Cho, Soong-Won;Kang, Dong-Ku;Choo, Jae-Bum;Demllo, Andrew J.;Chang, Soo-Ik
BMB Reports
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제44권11호
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pp.705-712
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2011
Advances in the fields of proteomics and genomics have necessitated the development of high-throughput screening methods (HTS) for the systematic transformation of large amounts of biological/chemical data into an organized database of knowledge. Microfluidic systems are ideally suited for high-throughput biochemical experimentation since they offer high analytical throughput, consume minute quantities of expensive biological reagents, exhibit superior sensitivity and functionality compared to traditional micro-array techniques and can be integrated within complex experimental work flows. A range of basic biochemical and molecular biological operations have been transferred to chip-based microfluidic formats over the last decade, including gene sequencing, emulsion PCR, immunoassays, electrophoresis, cell-based assays, expression cloning and macromolecule blotting. In this review, we highlight some of the recent advances in the application of microfluidics to biochemistry and molecular biology.
Random Early Detection (RED), one of the most well-known Active Queue Management (AQM), has been designed to substitute Tail Drop and is nowadays widely implemented in commercially available routers. RED algorithm provides high throughput and low delay as well as a solution of global synchronization. However RED is sensitive to parameters setting, so the performance of RED, significantly depends on the fixed parameters. To solve this problem, the Adaptive RED (ARED) algorithm is suggested by S. Floyd. But, ARED also uses fixed parameters like target-queue length; it is hard to respond to bursty traffic actively. In this paper, we proposed AQM algorithm based on the variation of current queue length in order to improve adaptability about burst traffic. We measured performance of proposed algorithm through a throughput, marking-drop rate and bias phenomenon. In experimentation, we raised a packet throughput as reduced packet drop rate, and we confirmed to reduce a bias phenomenon about bursty traffic.
Historically, research in toxicology has utilized non-human mammalian species, particularly rats and mice, to study in vivo the effects of toxic exposure on physiology and behavior. However, ethical considerations and the overwhelming increase in the number of chemicals to be screened has led to a shift away from in vivo work. The decline in in vivo experimentation has been accompanied by an increase in alternative methods for detecting and predicting detrimental effects: in vitro experimentation and in silico modeling. Yet, these new methodologies can not replace the need for in vivo work on animal physiology and behavior. The development of new, non-mammalian model systems shows great promise in restoring our ability to use behavioral endpoints in toxicological testing. Of these systems, the zebrafish, Danio rerio, is the model organism for which we are accumulating enough knowledge in vivo, in vitro, and in silico to enable us to develop a comprehensive, high-throughput toxicology screening system.
Mgbemere, Henry. E.;Akano, Theddeus T.;Schneider, Gerold. A.
Advances in materials Research
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제5권2호
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pp.93-105
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2016
KNN-based ceramics modified with small amounts of $Bi_4Zr_3O_{12}$ (BiZ) has been synthesized using high-throughput experimentation (HTE). The results from X-ray diffraction show that for samples with base composition $(K_{0.5}Na_{0.5})NbO_3$ (KNN), the phase present changes from orthorhombic to pseudo-cubic with more than 0.2 mol% BiZ addition; for samples with base composition $(K_{0.48}Na_{0.48}Li_{0.04})(Nb_{0.9}Ta_{0.1})O_3$ (KNNLT), the phase present changes from a mixture of orthorhombic and tetragonal symmetry to pseudo-cubic with more than 0.4 mol % while for samples with base composition $(K_{0.48}Na_{0.48}Li_{0.04})(Nb_{0.86}Ta_{0.1}Sb_{0.04})O_3$ (KNNLST), the phase present is tetragonal with <0.3 mol% BiZ addition and transforms to pseudo-cubic with more dopant addition. The microstructures of the samples show that addition of BiZ decreases the average grain size and increases the volume of pores at the grain boundaries. The values of dielectric constant for KNN and KNNLT compositions increase slightly with BiZ addition while that for KNNLST decreases gradually with BiZ addition. The dielectric loss values are between 0.02 and 0.04 for KNNLT and KNNLST compositions while they are ~ 0.05 for KNN samples. The resistivity values increases with BiZ addition and values in the range of $10^{10}{\Omega}cm$ and $10^{12}{\Omega}cm$ are obtained. The piezoelectric charge coefficient ($d{^*}_{33}$) is highest for KNNLST samples and decreases gradually from ~400 pm/V to ~100 pm/V with BiZ addition.
