A field tracer experiment using a radioisotope was conducted to analyze the transport and dispersion characteristics of pollutants in the coastal area near a Wolsung. A rod float including GPS was released to track the paths of radioisotope. NaI detector was installed to measure the released radioisotope from the boat, and measurements were performed with the real time. The measured tracer data by a field experiment can be used as the basic data for understanding the transport characteristics of pollutants and verifying numerical models near the offshore.
Road transport allows all forms of land conditions to be met at less cost. Because of this function, despite numerous disadvantages, it becomes the most frequently used method of transport, especially in underdeveloped or developing countries. One of the most significant factors used in evaluating the atmosphere's air quality is the amount of CO2, increasing people's density in indoor spaces. The amount of CO2 indoors is, therefore, vital to determine. In this study, CO2 and temperature measurements made on nine different bus journey was made in Turkey. The minimum and maximum values were recorded as 555 ppm and 3000 ppm CO2, respectively, in the measurements. On all journeys, the average concentration is 1088.72 ppm. The minimum and maximum values were measured as 17.4℃ and 32.7℃ in the temperature measurements, and the average of all trips was calculated to be 25.76℃. In this study conducted before the Covid-19 pandemic, it was determined that the amount of CO2 increased with the density and insufficient ventilation in the buses. The risk of infection increases in places with high human density and low clean air. For situations such as pandemics, CO2 measurement is a rapid indicator of determining human density.
주도로 차량 위주의 좌회전감응신호운영은 보행대기시간은 더 늘어날 수 있기 때문에 이는 보행자의 불편 또는 스트레스를 유발하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 좌회전감응신호 적용 전·후의 보행대기시간과 설문조사를 통해 보행자가 느끼는 스트레스를 살펴보았으며 이를 개선하기 위하여 보행자우선 감응신호 시뮬레이션(VISSIM) 분석을 하였다. 좌회전감응신호 적용 후 보행대기시간은 비첨두시간에 37% 증가했다. 설문 결과 보행대기시간이 길어졌다가 62.1%, 그 중 78%는 그로 인하여 스트레스를 받는거로 나타났다. 한편 보행자우선 감응신호 시뮬레이션(VISSIM) 분석 결과, 차량 통행속도는 1.07km/h(2.5%)로 소폭 감소한 반면 보행 평균대기시간은 15.51초(28%) 감소하여 크게 개선되었다. 따라서 보행자우선 감응신호는 보행 대기시간을 감소시켜 보행자 스트레스를 완화할 수 있을 것으로 기대한다.
교차로 과포화 시 대응할 수 있는 실시간 신호제어전략은 전방향 및 대기행렬 검지를 위해 많은 검지기가 필요하며, 높은 설치비용이 요구된다. 또한, 기존 앞막힘 예방제어는 해당 접근로의 현시시간을 축소하는 단편적인 전략으로 대응하기 때문에 그 효과가 일시적으로 제한된다. 본 연구에서는 현장에 설치된 ITS영상정보를 활용한 과포화 신호제어전략을 개발하였다. 교차로 과포화 시 발생되는 대기행렬을 영상분석으로 추출하여 이를 기반으로 포화도 비를 산출하여 포화도 비에 따른 신호제어전략을 수립하였다. 신호제어전략은 과포화를 2단계로 나누어 과포화 1단계는 대기행렬 기반 주방향 신호개선, 과포화 2단계는 과포화 시 발생되는 꼬리물기 현상에 대응할 수 있는 신호제어기법을 개발하였다. 신호제어전략의 현장 적용성을 높이기 위해 기존 현시순서, 옵셋, 주기 등을 고정시키고 운영변수의 미세조정전략을 채택하였고, 주도로 위주의 검지 체계를 구축하였다. 신호제어전략별 모의실험 결과, 과포화 상황에서 지체감소 효과가 뚜렷하였고 실시간신호제어인 COSMOS와 비교하여 비용 대비 효율이 더 높은 것으로 확인하였다.
