The Terra-Scope system is an affordable 4-D down-hole seismic monitoring system based on independent, microprocessor-controlled sensor Pods. The Pods are nominally 50 mm in diameter, and about 120 mm long. They are expected to cost approximately $6000 each. An internal 16-bit, extremely low power MCU controls all aspects of instrumentation, eight programmable gain amplifiers, and local signal storage. Each Pod measures 3-D acceleration, tilt, azimuth, temperature, and other parametric variables such as pore water pressure and pH. Each Pod communicates over a standard digital bus (RS-485) through a completely web-based GUI interface, and has a power consumption of less than 400 mW. Three-dimensional acceleration is measured by pure digital force-balance MEMS-based accelerometers. These accelerometers have a dynamic range of more than 115 dB and a frequency response from DC to 1000 Hz with a noise floor of less than $30ng_{rms}/{\surd}Hz$. Accelerations above 0.2 g are measured by a second set of MEMS-based accelerometers, giving a full 160 dB dynamic range. This paper describes the system design and the cooperative shared-time scheduler implemented for this project. Restraints accounted for include multiple data streams, integration of multiple free agents, interaction with the asynchronous world, and hardened time stamping of accelerometer data. The prototype of the device is currently undergoing evaluation. The first array will be installed in the spring of 2006.
Ionic conduction mechanism of Mg-Al layered double hydroxides (LDHs) intercalated with CO32- (Mg-Al CO32- LDH) was studied. The electromotive force for the water vapor concentration cell using Mg-Al CO32- LDH as electrolyte showed water vapor partial pressure dependence and obeyed the Nernst equation, indicating that the hydroxide ion transport number of Mg-Al CO32- LDH is almost unity. The ionic conductivity of Mg(OH)2, MgCO3 and Al2(CO3)3 was also examined. Only Al2(CO3)3 showed high hydroxide ion conductivity of the order of 10-4 S cm-1 under 80% relative humidity, suggesting that Al2(CO3)3 is an ion conducting material and related to the generation of carrier by interaction with water. To discuss the ionic conduction mechanism, Mg-Al CO32- LDH having deuterium water as interlayer water (Mg-Al CO32- LDH(D2O)) was prepared. After the adsorbed water molecules on the surface of Mg-Al CO32- LDH(D2O) were removed by drying, DC polarization test for dried Mg-Al CO32- LDH(D2O) was examined. The absorbance attributed to O-D-stretching band for Mg-Al CO32- LDH(D2O) powder at around the positively charged electrode is larger than that before polarization, indicating that the interlayer in Mg-Al CO32- LDH is a hydroxide ion conduction channel.
Akhaveissy, A.H.;Desai, C.S.;Mostofinejad, D.;Vafai, A.
Computers and Concrete
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v.11
no.2
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pp.123-148
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2013
The nonlinear finite element method with eight noded isoparametric quadrilateral element for concrete and two noded element for reinforcement is used for the prediction of the behavior of reinforcement concrete structures. The disturbed state concept (DSC) including the hierarchical single surface (HISS) plasticity model with associated flow rule with modifications is used to characterize the constitutive behavior of concrete both in compression and in tension which is named DSC/HISS-CT. The HISS model is applied to shows the plastic behavior of concrete, and DSC for microcracking, fracture and softening simulations of concrete. It should be noted that the DSC expresses the behavior of a material element as a mixture of two interacting components and can include both softening and stiffening, while the classical damage approach assumes that cracks (damage) induced in a material treated acts as a void, with no strength. The DSC/HISS-CT is a unified model with different mechanism, which expresses the observed behavior in terms of interacting behavior of components; thus the mechanism in the DSC is much different than that of the damage model, which is based on physical cracks which has no strength and interaction with the undamaged part. This is the first time the DSC/HISS-CT model, with the capacity to account for both compression and tension yields, is applied for concrete materials. The DSC model allows also for the characterization of non-associative behavior through the use of disturbance. Elastic perfectly plastic behavior is assumed for modeling of steel reinforcement. The DSC model is validated at two levels: (1) specimen and (2) practical boundary value problem. For the specimen level, the predictions are obtained by the integration of the incremental constitutive relations. The FE procedure with DSC/HISS-CT model is used to obtain predictions for practical boundary value problems. Based on the comparisons between DSC/HISS-CT predictions, test data and ANSYS software predictions, it is found that the model provides highly satisfactory predictions. The model allows computation of microcracking during deformation leading to the fracture and failure; in the model, the critical disturbance, Dc, identifies fracture and failure.