SCTP(Stream Control Transmission Protocol) 프로토콜의 '멀티홈잉(multi-homing)' 특성을 통해 SCTP 응용은 두 개 이상의 IP 주소를 통해 데이터를 전송할 수 있다. 본 논문에서는 리눅스 기반 테스트베드 환경에서 SCTP 멀티홈잉 특성이 처리율 성능에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 위해 MSTNET 에뮬레이터를 활용하여 다양한 패킷손실율, 링크대역폭, 및 전송지연 환경을 구성하여 SCTP 처리율을 비교 분석 하였다. 실험 결과, 패킷 손실이 존재하는 망 환경에서 SCTP 멀티흠잉은 단일홈잉 경우에 비해 높은 성능을 보이며, 이는 SCTP 멀티홈잉에서 대체경로 재전송에 의한 효과로 볼 수 있다. 반면에, 링크대역폭 및 전송지연 요소는 상대적으로 SCTP 처리율 성능에 미치는 효과가 미미하였다.
수중에서의 통신은 해수면 및 해저면 등에 의한 신호의 반사를 통해 다중경로 현상이 나타난다. 이러한 다중경로의 영향으로 신호는 왜곡되고 원할한 수신을 방해받게 된다. 또한, 수중 통신은 제한된 주파수를 사용하고 다중 경로로 인한 심볼 내 간섭으로 전송률이 매우 낮고 성능이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 수중통신 환경에서 전송률 향상 및 성능 향상을 위해 터보 등화 기법 기반의 Faster Than Nyquist 전송방식을 고려한다. 무선 통신에서 전송률 향상을 위해 적용되고 있는 Nyquist 속도보다 빠르게 전송하는 Faster Than Nyquist 기법에 대해 다중 간섭이 존재하는 수중 환경에서 효율적인 복호 모델을 제시하고 기존의 전송률 향상에 고려되는 천공 부호화 방식과 실제 호수 실험을 통하여 성능을 비교 분석하였으며, 적용 가능성 및 효율성을 확인하였다.
전력 소모 증가와 칩 내부 온도 증가라는 문제점들로 인해 동작 주파수 증대를 통해 CPU의 성능을 향상시키는 기법은 점차 한계에 다다르고 있다. 이와 같은 상황에서, CPU의 작업량을 줄여주는 GPU를 활용하는 것은 컴퓨터 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용되는 대표적인 방안 중 하나이다. GPU는 그래픽 작업을 위해 개발된 프로세서로 기존에는 그래픽 작업들만을 전담으로 처리하여 왔지만, CUDA와 같이 GPU 자원을 쉽게 활용할 수 있는 기술이 점차 개발됨에 따라서 GPU를 범용 연산에 활용함으로써 고성능 컴퓨터 시스템을 구현하는 기법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용프로그램들을 수행하는 경우에 CPU와 GPU가 동시에 활용되는 고성능 컴퓨터 시스템을 목표로, 시스템에서 발생하는 온도와 에너지 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 이를 통해, CPU와 GPU가 동시에 활용되는 컴퓨터 시스템에서 향후 발생 가능한 온도와 에너지 소비 측면에서의 문제점들을 제시하고자 한다. 온도 분석 결과를 살펴보면, GPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 CPU와 GPU의 온도가 동시에 모두 상승하는 것을 할 수 있다. 이와 달리, CPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 GPU의 온도는 거의 변화가 없이 유지되고, CPU의 온도만이 지속적으로 상승한다. 에너지 효율성 측면에서 살펴보면, GPU를 이용하는 것이 CPU를 이용하는 것과 비교하여 동일한 응용프로그램을 수행하는데 있어서 더 적은 에너지를 소비한다. 하지만, GPU는 CPU에 비해 더 많은 전력을 소모하기 때문에 1Wh의 에너지당 발생하는 온도는 CPU에 비해 GPU에서 훨씬 높게 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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