Objectives: We performed an immunohistochemical study to examine the place of neovascularization in the tumorigenic process of follicular thyroid carcinoma and to determine whether tumor angiogenic activity in follicular carcinoma plays a role in tumor aggression. Materials & Methods: We studied 63 follicular thyroid carcinomas and compared with 22 follicular adenomas. The areas of capsular invasion, vascular invasion and cellular atypism of the tumor were confimed on H & E stains. The paraffin embedded tissues were stained by the use of monoclonal antibodies against Ag CD34. Microvesseles were counted in the area of highest vascular density at 200 times magnification. The microvessel densities(MVD) were analized in relation to histologic type and location of the tumors. Results: There were 59 minimal invasive types and 4 widely invasive types of carcinoma. In the histologic specimens of carcinomas, capsular invasion was identified in all the cases, vascular invasion in 46 and cellular atypism in 24. Mean values of the MVDs of the minimal invasive carcinomas, the widely invasive carcinomas and the adenomas were $263.8{\pm}69.2,\;256.l{\pm}49.3\;and\;241.5{\pm}159.4$, respectively and there was no significant difference between each group. In follicular carcinomas, there was a regional difference of the MVDs. The areas of tumor showing cellular atypism and adjacent to or penetrating the capsule, in which represents the tumorigenic process of carcinoma, had a higher rate of vascularization, than other areas of the tumor(p<0.05). However, these features were not noted in the follicular adenomas. Conclusion: Although there was no significant difference of the MVD between follicular carcinomas and adenomas, there was a regional difference of the MVD within the carcinomas and the values were significantly higher in the more malignant areas, as indicated by cellular atypism and capsular invasion. Therefore, tumor angiogenic activity measured by MVD may play a role in tumor aggression in follicular thyroid carcinoma.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4946-4960
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2020
In a device-to-device (D2D) underlaid cellular network, there exist two types of co-channel interference. One type is inter-layer interference caused by spectrum reuse between D2D transmitters and cellular users (CUEs). Another type is intra-layer interference caused by spectrum sharing among D2D pairs. To mitigate the inter-layer interference, we first derive the interference limited area (ILA) to protect the coverage probability of cellular users by modeling D2D users' location as a Poisson point process, where a D2D transmitter is allowed to reuse the spectrum of the CUE only if the D2D transmitter is outside the ILA of the CUE. To coordinate the intra-layer interference, the spectrum sharing criterion of D2D pairs is derived based on the (signal-to-interference ratio) SIR requirement of D2D communication. Based on this criterion, D2D pairs are allowed to share the spectrum when one D2D pair is far from another sufficiently. Furthermore, to maximize the energy efficiency of the system, a resource allocation scheme is proposed according to weighted graph coloring theory and the proposed ILA restriction. Simulation results show that our proposed scheme provides significant performance gains over the conventional scheme and the random allocation scheme.
이 논문은 효율적인 차량 이동 궤적 관리를 지원하는 e-logistics 시스템을 제안한다. 최근의 무선통신의 발전은 물류 차량의 추적, 휴대폰 사용자 위치 서비스, 위치기반 상거래를 포함한 위치기반서비스들이 등장하게 하였다. 물류 시스템은 물류 센터에서 차량과 배송품의 위치를 계속적으로 파악해야 하므로 차량 추적을 필수적으로 수반하게 된다. 좀 더 나아가서, 계속적으로 이동하는 차량과 배송품의 위치 궤적을 저장하고 관리하는 것은 효율적인 물류 계획과 배송을 지원하기 위해 필수 불가결한 요소이다. 제안된 시스템은 실세계 모바일 환경에서 물류 배송 정보의 효과적인 관리뿐만 아니라, 기존의 공간 데이터베이스가 갖는 공간객체 관리 기능을 포함한다. 또한 효과적인 물류 이동 경로 관리 및 검색을 수행하기 위하여 기존의 TB 트리의 데이터 갱신 성능을 개선하고, 다중버전 기법을 도입한 색인을 사용하였다. 제안된 시스템은 소포관제와 유사한 차량 추적 시스템, 위치기반서비스 등과 같이 실시간 모바일 환경에서 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체 관련 분야에 적용 가능하다.
현재 HLR system은 이동전화 망에서 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보를 관리 한다. 이를 수행하기 위해, HLR database system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능, 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 이동 전화 번호를 위한 적절한 색인 기법으로서 이단계 색인 기법의 사용과, 단말번호를 위한 버켓 연결 해슁 기법을 제안한다. 이동 전화 번호(MDN)와 단말번호(ESN)는 HLR database system에서 key로 사용된다. 또한 HLR database transaction의 특성을 고려한 효율적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 아울러 위치 정보의 보안성 처리를 위한 HLR 데이터베이스 Scheme을 제안하였다.
