms, voxel size=1.37$\times$1.37$\times$10mm, k-space data segmented into 8 segments with 32 lines of segment per two cycles over 16 cardiac cycles. The thickness of hyperenhanced myocardium and epicardially nonenhanced myocardium were followed.
Any user in Ubiquitous environments have to be able to access networks in anywhere and anytime. Thus interests and researches are increasing. In this paper, we propose an interface selection scheme that adaptively utilizes a proper interface, as the wireless channel condition changes, instead of utilizing only one interface while the node is in move. The proposed scheme can determine which interface would be the most proper one by measuring data rate, packet error rate (PER), and end-to-end delay of each interface. From the simulation results, it is verified that the proposed scheme is able to enhance packet transmission about 20% better.
In this paper, to provide various services of QoS, and moreover applying traffic ratio to CAC(Call Admission Control) algorithm tested how long average data rate and the average packet delay time. When CAC algorithm is not applied, traffic mixture ratio is 1:1:4:4, the FTP Service 0.4, web services 0.6, streaming service 0.7, the packet delay requirements are not satisfied. On the other hand CAC Algorithm is applied, all the service of packet delay are satisfied with arrival rate. Therefore, we can make sure that applying of CAC of traffic control WWW, FTP, Video, VoIP can guarantee the various services of QoS.
Experimental data are presented which describe the effects of a combustor-level high free-stream turbulence on the near-wall flow structure and heat/mass transfer on the endwall of a linear high-turning turbine rotor cascade. The end wall flow structure is visualized by employing the partial- and total-coverage oil-film technique, and heat/mass transfer rate is measured by the naphthalene sublimation method. A turbulence generator is designed to provide a highly-turbulent flow which has free-stream turbulence intensity and integral length scale of 14.7% and 80mm, respectively, at the cascade entrance. The surface flow visualizations show that the high free-stream turbulence has little effect on the attachment line, but alters the separation line noticeably. Under high free-stream turbulence, the incoming near-wall flow upstream of the adjacent separation lines collides more obliquely with the suction surface. A weaker lift-up force arising from this more oblique collision results in the narrower suction-side corner vortex area in the high turbulence case. The high free-stream turbulence enhances the heat/mass transfer in the central area of the turbine passage, but only a slight augmentation is found in the end wall regions adjacent to the leading and trailing edges. Therefore, the high free-stream turbulence makes the end wall heat load more uniform. It is also observed that the heat/mass transfers along the locus of the pressure-side leg of the leading-edge horseshoe vortex and along the suction-side corner are influenced most strongly by the high free-stream turbulence. In this study, the end wall surface is classified into seven different regions based on the local heat/mass transfer distribution, and the effects of the high free-stream turbulence on the local heat/mass transfer in each region are discussed in detail.
Loose parts monitoring and detecting alarm type in real Nuclear Power Plant have challenges such as background noise, insufficient alarm data, and difficulty of distinction between alarm data that occur during start and stop. Although many signal processing methods and alarm determination algorithms have been developed, it is not easy to determine valid alarm and extract the meaning data from alarm signal including background noise. To address these issues, this paper proposes a denoising autoencoder-based majority vote classification. Training and test data are prepared by acquiring alarm data from real NPP and simulation facility for data augmentation, and noisy data is reproduced by adding Gaussian noise. Using DAEs with 3, 5, 7, and 9 layers, features are extracted for each model and classified into neural networks. Finally, the results obtained from each DAE are classified by majority voting. Also, through comparison with other methods, the accuracy and the false alarm rate are compared, and the excellence of the proposed method is confirmed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.1
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pp.1-6
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2017
Recent researches on radio frequency energy harvesting networks(RF-EHNs) with limited energy resource like battery have been focusing on the development of a new scheme that can effectively extend the whole lifetime of a network to semipermanent. In order for considerable increase both in the amount of energy obtained from radio frequency energy harvesting and its charging effectiveness, it is very important to design a network that supports energy harvesting and data transfer simultaneously with the full consideration of various characteristics affecting the performance of a RF-EHN. In this paper, we proposes an interference-based charging aware routing protocol(ICARP) that utilizes interference information and charging time to maximize the amount of energy harvesting and to minimize the end-to-end delay from a source to the given destination node. To accomplish the research objectives, this paper gives a design of ICARP adopting new network metrics such as interference information and charging time to minimize end-to-end delay in energy harvesting wireless networks. The proposed method enables a RF-EHN to reduce the number of packet losses and retransmissions significantly for better energy consumption. Finally, simulation results show that the network performance in the aspects of packet transmission rate and end-to-end delay has enhanced with the comparison of existing routing protocols.
