Choi, Hyun Woo;Yoon, Hae Won;Yang, Yong Suk;Yoon, Su Jong
Korean Journal of Materials Research
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v.26
no.1
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pp.54-60
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2016
We have investigated the crystallization mechanism of the lithium disilicate ($Li_2O-2SiO_2$, LSO) glass particles with different sizes by isothermal and non-isothermal processes. The LSO glass was fabricated by rapid quenching of melt. X-ray diffraction and differential scanning calorimetry measurements were performed. Different crystallization models of Johnson-Mehl-Avrami, modified Ozawa and Arrhenius were adopted to analyze the thermal measurements. The activation energy E and the Avrami exponent n, which describe a crystallization mechanism, were obtained for three different glass particle sizes. Values of E and n for the glass particle with size under $45{\mu}m$, $75{\sim}106{\mu}m$, and $125{\sim}150{\mu}m$, were 2.28 eV, 2.21 eV, 2.19 eV, and ~1.5 for the isothermal process, respectively. Those values for the non-isothermal process were 2.4 eV, 2.3 eV, 2.2 eV, and ~1.3, for the isothermal process, respectively. The obtained values of the crystallization parameters indicate that the crystallization occurs through the decreasing nucleation rate with a diffusion controlled growth, irrespective to the particle sizes. It is also concluded that the smaller glass particles require the higher heat absorption to be crystallized.
For measles viruses, fusion on the cell membrane is an important initial step in the entry into the infected cells. The recent research indicated that hemagglutinin firstly leads the conformational changes in the fusion protein then co-mediates the membrane fusion. In the work, we use the co-immunoprecipitation and pull-down techniques to identify the interactions among fusion protein, hemagglutinin and signaling lymphocyte activation molecule (SLAM), which reveal that the three proteins can form a functional complex to mediate the SLAM-dependent fusion. Moreover, under the confocal microscope, fusion protein and hemagglutinin protein can show the cocapping mediated by the SLAM. So fusion protein not only is involved in the fusion but also might directly interact with the SLAM to be a new fusion-trimer model, which might account for the infection mechanism of measles virus.
In this study, the formation mechanism of discontinuities in the laser fusion zone of diamond saw blade was investigated. $CO_2$ laser weldings were conducted along the butt between Fe base sintered tip and carbon steel shank with sets of variable welding parameters. The effect of heat input on irregular humps, outer cavity, inner cavity and bond strengh was evaluated. The optimum heat input to have a proper humps was in the range of 10.4~$17.6kJm_{-1}$. With increasing heat input, both outer and inner cavities were reduced. The outer cavity was caused by insufficient refill of keyhole, while inner cavity was caused by trapping of bubble in molten metal. The bubble came from sintered tip and intensive vaporization at bottom tip of the keyhole. A gas formation and low melting point element vaporization were not occurred during welding. We could not find any relationship between bond strength and amount of discontinuities. Because the fracture were occurred in not only sintered tip but also carbon steel shank due to hardness distributions.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.24
no.4
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pp.266-270
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2011
We report on the formation mechanism of large Schottky barrier height (SBH) of nonalloyed Cr Schottky contacts on strained Al0.25Ga0.75N/GaN. Based on the current-voltage (I-V) and capacitance-voltage (C-V) data, the SBHs are determined to be 1.98 (${\pm}0.02$) and 2.07 (${\pm}0.02$) eV from the thermionic field emission and two-dimensional electron gas (2DEG) calculations, respectively. Possible formation mechanism of large SBH will be described in terms of the formation of Cr-O chemical bonding at the interface between Cr and AlGaN/GaN, low binding-energy shift to surface Fermi level, and the reduction of 2DEG electrons.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.10
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pp.3390-3405
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2022
Long Short-Term Memory (LSTM) combined with attention mechanism is extensively used to generate semantic sentences of images in image captioning models. However, features of salient regions and spatial information are not utilized sufficiently in most related works. Meanwhile, the LSTM also suffers from the problem of underutilized information in a single time step. In the paper, two innovative approaches are proposed to solve these problems. First, the Synergy-Gated Attention (SGA) method is proposed, which can process the spatial features and the salient region features of given images simultaneously. SGA establishes a gated mechanism through the global features to guide the interaction of information between these two features. Then, the Recurrent Fusion LSTM (RF-LSTM) mechanism is proposed, which can predict the next hidden vectors in one time step and improve linguistic coherence by fusing future information. Experimental results on the benchmark dataset of MSCOCO show that compared with the state-of-the-art methods, the proposed method can improve the performance of image captioning model, and achieve competitive performance on multiple evaluation indicators.