유비쿼터스 위치기반 서비스는 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 중요한 서비스로 대두되고 있다. 본 논문에서는 휴대폰의 위치 기반 정보(Location-Based Service)를 이용하여 사용자의 휴대단말기로 전달 받을 수 있는 차별화된 실시간 1:1 e-CRM 시스템을 구현하였다. 설계된 시스템을 통하여 적용가능한 여러가지 시나리오 중 고객이 대형 할인마트 인접 지역에 접근하였을 때 쇼핑 정보 및 할인정보를 SMS를 통해 제공하고 Call Back을 통해 할인쿠폰을 다운로드 받는 시나리오를 바탕으로 개발 및 테스트가 진행하였다. 제안된 시스템은 향 후 다양한 서비스의 이벤트를 적용함으로써 사용자의 활동 영역 따른 개인화된 차별적 실시간 마케팅 방법으로 활용이 가능할 것이다.
GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.
Objective: The sensitivity of the AutoPap Primary Screening System with Location-Guided Screening (AutoPap LGS) for Identifying atypical cells in cervicovaginal smears was evaluated. Methods: Two hundred forty one slides with atypical cervical cytology randomly sampled were rescreened both manually and by the AutoPap LGS. The AutoPap LGS localized the atypical cells as 15 fields of view(FOVs), which were reexamined by manual review. The sensitivity was also evaluated in accordance with the cellularity of the smears. Results: The AutoPap LGS successfully processed 232 out of 241 slides. The sensitivity of the AutoPap LGS identifying the atypical cells in successfully processed slides was 97.4%(226/232). The false negative rate was 2.6%(6/232). There was no false negative case on high grade squamous intraepithelial lesion (HSIL) or squamous cell carcinoma(SCC) smears in the AutoPap LGS. The FOVs localized the diagnostic-atypical cells in 97.8%(221/226). The number of diagnostic-atypical FOVs was increased in higher-degree of atypical cytology. The AutoPap LGS localized the atypical cells in 100% of adequately cellular smears and in 92.5% even in low cellular smears. Conclusion: The AutoPap LGS showed relatively good sensitivity to detect atypical cells. It can be a valuable system to localize atypical cells, especially in HSIL or cancer slides, even in smears with low cellularity.
핸드오프는 무선 셀룰러 환경에서 사용자의 이동성(Mobility)을 유지해줄 수 있는 가장 중요한 기술중의 하나이다. 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 또한, 대역폭 예약은 사용자가 이동한 새로운 영역에서 이전 영역에서와 같은 레벨의 데이터나 서비스를 받기 위해서 핸드오프 이전에 실시되어야 한다. 이러한 무선 셀룰러 환경에서 효과적으로 대역폭을 사용하기 위하여 사용자의 이동성을 예측하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연(Latency)을 줄이는 효과적인 방법이다. 최근에 제시된 ZMHB 알고리즘은 기존의 알고리즘과는 달리 셀 내부의 이동 경로를 저장한 히스토리를 이용하여 사용자가 이동할 셀을 예측하였다. 그러나, 모든 사용자에 대하여 80~85% 정도의 예측 정확도만을 보인다. 본 논문에서는 ZMHB 알고리즘에서 사용하는 존(Zone)을 세분화하여 이동 패턴을 저장하고, 이를 예측에 이용하는 Detailed-ZMHB 예측 알고리즘을 제안하고 성능 평가 결과를 보인다.
최근 유비쿼터스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이를 활용한 응용분야들이 확대되고 있다. 대표적인 응용분야로는 GPS를 이용한 실외측위기술을 기반으로 발전한 위치기반서비스(LBS)가 있으며, 현재 많은 서비스들이 상용화 되어 있다. 최근 들어서는 대규모 실내공간과 실내에서의 사고의 증가와 함께 실내 공간을 대상으로 하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련된 연구들이 진행되고 있다. 실내 공간 응용기술의 핵심은 3차원 실내 공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layered 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(cellular automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
경로 손실(Path Loss)을 예측하는 것은 셀룰러 네트워크(Cellular Network)에서 기지국(Base Station) 의 설치 위치 선정 등 무선망 설계에 중요한 요인 중 하나다. 기존에는 기지국의 최적 설치 위치를 결정하기 위해 수많은 현장 테스트(Field Tests)를 통해 경로 손실 값을 측정했다. 따라서 측정에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 머신러닝(Machine Learning, ML) 기반의 경로 손실 예측 방법을 제안한다. 특히, 경로 손실 예측 성능을 향상시키기 위해서 앙상블 학습(Ensemble Learning) 접근법을 적용하였다. 부트스트랩 데이터 세트(Bootstrap Dataset)을 활용하여 서로 다른 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 구성을 갖는 모델들을 얻고, 이 모델들을 앙상블하여 최종 모델을 구축했다. 인터넷상에 공개된 경로 손실 데이터 세트를 활용하여 제안하는 앙상블 기반 경로 손실 예측 방법과 다양한 ML 기반 방법들의 성능을 평가 및 비교했다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 경로 손실 값을 가장 정확하게 예측할 수 있다는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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