In this study, we propose a multi-GPU-based 8KVR stitching system that operates in real time on both local and cloud machine environments. The proposed system first obtains multiple 4 K video inputs, decodes them, and generates a stitched 8KVR video stream in real time. The generated 8KVR video stream can be downloaded and rendered omnidirectionally in player apps on smartphones, tablets, and head-mounted displays. To speed up processing, we adopt group-of-pictures-based distributed decoding/encoding and buffering with the NV12 format, along with multi-GPU-based parallel processing. Furthermore, we develop several algorithms such as equirectangular projection-based color correction, real-time CG overlay, and object motion-based seam estimation and correction, to improve the stitching quality. From experiments in both local and cloud machine environments, we confirm the feasibility of the proposed 8KVR stitching system with stitching speed of up to 83.7 fps for six-channel and 62.7 fps for eight-channel inputs. In addition, in an 8KVR live streaming test on the 5G MEC/cloud, the proposed system achieves stable performances with 8 K@30 fps in both indoor and outdoor environments, even during motion.
Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.
Methicillin-resistant Staphylococcus (MRS) can be colonized in various body sites and is more frequently isolated in healthcare associated persons. This study aimed to evaluate the contamination rate of MRS in a high school environment, those living with closed life style. Staphylococcus aureus was isolated from only the hands of 2 students among a sample of 28 students, and S. aureus were susceptible to methicillin antibiotics. Coagulase negative Staphylococci (CoNS) were isolated from the hands of 26 students (26/28, 92.9%), and among them, 14 (53.8%) isolates were methicillin-resistant CoNS (MRCoNS). Among the 14 MRCoNS, S. warneri was the most common (8/14, 57%) and susceptible to most $non-{\beta}-lactam$ antibiotics, such as clindamycin, erythromycin, ciprofloxacin, tetracycline, gentamicin, and vancomycin. In a culture of 31 desks, S. aureus was not isolated but CoNS were isolated from 26 desks (26/31, 83.6%), which did not harbor the mecA gene. The other bacteria isolated from the hands and desks were Micrococcus and Bacillus spp. In conclusion, methicillin-resistant S. aureus was not isolated from the hands and desks of high school students. However, the frequency of MRCoNS harboring mecA gene were high in the hands of high school students. Therefore, to prevent and to control the transfer of infection, intensifying preventive education, such as hand washing, and active surveillance systems, such as an investigation of contamination or carrier rate of resistant bacteria are necessary.
Mucoepidermoid carcinoma (MEC) is the most common malignant salivary gland tumor which compromises about 6$\sim$8% of all tumors followed by the adenoid cystic carcinoma (ACC) and adenocarcinoma. Most deaths from salivary carcinomas are caused by recurrent or metastatic lesions that are resistant to conventional therapy. Therefore, knowledge of cellular properties and tumor-host interactions that influence the vascular metastasis is important for the design of more effective therapy of salivary carcinomas. Neoangiogenesis is essential for tumor growth, which is postulated to be fundamentally dependent on the induction of stromal neovascularization. However, how neovascularization takes place in live tissue has not been fully established, especially in recruitment and differentiation of endothelial cells in the salivary gland tumors. Vascular endothelial growth factor (VEGF) is a heparin-binding, dimeric polypeptide growth factor known to exert its mitogenic activity specifically on endothelial cells. VEGF has been shown th be directly involved in angiogenesis, which in essential for the pathogenesis of many solid tumors. von Willebrand factor (vWF) is a large multimeric protein synthesized by megakaryocytes and endothelial cells that enable platelets to adhere to exposed subendothelium and, as well, to respond to changes in the blood flow. Recent studies suggest that increased levels of vWF correlate with progression of disease, metastasis, or survival time and thus may have a prognostic significance. vWF is explained as an acute phase proteins which is increased in cancer or as a result of increased endothelial cell synthesis associated with tumor-induced angiogenesis. Due to adhesive properties of vWF, its increased concentrations may also contribute metastasis of tumor. In this study, we determined the mRNA expression of VEGF and vWF in salivary ACC, MEC and pleomorphic adenoma by in situ hybridization. As a result, stronger expression of VEGF and vWF was seen in salivary ACC and MEC which has more invasive nature than the salivary benign tumor.
