In the present study, a novel optimization method in formation control of multi -system vehicles based on the trajectory of the nearest neighbor trajectory is presented. In this regard, the state equations of each vehicle and multisystem is derived and the optimization scheme based on minimizing the differences between actual positions and desired positions of the vehicles are conducted. This formation control is a position-based decentralized model. The trajectory of the nearest neighbor are optimized based on the current position and state of the vehicle. This approach aids the whole multi-agent system to be optimized on their trajectory. Furthermore, to overcome the cumulative errors and maintain stability in the network a semi-centralized scheme is designed for the purpose of checking vehicle position to its predefined trajectory. The model is implemented in Matlab software and the results for different initial state and different trajectory definition are presented. In addition, to avoid collision avoidance and maintain the distances between vehicles agents at a predefined desired distances. In this regard, a neural fuzzy network is defined to be utilized in conjunction with the control system to avoid collision between vehicles. The outcome reveals that the model has acceptable stability and accuracy.
In this paper, rare earth element (REE)/polyester composites were designed with lanthanum oxide, gadolinium oxide, and lutetium oxide as ray shielding agents, and polyethylene terephthalate (PET) as the base. Monte Carlo simulation was carried out using FLUKA software. We found that the radiation protection performance of the composite is affected by the type and amount of REE; a higher amount of REE equated to a better radiation protection performance of the composite. When the thickness of the composite and total thickness of the REE is constant, the number of superimposed layers inside the composite does not affect its shielding performance. Compared with a single-type REE/PET composite, a mixed-type REE/PET composite has a wider range of γ-ray absorption and better radiation protection performance. When the mass ratio of PET to REE is 2:8 and different types of REE are mixed with equal mass, several 0.2 cm-thick mixed-type REE/PET composites can shield >70% of 60 and 80 KeV γ-rays.
According to the researches of robot and software agent until now, computational emotion model is dependent on system, so it is hard task that emotion models is separated from existing systems and then recycled into new systems. Therefore, I introduce the Engine of computational Emotion model (shall hereafter appear as EE) to integrate with any robots or agents. This is the engine, ie a software for independent form from inputs and outputs, so the EE is Emotion Generation to control only generation and processing of emotions without both phases of Inputs(Perception) and Outputs(Expression). The EE can be interfaced with any inputs and outputs, and produce emotions from not only emotion itself but also personality and emotions of person. In addition, the EE can be existed in any robot or agent by a kind of software library, or be used as a separate system to communicate. In EE, emotions is the Primary Emotions, ie Joy, Surprise, Disgust, Fear, Sadness, and Anger. It is vector that consist of string and coefficient about emotion, and EE receives this vectors from input interface and then sends its to output interface. In EE, each emotions are connected to lists of emotional experiences, and the lists consisted of string and coefficient of each emotional experiences are used to generate and process emotional states. The emotional experiences are consisted of emotion vocabulary understanding various emotional experiences of human. This study EE is available to use to make interaction products to response the appropriate reaction of human emotions. The significance of the study is on development of a system to induce that person feel that product has your sympathy. Therefore, the EE can help give an efficient service of emotional sympathy to products of HRI, HCI area.
Today's computing system has expanded its application to business trade and distributed work transactions using the Internet. As the demand for more flexible, adaptable, extensible, and robust web-based enterprise, these application development has been gradually expanded based on reusable, independent, and portable components. Component Based Development (CBD) works by developing and evolving software from selected reusable software components and then assembling them within appropriate software architecture. However, it requires an increase in cost to build new components as well as the necessary effort to develop of the business requirement these components. Standardized component models are required as well from the perspective of systems in order to support rapid and exact component information transmission on the web. In this paper, we describe the e-Business Component Development with agent for rapid application development on the web that correspond to the demands of users in the business domain. We design and implement the specifications of e-business components by combining these demands. In order to improve the agent register and retrieval, we propose the intelligent search and register agents, which can conduct more precise searching and specializing for components. The system enables the locating of user's frequently used components through an agent involving register and retrieval, as well as rapid procedures for registers The e-BCOS (e-Business Component System) is the agent system for the user to register distributed components and to search for components Information. The e-BCOS increases reusability through the e-business component development of distributed components in the business domain. For the share and delivery, specification with XML is acceptable to user's variable order e-BCOS Includes the effective investment, timeliness, reliability, efficiency, and maintenance effort by with agent.