In this study, service quality attributes of uTradeHub were classified based on the Kano model, and quality attributes that should be managed in priority to improve the service quality of uTradeHub were investigated using Timko's customer satisfaction coefficient(CSC) and average satisfaction coefficient(ASC). The results of the study are summarized as follows. First, as a result of classifying service quality attributes based on Kano model, 12 one dimensional qualities, 5 must-be qualities, 2 indifferent qualities were deducted, and many quality attributes of uTradeHub service were confirmed to be one dimensional quality to which is needed to be paid attention and paid more detailed attention to enhance service quality. Second, in the analysis result using Timko's customer satisfaction coefficient, "post processing for problems and complaints", "cost reduction", "efficiency of business processing" were ranked in the top of satisfaction coefficient, and they found to be quality attributes that customer satisfaction increases when service quality was satisfied. While, "post processing for problems and complaints", "interaction", "ability to respond promptly when problems occur" were ranked in the top of unsatisfaction coefficient, and they were analysed to be quality attributes that customer complaints increase when service quality was unsatisfied. Third, in the result of analyzing the quality attributes that should be managed in priority to improve the service quality of uTradeHub based on the average satisfaction coefficient(ASC), "post processing for problems and complaints", "cost reduction", "useful information" were ranked in the top 3, and they were classified as quality attributes that the satisfaction level increases more when they are improved than now, but the satisfaction level decreases when they are worsen.
Park, Hyeong Cheol;Lee, Shinyoung;Park, Bokyung;Choi, Wonkyun;Kim, Chanmin;Lee, Sanghun;Chung, Woo Sik;Lee, Sang Yeol;Sabir, Jamal;Bressan, Ray A.;Bohnert, Hans J.;Mengiste, Tesfaye;Yun, Dae-Jin
Molecules and Cells
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v.38
no.1
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pp.40-50
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2015
In the interaction between plants and pathogens, carbon (C) resources provide energy and C skeletons to maintain, among many functions, the plant immune system. However, variations in C availability on pathogen associated molecular pattern (PAMP) triggered immunity (PTI) have not been systematically examined. Here, three types of starch mutants with enhanced susceptibility to Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000 hrcC were examined for PTI. In a dark period-dependent manner, the mutants showed compromised induction of a PTI marker, and callose accumulation in response to the bacterial PAMP flagellin, flg22. In combination with weakened PTI responses in wild type by inhibition of the TCA cycle, the experiments determined the necessity of C-derived energy in establishing PTI. Global gene expression analyses identified flg22 responsive genes displaying C supply-dependent patterns. Nutrient recycling-related genes were regulated similarly by C-limitation and flg22, indicating re-arrangements of expression programs to redirect resources that establish or strengthen PTI. Ethylene and NAC transcription factors appear to play roles in these processes. Under C-limitation, PTI appears compromised based on suppression of genes required for continued biosynthetic capacity and defenses through flg22. Our results provide a foundation for the intuitive perception of the interplay between plant nutrition status and pathogen defense.
The lactic acid bacteria species Lactobacillus plantarum (L. plantarum) has been used extensively for vaccine delivery. Considering to the critical role of dendritic cells in stimulating host immune response, in this study, we constructed a novel CD11c-targeting L. plantarum strain with surface-displayed variable fragments of anti-CD11c, single-chain antibody (scFv-CD11c). The newly designed L. plantarum strain, named 409-aCD11c, could adhere and invade more efficiently to bone marrow-derived DCs (BMDCs) in vitro due to the specific interaction between scFv-CD11c and CD11c located on the surface of BMDCs. After incubation with BMDCs, the 409-aCD11c strain harboring a eukaryotic vector pValac-GFP could lead to more efficient expression of GFP compared with wild-type strains shown by flow cytometry analysis, indicating the enhanced translocation of pValac-GFP from L. plantarum to BMDCs. Similar results were also observed in an in vivo study, which showed that oral administration resulted in efficient expression of GFP in both Peyer's patches (PP) and mesenteric lymph nodes (MLNs) within 7 days after the last administration. In addition, the CD11c-targeting strain significantly promoted the differentiation and maturation of DCs, the differentiation of $IL-4^+$ and $IL-17A^+$ T helper (Th) cells in MLNs, as well as production of $B220^+$$IgA^+$ B cells in the PP. In conclusion, this study developed a novel DC-targeting L. plantarum strain which could increase the ability to deliver eukaryotic expression plasmid to host cells, indicating a promising approach for vaccine study.
