Background: Patients with mitral stenosis(MS) have been demonstrated to have a variable degree of pulmonary dysfunction and exercise impairment. The hemodynamic changes of MS can be reversed after percutaneous mitral balloon valvuloplasty(PMV), but the extent and time course of the imporvement in pulmonary function and exercise capacity are not defined. Methods: In order to investigate the early(3 weeks or less)and late(3 months or more) effects of PMV on pulmonary function and determine if the pulmonary dysfunction is reversible even in patients with moderate to severe pulmonary hypertension, we performed the spirometry, measurements of diffusing capacity and lung volumes, and incremental exercise tests in patients with MS before and after PMV. Results: In 46 patients with MS(age: $40{\pm}12$years, male to female ratio: 1:2, mitral valve area: $0.8{\pm}0.2cm^2$) there was a significant increase in FVC(P<0.0025), $FEV_1$(P<0.001), $FEF_{25-75%}$(P<0.001, $FEF_{50%}$(P<0.001), PEF(P<0.0005), MVV(P<0.005), $\dot{V}O_2$max (P<0.0001), and AT(P<0.0001) after average 10 days of PMV. Also there was a significant decrease in DLco(P<0.0001) and DL/VA(P<0.0001). At later($5{\pm}2$months) follow-up in 11 patients, there was no further improvement in any parameters of pulmonary function and exercise test. Twenty nine patients with sinus rhythm were divided into 16 patients with pulmonary arterial pressure(PAP) more than 35mmHg and/or tricuspid regurgitation grade n or more(group A) and 13 patients with PAP less than 35mmHg(group B). Group A Patients had significantly lower FVC(P<0.001), $FEV_1$(P<0.001), DLco(P<0.05), $\dot{V}O_2$ max(P<0.025) and mitral valve area(P<0.025) than group B patients. Group A patients after PMV, showed significant increase in FVC(P<0.001), maximum $O_2$ pulse(P<0.00001) and $\dot{V}O_2$ max(P<0.00025). Both group showed an increase in AT(P<0.0001, P<0.005), but group A showed greater decrease in $\dot{V}E/\dot{V}O_2$ and $\dot{V}E/\dot{V}CO_2$ both at AT(P<0.001, P<0.001) and $\dot{V}O_2$ max(P<0.0001, P<0.0001) after PMV compared with group B. Conclusion: These data suggest that patients with MS can show increased pulmonary function and exercise performance within 1 month after PMV. Patients with moderate to severe pulmonary hypertension had a significant increase in exercise performance compared with those with mild to no pulmonary hypertension and it is thought to be related to a significat decrease of ventilation for a given oxygen consumption at maximum exercise.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.6
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pp.185-196
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2015
Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(Quality of Service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to let only the minimum number of servers needed to handle current user requests ON. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption further or to keep QoS, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management based on autonomous learning for energy aware server clusters. Using parameters optimized through autonomous learning, our method adjusts server power mode to achieve maximum performance with respect to power consumption. Our method repeats the following procedure for adjusting the power modes of servers. Firstly, according to the current load and traffic pattern, it classifies current workload pattern type in a predetermined way. Secondly, it searches learning table to check whether learning has been performed for the classified workload pattern type in the past. If yes, it uses the already-stored parameters. Otherwise, it performs learning for the classified workload pattern type to find the best parameters in terms of energy efficiency and stores the optimized parameters. Thirdly, it adjusts server power mode with the parameters. We implemented the proposed method and performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. Experimental results show that the proposed method is better than the existing methods in terms of energy efficiency: the numbers of good response per unit power consumed in the proposed method are 99.8%, 107.5% and 141.8% of those in the existing static method, 102.0%, 107.0% and 106.8% of those in the existing prediction method for banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, respectively.
