Mobile edge computing (MEC), which enables mobile terminals to offload computational tasks to a server located at the user's edge, is considered an effective way to reduce the heavy computational burden and achieve efficient computational offloading. In this paper, we study a multi-user MEC system in which multiple user devices (UEs) can offload computation to the MEC server via a wireless channel. To solve the resource allocation and task offloading problem, we take the total cost of latency and energy consumption of all UEs as our optimization objective. To minimize the total cost of the considered MEC system, we propose an DRL-based method to solve the resource allocation problem in wireless MEC. Specifically, we propose a Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)-based scheme. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) is applied to this framework and compared with DQN, and Double Q-Learning simulation results show that this scheme significantly reduces the total cost compared to other resource allocation schemes
본 연구는 methicillin 내성 Staphylococcus aureus (MRSA)에 특이적인 유전자인 mecA 유전자를 검출하기 위하여 전라북도의 두 병원에서 황색포도상구균 31주를 분리하였다. 이중 penicillin에 내성인 20균주를 디스크 확산법을 이용하여 methicillin, oxacillin, ampicillin, vancomycin, penicillin에 대한 다약제 내성 성상을 확인하였고, 중합효소 연쇄반응(PCR)을 이용하여 mecA 유전자를 확인하였다. 디스크 확산법을 실시한 결과 methicillin 내성균주는 20균주 중 10주 (50%)였다. Methicillin에 내성인 10균주를 PCR법으로 확인한 결과 7주에서 554 bp의 DNA증폭이 관찰되어 mecA 유전자가 존재함을 확인하였다.
본 논문에서는 mobile edge computing (MEC) 네트워크에서 컨텍스트 기반 IoT 서비스를 위한 새로운 서비스 바인딩 및 리소스 관리 모델을 제시한다. 제안하는 제어는 MEC 서비스 바인딩 제어 계층 (MCL)과 사용자 컨텍스트 제어 계층 (UCL)의 두 가지 계층으로 구성되며, MCL은 시스템 관점에서 서비스 바인딩 구성, 리소스 할당 및 서비스 정책 구성을 관리하고, UCL은 사용자 관점에서 메타 객체를 사용하여 실시간 서비스 적응을 관리한다. 본 논문에서 제안하는 제어 모델은, 실험을 통해 기존 컴퓨팅 모델과 비교할 때 향상된 정보 처리량과 콘텐츠 전송 시간을 제공함을 확인했다. 제안하는 제어 모델은 차세데 MEC 환경에서 컨텍스트 기반의 다양한 사물인터넷 서비스의 핵심 구성 요소로 적용될 수 있다.
사물인터넷의 발전으로 인하여 수많은 디바이스가 생겨나고, 큰 계산 자원을 요구하는 태스크들이 많이 발생된다. 이런 사물인터넷 환경에서 Mobile Edge Computing(MEC)는 지리적으로 사용자와 근접하여 서비스를 제공하기 때문에 많은 주목을 받고 있다. MEC 서버로의 태스크 오프로딩은 제한된 배터리 수명과 계산 능력을 갖고 있는 디바이스에게 효율적이다. 본 연구는 높은 신뢰도를 요구하는 산업용 IoT 환경을 가정하였다. 많은 디바이스와 여러 MEC 서버와 같은 환경으로 최적화에 있어서 복잡성이 발생한다. 이를 해결하기 위해 문제를 두 개로 나눠 해결한다. MEC 서버의 큐 상태를 고려하여 큐의 제한 길이를 충족하는 MEC 서버를 선택한 뒤, 유전 알고리즘을 사용하여 신뢰도를 고려하면서도 에너지 소모량을 최적화하는 오프로딩 결정 알고리즘을 제시한다. 본 연구는 실험을 통하여 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 알고리즘의 성능이 효율적임을 분석하였다.
Staphylococcus aureus integrated with mecA gene, which codes for penicillin-binding protein 2a, is resistant to all penicillins and other beta-lactam antibiotics, resulting in poor treatment expectations in skin and soft tissue infections. The development of a simple, sensitive and portable biosensor for mecA gene analysis in S. aureus is urgently needed. Herein, we propose a dual-toehold-probe (sensing probe)-mediated exonuclease-III (Exo-III)-assisted signal recycling for portable detection of the mecA gene in S. aureus. When the target mecA gene is present, it hybridizes with the sensing probe, initiating Exo III-assisted dual signal recycles, which in turn release numerous "3" sequences. The released "3" sequences initiate catalytic hairpin amplification, resulting in the fixation of a sucrase-labeled H2 probe on the surface of magnetic beads (MBs). After magnet-based enrichment of an MB-H1-H2-sucrase complex and removal of a liquid supernatant containing free sucrase, the complex is then used to catalyze sucrose to glucose, which can be quantitatively detected by a personal glucose meter. With a limit of detection of 4.36 fM for mecA gene, the developed strategy exhibits high sensitivity. In addition, good selectivity and anti-interference capability were also attained with this method, making it promising for antibiotic tolerance analysis at the point-of-care.
