The paper presents an investigation of the widely varying mechanical performance and behaviour of steel and Glass Fibre Reinforced Polymer (GFRP) reinforced concrete beams using non-destructive techniques of Acoustic Emission (AE) and Digital Image Correlation (DIC) under four-point bending. Laboratory experiments are performed on both differently reinforced concrete beams with 0.33%, 0.52% and 1.11% of tension reinforcement against balanced section. The results show that the ultimate load-carrying capacity increases with an increase in tensile reinforcement in both cases. In addition to that, AE waveform parameters of amplitude and number of AE hits successfully correlates and picks up the divergent mechanism of cracking initiation and progression of failure in steel reinforced and GFRP reinforced concrete beams. AE activity is about 20-30% more in GFRP-RC beams as compared to steel-RC beams. It was primarily due to the lower modulus of elasticity of GFRP bars leading to much larger ductility and deflections as compared to steel-RC beams. Furthermore, AE XY event plots and longitudinal strain profiles using DIC gives an online and real-time visual display of progressive AE activity and strains respectively to efficaciously depict the crack evolution and their advancement in steel-RC and GFRP-RC beams which show a close matching with the micro-and macro-cracks visually observed in the actual beams at various stages of loading.
This study describes a system that monitors the tool and cutting state of automatic beveling operation in real time. As a signal for cutting state monitoring, a motor current detected from the spindle drive system of the automatic beveling machine is used to monitor abnormal state. Because automatic beveling is processed using a face milling cutter, the cutting force mechanism is the same as the milling process. The predicted cutting torque is obtained using a cutting force model based on specific cutting resistance. Then, the predicted cutting torque is converted into the spindle motor current value, and cutting state stability is diagnosed by comparing it with the motor current value detected during beveling operation. The experimental results show that the spindle motor current can detect abnormal cutting state such as overload and tool wear during beveling operation, and can diagnose the cutting stability using the proposed equip-current line diagram.
This study was performed to elucidated the inhibitory effects of 6,8-diprenylorobol on melanin synthesis by measuring the levels of cell viability, mRNA expression, tyrosinase activity, and melanin production in the B16F10 cell line. The effects of 6,8-diprenylorobol on tyrosinase-related protein 1 (TYRP1), TYRP2, tyrosinase (TYR), and microphthalmia-associated transcription factor (MITF) mRNA expression levels and melanin content were determined. Quantitative real-time RT-PCR shows that 6,8-diprenylorobol decreases the mRNA expression levels of TYRP1, TYRP2, TYR, and MITF in B16F10 cell line, resulting in lower levels of melanin production compared to α-MSH-treated B16F10 cells. Tyrosinase activity assays reveal that 6,8-diprenylorobol decreases melanin production in B16F10 cells. These results demonstrate the whitening effects of 6,8-diprenylorobol on B16F10 cells; thus, 6,8-diprenylorobol is a potent ingredient for skin whitening. Further research is needed on the mechanism of action of 6,8-diprenylorobol. Such research will benefit not only cosmetics, but also the health food and medical industries.
Objectives : Many of currently used anti-cancer drugs were developed to target cell death mechanisms and had serious side effects by causing damage to normal cells. Hangambujeongsan or Kangai Fuzheng Powder was a mixture based on the traditional Chinese medicine. It had been used in the local Chinese hospitals to treat cancer patients for decades and had shown a certain level of beneficial effects without major toxic effects. But its mechanism of action had not been elucidated yet. Thus this study aimed to investigate the effects of Kangai Fuzheng Powder in an in vitro experiment. Methods : Cancer lines or RAW264.7 mouse macrophage cells were treated with Kangai Fuzheng Powder. Cell viability was measured by MTT assay, and morphological observation was also performed. Gene expression of cytokines in macrophages was determined by real-time polymerase chain reaction. Phagocytic function assay was also performed in macrophage cells. Results : Kangai Fuzheng Powder had no direct detrimental effect on cancer cells. When macrophages were co-cultured with cancer cells, Kangai Fuzheng Powder had toxic effect on cancer cells. After exposing macrophages to Kangai Fuzheng Powder, macrophages transformed into activated form and the mRNA level of tumor necrosis factor-alpha, interleukin-1beta, interleukin-6, interleukin-10 and monocyte chemotactic protein-1 was significantly enhanced. Phagocytic activity of macrophages was dramatically potentiated. Conclusions : We demonstrated that anti-cancer effect of Kangai Fuzheng Powder was related to activation of macrophages including enhanced cytokine production and phagocytic function.
