Although insulin has been available for the treatment of diabetes mellitus for more than half a centry, the deficiency of conventional insulin therapy for diabetic patients have, to this date, not been satisfactorily overcome by any method. The development of potential delivery systems for insulin is highly important to prevent excessive fluctuation of plasma glucose levels, which results in long term complications in the diabetic. There are three major approaches toward development of glucose responding insulin delivery systems: A bioengineering approach is to devise mechanical components capable of releasing insulin in amounts appropriate to varying blood-glucose requirements. A biological approach relies upon cultured, living pancreatic beta cells encapsulated to constitute an insulin delivery unit. A biochemical approach is to synthesize a stable and biologically active glycosylated insulin that is complementary to the binding sites of lectin. This paper will cover several specific areas, including pancreatic transplantation(total or isolated islet cells), artificial pancreases(bioengineering or biological approach), controlled delivery system, glucose sensitive membrane systems, and a self-regulating insulin delivery system.
Aging is associated with functional and structural declines in organisms over time. Organisms as diverse as the nematode Caenorhabditis elegans and mammals share signaling pathways that regulate aging and lifespan. In this review, we discuss recent combinatorial approach to aging research employing C. elegans and mammalian systems that have contributed to our understanding of evolutionarily conserved aging-regulating pathways. The topics covered here include insulin/IGF-1, mechanistic target of rapamycin (mTOR), and sirtuin signaling pathways; dietary restriction; autophagy; mitochondria; and the nervous system. A combinatorial approach employing high-throughput, rapid C. elegans systems, and human model mammalian systems is likely to continue providing mechanistic insights into aging biology and will help develop therapeutics against age-associated disorders.
The report presents an approach to constructing or control algorithms for finite dimensional dynamical systems under the deficit of information about dynamical disturbances. The approach is based on the constructions of the extremal shift strategy of the differential game theory.
Business Rules are formal statements about the data and processes of an enterprise. They present projections of the organization's constraints and ways of working on their supporting information systems. Therefore, their collection, structuring and organization should be central activities within information systems. In an enterprise, business rules are used to represent certain aspects of a business domain (static rules) or business policy (dynamic rules). Hence, regarding problem domains in the organization, business rules are classified into two groups: static and dynamic business rules. The paper introduces a new concept of business rules, Extended Dynamic Business Rule (EDBR) which contains the results of the occurrence of business rule's action. The focus of this paper is in the organizing, defining and modeling of such business rules using Mineau's approach. Mineau's approach is an extension of Sowa's Conceptual Graph theory.
This paper applied Elite-based Simplex-GA hybrid approach combined with Muptipop-GA (ESGA) to determining the location, size and number of capacitors to improve voltage profile and minimize power losses in unbalanced distribution systems. One of the main obstacles in applying GA to complex problems has been the high computational cost due to their slow convergence rate. To alleviate this difficulty, ESGA approach was developed that combines Elite-based Simplex-GA hybrid approach with Muptipop-GA. The objective function formulated consists of two terms: cost for energy losses and cost related to capacitor purchase and capacitor installation. The cost function associated with capacitor placement is considered as a step function due to banks of standard discrete capacities. Its efficiency was proved through the application in IEEE 13 bus and 34 bus test systems and was compared with several methods using GA.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.112-120
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2003
This paper reports the development work carried out in respect of a proposed application of Neural Network approach for the Korean Next generation Reactor (KNGR) now referred as APR-1400. The emphasis is on establishing the methodology and the approach to be adopted towards realizing this application in the next generation reactors. Keeping in view the advantages and limitation of Artificial Neural Network Approach, the role of ANN has been limited to plant status or to be more precise plant transient monitoring. The simulation work carried out so far and the results obtained shows that artificial neural network approach caters to the requirements of plant status monitoring and qualifies to be incorporated as a part of proposed operator support systems of the referenced nuclear power plant.
In this study, an output-only modal identification approach is proposed for decentralized wireless sensor nodes used for linear structural systems. The following approaches are implemented to achieve the objective. Firstly, an output-only modal identification method is selected for decentralized wireless sensor networks. Secondly, the effect of time-unsynchronization is assessed with respect to the accuracy of modal identification analysis. Time-unsynchronized signals are analytically examined to quantify uncertainties and their corresponding errors in modal identification results. Thirdly, a modified approach using complex mode shapes is proposed to reduce the unsynchronization-induced errors in modal identification. In the new way, complex mode shapes are extracted from unsynchronized signals to deal both with modal amplitudes and with phase angles. Finally, the feasibility of the proposed approach is evaluated from numerical and experimental tests by comparing with the performance of existing approach using real mode shapes.
Artificial intelligence is one of the key technologies of the Fourth Industrial Revolution. This paper introduces the diverse kinds of approaches to subjects that tackle diverse kinds of research fields such as model-based MS approach, deep neural network model, image edge detection approach, cross-layer optimization model, LSSVM approach, screen design approach, CPU-GPU hybrid approach and so on. The research on Superintelligence and superconnection for IoT and big data is also described such as 'superintelligence-based systems and infrastructures', 'superconnection-based IoT and big data systems', 'analysis of IoT-based data and big data', 'infrastructure design for IoT and big data', 'artificial intelligence applications', and 'superconnection-based IoT devices'.
This paper is a study on the management system of data and documents for the LRT Project using the systems engineering approach. It is addressed a computed based management system using the Systems Engineering Approach toward system thinking to manage effectively and efficiently data and documents. Because the unified efforts was insufficient data and outcomes of project management and systems engineering during the existing LRT Project, we proposed the unified computer management system for the project management and systems engineering efforts using the systems engineering methodology like as a operation concept, collection and analysis of requirements, and functional architecture analysis. This will offer supply efficiently data and outcomes management for the LRT project and then support the automatical document publish output.
A photovoltaic (PV) generator is significantly regarded as one important alternative of renewable energy systems recently. Fault detection and diagnosis of engineering dynamic systems is a fundamental issue to timely prevent unexpected damages in industry fields. This paper presents an intelligent monitoring approach and fault detection technique for PV generator systems by means of artificial neural network and statistical signal detection theory. We devise a multi-Fourier neural network model for representing dynamics of PV systems and apply a general likelihood ratio test (GLRT) approach for investigating our decision making algorithm in fault detection and diagnosis. We make use of a test-bed of ubiquitous sensor network (USN) based PV monitoring systems for testing our proposed fault detection methodology. Lastly, a real-time experiment is accomplished for demonstrating its reliability and practicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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