Male germ cell apoptosis has been extensively explored in rodent. In contrast, very little is known about their susceptibility to apoptosis stimuli of developing germ cell stages at the time when germ cell depletion after busulfan treatment occurs. Furthermore, it is still unanswered how spermatogonial stem cells are resistant to busulfan treatment. We examined the change of gene expression in detail using cDNA microarray analysis of mouse testis treated with busulfan. A subtoxic dose of busulfan (40mg/kg of body weight) transiently increased 228 mRNA levels among of the 8000 genes analyzed. TagMan analysis confirmed that the mRNA levels such as defensive protein, support protein, enzymatic protein, transport protein, and hormonal protein were rapidly increased. These results were re-confirmed by real-time PCR analysis. However, the expression levels of these genes induced by busulfan treatment were significantly reduced in control testis, indicating that both of male germ cells and somatic cells after busulfan treatment induces self-defense mechanism for protection of testicular cell death. Among them, we conclude that defense proteins play a key role in testis injury induced by busulfan.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제10권S_1호
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pp.23-28
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2001
A new numerical weather prediction and dispersion model, the Operational Multi-scale Environment model with Grid Adaptivity(OMEGA) including an embedded Atmospheric Dispersion Model(ADM), is introduced as a next generation atmospheric simulation system for real-time hazard predictions, such as severe weather or the transport of hazardous release. OMEGA is based on an unstructured grid that can facilitate a continuously varying horizontal grid resolution ranging from 100 km down to 1 km and a vertical resolution from 20 -30 meters in the boundary layer to 1 km in the free atmosphere. OMEGA is also naturally scale spanning and time. In particular, the unstructured grid cells in the horizontal dimension can increase the local resolution to better capture the topography or important physical features of the atmospheric circulation and cloud dynamics. This means the OMEGA can readily adapt its grid to a stationary surface, terrain features, or dynamic features in an evolving weather pattern. While adaptive numerical techniques have yet to be extensively applied in atmospheric models, the OMEGA model is the first to exploit the adaptive nature of an unstructured gridding technique for atmospheric simulation and real-time hazard prediction. The purpose of this paper is to provide a detailed description of the OMEGA model, the OMEGA system, and a detailed comparison of OMEGA forecast results with observed data.
This paper proposes a single accelerometer sensor control algorithm to mobile inverted pendulum, generally called 'Segway', and evaluates the performance of this system comparing to the conventional ones. The commercialized 'Prototype Segway-PT' is initially considered as a next-generation transport vehicle. However, this robot is operated by three gyroscopes and two accelerometers to control the posture and speed, and it requires the complex signal processing for fusing the two sets of data. As the result of this, the growth rate of market size of 'Segway' is slow because of its high price mainly. In this paper, the mobile inverted pendulum is operated by a single accelerometer to simplify the control system to lower the price. Low pass filter is one of the good sensors to reducing the variation of an accelerometer, but it has time delay. This time delay disturbs real-time mobile inverted pendulum control. Like this, other various algorithms are used for this system, but each one has its own weak point. So this paper proposes a new filtering method, median filter and EKF. Median filter is used to image processing to reject impulse elements like salt and pepper noise. As the major performance evaluation parameter for the accelerometer, the high-frequency to low frequency ratio from FFT (Fast Fourier Transform) is used. Effectiveness of the proposed algorithms has been verified through the real experiments and the results are demonstrated.
We have developed the method for the conjugation of biotinylated DNA to streptavidin-coated QDs. QD-DNA conjugates and a high-sensitive fluorescence imaging technique are adopted to visualize gene transport across the membrane of the live cell in real time. Endocytotic cellular uptake of oligonucleotide and electrically-mediated plasmid DNA transfer into the live cell are monitored by a quantitative microscopic imaging system. Long-term kinetic study enables us to reveal the unknown mechanisms and rate-limiting steps of extracellular and intracellular transport of biomolecules. We designed experimental protocols to conjugate the oligonucleotide or the plasmid DNA to commercially available streptavidin-coated QDs. Gel electrophoresis is used to verify the effect of incubation time and the molar ratio of QDs and DNA on the conjugation efficiency. It is possible to fractionate the QD-DNA conjugates according to the DNA concentration and obtain the purified conjugates by a gel extraction technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4787-4807
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2016
Although the dense interconnection datacenter networks (DCNs) (e.g. FatTree) provide multiple paths and high bisection bandwidth for each server pair, the single-path TCP (SPT) and ECMP which are widely used currently neither achieve high bandwidth utilization nor have good load balancing. Due to only one available transmission path, SPT cannot make full use of all available bandwidth, while ECMP's random hashing results in many collisions. In this paper, we present OFPT, an OpenFlow based Parallel Transport framework, which integrates precise routing and scheduling for better load balancing and higher network throughput. By adopting OpenFlow based centralized control mechanism, OFPT computes the optimal path and bandwidth provision for each flow according to the global network view. To guarantee high throughput, OFPT dynamically schedules flows with Seamless Flow Migration Mechanism (SFMM), which can avoid packet loss in flow rerouting. Finally, we test OFPT on Mininet and implement it in a real testbed. The experimental results show that the average network throughput in OFPT is up to 97.5% of bisection bandwidth, which is higher than ECMP by 36%. Besides, OFPT decreases the average flow completion time (AFCT) and achieves better scalability.
International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.19-27
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2022
Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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