The purpose of this study was to classify the types of housing life style. Housing life style was measured using four variables : furniture usage pattern, space usage pattern, family living pattern and heating system. A final Instrument was developed through the two stage pilot surveys. The respondents were 1,292 home-makers of the middle and high economic classes In Seoul and Daejeon, selected through stratified random sampling technique. Data were analyzed using SAS computer packages. The statistics used were frequency, percentage, Pear-3on`s correlation coefficient, Multiple Linear Regression, X2, and cluster analysis.The major findings were as follows : Five representative types of housing life style were found through cluster analysis. They were conventional minimum level life style, conventional optimum famiIy-centered life style, eclectic family-centered life style, contemporary optimum family - centered and contemporary so-cial, leasure-oriented life style.
NifB, a radical S-adenosylmethionine (SAM) enzyme, is pivotal in the biosynthesis of the iron-molybdenum cofactor (FeMo-co), commonly referred to as the M-cluster. This cofactor, located within the active site of nitrogenase, is essential for the conversion of dinitrogen (N2) to NH3. Recognized as the most intricate metallocluster in nature, FeMo-co biosynthesis involves multiple proteins and a sequence of steps. Of particular significance, NifB directs the fusion of two [Fe4S4] clusters to assemble the 8Fe core, while also incorporating an interstitial carbide. Although NifB has been extensively studied, its molecular mechanisms remain elusive. In this review, we explore recent structural analyses of NifB and provide a comprehensive overview of the established catalytic mechanisms. We propose prospective directions for future research, emphasizing the relevance to biochemistry, agriculture, and environmental science. The goal of this review is to lay a solid foundation for future endeavors aimed at elucidating the atomic details of FeMo-co biosynthesis.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.4
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pp.87-93
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2009
Wireless mesh networks (WMNs) are emerging technologies that provide ubiquitous environments and wireless broadband access. The aggregate capacity of WMNs can be improved by minimizing the effect of channel interference. The IEEE 802.11b/g standard which is mainly used for the network interface technology in WMNs provides 3 multiple channels. We must consider the channel scanning delay and the channel dependency problem to effectively assign channels in like these multi-channel WMNs. This paper proposes a cluster-based channel assignment (CB-CA) algorithm for multi-channel WMNs to solve such problems. The CB-CA does not perform the channel scanning and the channel switching through assigning co-channel to the inter-cluster head (CH) links. In the CB-CA, the communication between the CH and cluster member (CM) nodes uses a channel has no effect on channels being used by the inter-CH links. Therefore, the CB-CA can minimize the interference within multi-channel environments. Our simulation results show that CB-CA can improve the performance of WMNs.
This empirical study is to explain critical success factors for building effective regional IT cluster from the literature reviews which have some limitations, and is to suggest new key factors from the views of Regional Innovation System and Sectoral Systems of Innovation. For building successful cluster, the new key factors not only stress on regional networks, the spill-over of tacit knowledge through learning by interacting, institutions which contain regional custom, norms, established practices, culture, and characteristics from the Regional Innovation System, but also emphasize on heterogeneous agents who are interacting by each others from Sectoral Systems of Innovation. From these factors we suggest some strategies for building effective "Daegu IT Cluster" as following; making characterized IT brands which are selected and concentrated based on regional and IT sectoral characteristics, strengthening learning competence of tacit knowledge built in multiple heterogeneous agents network, establishing strong agent networks which are composed of universities, companies, institutes and government, and sharing the institution of mind-opening culture in order to correspond with environmental changes and link to other industrial clusters. By putting above strategies in force, the compatabilities of Daegu region are reinforced. Tacit knowledges spill over and the regional innovation competence are accumulated. Also IT cluster plays core role of employment in Daegu for long term. Especially, "Daegu IT Cluster" changes city's image from medium and small manufacturing city to new industrial city based on high technologies.
Advanced cancer patients tend to present multiple concurrent symptoms which are often moderate or severe in intensity. To date, the majority of studies have focused on either a single symptom, such as pain, fatigue, or depression or associated symptoms. While this approach has advanced understanding of some symptoms, it has offered clinicians not much guidance for treating several multiple concurrent symptoms in cancer patients. So in recent years, a few symptom management studies attempted a new approach of focusing on symptom clusters instead of individual symptoms. A symptom cluster is defined as two or more concurrent symptoms that are related to each other. If we better understand symptom clusters, interrelations of symptoms, and their common mechanisms in advanced cancer patients, clinicians can more effectively control multiple, concurrent symptoms and reduce drug side effects. And clinicians can also predict any other symptoms, functional performance, and the relationship between symptom clusters and survival in advanced cancer patients. At present, there is inconsistency in symptom clusters due to many unexplained mechanisms and various means to assess and analyze symptoms. Still, with further study, the approach to symptom clusters rather than individual symptoms could more effectively control symptoms and improve patients' quality of life.
