IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권5호
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pp.338-344
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2014
As the role of information collection becomes increasingly important in the enormous data environment, there is growing demand for more intelligent information technologies for managing complex data. On the other hand, it is difficult to find a solution because of the data complexity and big scaled amount. Accordingly, there is a need for a special intelligent knowledge base frame that can be operated by itself flexibly. In this paper, by adopting switching function for signal transmission in the synapse of the human brain, I/E selective activation based knowledge reconfiguring mechanism is proposed for building more intelligent information management system. In particular, knowledge network design, a special knowledge node structure, Type definition, I/E gauge definition and I/E matching scheme are provided. Using these concepts, the proposed system makes the functions of activation by I/E Gauge, selection and reconfiguration. In a more efficient manner, the routing and reasoning process was performed based on the knowledge reconfiguration network. In the experiments, the process of selection by I/E matching, knowledge reconfiguration and routing & reasoning results are described.
Modelling and Simulation of the activation process for the myocardium is meaningful to understand special excitation conduction system in the heart and to study cardiac functions. In this paper, we propose two dimensional cellular automata model for the activation process of the myocardium and simulated by means of discrete time and discrete event algorithm. In the model, cells are classified into anatomically similar characteristic parts of heart; SA node, internodal tracks, AV node, His bundle, bundle branch and four layers of the ventricular muscle, each of which has a set of cells with preassigned properties, that is, activation time, refractory duration and conduction time between neighbor cell. Each cell in this model has state variables to represent the state of the cell and has some simple state transition rules to change values of state variables executed by state transition function. Simulation results are as follows. First, simulation of the normal and abnormal activation process for the myocardium has been done with discrete time and discrete event formalism. Next, we show that the simulation results of discrete time and discrete event cell space model is the same. Finally, we compare the simulation time of discrete event myocardium model with discrete time myocardium models and show that the discrete event myocardium model spends much less simulation time than discrete time myocardium model and conclude the discrete event simulation method Is excellent in the simulation time aspect if the interval deviation of event time is large.
The second inward current $(i_{si})$ was studied by the two microelectrode voltage clamp technique in the sino-atrial node of the rabbit. The slow component $(i_{si,2})$ of the second inward current was sometimes identified and $i_{si}$ behaved as if it were a mixture of two currents. We analysed the $(i_{si,2})$ in relation to membrane potential and frequency of voltage clamp pulses. 1) Membrane was held at -40mV which was usually found to be zero current level. When depolarizing pulses were applied, the slow inward current $(i_{si})$ was activated. 2) It was shown that there are three categories of the $i_{si}$ activation by the low level of depolarizing clamp pulses. Moderately fast inward current with single component was developed in most cases in the presence of tetrodotoxin(TTX). But sometimes there was two separate components of $i_{si}$ activation in the peak level and the time course. Thirdly the only slow component of $i_{si}$ was found in rare cases. 3) The activation of $(i_{si,2})$ was dependent upon membrane potential. The $i_{si}$ shows two separate peaks during clamp depolarizations and higher clamp pulses lead to fusion of the peaks. 4) The $i_{si,2}$ activation showed that it decreased with repetitive clamp pulses and it was more evident in higher frequencies(2Hz)(negative staircase).
1) 토끼동방결절의 작은 절편에 미세 전극 두개로 voltage clamp를 하고 과분극에 의하여 활성화되는 내향전류, $i_f$의 동력학적 성상을 분석하였다. 2) 전류 $i_f$는 $10^{-7}g/ml$ TTX와 2 mM $Mn^{2+}$의 존재하에서 과분극 pulse에 의하여 활성화되었으며 그 범위는 $-45\;mV{\sim}-75\;mV$였다. 전류의 크기와 시간경과는 막전압이 과분극될수록 커지고 빨라졌다. 3) Envelope test결과 $i_f$전류는 단일 gate에 의하여 지수합수적 (exponential)으로 조절됨을 보였다. 4) 2 mM의 $Ba^{2+}$에 의하여$i_f$전류의 크기는 감소하고 시간경과도 느려졌으며 반응속도상수와 gating molecule의 열리고 닫히는 반응계수(rate coefficient; ${\alpha}_s$, ${\beta}_s$)와 막전압 관계곡선을 과분극쪽으로 이동시켰다. 이러한 $Ba^{2+}$의 효과는 24 mM $K^+$에 의하여 일부 상쇄되었다.
