The cell culture of Angelica gigas Nakai producing decursin derivatives and immunostimulating polysaccharides was preserved in liquid nitrogen after pre-freezing in a deep freezer at -70$^{\circ}C$ for 480 min. The effects of the cryoprotectant and pretreatment before cooling were investigated to obtain the optimal procedure for cyropreservation. When compared to mannitol, sorbitol, or NaCl with a similar osmotic pressure, 0.7 M sucrose was found to be the best osmoticum for the cryopreservation of A. gigas cells. In the pre-culture medium, the cells in the exponential growth phase showed phase showed the best post-freezing survival after cryopreservation. A mixture of sucrose, glycerol, and DMSO was found to be an effective cryoprotectant and a higher concentration of the cryoprotectant provided better cell viability. When compared with the vitrification, the optimum cryopreservation method proposed in this study would seem to be more effective for the long-term storage of suspension cells. The highest relative cell viability established with the procedure was 89%.
Kim, Hyung-gyun;Jeong, Eun-ji;Baek, Seung-hyun;Jang, Min-seok;Lee, Yonsik
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.521-523
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2021
As the invention of automobiles and construction of roads for vehicles began, the occurrence of traffic accidents began to increase. Accordingly, efforts were made to prevent traffic accidents by changing the road construction method and using signal systems such as traffic lights, but even today, numerous human and property damages have occurred due to traffic accidents caused by freezing of the road due to bad weather. In this paper, in order to reduce traffic accidents due to road freezing, we propose a method of transferring the ice detection information obtained by deep learning of infrared wavelength data obtained using an infrared camera to the vehicle's navigation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.6C
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pp.275-284
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2012
The Antarctic continent exposed to strong wind, very low temperature, and extremely dry condition. The freezing-thawing cycles under this extreme environment change the mechanical characteristics of rocks near the ground surface. To investigate the effect of freezing-thawing cycles under the extreme environment understand on geotechnical properties of rocks, rocks from the Antarctica were collected from two places: (1) West Antarctic Cape Burks and (2) East Antarctic Terra Nova Bay areas. The rock characteristics of these two areas were described and compared. For Terra Nova Bay area, rock characteristics of rocks near the surface and depths exceeding 2.9 m were examined. The 'near-the-surface rocks' averages of absorption rate, P-wave velocity, and unconfined compressive strength were 0.56%, 3,717 m/s, and 109MPa, respectively; while, those values of 'deep-sited rocks' were 0.24%, 4,670 m/s, and 88MPa. From the measurements, it was found that the effects of weathering were not significant on mechanical characteristics (strength) but were pronounced on physical characteristics(absorption and P-wave velocity).
In the industrial production of fish snacks using frozen surimi, molding the surimi mixture requires an expensive automated machine. This study investigated the efficacy of freeze molding without machinery molding in the production of Alaska pollock Theragra chalcogramma surimi snacks. At 90 minutes after deep freezing at $-80^{\circ}C$, the cutting ease and shape retention of the surimi mixture were superior. The freezing-molded surimi snack had a higher TVB-N (total volatile basic nitrogen) level (3.59 mg/100 g) than that (1.50 mg/100 g) of the normally molded surimi snack. Freezing did not affect the microstructure of the surimi snack or its hardness, which is an important physical property of snack products. The freezing-molded and normally molded snacks did not differ significantly in terms of color or appearance, or in any other aspect of the sensory evaluation. Our findings demonstrate that freeze molding does not induce changes in the quality of surimi snacks. Therefore, molding by freezing treatment could be used to produce surimi snacks at small- and mid-sized seafood companies.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.3
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pp.125-134
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2024
The novel coronavirus 2019 is called COVID-19 has outspread swiftly worldwide. An early diagnosis is more important to control its quick spread. Medical imaging mechanics, chest calculated tomography or chest X-ray, are playing a vital character in the identification and testing of COVID-19 in this present epidemic. Chest X-ray is cost effective method for Covid-19 detection however the manual process of x-ray analysis is time consuming given that the number of infected individuals keep growing rapidly. For this reason, it is very important to develop an automated COVID-19 detection process to control this pandemic. In this study, we address the task of automatic detection of Covid-19 by using a popular deep learning model namely the VGG19 model. We used 1300 healthy and 1300 confirmed COVID-19 chest X-ray images in this experiment. We performed three experiments by freezing different blocks and layers of VGG19 and finally, we used a machine learning classifier SVM for detecting COVID-19. In every experiment, we used a five-fold cross-validation method to train and validated the model and finally achieved 98.1% overall classification accuracy. Experimental results show that our proposed method using the deep learning-based VGG19 model can be used as a tool to aid radiologists and play a crucial role in the timely diagnosis of Covid-19.
