Traditional tactile controls that include push buttons and rotary switches may cause significant visual and biomechanical distractions if they are located away from the driver's line of sight and hand position, for example, on the central console. Gestural controls, as an alternative to traditional controls, are natural and can reduce visual distractions; however, their types and numbers are limited and have no feedback. To overcome the problems, a driver interface combining gestures and visual feedback with a head-up display has been proposed recently. In this paper, we investigated the effect of this type of interface in terms of driving performance measures. Human-in-the-loop experiments were conducted using a driving simulator with the traditional tactile and the new gesture-based interfaces. The experimental results showed that the new interface caused less visual distractions, better gap control between ego and target vehicles, and better recognition of road conditions comparing to the traditional one.
Human mesenchymal stem cell (hMSCs) isolated from human adult bone marrow have self-renewal capacity and can differentiate into multiple cell types in vitro and in vivo. A number of studies have now demonstrated that MSCs can differentiate into various neuronal populations. Due to their autologous characteristics, replacement therapy using MSCs is considered to be safe and does not involve immunological complications. The basic helix-loop-helix (bHLH) transcription factor Olig2 is necessary for the specification of both oligodendrocytes and motor neurons during vertebrate embryogenesis. To develop an efficient method for inducing neuronal differentiation from MSCs, we attempted to optimize the culture conditions and combination with Olig2 gene overexpression. We observed neuron-like morphological changes in the hMSCs under these induction conditions and examined neuronal marker expression in these cells by RTPCR and immunocytochemistry. Our data demonstrate that the combination of Olig2 overexpression and neuron-specific conditioned medium facilitates the neuronal differentiation of hMSCs in vitro. These results will advance the development of an efficient stem cell-mediated cell therapy for human neurodegenerative diseases.
As a pancreatic inflammatory marker, regenerating islet-derived protein 3A (Reg3A) plays a key role in inflammation-associated pancreatic carcinogenesis by promoting cell proliferation, inhibiting apoptosis, and regulating cancer cell migration and invasion. This study aimed to reveal a novel immuno-regulatory mechanism by which Reg3A modulates tumour-promoting responses during pancreatic cancer (PC) progression. In an in vitro Transwell system that allowed the direct co-culture of human peripheral blood-derived dendritic cells (DCs) and Reg3A-overexpressing/ silenced human PC cells, PC cell-derived Reg3A was found to downregulate CD80, CD83 and CD86 expression on educated DCs, increase DC endocytic function, inhibit DC-induced T lymphocyte proliferation, reduce IL-12p70 production, and enhance IL-23 production by DCs. The positive effect of tumour-derived Reg3A-educated human DCs on PC progression was demonstrated in vivo by intraperitoneally transferring them into PC-implanted severe combined immunodeficiency (SCID) mice reconstituted with human T cells. A Reg3A-JAK2/STAT3 positive feedback loop was identified in DCs educated with Reg3A. In conclusion, as a tumour-derived factor, Reg3A acted to block the differentiation and maturation of the most important antigen-presenting cells, DCs, causing them to limit their potential anti-tumour responses, thus facilitating PC escape and progression.
A patient with respiratory disorders such as a sleep apnea is increasing as the obese patient increase on the modern society. Positive Airway Pressure (PAP) devices are used in curing patient with respiratory disorders and turn out to be efficacious for patients of 75%. However, these devices are required for evaluating their performance to improve their performance by the mechanical breathing simulator. Recently, the mechanical breathing simulator was studied by the real time feedback control. However, the mechanical breathing simulator by an open loop control was specially required in order to analyze the effect of flow rate and pressure after operating the breathing auxiliary devices. Therefore the aims of this study were to make the mechanical breathing simulator by a piston motion and a valve function from the characteristic test of valve and motor, and to duplicate the flow rate and pressure profiles of some breathing patterns: normal and three disorder patterns. The mechanical simulator is composed cylinder, valve, ball screw and the motor. Also, the characteristic test of the motor and the valve were accomplished in order to define the relationship between the characteristics of simulator and the breathing profiles. Then, the flow rate and pressure profile of human breathing patterns were duplicated by the control of motor and valve. The result showed that the simulator reasonably duplicated the characteristics of human patterns: normal, obstructive sleep apnea (OSA), mild hypopnea with snore and mouth expiration patterns. However, we need to improve this simulator in detail and to validate this method for other patterns.