Monitoring is used to see if a real-time system provides a service on time. Generally, monitoring for real-time focuses on investigating the current status of a real-time system. To support a stable performance of a real-time system, it should have not only a function to see the current status of real-time process but also a function to predict executions of real-time processes, however. The legacy prediction model has some limitation to apply it to a real-time monitoring. First, it performs a static prediction after a real-time process finished. Second, it needs a statistical pre-analysis before a prediction. Third, transition probability and data about clustering is not based on the current data. We propose the execution prediction model based on learning algorithm to solve these problems and apply it to real-time monitoring. This model gets rid of unnecessary pre-processing and supports a precise prediction based on current data. In addition, this supports multi-level prediction by a trend analysis of past execution data. Most of all, We designed the model to support dynamic prediction which is performed within a real-time process' execution. The results from some experiments show that the judgment accuracy is greater than 80% if the size of a training set is set to over 10, and, in the case of the multi-level prediction, that the prediction difference of the multi-level prediction is minimized if the number of execution is bigger than the size of a training set. The execution prediction model proposed in this model has some limitation that the model used the most simplest learning algorithm and that it didn't consider the multi-regional space model managing CPU, memory and I/O data. The execution prediction model based on a learning algorithm proposed in this paper is used in some areas related to real-time monitoring and control.
The purpose of this study is to test the performance of the recommended summer dressing for office man through the analysis of skin temperature changes by air-conditioning temperature. We tested two clothing combinations; formal wear with necktie and casual shirts without necktie as for Cool mapsi. 4 male subjects sat to stabilize for thirty minutes after entering artificial-climate chamber with both temperature of $25^{\circ}C$, $27^{\circ}C$ and $50{\pm}10%$ R.H. And during 60 minute experiments of simulating office work, the subjective feelings including thermal, humidity and comfort sensation, skin temperature, clothing humidity and sweat amount were measured at the equal intervals. The result is that formal wear of $25^{\circ}C$ and Cool mapsi of $27^{\circ}C$ show good values such as low skin temperature, low clothing humidity and neutral thermal sensation. And Cool mapsi of $25^{\circ}C$ shows the risk of low rectal temperature for long and static energy level of office work. Formal wear of $27^{\circ}C$ shows high values of mean skin temperature, clothing humidity and thermal sensation. Second experiment was to find the ambient temperature when the subject wearing formal wear shows the skin temperature corresponding to which he shows on Cool mapsi of $27^{\circ}C$. The air-conditioning temperature on wearing formal wear has to be $2^{\circ}C$ lower to produce the corresponding skin temperature to which shows on wearing Cool mapsi of $27^{\circ}C$. Therefore it is possible to increase room temperature to $27^{\circ}C$, when wear Cool mapsi for summer office, for skin temperature and thermal sensation are produced the same.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.7
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pp.21-28
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2017
Practical models for FPGA architectures which include performance- and/or density-enhancing components such as carry chains, wide function multiplexers, and memory/multiplier blocks are being applied to academic FPGA placement tools which used to rely on simple imaginary models. Previously the techniques such as pre-packing and multi-layer density analysis are proposed to remedy issues related to such practical models, and the wire length is effectively minimized during initial analytic placement. Since timing should be optimized rather than wire length, most previous work takes into account the timing constraints. However, instead of the initial analytic placement, the timing-driven techniques are mostly applied to subsequent steps such as placement legalization and iterative improvement. This paper incorporates the timing driven techniques, which check if the placement meets the timing constraints given in the standard SDC format, and minimize the detected violations, with the existing analytic placer which implements pre-packing and multi-layer density analysis. First of all, a static timing analyzer has been used to check the timing of the wire-length minimized placement results. In order to minimize the detected violations, a function to minimize the largest arrival time at end points is added to the objective function of the analytic placer. Since each clock has a different period, the function is proposed to be evaluated for each clock, and added to the objective function. Since this function can unnecessarily reduce the unviolated paths, a new function which calculates and minimizes the largest negative slack at end points is also proposed, and compared. Since the existing legalization which is non-timing driven is used before the timing analysis, any improvement on timing is entirely due to the functions added to the objective function. The experiments on twelve industrial examples show that the minimum arrival time function improves the worst negative slack by 15% on average whereas the minimum worst negative slack function improves the negative slacks by additional 6% on average.