Jo, Ji-Suk;Lee, Song-Jae;Jeon, Su-Hwan;Kim, Ik-Hwan;Kim, Dong-Il
한국생물공학회:학술대회논문집
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2000.04a
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pp.321-324
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2000
Cell culture of Angelica gigas Nakai producing decursin and decursinol angelate as secondary metabolites were preserved in liquid nitrogen after pre-freezing in deep $freezer(-70^{\circ}C)$. The development of optimal procedure for cryopreservation was investigated by using cryoprotectant and pre-treatment before cooling. 0.7 M sucrose was found be the optimum osmotic pre-conditioning culture medium compared to mannitol, sorbitol and NaCl with the same osmotic pressure. In pre-culture medium, cells in exponential phase, supported the best growth after cryopreservation. Effective cryoprotectant was proved to be a mixture of sucrose, glycerol, DMSO. Higher concentration of cryoprotectant was better for cell viability. The highest relative cell viability established after the development of optimal procedure was 65%.
Prostate cancer (PCa) is a fatal disease that occurs in men. In general, PCa cells are found in the prostate gland. Early diagnosis is the key to prevent the spreading of cancers to other parts of the body. In this case, deep learning-based systems can detect and distinguish histological patterns in microscopy images. The histological grades used for the analysis were benign, grade 3, grade 4, and grade 5. In this study, we attempt to use transfer learning and fine-tuning methods as well as different model architectures to develop and compare the models. We implemented MobileNet, ResNet50, and DenseNet121 models and used three different strategies of freezing layers techniques of fine-tuning, to get various pre-trained weights to improve accuracy. Finally, transfer learning using MobileNet with the half-layer frozen showed the best results among the nine models, and 90% accuracy was obtained on the test data set.
Kim Kwang-Taik;Chung Bong-Kyu;Lee Sung-Ho;Cho Jong-Ho;Son Ho-Sung;Fang Young-Ho;Sun Kyung;Park Sung-Min
Journal of Chest Surgery
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v.39
no.7
s.264
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pp.520-526
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2006
Background: The clinical application of cryosurgery the management of lung cancer is limited because the response of lung at low temperature is not well understood. The purpose of this study is to investigate the response of the pulmonary tissue at extreme low temperature. Material and Method: After general anesthesia the lungs of twelve Mongrel dogs were exposed through the fifth intercostal space. Cryosurgical probe (Galil Medical, Israel) with diameter 2.4 mm were placed into the lung 20 mm deep and four thermosensors (T1-4) were inserted at 5 mm intervals from the cryoprobe. The animals were divided into group A (n=8) and group B (n=4). In group A the temperature of the cryoprobe was decreased to $-120^{\circ}C$ and maintained for 20 minutes. After 5 minutes of thawing this freezing cycle was repeated. In group B same freezing temperature was maintained for 40 minutes continuously without thawing. The lungs were removed for microscopic examination on f day after the cryosurgery. In four dogs of the group A the lung was removed 7 days after the cryosurgery to examine the delayed changes of the cryoinjured tissue, Result: In group A the temperatures of T1 and T2 were decreased to the $4.1{\pm}11^{\circ}C\;and\;31{\pm}5^{\circ}C$ respectively in first freezing cycle. During the second freezing period the temperatures of the thermosensors were decreased lower than the temperature during the first freezing time: $T1\;-56.4{\pm}9.7^{\circ}C,\;T2\;-18.4{\pm}14.2^{\circ}C,\;T3\;18.5{\pm}9.4^{\circ}C\;and\;T4\;35.9{\pm}2.9^{\circ}C$. Comparing the temperature-distance graph of the first cycle to that of the second cycle revealed the changes of temperature-distance relationship from curve to linear. In group B the temperatures of thermosensors were decreased and maintained throughout the 40 minutes of freezing. On light microscopy, hemorrhagic infarctions of diameter $18.6{\pm}6.4mm$ were found in group A. The infarction size was $14{\pm}3mm$ in group B. No viable cell was found within the infarction area. Conclusion: The conductivity of the lung is changed during the thawing period resulting further decrease in temperature of the lung tissue during the second freezing cycle and expanding the area of cell destruction.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.663-664
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2016
Temperature difference power generation using sea water is a method repeatedly closed liquefaction and gasification by using the ammonia (refrigerant) of the deep sea water and surface water with a temperature difference between turning the turbine. The larger the temperature difference between the nature of the temperature characteristic energy generation development, the better. This is the story that the surface waters of the deep-water temperature difference is large. But the winter is not large temperature difference between surface water and deep water has lowered energy efficiency. And desalination technologies accounted for 97% of the earth, but we can not eat the technology to convert sea water into fresh water, fresh water produced by the desalination technology that is available for various industries such as irrigation, drinking water in the vessel.In this paper, LNG transport vessels, based on the LNG transport ship to the temperature difference power generation using cold energy of thermal energy and LNG marine diesel engines, which use the existing order to improve the temperature of the surface waters of the season that is the current problem we propose that a complex development of desalination and desalination of seawater freezing research into hybrid research and utilizing the cold energy of the engine.
Despite advancements in deep learning, existing semantic segmentation models exhibit suboptimal performance under adverse weather conditions, such as fog or rain, whereas they perform well in clear weather conditions. To address this issue, much of the research has focused on making image or feature-level representations weather-independent. However, disentangling the style and content of images remains a challenge. In this work, we propose a novel fine-tuning method, 'freeze-n-update.' We identify a subset of model parameters that are weather-independent and demonstrate that by freezing these parameters and fine-tuning others, segmentation performance can be significantly improved. Experiments on a test dataset confirm both the effectiveness and practicality of our approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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