Social Impact Bonds(SIBs) has emerged as a promising way to finance proven social services programs, fund what works, and drive government accountability and has increased fast. In this context, this study examines and classifies the structure of SIB focusing key criteria of the main steps through two-step cluster analysis. Analysis results are as follows. First, the main commissioners of SIB are the ministries of the central government. And in terms of the stage of invest, there are usually two or three investors mainly consisting of social finance organizations. Second, in terms of target and age of SIB beneficiaries, it focuses on the adolescent and youth. Third, in the outcome evaluation stage, the results show that in most cases outcome payments are determined by a validation of service provider or government administrative data. However, the rate of payments are based on the comparison of the program beneficiaries to other comparable groups is 23.8%. Finally, The results of two-step cluster analysis are as; 'mix of central government and social finance organization', 'multiple agent including private organization', and 'multiple social provider'. Among three types, 'multiple agent including private organization' shows the most active participation between agents and the most systematic outcome measurement and management. The results of this study imply that the importance of the method to manage and measure outcome in SIB structure. Moreover, the consist of commissioners or investors is needed to expanded more.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an on-going pandemic disease infecting millions of people across the globe. Recent reports of reduction in antibody levels and the re-emergence of the disease in recovered patients necessitated the understanding of the pandemic at the core level. The cases of multiple organ failures emphasized the consideration of different organ systems while managing the disease. The present study employed RNA sequencing data to determine the disease associated differentially regulated genes and their related protein interactions in several organ systems. It signified the importance of early diagnosis and treatment of the disease. A map of protein interactions of multiple organ systems was built and uncovered CAV1 and CTNNB1 as the top degree nodes. A core interactions sub-network was analyzed to identify different modules of functional significance. AR, CTNNB1, CAV1, and PIK3R1 proteins were unfolded as bridging nodes interconnecting different modules for the information flow across several pathways. The present study also highlighted some of the druggable targets to analyze in drug re-purposing strategies against the COVID-19 pandemic. Therefore, the protein interactions map and the modular interactions of the differentially regulated genes in the multiple organ systems would incline the scientists and researchers to investigate in novel therapeutics for the COVID-19 pandemic expeditiously.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.216-239
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2021
The present work addresses the challenging problem of coordinating power allocation with interference management in multi-robot networks by applying the promising expansion capabilities of multiple-input multiple-output (MIMO) and full duplex systems, which achieves it for maximizing the throughput of networks under the impacts of Doppler frequency shifts and external jamming. The proposed power allocation with interference coordination formulation accounts for three types of the interference, including cross-tier, co-tier, and mixed-tier interference signals with cluster head nodes operating in different full-duplex modes, and their signal-to-noise-ratios are respectively derived under the impacts of Doppler frequency shifts and external jamming. In addition, various optimization algorithms, including two centralized iterative optimization algorithms and three decentralized optimization algorithms, are applied for solving the complex and non-convex combinatorial optimization problem associated with the power allocation and interference coordination. Simulation results demonstrate that the overall network throughput increases gradually to some degree with increasing numbers of MIMO antennas. In addition, increasing the number of clusters to a certain extent increases the overall network throughput, although internal interference becomes a severe problem for further increases in the number of clusters. Accordingly, applications of multi-robot networks require that a balance should be preserved between robot deployment density and communication capacity.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.11
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pp.453-462
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2017
OpenDaylight is an SDN (Software Defined Networking) open source framework, which is popular in network fields recently. This paper analyzes the performance of a controller cluster architecture by focusing on distributed datastore and Raft leader election algorithm. In addition, we propose an enhanced version of Raft algorithm in order to improve the performance of distributed datastore by distributing shard leaders over controller cluster. This paper compares the conventional Raft algorithm with the proposed version of the Raft algorithm. Moreover, we compare the performance of distributed datastore according to shard roles such as leader and follower. Experimental results show that Shard leaders provide better performance than followers and Shard updating requests need to be distributed over multiple controllers. So, by using proposed version of Raft algorithm, controller performance can be improved. The details of the experiment results are cleary described.
This study suggests strategies to prevent traffic accidents by utilizing impact factors per each cluster and the typical patterns of 81 cities based on the statistical analysis of the data concerning the TCI which was developed from the partnership of the Traffic Safety Authority and the Green Traffic Movement Corporation in 2002 and 2003. The Principal Component Analysis and Cluster Analysis on impact factors and TCI result in 4 components and 4 clusters. Also as the results of Stepwise Multiple Regression Analysis examining the relationship between impact factors and TCI, R2 values of these models show high to all clusters. According to the results, we suggest strategies to prevent traffic accidents per cluster concretely and it is necessary to analyze how effective the invested facilities are in reducing traffic accidents in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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