Facial expressions (FEs) serve as fundamental components for human emotion assessment and human-computer interaction. Traditional convolutional neural networks tend to overlook valuable information during the FE feature extraction, resulting in suboptimal recognition rates. To address this problem, we propose a deep learning framework that incorporates hierarchical feature fusion, contextual data, and an attention mechanism for precise FE recognition. In our approach, we leveraged an enhanced VGGNet16 as the backbone network and introduced an improved group convolutional channel attention (GCCA) module in each block to emphasize the crucial expression features. A partial decoder was added at the end of the backbone network to facilitate the fusion of multilevel features for a comprehensive feature map. A reverse attention mechanism guides the model to refine details layer-by-layer while introducing contextual information and extracting richer expression features. To enhance feature distinguishability, we employed islanding loss in combination with softmax loss, creating a joint loss function. Using two open datasets, our experimental results demonstrated the effectiveness of our framework. Our framework achieved an average accuracy rate of 74.08% on the FER2013 dataset and 98.66% on the CK+ dataset, outperforming advanced methods in both recognition accuracy and stability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.1907-1928
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2024
In recent years, multi-focus image fusion has emerged as a prominent area of research, with transformers gaining recognition in the field of image processing. Current approaches encounter challenges such as boundary artifacts, loss of detailed information, and inaccurate localization of focused regions, leading to suboptimal fusion outcomes necessitating subsequent post-processing interventions. To address these issues, this paper introduces a novel multi-focus image fusion technique leveraging the Swin Transformer architecture. This method integrates a frequency layer utilizing Wavelet Transform, enhancing performance in comparison to conventional Swin Transformer configurations. Additionally, to mitigate the deficiency of local detail information within the attention mechanism, Convolutional Neural Networks (CNN) are incorporated to enhance region recognition accuracy. Comparative evaluations of various fusion methods across three datasets were conducted in the paper. The experimental findings demonstrate that the proposed model outperformed existing techniques, yielding superior quality in the resultant fused images.
Aims: To evaluate anti-cancer activity of Asparagus racemosus (AR) leaf extract on UOK146, a renal cell carcinoma cell line, and explore its mechanism of action. Materials and Methods: Dried AR leaves were extracted with chloroform and dissolved in DMSO. This extract was applied to UOK146 and cell death was estimated by MTT assay. In addition PRCC-TFE3 fusion transcripts were detected by real time PCR. Results: Extract was found to be cytotoxic with an $IC_{50}$ of 0.9 mg/ml as estimated by dose response curve. Antitumor activity of the permissible doses of the extract was assessed by the down regulation of PRCC-TFE3 fusion transcript (38%) responsible for oncogenicity of the UOK146 cell line. No increment in the BAX, a proapoptotic marker level was observed. Conclusions: Evidence of antiproliferative effect, PRCC-TFE3 fusion transcript inhibition and static BAX level clearly indicate that AR extract provides or elicits an apoptosis independent anticancer effect on RCC cells by some specific mechanism of regulation.
A typical wear pattern was reported to resemble the fatigue crack growth behavior considering its mechanism, especially for amorphous rubbers such as styrene-butadiene rubber (SBR). In this study, the wear and crack growth rates were correlated using two separate experiments for carbon black and silica-reinforced selected rubber compounds. The wear rate was determined using a blade-type abrasion tester, where the frictional energy input during wearing was measured. The crack propagation rate was determined under different tearing energy inputs using a home-made fatigue tester, with a pure-shear test specimen containing pre-cracks. The rates of abrasion and crack propagation were plotted on a log-log scale as a function of frictional and tearing energies, respectively. Reasonable agreement was observed, indicating that the major mechanism of the abrasion pattern involved repeated crack propagation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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