This paper describes the packet traffic management of the Ubiquitous Healthcare System. In this system, ECG signal and accelerometer signal is transmitted from a wearable health shirt (WHS) to the base station. However, with the increment of users in this system, traffic over-load issue occurs. The main aim of this paper is to reduce the traffic over-load issue between sensor nodes by only transmitting the required signals to the base station when irregular activities are observed. In order to achieve this, in-network processing is adapted where the process of observation is conducted inside the sensor node of WHS. Results shows that irregular activities such as fall can be detected on real-time inside the sensor node and thus resolves traffic over-load issue.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2732-2753
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2019
With the application of wireless sensor networks in the fields of ecological observation, defense military, architecture and urban management etc., the security problem is becoming more and more serious. Characteristics and constraint conditions of wireless sensor networks such as computing power, storage space and battery have brought huge challenges to protection research. Inspired by the danger theory in biological immune system, this paper proposes an intrusion detection model for wireless sensor networks. The model abstracts expressions of antigens and antibodies in wireless sensor networks, defines meanings and functions of danger signals and danger areas, and expounds the process of intrusion detection based on the danger theory. The model realizes the distributed deployment, and there is no need to arrange an instance at each sensor node. In addition, sensor nodes trigger danger signals according to their own environmental information, and do not need to communicate with other nodes, which saves resources. When danger is perceived, the model acquires the global knowledge through node cooperation, and can perform more accurate real-time intrusion detection. In this paper, the performance of the model is analyzed including complexity and efficiency, and experimental results show that the model has good detection performance and reduces energy consumption.
Lim, Cheolsoon;Lee, Yebin;Cha, Yunho;Park, Byungwoon;Park, Sul Gee;Park, Sang Hyun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권4호
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pp.251-261
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2022
The Centimeter Level Augmentation Service (CLAS) is the Precise Point Positioning (PPP) - Real Time Kinematic (RTK) correction service utilizing the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) L6 (1278.65 MHz) signal to broadcast the Global Navigation Satellite System (GNSS) error corrections. Compact State-Space Representation (CSSR) corrections for mitigating GNSS measurement error sources such as satellite orbit, clock, code and phase biases, tropospheric error, ionospheric error are estimated from the ground segment of QZSS CLAS using the code and carrier-phase measurements collected in the Japan's GNSS Earth Observation Network (GEONET). Since the CLAS service begun on November 1, 2018, users with dedicated receivers can perform cm-level precise positioning using CSSR corrections. In this paper, CLAS-based VRS-RTK performance evaluation was performed using Global Positioning System (GPS) observables collected from the refence station, TSK2, located in Japan. As a result of performing GPS-only RTK positioning using the open-source software CLASLIB and RTKLIB, it took about 15 minutes to resolve the carrier-phase ambiguities, and the RTK fix rate was only about 41%. Also, the Root Mean Squares (RMS) values of position errors (fixed only) are about 4cm horizontally and 7 cm vertically.
Objectives : Many of currently used anti-cancer drugs were developed to target cell death mechanisms and had serious side effects by causing damage to normal cells. Hangambujeongsan or Kangai Fuzheng Powder was a mixture based on the traditional Chinese medicine. It had been used in the local Chinese hospitals to treat cancer patients for decades and had shown a certain level of beneficial effects without major toxic effects. But its mechanism of action had not been elucidated yet. Thus this study aimed to investigate the effects of Kangai Fuzheng Powder in an in vitro experiment. Methods : Cancer lines or RAW264.7 mouse macrophage cells were treated with Kangai Fuzheng Powder. Cell viability was measured by MTT assay, and morphological observation was also performed. Gene expression of cytokines in macrophages was determined by real-time polymerase chain reaction. Phagocytic function assay was also performed in macrophage cells. Results : Kangai Fuzheng Powder had no direct detrimental effect on cancer cells. When macrophages were co-cultured with cancer cells, Kangai Fuzheng Powder had toxic effect on cancer cells. After exposing macrophages to Kangai Fuzheng Powder, macrophages transformed into activated form and the mRNA level of tumor necrosis factor-alpha, interleukin-1beta, interleukin-6, interleukin-10 and monocyte chemotactic protein-1 was significantly enhanced. Phagocytic activity of macrophages was dramatically potentiated. Conclusions : We demonstrated that anti-cancer effect of Kangai Fuzheng Powder was related to activation of macrophages including enhanced cytokine production and phagocytic function.
Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.