Personal broadcasting utilizing Vtuber, a virtual creator made of 2D or 3D avatars, has recently appeared and is growing in popularity. Vtuber is a virtual person who broadcasts on the Internet using 2D or 3D avatars with real-time motion capture and computer graphics technologies. While the personal broadcasting industry utilizing Vtuber is proliferating, related studies have mainly concentrated on technical issues. Therefore, in this study, the antecedent factors that form the technical characteristics and virtual creator characteristics of Vtuber personal broadcasting are derived using the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model. Then the effect of these factors on viewer pleasure and satisfaction, which lead to increased paid sponsorship is to be examined. Furthermore, we investigate how this influencing mechanism fluctuates based on the avatar type (2D vs. 3D). This study contributes to empirical examinations of viewers' paid sponsorship intention in Vtuber personal broadcasting through the S-O-R model. It also offers insights that technological or virtual creator characteristics could improve viewers' pleasure, satisfaction, and even paid sponsorship.
The aim of this study was to develop a new in-situ observation method and instrument in micro-scale to investigate the mechanism of stress corrosion cracking (SCC) initiation of Ni-base alloys in a high temperature water environment of pressurized water reactors (PWRs). A laser confocal microscope (LCM), an autoclave with diamond window view port, and a slow strain-rate tester with primary water circulation loop system were components of the instrument. Diamond window, one of the core components of the instrument, was selected based on its optical, chemical, and mechanical properties. LCM was used to observe the specimen in micro-scale, considering the experimental condition of a high-temperature primary water environment. Using in-situ method and instrument, it is possible to observe oxidation and deformation of specimen surface in micro-scale through the diamond window in a high-temperature primary water in real-time. The in-situ method and instrument developed in this work can be utilized to investigate effects of various factors on SCC initiation in a high-temperature water environment.
Haotian Chen;Abir EL Azzaoui;Sekione Reward Jeremiah;Jong Hyuk Park
Journal of Information Processing Systems
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v.19
no.2
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pp.240-257
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2023
The industrial Internet of Things (IIoT) is characterized by intelligent connection, real-time data processing, collaborative monitoring, and automatic information processing. The heterogeneous IIoT devices require a high data rate, high reliability, high coverage, and low delay, thus posing a significant challenge to information security. High-performance edge and cloud servers are a good backup solution for IIoT devices with limited capabilities. However, privacy leakage and network attack cases may occur in heterogeneous IIoT environments. Cloud-based multi-party computing is a reliable privacy-protecting technology that encourages multiparty participation in joint computing without privacy disclosure. However, the default cloud selection method does not meet the heterogeneous IIoT requirements. The server can be dishonest, significantly increasing the probability of multi-party computation failure or inefficiency. This paper proposes a blockchain and smart contract-based optimized cloud node selection framework. Different participants choose the best server that meets their performance demands, considering the communication delay. Smart contracts provide a progressive request mechanism to increase participation. The simulation results show that our framework improves overall multi-party computing efficiency by up to 44.73%.
Jongbok Lee;Hobin Kim;Sunwoo Kim;Sangdo Kim;Hoseok Lee;Yong-Jae Kim;Shinsuk Park;Jongwon Lee
The Journal of Korea Robotics Society
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v.18
no.2
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pp.164-171
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2023
To control the spread of COVID-19, it is important to identify the infection in its incipient stages so that the infected persons can be dealt with accordingly. The currently used face to face sampling method may increase the risk of infection for medical professionals as it exposes them to the asymptomatic yet infectious patients. This can result in further increases in the load on the medical system and workload of the medical staff. As a solution to this problem, in this paper, we present a robotic system for rapid non-face-to-face automatic nasopharyngeal swab sample collection. The system consists of a custom designed 7-DoF manipulator equipped with a specially developed safety mechanism for restricting the maximum force applied by the tip of the swab. During the swab sampling process, the force applied by the tip of the swab is continuously monitored in real-time by a 3-axis force sensor in order to detect contact with the nasopharynx. The possibility of using this system for automaticnasopharyngeal swab sample collection is proven through experimentation with a phantom model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1916-1934
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2023
The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.
Faheem, Muhammad R.;Anees, Tayyaba;Hussain, Muzammil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1489-1515
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2022
The number of interconnected real-world devices such as sensors, actuators, and physical devices has increased with the advancement of technology. Due to this advancement, users face difficulties searching for the location of these devices, and the central issue is the findability of Things. In the WoT environment, keyword-based and geospatial searching approaches are used to locate these devices anywhere and on the web interface. A few static methods of indexing and ranking are discussed in the literature, but they are not suitable for finding devices dynamically. The authors have proposed a mechanism for dynamic and efficient searching of the devices in this paper. Indexing and ranking approaches can improve dynamic searching in different ways. The present paper has focused on indexing for improving dynamic searching and has indexed the Things Description in Solr. This paper presents the Things Description according to the model of W3C JSON-LD along with the open-access APIs. Search efficiency can be analyzed with query response timings, and the accuracy of response timings is critical for search results. Therefore, in this paper, the authors have evaluated their approach by analyzing the search query response timings and the accuracy of their search results. This study utilized different indexing approaches such as key-words-based, spatial, and hybrid. Results indicate that response time and accuracy are better with the hybrid approach than with keyword-based and spatial indexing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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