In this paper, We design and implementation of Self-Charging Module for charging to battery which obtaining the environment inergy such as solar energy. The power chared battery through the charging module send to sensor node. And implementation of System Activation Module(SAM) based on ID system and Dynamic Power Management Module(DPM) with SPO(Self Power Off). This system consume power only communication between the sensor nodes. We verification this system by implementing the high efficiency poweer management system.
In this work, we consider performance modeling of a wireless sensor network with a time division multiple access (TDMA) media access protocol with slot reuse. It is assumed that all the nodes are peers of each other and they have two modes of operation, active and sleep modes. We model the sensor network as a Jackson network with unreliable nodes with on and off states. Active and sleep modes of sensor nodes are modeled with on and off states of unreliable nodes. We determine the joint distribution of the sensor node queue lengths in the network. From this result, we derive the probability distribution of the number of active nodes and blocking probability of node activation. Then, we present the mean packet delay, average sleep period of a node and the network throughput. We present numerical results as well as simulation results to verify the analysis. Finally, we discuss how the derived results may be used in the design of sensor networks.
A new algorithm is proposed for training the multilayer perceptrion(MLP) in pattern classification problems to accelerate the learning speed. It is shown that the sigmoid activation function of the output node can have deterimental effect on the performance of learning. To overcome this detrimental effect and to use the information fully in supervised learning, an objective function for binary modes is proposed. This objective function is composed with two new output activation functions which are selectively used depending on desired values of training patterns. The effect of the objective function is analyzed and a training algorithm is proposed based on this. Its performance is tested in several examples. Simulation results show that the performance of the proposed method is better than that of the conventional error back propagation (EBP) method.
Neural network is used in many fields of control systems, but input-output patterns of a control system are not easy to be obtained and by using as single feedback neural network controller. And also it is difficult to get a satisfied performance when the changes of rapid load and disturbance are applied. To resolve those problems, this paper proposes a new algorithm which is the neural network controller. The new algorithm uses the neural network instead of activation function to control object at the output node. Therefore, control object is composed of neural network controller unifying activation function, and it supplies the error back propagation path to calculate the error at the output node. As a result, the input-output pattern problem of the controller which is resigned by the simple structure of neural network is solved, and real-time learning can be possible in general back propagation algorithm. Application of the new algorithm of neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and it shows the robust performance for rapid load change and disturbance. The proposed control algorithm is implemented on a high speed DSP, TMS320C32, for the speed of 3-phase induction motor. Enhanced performance is shown in the test of the speed control.
Downregulation of olfactomedin-4 (OLFM4) is associated with tumor progression, lymph node invasion and metastases. However, whether or not downregulation of OLFM4 is associated with epigenetic silencing remains unknown. In this study, we investigate the role of OLFM4 in gastric cancer cell invasion. We confirm the previous result that OLFM4 expression is increased in gastric cancer tissues and decreases with an increasing number of metastatic lymph nodes, which are associated with OLFM4 promoter hypermethylation. Overexpression of OLFM4 in gastric cancer cells had an inhibitory effect on cell invasion. Furthermore, we found that focal adhesion kinase (FAK) was negatively correlated with OLFM4 in regards to lymph node metastasis in gastric cancer tissues. Also, inhibition of FAK induced by OLFM4 knockdown resulted in a decrease in cell invasion. Thus, our study demonstrates that epigenetic silencing of OLFM4 enhances gastric cancer cell invasion via activation of FAK signaling.
Wireless sensor networks are usually characterized by dense deployment of energy constrained nodes. Due to the usage of a large number of sensor nodes in uncontrolled hostile or harsh environments, node failure is a common event in these systems. Another common reason for node failure is the exhaustion of their energy resources and node inactivation. Such failures can have adverse effects on the quality of the real-time services in Wireless Sensor Networks (WSNs). To avoid such degradations, it is necessary that the failures be recovered in a proper manner to sustain network operation. In this paper we present a dynamic Energy efficient Real-Time Job Allocation (ERTJA) algorithm for handling node failures in a cluster of sensor nodes with the consideration of communication energy and time overheads besides the nodes' characteristics. ERTJA relies on the computation power of cluster members for handling a node failure. It also tries to minimize the energy consumption of the cluster by minimum activation of the sleeping nodes. The resulting system can then guarantee the Quality of Service (QoS) of the cluster application. Further, when the number of sleeping nodes is limited, the proposed algorithm uses the idle times of the active nodes to engage a graceful QoS degradation in the cluster. Simulation results show significant performance improvements of ERTJA in terms of the energy conservation and the probability of meeting deadlines compared with the other studied algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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