This research presents the battery discharge rate models for the energy consumption of mobile phone batteries based on machine learning by taking into account three usage patterns of the phone: the standby state, video playing, and web browsing. We present the experimental design methodology for collecting data, preprocessing, model construction, and parameter selections. The data is collected based on the HTC One X hardware platform. We considered various setting factors, such as Bluetooth, brightness, 3G, GPS, Wi-Fi, and Sync. The battery levels for each possible state vector were measured, and then we constructed the battery prediction model using different regression functions based on the collected data. The accuracy of the constructed models using the multi-layer perceptron (MLP) and the support vector machine (SVM) were compared using varying kernel functions. Various parameters for MLP and SVM were considered. The measurement of prediction efficiency was done by the mean absolute error (MAE) and the root mean squared error (RMSE). The experiments showed that the MLP with linear regression performs well overall, while the SVM with the polynomial kernel function based on the linear regression gives a low MAE and RMSE. As a result, we were able to demonstrate how to apply the derived model to predict the remaining battery charge.
This study was performed to develop and evaluate functional prepared with optimum mixing of mulberry leaf and fruit powder using response surface method (RSM). In order to develop the optimized functional Nokdujukr using RSM, mulberry leaf powder (MLP:X1) and mulberry fruit powder (MLF:X2) were set as independent variables, and pH (Y1), sweetness (Y2), viscosity (Y3), L (Y4), a (Y5), b (Y6), color (Y7), flavor (Y8), taste (Y9), overall quality (Y10), TPC (Y11), and DPPH radical scavenging ability ($IC_{50}$)(Y12) were set as dependent variables. The optimum mixing ratio of MLP and MLF was determined to be 3.88 g of MLP and 6 g of MLF. The values of color, flavor, taste, overall quality, TPC, and DPPH radical scavenging ability ($IC_{50}$) of optimized Nokdujuk were 5.20, 5.85, 6.00, 6.22, 330.99 mg TAE/g and 650.10 g/mL, respectively. In conclusion, this study has led to the development of an improved version of Nokdujuk that has antioxidative properties and good sensory evaluation and, will likely serve as a functional meal replacement for the busy modern world.
Water consumption is strongly affected by numerous factors, such as population, climatic, geographic, and socio-economic factors. Therefore, the implementation of a reliable predictive model of water consumption pattern is challenging task. This study investigates the performance of predictive models based on multi-layer perceptron (MLP), multiple linear regression (MLR), and support vector regression (SVR). To understand the significant factors affecting water consumption, the stepwise regression (SW) procedure is used in MLR to obtain suitable variables. Then, this study also implements three predictive models based on these significant variables (e.g., SWMLR, SWMLP, and SWSVR). Annual data of water consumption in Thailand during 2006 - 2015 were compiled and categorized by provinces and distributors. By comparing the predictive performance of models with all variables, the results demonstrate that the MLP models outperformed the MLR and SVR models. As compared to the models with selected variables, the predictive capability of SWMLP was superior to SWMLR and SWSVR. Therefore, the SWMLP still provided satisfactory results with the minimum number of explanatory variables which in turn reduced the computation time and other resources required while performing the predictive task. It can be concluded that the MLP exhibited the best result and can be utilized as a reliable water demand predictive model for both of all variables and selected variables cases. These findings support important implications and serve as a feasible water consumption predictive model and can be used for water resources management to produce sufficient tap water to meet the demand in each province of Thailand.
Kim, Ok-Soo;Choi, Jung-Hye;Soung, Young-Hwa;Lee, Seon-Hee;Lee, Jae-Hwa;Ha, Jong-Myung;Ha, Bae-Jin;Heo, Moon-Soo;Lee, Sang-Hyeon
Archives of Pharmacal Research
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v.27
no.9
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pp.906-911
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2004
In order to evaluate estrogenic compounds in natural products, an in vitro detection system was established. For this system, the human breast cancer cell line MCF7 was stably trans-fected using an estrogen responsive chloramphenicol acetyltransferase (CAT) reporter plas-mid yielding MCF7/pDsCAT-ERE119-Ad2MLP cells. To test the estrogenic responsiveness of this in vitro assay system, MCF7/pDsCAT-ERE119-Ad2MLP cells were treated with various concentrations of 17f3-estradiol. Treatments of 10$^{-8}$ to 10$^{-12}$ M 17$\beta$-estradiol revealed significant concentration dependent estrogenic activities compared with ethanol. We used in vitro assay system to detect estrogenic effects in Puerariae radix and Ginseng radix Rubra extracts. Treat-ment of 500 and 50 $\mu\textrm{g}$/ml of Puerariae radix extracts increased the transcriptional activity approximately 4- and 1.5-fold, respectively, compared with the ethanol treatment. Treatment of 500, 50, and 5 $\mu\textrm{g}$/ml of Ginseng radix Rubra extracts increased the transcriptional activity approximately 3.2-,2.7, and 1.4-fold, respectively, compared with the ethanol treatment. These observations suggest that Puerariae radix and Ginseng radix Rubra extracts have effective estrogenic actions and that they could be developed as estrogenic supplements.