Park, In-Cheol;Kim, Gwang-Su;Park, Myeong-Jin;Lee, Seung-Hun;Hong, Seok-Il;Choe, Tae-Bu
KSBB Journal
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v.14
no.4
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pp.460-464
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1999
Methicillin-resistant Staphyloccus aureus (MRSA) has been known to be resistant to many kinds of antibiotics and causes a problem of nosnocomial infection since the third generation of cephalosporines has been introduced in the 1980s. As antibiotic sensitivity tests which have been routinely used to detect MRSA in the laboratory depend on the culture conditions such as, pH, temperature, and time, etc., it is difficult to decide in the case of borderline- or low-level of MRSA. Therefore it would be necessary to develope a new method based on the molecular biological technique to overcome these problems. In this study, we extracted DNA from S. aureus and performed polymerase chain reaction (PCR) to amplify mec A gene, encoding penicillin-binding protein 2' (PBP-2'), which is known to confer bacteria resistance to the bacteriostatic action of methicillin. The results were compares with those of minimal inhibitory concentration (MIC) test. When MIC test with oxacillin was performed on the 120 isolates of S. aureus from each patient's specimens, 64 of them were MRSA and 56 of them were methicillin-sensitive Staphylococcus aureus (MSSA). In pus specimen, more precisely, 61.9% (26/42) of MRSA was detected, and 44.2% (19/43), 60% (9/15) and 50% (10/20) of MRSA were detected in sputum, body fluid, and other specimen respectively. When 40 isolates of MRSA and MSSA were tested by PCR method and compares with the results of MIC method, different results were obtained from 1 isolate of MRSA (2.5%) and in 2 isolates of MSSA (5%) suggesting that PCR method should be performed at the same time for more accurate clinical test of MRSA.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.5
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pp.1009-1019
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2017
Mobile Edge Computing(MEC) is a emerging technology to cope with mobile traffic explosion and to provide a variety of services having specific requirements by means of running some functions at mobile edge nodes directly. For instance, caching function can be executed in order to offload mobile traffics, and safety services using real time video analytics can be delivered to users. So far, a myriad of methods and architectures for personalized service recommendation have been proposed, but there is no study on the subject which takes unique characteristics of mobile edge computing into account. To provide personalized services, acquiring users' context is of great significance. If the conventional personalized service model, which is server-side oriented, is applied to the mobile edge computing scheme, it may cause context isolation and privacy issues more severely. There are some advantages at mobile edge node with respect to context acquisition. Another notable characteristic at MEC scheme is that interaction between users and applications is very dynamic due to temporal relation. This paper proposes the local service recommendation platform architecture which encompasses these characteristics, and also discusses the personalized service recommendation mechanism to be able to mitigate context isolation problem and privacy issues.
Background: This study used pre-hepatitis A vaccination era data in U.S. to study the relationship between serum hepatitis A antibody positivity with pancreas cancer mortality in adults. Patients and Methods: Public use National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) data were employed. NHANES III uses complex probabilistic methods to sample nationally representative samples. Household adult laboratory and mortality data were merged. Sample persons who were available to be examined in the Mobile Examination Center (MEC) were included in this study. All results were obtained by using specialized survey software taking into account the primary sampling unit and stratification variables and the weights assigned to the sample persons examined in the MEC. Thus they are representative of the U.S. population. Results: The mean risk (95%CI) of death in the study population for pancreas cancer was 0.0014 (-0.000069 -.0029); their mean age (95%CI) at the mobile examination center (MXPAXTMR) was 473.43 (463.85-482.10); the follow up in months from their medical examination (permth_exm) was 170.12 (164.17-176.07). The odds ratios (S.E.) of the statistically significant univariables were: age, 1.007 (1.005-1.009); serum anti-hepatitis antibody status, 0.038 (0.004-0.376); and drinking hard liquor, 1.014 (1.004-1.023). The coefficients (S.E.) of the statistically significant variables after multivariate analysis were 0.006 (0.002-0.010) for age and -2.528 (-4.945--0.111) for serum anti-hepatitis A antibody negativity (using serum anti-hepatitis A antibody positivity as a reference). Conclusion: Serum hepatitis A antibody positivity correlates with higher pancreas cancer mortality in adults.