A space, real or virtual, comprises regions as its parts and physical objects residing in them. A coherent and sophisticated representaion scheme for their spatial relations premises the precision and plausibility in its associated agents' inferencing on the spatial relations and the development of events occurring in such a space. The existing spatial models are not suitable for a comprehensive representation of the general spatial relations in that they have limited expressive powers based on the dichotomy between the large and small scales, or support only a small set of topological relations. The representaion model we propose has the following distinctive chracteristics: firstly, our model provides a comprehensive representation scheme to accommodate large and small scale spaces in an integrated fashion; secondly, our model greatly elaborated the spatial relations among the small-scale objects based on their contact relations and the compositional relations among their respective components objects beyond the basic topological relations like disjoint and touch; thirdly, our model further diversifies the types of supported relations by adding the container property besides the soildness together with considering the gravity direction. The resulting integrated spatial knowledge representation scheme considering the gravity allows the diverse spatial relations in the real world to be simulated in a precise manner in relation to the associated spatial events and provides an expression measure for the agents in such a cyber-world to capture the spatial knowledge to be used for recognizing the situations in the spatial aspects.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.11
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pp.5350-5355
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2012
Human tyrosinase (hTyr) catalyzes the first and rate limiting step in the biosynthesis of a skin color determinant, melanin. Although a number of cosmetic companies have tried to develop hTyr inhibitors for several decades, absence of 3D structure of hTyr make it impossible to design or screen inhibitors by structure-based approach. Therefore, we built a 3D structure by comparative modeling technique based on the crystal structure of tyrosinase from Bacillus megaterium to provide structural information and to search new hit compounds from database. Our model revealed that two copper atoms of active site located deep inside and were coordinated with six strictly conserved histidine residues coming from four-helix-bundle. Substrate binding site had narrow funnel like shape and its entrance was wide and exposed to solvent. In addition, hTyr-tyrosine and hTyr-kojic acid, a well-known inhibitor, complexes were modeled with the guide of solvent accessible surface generated by in-house software. Our model demonstrated that only phenol group or its analogs could fill the binding site near the nuclear copper center, because inside of binding site had narrow shape relatively. In conclusion, the results of this study may provide helpful information for designing and screening new anti-melanogenic agents.
Background: Blocking angiogenesis by targeting vascular endothelial growth factor (VEGF) signaling pathway to inhibit tumor growth has proven to be successful in treating a variety of different metastatic tumor types, including kidney, colon, ovarian, and lung cancers, but its role in castration-resistant prostate cancer (CRPC) is still unknown. We here aimed to determine the efficacy and toxicities of anti-VEGF agents in patients with CRPC. Materials and Methods: The databases of PubMed, Web of Science and abstracts presented at the American Society of Clinical Oncology up to March 31, 2014 were searched for relevant articles. Pooled estimates of the objective response rate (ORR) and prostate-specific antigen (PSA) response rate (decline ${\geq}50%$) were calculated using the Comprehensive Meta-Analysis (version 2.2.064) software. Median weighted progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) time for anti-VEGF monotherapy and anti-VEGF-based doublets were compared by two-sided Student's t test. Results: A total of 3,841 patients from 19 prospective studies (4 randomized controlled trials and 15 prospective nonrandomized cohort studies) were included for analysis. The pooled ORR was 12.4% with a higher response rate of 26.4% (95%CI, 13.6-44.9%) for anti-VEGF-based combinations vs. 6.7% (95%CI, 3.5-12.7%) for anti-VEGF alone (p=0.004). Similarly, the pooled PSA response rate was 32.4% with a higher PSA response rate of 52.8% (95%CI: 40.2-65.1%) for anti-VEGF-based combinations vs. 7.3% (95%CI, 3.6-14.2%) for anti-VEGF alone (p<0.001). Median PFS and OS were 6.9 and 22.1 months with weighted median PFS of 5.6 vs. 6.9 months (p<0.001) and weighted median OS of 13.1 vs. 22.1 months (p<0.001) for anti-VEGF monotherapy vs. anti-VEGF-based doublets. Conclusions: With available evidence, this pooled analysis indicates that anti-VEGF monotherapy has a modest effect in patients with CRPC, and clinical benefits gained from anti-VEGF-based doublets appear greater than anti-VEGF monotherapy.