Introduction: Diffusion is process by which an innovation is communicated through certain channel overtime among the members of a social system(Rogers 1983). Bass(1969) suggested the Bass model describing diffusion process. The Bass model assumes potential adopters of innovation are influenced by mass-media and word-of-mouth from communication with previous adopters. Various expansions of the Bass model have been conducted. Some of them proposed a third factor affecting diffusion. Others proposed multinational diffusion model and it stressed interactive effect on diffusion among several countries. We add a spatial factor in the Bass model as a third communication factor. Because of situation where we can not control the interaction between markets, we need to consider that diffusion within certain market can be influenced by diffusion in contiguous market. The process that certain type of retail extends is a result that particular market can be described by the retail life cycle. Diffusion of retail has pattern following three phases of spatial diffusion: adoption of innovation happens in near the diffusion center first, spreads to the vicinity of the diffusing center and then adoption of innovation is completed in peripheral areas in saturation stage. So we expect spatial effect to be important to describe diffusion of domestic discount store. We define a spatial diffusion model using multinational diffusion model and apply it to the diffusion of discount store. Modeling: In this paper, we define a spatial diffusion model and apply it to the diffusion of discount store. To define a spatial diffusion model, we expand learning model(Kumar and Krishnan 2002) and separate diffusion process in diffusion center(market A) from diffusion process in the vicinity of the diffusing center(market B). The proposed spatial diffusion model is shown in equation (1a) and (1b). Equation (1a) is the diffusion process in diffusion center and equation (1b) is one in the vicinity of the diffusing center. $$\array{{S_{i,t}=(p_i+q_i{\frac{Y_{i,t-1}}{m_i}})(m_i-Y_{i,t-1})\;i{\in}\{1,{\cdots},I\}\;(1a)}\\{S_{j,t}=(p_j+q_j{\frac{Y_{j,t-1}}{m_i}}+{\sum\limits_{i=1}^I}{\gamma}_{ij}{\frac{Y_{i,t-1}}{m_i}})(m_j-Y_{j,t-1})\;i{\in}\{1,{\cdots},I\},\;j{\in}\{I+1,{\cdots},I+J\}\;(1b)}}$$ We rise two research questions. (1) The proposed spatial diffusion model is more effective than the Bass model to describe the diffusion of discount stores. (2) The more similar retail environment of diffusing center with that of the vicinity of the contiguous market is, the larger spatial effect of diffusing center on diffusion of the vicinity of the contiguous market is. To examine above two questions, we adopt the Bass model to estimate diffusion of discount store first. Next spatial diffusion model where spatial factor is added to the Bass model is used to estimate it. Finally by comparing Bass model with spatial diffusion model, we try to find out which model describes diffusion of discount store better. In addition, we investigate the relationship between similarity of retail environment(conceptual distance) and spatial factor impact with correlation analysis. Result and Implication: We suggest spatial diffusion model to describe diffusion of discount stores. To examine the proposed spatial diffusion model, 347 domestic discount stores are used and we divide nation into 5 districts, Seoul-Gyeongin(SG), Busan-Gyeongnam(BG), Daegu-Gyeongbuk(DG), Gwan- gju-Jeonla(GJ), Daejeon-Chungcheong(DC), and the result is shown
. In a result of the Bass model(I), the estimates of innovation coefficient(p) and imitation coefficient(q) are 0.017 and 0.323 respectively. While the estimate of market potential is 384. A result of the Bass model(II) for each district shows the estimates of innovation coefficient(p) in SG is 0.019 and the lowest among 5 areas. This is because SG is the diffusion center. The estimates of imitation coefficient(q) in BG is 0.353 and the highest. The imitation coefficient in the vicinity of the diffusing center such as BG is higher than that in the diffusing center because much information flows through various paths more as diffusion is progressing. A result of the Bass model(II) shows the estimates of innovation coefficient(p) in SG is 0.019 and the lowest among 5 areas. This is because SG is the diffusion center. The estimates of imitation coefficient(q) in BG is 0.353 and the highest. The imitation coefficient in the vicinity of the diffusing center such as BG is higher than that in the diffusing center because much information flows through various paths more as diffusion is progressing. In a result of spatial diffusion model(IV), we can notice the changes between coefficients of the bass model and those of the spatial diffusion model. Except for GJ, the estimates of innovation and imitation coefficients in Model IV are lower than those in Model II. The changes of innovation and imitation coefficients are reflected to spatial coefficient(${\gamma}$). From spatial coefficient(${\gamma}$) we can infer that when the diffusion in the vicinity of the diffusing center occurs, the diffusion is influenced by one in the diffusing center. The difference between the Bass model(II) and the spatial diffusion model(IV) is statistically significant with the ${\chi}^2$-distributed likelihood ratio statistic is 16.598(p=0.0023). Which implies that the spatial diffusion model is more effective than the Bass model to describe diffusion of discount stores. So the research question (1) is supported. In addition, we found that there are statistically significant relationship between similarity of retail environment and spatial effect by using correlation analysis. So the research question (2) is also supported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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