컴퓨터가 장착되어 고도의 자동화된, 혹은 지능화된 비행기 조종실(cockpit)과 같이 기계와 그 기계를 운영하는 인간 작업자로 구성되어 있는 인간 기계 시스템에서, 안전하고 효과적인 시스템 수행을 위해 두 구성요소 (기계와 인간)는 상대의 의도와 목적에 대해 충분한 지식과 정보를 공유해야 한다. 기계 인간 상호간의 의도와 목적을 정확히 파악하지 못하거나 서로의 목적이 상충되어 일어나는 항공 사고들이 종종 발생되고 있다. 인간과 기계 상호간의 의도와 목적을 정확히 파악하고 그 목적들의 수행을 체계적으로 관리하는 기술의 연구는 미미하다. 인간과 지능화된 기계 상호간 의도하는 바를 서로가 보다 정확히 인식하고 그 목적의 수행을 체계적으로 파악하는 기술이 요구되고 계속 축적되지 않는 한, 더욱더 복잡해져 가는 인간 기계 시스템의 안전하고 효율적인 운영방안을 내놓을 수 없다. 이를 위해 한 방안으로 본 논문은 상용 비행기의 조종실 운영시 인간 파일럿과 기계 파일럿의 목적 (Goal)과 그 목적을 수행하기 위한 직무 (Function)를 통합 관리하는 아젠다(Agenda)의 관리 (Agenda Management)의 에이젼트 기반 설계 및 그 평가를 다루고 있다.
For a precise manipulator control in the presence of environmental uncertainties, it has long been recognized that the robot should be controlled in a task-referenced space. In this respect, an effective visual servo control system for robot manipulators based on neural networks is proposed. In the proposed control system, a Backpropagation neural network is used first to learn the mapping relationship between the robot's joint space and the video image space. However, in the real control loop, this network is not used in itself, but its first and second derivatives are used to generate servo commands for the robot. Second, and Adaline neural network is used to identify the approximately linear dynamics of the robot and also to generate the proper joint torque commands. Computer simulation has been performed demonstrating the proposed method's superior performance. Futrhermore, the proposed scheme can be effectively utilized in a robot skill acquisition system where the robot can be taught by watching a human behavioral task.
This paper describes design and tuning of a full-range Adaptive Cruise Control (ACC) with collision avoidance. The control scheme is designed to control the vehicle so that it would feel natural to the human driver and passengers during normal safe driving situations and to avoid rear-end collision in vehicle following situations. In this study, driving situations are determined using a non-dimensional warning index and time-to-collision (TTC). A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC System. An ECU-Brake Hardware-in-the-loop Simulation (HiLS) was developed and used for an evaluation of ACC System. The ECU-Brake HiLS results for alternative driving situation are compared to manual driving data measured on actual traffic way. The ACC/CA control logic implemented in an ECU was tested using the ECU-Brake HiLS in a real vehicle environment.
This study presents an intelligent PID control method based on the fuzzy logic and this method is applied to the active magnetic bearing system. By using an appropriate fuzzy matrix, some changes of values of the three coefficients of the controller are determined during system operation and these lead to the improvement of the transient and steady state behavior of the closed loop system. The presented method is actually a combination of the principles of PID control and fuzzy logic. Since the fuzzy logic using linguistic variables in place of numeric variables has many points of likeness to the human logic, the improvement in performance is notable especially in case of large nonlinearity and uncertainty such as the controller start and the excessive mass unbalance. A set of simulation and experimental results illustrate and considerable improvement in the control performance including small overshoot and small transient currents in magnet coils, while maintaining the overal static and dynamic characteristics near the equilibrium position.
Poor subsistence farmers who live in a semi-arid area of northern Ethiopia build irrigation systems to overcome water shortages. However, there is a high risk of malaria transmission when increased standing water provides more favorable habitats for mosquito breeding. This is a serious problem because there are many barriers to malaria control measures and health care systems in the area. Using a causal loop diagram and computer simulations, the author attempted to visually illustrate positive and negative feedbacks between mosquito and human populations in the context of Simret, which is a small village located in northern Ethiopia and is generally considered a malaria-free area. The simulation results show that the number of infectious mosquitos increases to 17,215 at its peak, accounting for 3.5% of potentially dangerous mosquitos. At the same time, the number of sick people increases to 574 at its peak, accounting for 15% of local population. The malaria outbreak is controlled largely because of a fixed number of vulnerable people or local population that acts as an intermediate host.
de Castilho, Richard Eckart;Ide, Nancy;Kim, Jin-Dong;Klie, Jan-Christoph;Suderman, Keith
Genomics & Informatics
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제17권2호
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pp.19.1-19.10
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2019
In this paper, we investigate cross-platform interoperability for natural language processing (NLP) and, in particular, annotation of textual resources, with an eye toward identifying the design elements of annotation models and processes that are particularly problematic for, or amenable to, enabling seamless communication across different platforms. The study is conducted in the context of a specific annotation methodology, namely machine-assisted interactive annotation (also known as human-in-the-loop annotation). This methodology requires the ability to freely combine resources from different document repositories, access a wide array of NLP tools that automatically annotate corpora for various linguistic phenomena, and use a sophisticated annotation editor that enables interactive manual annotation coupled with on-the-fly machine learning. We consider three independently developed platforms, each of which utilizes a different model for representing annotations over text, and each of which performs a different role in the process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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