The purpose of this study was to compare mineral trioxide aggregate (MTA; Dentsply, Tulsa Dental, Tulsa, OK, USA), which is widely used as root-end filling material, with DiaRoot BioAggregate (DB; Innovative BioCaramix Inc, Vancouver, BC, Canada), newly developed product, by using MG63 osteoblast-like cells. MTA, DB, and Intermediate Restorative Material (IRM; Dentsply Caulk, Milford, DE, USA) were used for root-end filling material while tissue culture plastic was used for control group. Each material was mixed and, the mixtures were left to set for 24 hours. MG63 cells were seeded to each group and then they were cultured for attachment for 4 hours. Following the attachment of cells to the root-end filling material, early cellular response was observed. After another 12 hours'culture, the level of attachment between cells and material was observed and in order to identify the effect of each material to bone formation, transforming growth factor beta1 ($TGF{\beta}1$) and osteocalin (OC) were estimated by using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), and the amount of alkaline phosphatase (ALP) was also measured. The data were analyzed using one-way ANOVA. As a result, only at OC and the number of cells which were attached to materials, there was no statistical difference between MTA and DB. At other items, there was statistically significant difference in all groups. Although DB has not shown exactly the same cellular response like that of MTA, the number of attached cells shows that biocompatibility of the material and OC indicates bone formation rate. Therefore, if DB is used for root end filling material, it is expected to lead to similar results to MTA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.2
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pp.371-388
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2014
Cognitive Radio (CR) has been recently proposed as a promising technology to remedy the problems of spectrum scarcity and spectrum underutilization by enabling unlicensed users to opportunistically utilize temporally unused licensed spectrums in a cautious manner. In Cognitive Radio Ad Hoc Networks (CRAHNs), data routing is one of the most challenging tasks since the channel availability and node mobility are unpredictable. Moreover, the network performance is severely degraded due to large numbers of path failures. In this paper, we propose the Fault-Tolerant Cognitive Ad-hoc Routing Protocol (FTCARP) to provide fast and efficient route recovery in presence of path failures during data delivery in CRAHNs. The protocol exploits the joint path and spectrum diversity to offer reliable communication and efficient spectrum usage over the networks. In the proposed protocol, a backup path is utilized in case a failure occurs over a primary transmission route. Different cause of a path failure will be handled by different route recovery mechanism. The protocol performance is compared with that of the Dual Diversity Cognitive Ad-hoc Routing Protocol (D2CARP). The simulation results obviously prove that FTCARP outperforms D2CARP in terms of throughput, packet loss, end-to-end delay and jitter in the high path-failure rate CRAHNs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.12
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pp.4664-4681
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2020
Modulation recognition (MR) plays a key role in cognitive radar, cognitive radio, and some other civilian and military fields. While existing methods can identify the signal modulation type by extracting the signal characteristics, the quality of feature extraction has a serious impact on the recognition results. In this paper, an end-to-end MR method based on long short-term memory (LSTM) and the gated recurrent unit (GRU) is put forward, which can directly predict the modulation type from a sampled signal. Additionally, the sliding window method is applied to fast-changing mixed-modulation signals for which the signal modulation type changes over time. The recognition accuracy on training datasets in different SNR ranges and the proportion of each modulation method in misclassified samples are analyzed, and it is found to be reasonable to select the evenly-distributed and full range of SNR data as the training data. With the improvement of the SNR, the recognition accuracy increases rapidly. When the length of the training dataset increases, the neural network recognition effect is better. The loss function value of the neural network decreases with the increase of the training dataset length, and then tends to be stable. Moreover, when the fast-changing period is less than 20ms, the error rate is as high as 50%. As the fast-changing period is increased to 30ms, the error rates of the GRU and LSTM neural networks are less than 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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