KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.11
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pp.3565-3583
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2022
The task scheduling problem has received a lot of attention in recent years as a crucial area for research in the cloud environment. However, due to the difference in objectives considered by service providers and users, it has become a major challenge to resolve the conflicting interests of service providers and users while both can still take into account their respective objectives. Therefore, the task scheduling problem as a bi-objective game problem is formulated first, and then a task scheduling model based on the bi-objective game (TSBOG) is constructed. In this model, energy consumption and resource utilization, which are of concern to the service provider, and cost and task completion rate, which are of concern to the user, are calculated simultaneously. Furthermore, a many-objective evolutionary algorithm based on a partitioned collaborative selection strategy (MaOEA-PCS) has been developed to solve the TSBOG. The MaOEA-PCS can find a balance between population convergence and diversity by partitioning the objective space and selecting the best converging individuals from each region into the next generation. To balance the players' multiple objectives, a crossover and mutation operator based on dynamic games is proposed and applied to MaPEA-PCS as a player's strategy update mechanism. Finally, through a series of experiments, not only the effectiveness of the model compared to a normal many-objective model is demonstrated, but also the performance of MaOEA-PCS and the validity of DGame.
Mohammed S. Ahmed;Mohamed Tarek El-Wakad;Mohammed A. Hassan
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.183-192
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2023
Radiofrequency ablation (RFA) is an alternative treatment for liver cancer to the surgical intervention preferred by surgeons. However, the main challenge remains the use of RF for the ablation of large tumours (i.e., tumours with a diameter of >3 cm). For large tumours, RFA takes a large duration in the ablation process compared with surgery, which increases patient pain. Therefore, RFA for large tumours is not preferred by surgeons. The currently materials used in RF electrodes, such as the nickeltitanium alloy (nitinol), are characterized by low thermal and electrical conductivities. On the other hand, the use of materials that have high thermal and electrical conductivities, such as titanium aluminide alloy (gamma titanium), produces more thermal energy for tumours. In this paper, we developed a cool-tip RF electrode model that uses nickel-titanium alloy and replaced it with titanium aluminide alloy by using the finite element model (FEM). The aim of this paper is to study the effect of the thermal and electrical conductivities of gamma titanium on the ablation volume. Results showed that the proposed design of the electrode increased the ablation rate by 1 cm3 /minute and 6.3 cm3/10 minutes, with a decrease in the required time ablation. Finally, the proposed model reduces the ablation time and damages healthy tissue while increasing the ablation volume from 22.5% cm3 to 62.5% cm3 in ten minutes compared to recent studies.
Background: The long-term care (LTC) group has higher rates of chronic disease and disability registration compared to the general older people population. There is a need to provide integrated medical services and care for LTC group. Consequently, this study aimed to identify medical usage patterns based on the ratings of LTC and the characteristics of benefits usage in the LTC group. Methods: This study employed the National Health Insurance Service Database to analyze the effects of demographic and LTC-related characteristics on medical usage from 2015 to 2019 using a repeated measures analysis. A longitudinal logit model was applied to binary data, while a linear mixed model was utilized for continuous data. Results: In the case of LTC ratings, a positive correlation was observed with overall medical usage. In terms of LTC benefit usage characteristics, a higher overall level of medical usage was found in the group using home care benefits. Detailed analysis by medical institution classification revealed a maintained correlation between care ratings and the volume of medical usage. However, medical usage by classification varied based on the characteristics of LTC benefit usage. Conclusion: This study identified a complex interaction between LTC characteristics and medical usage. Predicting the requisite medical services based on the LTC rating presented a challenge. Consequently, it becomes essential for the LTC group to continuously monitor medical and care needs, even after admission into the LTC system. To facilitate this, it is crucial to devise an LTC rating system that accurately reflects medical needs and to broaden the implementation of integrated medical-care policies.