During meiosis I, programmed DNA double-strand breaks (DSBs) occur to promote chromosome pairing and recombination between homologs. In Saccharomyces cerevisiae, Mec1 and Tel1, the orthologs of human ATR and ATM, respectively, regulate events upstream of the cell cycle checkpoint to initiate DNA repair. Tel1ATM and Mec1ATR are required for phosphorylating various meiotic proteins during recombination. This study aimed to investigate the role of Tel1ATM and Mec1ATR in meiotic prophase via physical analysis of recombination. Tel1ATM cooperated with Mec1ATR to mediate DSB-to-single end invasion transition, but negatively regulated DSB formation. Furthermore, Mec1ATR was required for the formation of interhomolog joint molecules from early prophase, thus establishing a recombination partner choice. Moreover, Mec1ATR specifically promoted crossover-fated DSB repair. Together, these results suggest that Tel1ATM and Mec1ATR function redundantly or independently in all post-DSB stages.
Mucoepidermoid carcinoma (MEC) is the most common malignant neoplasm of the salivary gland, but primary thyroid MEC has rarely been reported and usually has a good prognosis. Herein, I report a case of thyroidal MEC with a poor prognosis in an 82-year-old woman with an anterior neck mass. Ultrasonography and computed tomography revealed a thyroid mass. The patient initially underwent fine-needle aspiration, was diagnosed with malignancy, and underwent a right lobectomy. On gross examination, a 4.0×3.6×2.6 cm-sized ill-defined, unencapsulated, and infiltrative tan to whitish mass with necrosis was identified. Microscopically, epidermoid tumor cell nests or solid sheets were identified. Mucous cells that were positive for periodic acid-Schiff and mucicarmine stains were also identified within epidermoid cell nests. Frequent mitosis and necrosis were observed. Immunohistochemical staining for p40 and p63 was positive, and that for thyroid transcription factor-1 and paired box gene 8 was focally positive. According to the Armed Forces Institute of Pathology grading system for salivary gland MEC, the current case was classified as high-grade MEC. After surgery, the patient suffered from dyspnea due to a remnant neck mass that compressed and obstructed the trachea; therefore, the patient refused further treatment. Thyroidal MECs are considered low-grade with a favorable prognosis, but there are several reported cases of thyroidal MEC with poor prognosis. The current case is a rare presentation of high-grade thyroidal MEC with a poor prognosis.
The 5G MEC (Multi-access Edge Computing) technology offers network and computing functionalities that allow application services to improve in terms of network delay, bandwidth, and security, by locating the application servers closer to the users at the edge nodes within the 5G network. To offer its interoperability within various networks and user equipment, standardization of the 5G MEC technology has been advanced in ETSI, 3GPP, and ITU-T, primarily for the MEC platform, transport support, and MEC federation. This article offers a brief review of the standardization activities for 5G MEC technology and the details about the system architecture and functionalities developed accordingly.
임상가검물에서 생화학 검사와 항생제 감수성 검사를 통하여 45주의 Staphylococcu aureus를 분리하여 역학적 연구를 위한 형별 분류로써 항생제 감수성 검사, bacteriophage typing,효소중합 연쇄반응 등을 실시하였으며, methicillin 내성과 관련이 있는 mecA 유전자를 검출 및 역학적 변별력이 있는 가변지역의 중합효소증폭반응을 실시하여, 약제 내성과 관련된 구조 유전자의 발현 양상을 비교하여 특정 유전자 배열의 상동성을 밝히고자 하였다. 45주의 Staphylococcus aureus중에서 mecA 유전자 양성주는 30주였으며, 그 중에서 26주가 methicillin에 내성을 보였다. 약제 내성양상에 따라 9개의 antibiogram으로 분류되었으며, SA6을 제외한 균주에서 penicillin, oxacillin, gentamicin 및 chloramphenicol 에서는 높은 내성을 보였으며, SAl3, SAl4 및 SA27에서는 rifampin에 내성을 보였다. 27주에서 bacteriophage 형별 분류가 가능하였으며, Iytic group III가 12주로 가장 많았다. mecA 유전자와 mec관련 가변부위의 polymerase chain reaction을 실시한 결과 모든 methicillin resistant Staphylococcus aureus 에서는 533 bp의 증폭 band가 관찰되었으나, methicillin 감수성 균주에서는 증폭된 band가 관찰되지 않았다. mec관련 가변부위의 polymerase chain reaction에서는 200 bp에서 600 bp사이에 분포하여 4개의 유형으로 분류되었으며, 410bp인 C형이 10균주로 가장 많았다. C형 가변부위의 DNA sequence에서 40 bp가 반복되는 dru sequence를 관찰할 수 있었으며, 이러한 dru sequence는 4 unit가 직접적으로 중복됨을 알 수 있었다.
최근 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 계산 집약적이거나 지연시간에 민감한 태스크가 증가하면서, 모바일 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있지만 지상에 고정되어 있는 MEC 서버는 사용자의 요구사항 변화에 따라 서버의 위치를 변경하거나 유연하게 대처할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 엣지 서비스를 제공하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 지상 MEC와는 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 태스크 마이그레이션을 통해 에너지 사용량을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC 서버들 사이의 로드 밸런싱과 UAV MEC 서버의 에너지 효율성을 최적화하기 위해 강화학습 기법인 Q-learning을 이용한 태스크 마이그레이션 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 UAV의 개수에 따라 실험을 진행하여 잔여 에너지와 로드 밸런싱 측면에서 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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