A $Cu_3Si$ film electrode is obtained by Si deposition on a Cu foil using DC magnetron sputtering, which is followed by annealing at $800^{\circ}C$ for 10 h. The Si component in $Cu_3Si$ is inactive for lithiation at ambient temperature. The linear sweep thermammetry (LSTA) and galvano-static charge/discharge cycling, however, consistently illustrate that $Cu_3Si$ becomes active for the conversion-type lithiation reaction at elevated temperatures (> $85^{\circ}C$). The $Cu_3Si$ electrode that is short-circuited with Li metal for one week is converted to a mixture of $Li_{21}Si_5$ and metallic Cu, implying that the Li-Si alloy phase generated at 0.0 V (vs. Li/$Li^+$) at the quasi-equilibrium condition is the most Li-rich $Li_{21}Si_5$. However, the lithiation is not extended to this phase in the constant-current charging (transient or dynamic condition). Upon de-lithiation, the metallic Cu and Si react to be restored back to $Cu_3Si$. The $Cu_3Si$ electrode shows a better cycle performance than an amorphous Si electrode at $120^{\circ}C$, which can be ascribed to the favorable roles provided by the Cu component in $Cu_3Si$. The inactive element (Cu) plays as a buffer against the volume change of Si component, which can minimize the electrode failure by suppressing the detachment of Si from the Cu substrate.
With stabilization of the recent multi-GNSS infrastructure, and as multi-GNSS has been proven to be effective in improving the accuracy of the positioning performance in various industrial sectors. In this study, in view that SF(Single frequency) GNSS receivers are widely used due to the low costs, evaluate effectiveness of SF Real Time Point Positioning(SF-RT-PP) based on four multi-GNSS surveying methods with RTCM-SSR correction streams in static and kinematic modes, and also derive response challenges. Results of applying SSR correction streams, CNES presented good results compared to other SSR streams in 2D coordinate. Looking at the results of the SF-RT-PP surveying using SF signals from multi-GNSS, were able to identify the common cause of large deviations in the altitude components, as well as confirm the importance of signal bias correction according to combinations of different types of satellite signals and ionospheric delay compensation algorithm using undifferenced and uncombined observations. In addition, confirmed that the improvement of the infrastructure of Multi-GNSS allows SF-RT-SPP surveying with only one of the four GNSS satellites. In particular, in the case of code-based SF-RT-SPP measurements using SF signals from GPS satellites only, the difference in the application effect between broadcast ephemeris and SSR correction for satellite orbits/clocks was small, but in the case of ionospheric delay compensation, the use of SBAS correction information provided more than twice the accuracy compared to result of the Klobuchar model. With GPS and GLONASS, both the BDS and GALILEO constellations will be fully deployed in the end of 2020, and the greater benefits from the multi-GNSS integration can be expected. Specially, If RT-ionospheric correction services reflecting regional characteristics and SSR correction information reflecting atmospheric characteristics are carried out in real-time, expected that the utilization of SF-RT-PPP survey technology by multi-GNSS and various demands will be created in various industrial sectors.
With the rapid development of ultra-small and wearable device technology, continuous electricity supply without spatiotemporal limitations for driving electronic devices is required. Accordingly, Triboelectric nanogenerator (TENG), which utilizes static electricity generated by the contact and separation of two different materials, is being used as a means of effectively harvesting various types of energy dispersed without complex processes and designs due to its simple principle. However, to apply the TENG to real life, it is necessary to increase the electrical output. In addition, stable generation of electrical output, as well as increase in electrical output, is a task to be solved for the commercialization of TENG. In this study, we proposed a method to not only improve the output of TENG but also to stably represent the improved output. This was solved by using the contact layer, which is one of the components of TENG, as an electret for improved output and stability. The utilized electret was manufactured by sequentially performing corona charging-thermal annealing-corona charging on the Fluorinated ethylene propylene (FEP) film. Electric charges artificially injected due to corona charging enter a deep trap through the thermal annealing, so an electret that minimizes charge escape was fabricated and used in TENG. The output performance of the manufactured electret was verified by measuring the voltage output of the TENG in vertical contact separation mode, and the electret treated to the corona charging showed an output voltage 12 times higher than that of the pristine FEP film. The time and humidity stability of the electret was confirmed by measuring the output voltage of the TENG after exposing the electret to a general external environment and extreme humidity environment. In addition, it was shown that it can be applied to real-life by operating the LED by applying an electret to the clap-TENG with the motif of clap.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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