High surface carbon aerogels with hierarchical and tunable pore structure were prepared using ionic liquid as carbon precursor via a simple salt templating method. The as-prepared carbon aerogels were characterized by nitrogen sorption measurement and scanning electron microscopy. Through instant visual observation experiments, it was found that salt eutectics not only serve as solvents, porogens, and templates, but also play an important role of foaming agents in the preparation of carbon aerogels. When the pyrolyzing temperature rises from 800 to $1000^{\circ}C$, the higher temperature deepens the carbonization reaction further to form a nanoporous interconnected fractal structure and increase the contribution of super-micropores and small mesopores and improve the specific surface area and pore volume, while having few effects on the macropores. As the mass ratio of ionic liquid to salt eutectics drops from 55% to 15%, that is, the content of salt eutectics increases, the salt eutectics gradually aggregate from ion pairs, to clusters with minimal free energy, and finally to a continuous salt phase, leading to the formation of micropores, uniform mesopores, and macropores, respectively; these processes cause BET specific surface area initially to increase but subsequently to decrease. With the mass ratio of ionic liquids to salts at 35% and carbonization temperature at $900^{\circ}C$, the specific surface area of the resultant carbon aerogels reached $2309m^2g^{-1}$. By controlling the carbonization temperature and mass ratio of the raw materials, the hierarchically porous architecture of carbon aerogels can be tuned; this advantage will promote their use in the fields of electrodes and adsorption.
GATA transcription factors are widespread eukaryotic regulators whose DNA-binding domain is a class IV zinc finger motif in the form $CX_{2}CX_{17-20}CX_{2}C$followed by a basic region. In fungi, they act as transcriptional activators or repressors in several different processes, ranging from nitrogen source utilization to mating-type switching. Using an in-house bioinformatics portal system, we surveyed 50 fungal and 9 out-group genomes and identified 396 putative fungal GATA transcription factors. The proportion of GATA transcription factors within a genome varied among taxonomic lineages. Subsequent analyses of phylogenetic relationships among the fungal GATA transcription factors, as well as a study of their domain architecture and gene structure, demonstrated high degrees of conservation in type IVa and type IVb zinc finger motifs and the existence of distinctive clusters at least at the level of subphylum. The SFH1 subgroup with a 20-residue loop was newly identified, in addition to six well-defined subgroups in the subphylum Pezizomycotina. Furthermore, a novel GATA motif with a 2f-residue loop ($CX_{2}CX_{21}CX_{2}C$, designated 'zinc finger type IVc') was discovered within the phylum Basidiomycota. Our results suggest that fungal GATA factors might have undergone multiple distinct modes of evolution resulting in diversified cellular modulation in fungi.
This study has began to develop a method for the student major in visual communication and media design to allow them approach to digital contents design developing process in easier and more effective way. The aim of this study is to investigate the potential significance of developing analogue contents design as one of the preliminary works in the digital contents design developing process. The results revealed that designing analogue contents as one of the preliminary works of the digital contents design is: Firstly, it reduces students' mental pressure in organizing the structure of overall information clusters at the phase of information architecture. Secondly, it helps students to find out the object and the preferable form of information design intuitively in the process of information design. Lastly, it is helpful for students to understand the characteristics of digital contents design through clarifying the differences between analogue contents design and digital contents design.
Since aging has become one of most hot and serious issues in the whole global world, universal design as a strategic concept to enable the elderly age in place has received much attention and its importance is getting recognized. Japan has undergone the Aging phenomenon much earlier than Korea and other countries. During that time, through much trials and errors, it accumulated the wisdoms and techniques to precede aging friendly environment and products. Therefore current Japan house is a comprehensive setting which embraces lots of universal design features that has a valuable implication for Korean development that faces fast aging future. The purpose of this study was to delineate characteristics of universal design features appeared in Japanese Model houses. One site of housing park in the city where various model houses of representative housing construction companies was selected as a cluster area for data collecting. Data were collected mainly through field survey at the housing park of Tokyo during November, 2006, and additional data were collected through website and company information of relevant company. Universal design features were extracted for 17 houses of the housing park and sorted and analyzed according to the analysis frame. The frame were made using 2 major clusters; space area, and 8 universal design principle. Results showed a range of universal design feature and its detail universal design principle satisfied. The 8 principle currently developed became to house realistic practical examples and theory became proved its impractical power. The academic, educational and industrial implication were documented.
