Functional study of the gap junction channel has been hindered by its inaccessibility in situ. Identification of forms of this channel in artificial membrane has been elusive because of the lack of identifying channel physiology. Connexin32 forms gap junction channels between neighboring cells in rat liver. Connexin32 was affinity-purified using a monoclonal antibody and reconstituted into artificial phospholipid vesicles. The reconstituted connexin32 formed channels through the vesicle membrane that were permeable to sucrose (Stokes radius: $5{\AA}$). The permeability to sucrose was reversibly reduced by acidic pH. In addition, the pH effect on the permeability to sucrose fit well with by the Hill's equation (where, n=2.7 and pK=6.7).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.8
no.2
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pp.21-32
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2005
Questionnaire survey from 101 visitors and 77 specialists was carried out to establish the management plan on landscapes of the artificial structure constructed in valley within Bughansan National Park. When comparison was made between ground sill work structure and valley landscape, visitor group responded to the highest scores in valley landscape after planting of vine species in the bottom of the constructure, while specialist group responded to valley landscape after the removal of the constructure. When it made a comparison between revetment work constructure and valley landscape, visitor group responded to highest scores in valley landscape after planting of vine species in the top of the constructure, while specialist group responded to valley landscape after replacing concrete revetment by stone revetment constructure. When it made a comparison between fall work constructure and valley landscape, both groups responded to the highest scores in valley landscape after the removal of the constructure. According to the valley landscape analysis, artificial constructures built in water channel should be matched to adjacent landscape with the removal of concrete constructure. The slope of water channel should be considered to build fall work constructure.
This paper investigates the effect of hardware impairments (HIs) and imperfect channel state information (ICSI) on a SWIPT-assisted adaptive nonorthogonal multiple access (NOMA)/orthogonal multiple access (OMA) system over independent and nonidentical Rayleigh fading channels. In the NOMA mode, the energy-constrained near users act as a relay to improve the performance for the far users. The OMA transmission mode is adopted to avoid a complete outage when NOMA is infeasible. The best user selection scheme is considered to maximize the energy harvested and avoid error propagation. To characterize the performance of the proposed systems, closed-form and asymptotic expressions of the outage probability for both near and far users are studied. Moreover, exact and approximate expressions of the ergodic rate for near and far users are investigated. Simulation results are provided to verify our theoretical analysis and confirm the superiority of the proposed NOMA/OMA scheme in comparison with the conventional NOMA and OMA protocol with/without HIs and ICSI.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.3
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pp.352-363
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2006
The purpose of this paper is to analyze changes in the depositional landform in the channel of Cha-cheon, a branch stream of Nakdong river(main stream) since the artificial straight channel has been constructed in 1973. The results of analyses are as follow. First, the Cha-cheon has flooded over one time in a year, and flowed backward over three times annually, according to analyze the data of the Hyeonpoong Gauging Station of rainfall and water level during a decade(1993$\sim$2002). Second, the flood plain within the artificial straightened channel has a nearly plain profile between the small dike and last riffle(point A). Deposits thickness of flood plain reduce gradually toward upstream. Third, grain size distribution of the flood plain deposits(0$\sim$20cm) within the artificial straightened channel has a coarsening trend in downstream reach of C point. It implies that the backward flow of Nakdong river(the main stream of Cha-cheon) make effect on the depositional mechanism of lowest reach in Cha-cheon. Finally, the result of analyzing grain size distribution of the flood plain deposits(0$\sim$20cm) within the artificial straightened channel implies that the c-point is the boundary between the vertical deposition of suspended load due to the backward flow of Nakdong river and the deposition of bed load supplied from hillslope of Cha-cheon basin.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.3
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pp.96-101
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2015
A tongue coating evaluation method for WTCI(Winkel Tongue Coating Index) is proposed in this paper, which is used as the diagnostic criteria in the tongue diagnosis. This method uses the color channel analysis and tongue coating extraction from the ultraviolet tongue image. Proposed method analyzes the histogram distribution of the respective color channel for extracting a tongue coating, and performs the verification test from the selected color channel in the tongue coating extraction. Also, Objectivity of the tongue diagnostic criteria is verified by the artificial sample and real-tongue image experiments. In order to evaluate the performance of the proposed Computerized Assistant WTCI Evaluation method, after verifying a measurement accuracy by using the artificial sample images, and applying to the various real-tongue image of subjects. As a result, the proposed WTCI method is very successful.
Tidal artificial lake capable of inflow and outflow of seawater is planned for waterfront and eco-friendly space at Songdo, Incheon, Korea. This study for hydrodynamic behaviors of tidal artificial lake was carried out and predicted about water level and velocity within the lake corresponding to width of channel or waterway using by 1 dimensional numerical model(CEA) and 2 dimensional numerical model(FLOW2DH). As a result, the proper width, 100.0m of the channel between the lake and the open sea was calculated reasonable conclusions such as tidal phase lag and maximum velocity from CEA. Also, water level and velocity of each point within the lake was predicted and compared to the measured data from FLOW2DH. FLOW2DH was added to the gate control case for maintenance and administration purpose of the lake and obtained the results that the velocity was decreased by approximately 20% at flood and 50% at ebb than the case without gate control.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.49-58
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2020
Non-orthogonal multiple access (NOMA) has been recognized as a significant technology in the fifth generation (5G) and beyond mobile communication, which encompasses the advanced smart convergence of the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT). In NOMA, since the channel resources are shared by many users, it is essential to establish the user fairness. Such fairness is achieved by the power allocation among the users, and in turn, the less power is allocated to the stronger channel users. Especially, the first and second strong channel users have to share the extremely small amount of power. In this paper, we consider the power optimization for the two users with the small power. First, the closed-form expression for the power allocation is derived and then the results are validated by the numerical results. Furthermore, with the derived analytical expression, for the various channel environments, the optimal power allocation is investigated and the impact of the channel gain difference on the power allocation is analyzed.
This paper deals with a resource efficient artificial intelligence (AI) service architecture for multi-channel video streams. As an AI service, we consider the object detection model, which is the most representative for video applications. Since most object detection models are basically designed for a single channel video stream, the utilization of the additional resource for multi-channel video stream processing is inevitable. Therefore, we propose a resource efficient AI service framework, which can be associated with various AI service models. Our framework is designed based on the modular architecture, which consists of adaptive frame control (AFC) Manager, multiplexer (MUX), adaptive channel selector (ACS), and YOLO interface units. In order to run only a single YOLO process without regard to the number of channels, we propose a novel approach efficiently dealing with multi-channel input streams. Through the experiment, it is shown that the framework is capable of performing object detection service with minimum resource utilization even in the circumstance of multi-channel streams. In addition, each service can be guaranteed within a deadline.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.512-513
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2023
CNN 기반 Deep Learning 분야에서 객체 탐지 정확도를 높이기 위해 모델의 많은 Parameter 가 사용된다. 많은 Parameter 를 사용하게 되면 최소 하드웨어 성능 요구치가 상승하고 처리속도도 감소한다는 문제가 있어, 최소한의 정확도 하락으로 Parameter 를 줄이기 위한 여러 Pruning 기법이 사용된다. 본 연구에서는 Neural Architecture Search(NAS) 기반 Channel Pruning 인 Artificial Bee Colony(ABC) 알고리즘을 사용하였고, 기존 NAS 기반 Channel Pruning 논문들이 Classification Task 에서만 실험한 것과 달리 Object Detection Task 에서도 NAS 기반 Channel Pruning 을 적용하여 기존 Uniform Pruning 과 비교할 때 파라미터 수 대비 정확도가 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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