Predicting the deformation behaviors of sheets in thermoforming processes has been a daunting challenge due to the strong nonlinearities arising from very large deformations, mold-polymer contact condition and hyperelasticity constitutive equations. Nonlinear numerical analysis is always required to face this challenge especially for realistic processing conditions. In this study a 3-D algorithm and the membrane approximation are developed for thermoforming processes. The constitutive equation is expressed in terms of the 2nd Piola-Kirchhoff stress tensor and the Cauchy-Green deformation tensor. The 2-term Mooney-Rivlin model is used for the material model equation. The algorithm is established by the finite element formulation employing the total Lagrangian coordinate. The deformation behavior and the stress distribution results of 3-D algorithm with various point boundary conditions are compared to those of the membrane approximation algorithm. Also, the slip boundary condition and the no-slip boundary condition are applied for the systems that have molds. Finally, the effect of sheet temperatures on the final thickness distribution is investigated for the ABS material.
Objectives In this study, we investigated the inhibitory effects of Samhwangsasim-tang (S.H) on the allergic response caused by ovalbumin(OVA) sensitization and challenge in BALB/c mice. Methods The experimental animals were divided into five groups; 1) normal as negative control, 2) OVA-sensitized mice, 3) OVA-sensitized mice treated with 200 mg/kg of S.H 200, 4) OVA-sensitized mice treated with 400 mg/kg of S.H 400, and 5) OVA-sensitized mice treated with 5 mg/kg of Dexamethasone (Dex). Antigen sensitization for allergic mouse model was performed with twice injection of OVA for 2 weeks. After secondary injection, S.H was administrated orally into mice every day for 13 days and the inhibitory effect of S.H on allergic responses was evaluated. Results Treatment of S.H into allergic mice reduced significantly ear edema and infiltration of immune cells in ear tissues induced with OVA challenge in a dose-dependent manner. S.H reduced significantly the serum levels of Total Immunoglobulin(Ig)G and IgE, and particularly inhibited the production of OVA-specific IgE, but not OVA-specific IgG. The serum level of proinflammatory cytokine TNF-${\alpha}$ and Th2-associated cytokine IL-4 also were significantly decreased by S.H adminstration in a dose denpendent manner. S.H attenuated OVA-induced secretion of IFN-${\gamma}$, but not IL-12 which is a cytokine inducing the development of Th1 cells. It also reduced significantly the secretion of IL-4, which is a cytokine inducing the development of Th2 cells, after splenocytes were stimulated with OVA. However the secretion of IL-5 and IL-13 was influenced weakly or a little. Conclusions These results indicate that S.H could reduce the allergic response through inhibition of antigen-specific IgE and Th2-inducing cytokines. It suggest that S.H may be available clinically for the treatment of allergic patients.
Human emotion recognition is a research topic that is receiving continuous attention in computer vision and artificial intelligence domains. This paper proposes a method for classifying human emotions through multiple neural networks based on multi-modal signals which consist of image, landmark, and audio in a wild environment. The proposed method has the following features. First, the learning performance of the image-based network is greatly improved by employing both multi-task learning and semi-supervised learning using the spatio-temporal characteristic of videos. Second, a model for converting 1-dimensional (1D) landmark information of face into two-dimensional (2D) images, is newly proposed, and a CNN-LSTM network based on the model is proposed for better emotion recognition. Third, based on an observation that audio signals are often very effective for specific emotions, we propose an audio deep learning mechanism robust to the specific emotions. Finally, so-called emotion adaptive fusion is applied to enable synergy of multiple networks. The proposed network improves emotion classification performance by appropriately integrating existing supervised learning and semi-supervised learning networks. In the fifth attempt on the given test set in the EmotiW2017 challenge, the proposed method achieved a classification accuracy of 57.12%.
The purpose of this study is to investigate how the types of perceived brand image related to the main concept building brand equity affect 'brand preference' and 'behavioral intentions'. The perceived brand image is set as the brand image type perceived by the consumer from the image pursued by the corporate brand, while in addition to brand preference, behavioral intentions are set as purchase intention and recommendation intention for the result variables. The result shows that the types of perceived brand image were extracted as 'factor 1(challenge spirit)' and factor 2(reliability) and through the cluster analysis 3 groups under each type were identified. Also, a significant difference between the influence of each type of perceived brand image on 'brand preference', 'purchase intention' and 'recommend intention' was indicated. In addition, the differences of perceived brand image types were found to be higher in order of 'challenge spirit type', 'reliability type', 'integrated type'. The empirical implementation of this study lies in the fact that it classifies the concept of brand image not as a broad theoretical model, but as a model directly related to real consumer perception, and that it gives practical suggestion for brand image management related to advertising.