Flooding is usually utilized to find a multi hop route toward the destination which is not within transmission range in Ad Hoc networks. However, existing flooding schemes deteriorate the network performance because of periodic message exchanges, frequent occurrence of collisions, and redundant packet transmission. To resolve this, a flooding scheme using on demand cluster formation is proposed in this paper. The scheme employs ongoing Packets for constructing a cluster architecture as the existing on demand clustering scheme. Unlike to the existing on demand clustering scheme, the scheme makes use of unicast packet transmission to reduce the number of collisions and to find the flooding candidates easily. As a result, the proposed scheme yields fewer flooding nodes than other schemes. Simulation results proved that the proposed scheme reduces the number of transmissions and collisions than those of two other schemes.
The PC cluster architecture is considered as a cost-effective alternative to the existing supercomputers for realizing a high-performance information retrieval (IR) system. To implement an efficient IR system on a PC cluster, it is essential to achieve maximum parallelism by having the data appropriately distributed to the local hard disks of the PCs in such a way that the disk I/O and the subsequent computation are distributed as evenly as possible to all the PCs. If the terms in the inverted index file can be classified to closely related clusters, the parallelism can be maximized by distributing them to the PCs in an interleaved manner. One of the goals of this research is the development of methods for automatically clustering the terms based on the likelihood of the terms' co-occurrence in the same query. Also, in this paper, we propose a method for duplicate distribution of inverted index records among the PCs to achieve fault-tolerance as well as dynamic load balancing. Experiments with a large corpus revealed the efficiency and effectiveness of our method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.1
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pp.184-192
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2011
In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
For large scale VOD service, cluster servers are spotlighted to their high performance and low cost. A cluster server usually consists of a front-end node and multiple back-end nodes. Though increasing the number of back-end nodes can result in the more QoS streams for clients, the possibility of failures in back-end nodes is proportionally increased. The failure causes not only the stop of all streaming service but also the loss of the current playing positions. In this paper, when a back-end node becomes a failed state, the recovery mechanisms are studied to support the unceasing streaming service. For the actual VOD service environment, we implement a cluster-based VOD servers composed of general PCs and adopt the parallel processing for MPEG movies. From the implemented VOD server, a video block recovery mechanism is designed on parity algorithms. However, without considering the architecture of cluster-based VOD server, the application of the basic technique causes the performance bottleneck of the internal network for recovery and also results in the inefficiency CPU usage of back-end nodes. To address these problems, we propose a new failure recovery mechanism based on the pipeline computing concept.
In this paper, wireless internet proxy server clusters are used for the wireless internet because their caching, distillation, and clustering functions are helpful to overcome the limitations and needs of the wireless internet. TranSend was proposed as a clustering based wireless internet proxy server but it has disadvantages; 1) its scalability is difficult to achieve because there is no systematic way to do it and 2) its structure is complex because of the inefficient communication structure among modules. In our former research, we proposed the CD-A structure which can be scalable in a systematic way but it also has disadvantages; its communication structure among modules is partly complex. In this paper, we proposed a consolidated scheme which has a systematic scalability and an efficient communication structure among modules. We performed experiments using 16 PCs and experimental results show 196% and 40% performance improvement of the proposed system compared to the TranSend and the CD-A system, respectively.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.4
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pp.862-870
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2011
In this paper, we introduce a new topology of Radial Basis Function-based Polynomial Neural Networks (RPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with Radial Polynomial Neurons (RPNs). This study offers a comprehensive design methodology involving mechanisms of optimization algorithms, especially Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms. In contrast to the typical architectures encountered in Polynomial Neural Networks (PNNs), our main objective is to develop a design strategy of RPNNs as follows : (a) The architecture of the proposed network consists of Radial Polynomial Neurons (RPNs). In here, the RPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering method. The RPN dwells on the concepts of a collection of radial basis function and the function-based nonlinear (polynomial) processing. (b) The PSO-based design procedure being applied at each layer of RPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (RPNs) whose local characteristics (such as the number of input variables, a collection of the specific subset of input variables, the order of the polynomial, and the number of clusters as well as a fuzzification coefficient in the FCM clustering) can be easily adjusted. The performance of the RPNN is quantified through the experimentation where we use a number of modeling benchmarks - NOx emission process data of gas turbine power plant and learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data) already experimented with in fuzzy or neurofuzzy modeling. A comparative analysis reveals that the proposed RPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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