We evaluated the synergistic antibacterial effect in combination with the chitosan-ferulic acid conjugate (CFA) and β-lactam antibiotics, such as ampicillin, penicillin, and oxacillin, against methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) using fractional inhibitory concentration (FIC) indices. CFA clearly reversed the antibacterial activity of ampicillin, penicillin, and oxacillin against MRSA in the combination mode. Among these antibiotics, the combination of oxacillin-CFA resulted in a ΣFICmin range of 0.250 and ΣFICmax of 0.563, suggesting that the oxacillin-CFA combination resulted in an antibacterial synergy effect against MRSA. In addition, we determined that CFA inhibited the mRNA expression of gene mecA and the production of PBP2a, which is a key determinant for β-lactam antibiotic resistance, in a dose-dependent manner. Thus, the results obtained in this study supported the idea on the antibacterial action mechanism that oxacillin will restore the antibacterial activity against MRSA through the suppression of PBP2a production by CFA.
Recently, there is an increasing demand for ultra-low-latency (ULL) services such as factory automation, autonomous driving, and telesurgery that must meet an end-to-end latency of less than 10 ms. Fifth-generation (5G) New Radio guarantees 0.5 ms one-way latency, so the feasibility of ULL services is higher than in previous mobile communications. However, this feasibility ensures performance at the radio access network level and requires an innovative 5G network architecture for end-to-end ULL across the entire 5G system. Hence, we survey in detailed two the 3rd Generation Partnership Party (3GPP) standardization activities to ensure low latency at network level. 3GPP standardizes mobile edge computing (MEC), a low-latency solution at the edge network, in Release 15/16 and is standardizing time-sensitive communication in Release 16/17 for interworking 5G systems and IEEE 802.1 time-sensitive networking (TSN), a next-generation industry technology for ensuring low/deterministic latency. We developed a 5G system based on 3GPP Release 15 to support MEC with a potential sub-10 ms end-to-end latency in the edge network. In the near future, to provide ULL services in the external network of a 5G system, we suggest a 5G-IEEE TSN interworking system based on 3GPP Release 16/17 that meets an end-to-end latency of 2 ms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.6
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pp.2422-2443
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2020
This paper studies a single-user Mobile Edge Computing (MEC) system where mobile device (MD) includes an application consisting of multiple computation components or tasks with dependencies. MD can offload part of each computation-intensive latency-sensitive task to the AP integrated with MEC server. In order to accomplish the application faultlessly, we calculate out the optimal task offloading strategy in a time-division manner for a predetermined execution order under the constraints of limited computation and communication resources. The problem is formulated as an optimization problem that can minimize the energy consumption of mobile device while satisfying the constraints of computation tasks and mobile device resources. The optimization problem is equivalently transformed into solving a nonlinear equation with a linear inequality constraint by leveraging the Lagrange Multiplier method. And the proposed dual Bi-Section Search algorithm Bi-JOTD can efficiently solve the nonlinear equation. In the outer Bi-Section Search, the proposed algorithm searches for the optimal Lagrangian multiplier variable between the lower and upper boundaries. The inner Bi-Section Search achieves the Lagrangian multiplier vector corresponding to a given variable receiving from the outer layer. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm has significant performance improvement than other baselines. The novel scheme not only reduces the difficulty of problem solving, but also obtains less energy consumption and better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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