An important issue in multiagent reinforcement learning is how an agent should team its optimal policy through trial-and-error interactions in a dynamic environment where there exist other agents able to influence its own performance. Most previous works for multiagent reinforcement teaming tend to apply single-agent reinforcement learning techniques without any extensions or are based upon some unrealistic assumptions even though they build and use explicit models of other agents. In this paper, basic concepts that constitute the common foundation of multiagent reinforcement learning techniques are first formulated, and then, based on these concepts, previous works are compared in terms of characteristics and limitations. After that, a policy model of the opponent agent and a new multiagent reinforcement learning method using this model are introduced. Unlike previous works, the proposed multiagent reinforcement learning method utilize a policy model instead of the Q function model of the opponent agent. Moreover, this learning method can improve learning efficiency by using a simpler one than other richer but time-consuming policy models such as Finite State Machines(FSM) and Markov chains. In this paper. the Cat and Mouse game is introduced as an adversarial multiagent environment. And effectiveness of the proposed multiagent reinforcement learning method is analyzed through experiments using this game as testbed.
Genotoxic stress triggers a variety of biological responses including the transcriptional activation of genes regulating DNA repair, cell survival and cell death. In this study, we investigated to examine gene expression profiles and genotoxic response in TK6 cells treated with DNA damaging agents MNNG (N-methyl-N'-nitrosoguanidine) and hydrogen peroxide $(H_2O_2)$. We extracted total RNA in three independent experiments and hybridized cRNA probes with oligo DNA chip (Applied Biosystems Human Genome Survey Microarray). We analyzed raw signal data with R program and AVADIS software and identified a number of deregulated genes with more than 1.5 log-scale fold change and statistical significancy. We indentified 14 genes including G protein alpha 12 showing deregulation by MNNG. The deregulated genes by MNNG represent the biological pathway regarding MAP kinase signaling pathway. Hydrogen peroxide altered 188 genes including sulfiredoxins. These results show that MNNG and $H_2O_2$ have both uniquely regulated genes that provide the potential to serve as biomarkers of exposure to DNA damaging agents.
Information extraction is a process of recognizing and fetching particular information fragments from a document. In order to extract information uniformly from many heterogeneous information sources, it is necessary to produce information extraction rules called a wrapper for each source. Previous methods of information extraction can be categorized into manual wrapper generation and automatic wrapper generation. In the manual method, since the wrapper is manually generated by a human expert who analyzes documents and writes rules, the precision of the wrapper is very high whereas it reveals problems in scalability and efficiency In the automatic method, the agent program analyzes a set of example documents and produces a wrapper through learning. Although it is very scalable, this method has difficulty in generating correct rules per se, and also the generated rules are sometimes unreliable. This paper tries to combine both manual and automatic methods by proposing a new method of learning information extraction rules. We adopt the scheme of supervised learning in which a user-interface agent is designed to get information from the user regarding what to extract from a document, and eventually XML-based information extraction rules are generated through learning according to these inputs. The interface agent is used not only to generate new extraction rules but also to modify and extend existing ones to enhance the precision and the recall measures of the extraction system. We have done a series of experiments to test the system, and the results are very promising. We hope that our system can be applied to practical systems such as information-mediator agents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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