물의 전체 순환 구조에서 토양수분이 차지하는 정량적 비중은 상대적으로 작지만, 강우-유출 과정의 비선형에 영향을 미치는 지배적 요인 중 하나이고, 토양 침식과 산사태, 농업생산량, 기후 변화 대응 등 광범위한 주제와 연관되어 있어, 토양수분의 물리과정에 대한 이해 증진과 예측 기술의 지속적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 금오공과대학교 유역 내에서 토양수분과 기상 요소를 실시간 관측하고, 기계학습 기법을 이용하여 토양수분을 단기 예측하는 기술을 개발하고 평가한다. 구체적으로는, 토양 관측 장비인 TEROS를 사용하여 표층 지점의 10cm, 심층 지점의 40cm에서의 토양수분, 토양장력과 토양온도를, 기상 관측 장비인 ATMOS를 사용하여 태양복사, 강수량, 기온, 풍속, 대기압 등 다양한 기상 요소를, 실시간 클라우드 방식으로 1여 년간 수집한 데이터를 활용한다. 또한, 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 사용하여 토양수분 예측 모형을 구축하고, 선행 예측 시간에 따른 모의 정확도를 평가한다. 기상 요소의 누적 등 자료 분석 방법이 표층 및 심층 토양수분 예측에 미치는 영향, 그리고 예측 모형 개선 방향에 대해 토의한다. 실시간 현장 관측 자료 및 인공지능 기반 단기 토양수분 예측 모의 기술은 소규모 유역의 수문순환 분석 및 물리기반 모형의 개선 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Yena Kwon;Byeong-Seon An;Yeon-Ju Shin;Cheol-Woong Yang
Applied Microscopy
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제50권
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pp.22.1-22.6
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2020
In-situ transmission electron microscopy (TEM) holders that employ a chip-type specimen stage have been widely utilized in recent years. The specimen on the microelectromechanical system (MEMS)-based chip is commonly prepared by focused ion beam (FIB) milling and ex-situ lift-out (EXLO). However, the FIB-milled thin-foil specimens are inevitably contaminated with Ga+ ions. When these specimens are heated for real time observation, the Ga+ ions influence the reaction or aggregate in the protection layer. An effective method of removing the Ga residue by Ar+ ion milling within FIB system was explored in this study. However, the Ga residue remained in the thin-foil specimen that was extracted by EXLO from the trench after the conduct of Ar+ ion milling. To address this drawback, the thin-foil specimen was attached to an FIB lift-out grid, subjected to Ar+ ion milling, and subsequently transferred to an MEMS-based chip by EXLO. The removal of the Ga residue was confirmed by energy dispersive spectroscopy.
Limei Wang;Haijing Yan;Xiaomeng Chen;Lin Han;Guibo Liu;Hua Yang;Danli Lu;Wenting Liu;Chengye Che
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제33권1호
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pp.43-50
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2023
Fungal keratitis is a refractory kind of keratopathy. We attempted to investigate the antiinflammatory role of thymol on Aspergillus fumigatus (A. fumigatus) keratitis. Wound healing and fluorescein staining of the cornea were applied to verify thymol's safety. Mice models of A. fumigatus keratitis underwent subconjunctival injection of thymol. The anti-inflammatory roles of thymol were verified by hematoxylin-eosin (HE) staining, slit lamp observation, quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR), and Western blotting. In contrast with the DMSO group, more transparent corneas and less inflammatory cells infiltration were detected in mice treated with 50 ㎍/ml thymol. Thymol downregulated the synthesis of TLR4, MyD88, NF-kB, IL-1β, NLRP3, caspase 1, caspase 8, GSDMD, RIPK3 and MLKL. In summary, we proved that thymol played a protective part in A. fumigatus keratitis by cutting down inflammatory cells aggregation, downregulating the TLR4/ MyD88/ NF-kB/ IL-1β signal expression and reducing necroptosis and pyroptosis.
In this study, the performance of a gold biosensor combined with light microscope imaging system (GB-LMIS) was comparatively evaluated against enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for detecting Salmonella under simulated chilling condition. The optimum concentration of antiSalmonella polyclonal antibodies (pAbs) was determined to be 12.5 and 100 ㎍/ml for ELISA and GBLMIS, respectively. GB-LMIS exhibited a sufficient and competitive specificity toward three tested Salmonella among only. To mimic a real-world situation, chicken was inoculated with Salmonella cocktail and stored under chilling condition for 48 h. The overall growth of Salmonella under chilling condition was significantly lower than that under non-exposure to the chilling condition (p < 0.05). No significant differences in bacterial growth were observed between brain heart infusion and brilliant green broth during the enrichment period (p > 0.05). Finally, both GB-LMIS and ELISA were employed to detect Salmonella at every 2-h interval. GB-LMIS detected Salmonella with a competitive specificity by the direct observation of bacteria on the sensor using a charge-coupled device camera within a detection time of ~2.5 h. GB-LMIS is a feasible, novel, and rapid method for detecting Salmonella in poultry facilities.
The Activity patterns of animal species are difficult to access and the behavior of freely moving individuals can not be assessed by direct observation. As it has become large challenge to understand the activity pattern of animals such as dogs, and cats etc. One approach for monitoring these behaviors is the continuous collection of data by human observers. Therefore, in this study we assess the activity patterns of dog using the wearable sensors data such as accelerometer and gyroscope. A wearable, sensor -based system is suitable for such ends, and it will be able to monitor the dogs in real-time. The basic purpose of this study was to develop a system that can detect the activities based on the accelerometer and gyroscope signals. Therefore, we purpose a method which is based on the data collected from 10 dogs, including different nine breeds of different sizes and ages, and both genders. We applied six different state-of-the-art classifiers such as Random forests (RF), Support vector machine (SVM), Gradient boosting machine (GBM), XGBoost, k-nearest neighbors (KNN), and Decision tree classifier, respectively. The Random Forest showed a good classification result. We achieved an accuracy 86.73% while the detecting the activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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