Maximum shear modulus (Gmax or G0) is an important soil property useful for many engineering applications, such as the analysis of soil-structure interactions, soil stability, liquefaction evaluation, ground deformation and performance of seismic design. In the current study, bender element (BE) tests are used to evaluate the effect of the void ratio, effective confining pressure, grading characteristics (D50, Cu and Cc), anisotropic consolidation and initial fabric anisotropy produced during specimen preparation on the Gmax of sand-gravel mixtures. Based on the tests results, an empirical equation is proposed to predict Gmax in granular soils, evaluated by the experimental data. The artificial neural network (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) models were also applied. Coefficient of determination (R2) and Root Mean Square Error (RMSE) between predicted and measured values of Gmax were calculated for the empirical equation, ANN and ANFIS. The results indicate that all methods accuracy is high; however, ANFIS achieves the highest accuracy amongst the presented methods.
Kim, Hyoung-Ki;Choi, Soo-Ran;Choi, Sang-Jin;Chio, Myung-Sup;Shin, Yong-Kyoo
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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v.8
no.6
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pp.319-327
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2004
This study was aimed at evaluating the effect of defibrotide on the development of the surgically induced reflux esophagitis, on gastric secretion, lipid peroxidation, polymorphonuclear leukocytes (PMNs) accumulation, polymorphonuclear leukocytes adherence, superoxide anion and hydrogen peroxide production in PMNs, scavenge of hydroxyl radical and hydrogen peroxide, cytokine (interleukin-1 ${\beta}$, tumor necrosis $factor-{\alpha}$) production in blood, and intracelluar calcium mobilization in PMNs. Defibrotide did not inhibit the gastric secretion and not change the gastric pH. Treatment of esophagitis rats with defibrotide inhibited lipid peroxidation, and myeloperoxidase (MPO) in the esophagus in comparison with untreated rats. Defibrotide significantly decreased the PMN adherence to superior mesenteric artery endothelium in a dose-dependent manner, Superoxide anion and hydrogen peroxide production in $1{\mu}M$ formylmethionylleucylphenylalanine (fMLP)- or $0.1{\mu}g/ml$ N-phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA)-activated PMNs was inhibited by defibrotide in a dose-dependent fashion. Defibrotide effectively scavenged the hydrogen peroxide but did not scavenge the hydroxyl radical. Treatment of esophagitis rats with defibrotide inhibited interleukin-1 ${\beta}$ production in the blood in comparison with untreated rats, but tumor necrosis $factor-{\alpha}$ production was not affected by defibrotide. The fMLP-induced elevation of intracellular calcium in PMNs was inhibited by defibrotide. The results of this study suggest that defibrotide may have partly beneficial protective effects against reflux esophagitis by the inhibition lipid peroxidation, PMNs accumulation, PMNs adherence to endothelium, reactive oxygen species production in PMNs, inflammatory cytokine production(i.e. interleukin-1 ${\beta}$), and intracellular calcium mobilization in PMNs in rats.
The purpose of this study is to empirically examine the factors affecting the binge-watching behaviors of OTT service users by using a multi-layer perceptron (MLP) artificial neural network. All samples (n=1,000) were collected from 'A survey on user awareness in OTT service' published by a Media Research Center of the Korea Press Foundation in 2018. Our research model includes one dependent variable which is binge-watching behaviors on OTT service and five independent variables such as gender, age, frequency of service usage, users' satisfaction with content recommendation algorithm, and content types mainly consumed. Our findings demonstrate that age, frequency of service usage, users' satisfaction with content recommendation algorithms, and certain types of contents (e.g., Korean dramas, Korean films, and foreign dramas) were found to be highly related to binge-watching behavior on OTT services.
The OTT service that provides multimedia video has spread over the Internet for terminals with a variety of resolutions. The terminals are in communication via a networks such as 3G, LTE, VDSL, ADSL. The service of the network has been increased for a variety of terminals giving rise to the need for a new way of encoding multimedia is increasing. SVC is an encoding technique optimized for OTT services. We proposed an efficient multimedia management system for the SVC encoded multimedia data. The I/O trace was generated using a zipf distribution, and were comparatively evaluated for performance with the existing system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.12C
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pp.1660-1668
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2004
This paper proposes a Voice Activity Detection (VAD) algorithm based on Radial Basis Function (RBF) network using dual threshold. The k-means clustering and Least Mean Square (LMS) algorithm are used to upade the RBF network to the underlying speech condition. The inputs for RBF are the three parameters in a Code Exited Linear Prediction (CELP) coder, which works stably under various background noise levels. Dual hangover threshold applies in BRF-VAD for reducing error, because threshold value has trade off effect in VAD decision. The experimental result show that the proposed VAD algorithm achieves better performance than G.729 Annex B at any noise level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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