Base isolation, one of the popular seismic protection approaches proven to be effective in practical applications, has been widely applied worldwide during the past few decades. As the techniques mature, it has been recognised that, the biggest issue faced in base isolation technique is the challenge of great base displacement demand, which leads to the potential of overturning of the structure, instability and permanent damage of the isolators. Meanwhile, drain, ventilation and regular maintenance at the base isolation level are quite difficult and rather time- and fund- consuming, especially in the highly populated areas. To address these challenges, a number of efforts have been dedicated to propose new isolation systems, including segmental building, additional storey isolation (ASI) and mid-storey isolation system, etc. However, such techniques have their own flaws, among which whipping effect is the most obvious one. Moreover, due to their inherent passive nature, all these techniques, including traditional base isolation system, show incapability to cope with the unpredictable and diverse nature of earthquakes. The solution for the aforementioned challenge is to develop an innovative vibration isolation system to realise variable structural stiffness to maximise the adaptability and controllability of the system. Recently, advances on the development of an adaptive magneto-rheological elastomer (MRE) vibration isolator has enlightened the development of adaptive base isolation systems due to its ability to alter stiffness by changing applied electrical current. In this study, an innovative semi-active storey isolation system inserting such novel MRE isolators between each floor is proposed. The stiffness of each level in the proposed isolation system can thus be changed according to characteristics of the MRE isolators. Non-dominated sorting genetic algorithm type II (NSGA-II) with dynamic crowding distance (DCD) is utilised for the optimisation of the parameters at isolation level in the system. Extensive comparative simulation studies have been conducted using 5-storey benchmark model to evaluate the performance of the proposed isolation system under different earthquake excitations. Simulation results compare the seismic responses of bare building, building with passive controlled MRE base isolation system, building with passive-controlled MRE storey isolation system and building with optimised storey isolation system.
Background : Toluene diisocyanate(TDI) is a leading cause of occupational asthma. However, the pathogenesis of TDI-induced asthma is largely unknown because there is no suitable animal model. Materials and Methods : We developed a murine model of TDI-induced asthma by performing two sensitization with 3% TDI and one challenge with 1% TDI using ultrasonic nebulization. Results : Similar to occupational asthma in humans, murine TDI-induced asthma includes findings 1) increased inflammatory cells, including neutrophils and eosinophils, 2) histologic changes, including infiltration of inflammatory cells around bronchioles, thickened airway epithelium, contraction of bronchioles, and accumulation of mucus and debris in the bronchioles, 3) increased MMP-9 activity in inflammatory cells in the airway lumen, 4) airway hyperrespnosiveness. Administraion of an MMP inhibitor, MMPI-I, remarkably reduced all these pathophysiological findings. Conclusion : Therefore, we conclude that TDI-induced occupational asthma is associated with the induction of MMP-9 in inflammatory cells, and the inhibition of MMP-9 may be a good therapeutic strategy.
In our previous studies, we have identified several in vivo-induced antigens and evaluated their potential as subunit vaccine candidates in a murine model, in which the recombinant protein GalT showed the most potent immunogenicity and immunoprotective efficacy against Actinobacillus pleuropneumoniae. To exploit a more efficient way of delivering GalT proteins, in this study, we employed the widely studied E. coli outer membrane vesicles (OMVs) as a platform to deliver GalT protein and performed the vaccine trial using the recombinant GalT-OMVs in the murine model. Results revealed that GalT-OMVs could elicit a highly-specific, IgG antibody titer that was comparable with the adjuvant GalT group. Significantly higher lymphocyte proliferation and cytokines secretion levels were observed in the GalT-OMVs group. 87.5% and 50% of mice were protected from a lethal dose challenge using A. pleuropneumoniae in active or passive immunization, respectively. Histopathologic and immunohistochemical analyses showed remarkably reduced pathological changes and infiltration of neutrophils in the lungs of mice immunized with GalT-OMVs after the challenge. Taken together, these findings confirm that OMVs can be used as a platform to deliver GalT protein and enhance its immunogenicity to induce both humoral and cellular immune responses in mice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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