Cellulose를 이용하는 Cellulomonas sp. CS 1-1을 육성하는 방법으로 원형질본합법을 응용하기 위해 영향요구변이주 간의 융합을 시도하였다 원형질본 형성 및 이들의 봉합 및 재생의 최적조건은 다음과 같다. 0.5M sucrose를 함유하는 복합배지에서 6시간 배양하고 0.2$\mu\textrm{m}$ penicillin G로 90분 처리한다. 이들 균체를 분리하여 0.2 mg/ml lysozyme으로 2시간 동안 처리하여 원형질체를 만들고, 이들을 40% polyethyleneglycol로 15분 처리하여 $10^{-3}$ ~$10^{-5}$의 빈도로 속운자 재조합이 이루어졌다. 원형질본의 재생에서 곰팡이의 오염을 방지하기 위해 Nystatin을 이용할 수 있었다.
The creep rates of polycrystalline $L1_2$-ordered $Co_3Ti$ and B2-ordered NiAl-Hf intermetallics decrease appreciably with the fine precipitation of the coherent disordered fcc Co-rich phase and $Ni_2AlHf$ phase. With B2-ordered NiAl containing $L2_1-Ni_2AlHf$ precipitates, transmission electron microscope observations of the interaction between dislocations and spherical precipitates revealed that the dislocations tend to be strongly attracted to the particle interfaces during the creep deformation. On the other hand, with $L1_2$-ordered $Co_3Ti$, the significance of the threshold stress is discussed based upon the transmission electron microscope observations of the interaction between dislocations and precipitates. The superdislocations produced during deformation tend to be strongly attracted and dissociated as they meet the coherent disordered precipitates because the anti-phase boundary energy in the disordered phase was zero. An extra force required to pull the dislocations out of the disordered particles during the creep deformation establishes the threshold stress which is beneficial for improving creep strength under lower stresses.
Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.
Ankylosis of the temporomandibular joint (TMJ) is a disabling disease resulting from fibrous or bony fusion of the mandibular condyle and the glenoid fossa. Early diagnosis and surgical treatment are essential to prevent facial deformity and other complications. Conventional radiography has limitations in demonstrating the true extent of ankylosis. It is important for surgeons to be aware of the size and degree of bony ankylosis in order to perform complete resection of the ankylotic mass. In addition, a detailed evaluation of the relationship with adjacent vital structures such as the internal maxillary artery, inferior alveolar nerve canal, external auditory canal, and skull base are crucial to avoid iatrogenic injury. Multidetector computed tomography (MDCT) is the current imaging modality of choice for preoperative assessments. Herein, the authors propose a structured CT reporting template for TMJ ankylosis to strengthen the value of the preoperative imaging report and to reduce the rates of intraoperative complications and recurrence.
Oral cancer is ranked second most diagnosed cancer among Indian population and ranked sixth all around the world. Oral cancer is one of the deadliest cancers with high mortality rate and very less 5-year survival rates even after treatment. It becomes necessary to detect oral malignancies as early as possible so that timely treatment may be given to patient and increase the survival chances. In recent years deep learning based frameworks have been proposed by many researchers that can detect malignancies from medical images. In this paper we have proposed a deep learning-based framework which detects oral cancer from histopathology images very efficiently. We have designed our model to split the color channels and extract deep features from these individual channels rather than single combined channel with the help of Efficient NET B3. These features from different channels are fused by using feature fusion module designed as a layer and placed before dense layers of Efficient NET. The experiments were performed on our own dataset collected from hospitals. We also performed experiments of BreakHis, and ICML datasets to evaluate our model. The results produced by our model are very good as compared to previously reported results.
Kim, Chang-Joo;Jin, Eun Sook;Cheon, Kyung-yul;Kim, Seon-Hwan
ETRI Journal
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제41권2호
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pp.176-183
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2019
Spectrum sensing plays an important role in spectrum sharing. Energy detection is generally used because it does not require a priori knowledge of primary user (PU) signals; however, it is sensitive to noise uncertainty. An order statistics (OS) detector provides inherent protection against nonhomogeneous background signals. However, no analysis has been conducted yet to apply OS detection to spectrum sensing in a wireless channel to solve noise uncertainty. In this paper, we propose a robust spectrum sensing scheme based on generalized order statistics (GOS) and analyze the exact false alarm and detection probabilities under noise uncertainty. From the equation of the exact false alarm probability, the threshold value is calculated to maintain a constant false alarm rate. The detection probability is obtained from the calculated threshold under noise uncertainty. As a fusion rule for cooperative spectrum sensing, we adopt an OR rule, that is, a 1-out-of-N rule, and we call the proposed scheme GOS-OR. The analytical results show that the GOS-OR scheme can achieve optimum performance and maintain the desired false alarm rates if the coefficients of the GOS-OR detector can be correctly selected.
The purpose of this study is to reduce seismic responses of an actual nuclear piping system using a tuned mass damper (TMD) device. A numerical piping model was developed and validated based on shaking table test results with actual nuclear piping. A TMD for nuclear piping was newly devised in this work. A TMD shape design suitable for nuclear piping systems was conducted, and its operating performance was verified after manufacturing. The response reduction performance of the developed TMD under earthquake loading on actual piping was investigated. Results confirmed that, on average, seismic response reduction rates of 34% in the maximum acceleration response, 41% in the root mean square acceleration response, and 57% in the spectral acceleration response were shown through the TMD application. This developed TMD operated successfully within the seismic response reduction rate of existing TMD optimum design values. Therefore, the developed TMD and dynamic interpretation help improve the nuclear piping's seismic performance.
Additive Manufacturing (AM) is a process that fabricates products by manufacturing materials according to a three-dimensional model. It has recently gained attention due to its environmental advantages, including reduced energy consumption and high material utilization rates. However, controlling defects such as melting issues and residual stress, which can occur during metal additive manufacturing, poses a challenge. The trial-and-error verification of these defects is both time-consuming and costly. Consequently, efforts have been made to develop phenomenological models that understand the influence of process variables on defects, and mechanical/ electrical/thermal properties of geometrically complex products. This paper introduces modeling techniques that can simulate the powder additive manufacturing process. The focus is on representative metal additive manufacturing processes such as Powder Bed Fusion (PBF), Direct Energy Deposition (DED), and Binder Jetting (BJ) method. To calculate thermal-stress history and the resulting deformations, modeling techniques based on Finite Element Method (FEM) are generally utilized. For simulating the movements and packing behavior of powders during powder classification, modeling techniques based on Discrete Element Method (DEM) are employed. Additionally, to simulate sintering and microstructural changes, techniques such as Monte Carlo (MC), Molecular Dynamics (MD), and Phase Field Modeling (PFM) are predominantly used.
The present study was conducted to compare on embryo survival rates by blastomere isolation methods, and establish the optimal PCR procedure for perform the sexing of bovine blastocysts produced by IVF. IVF embryos used in the study was used the Bisected or Sliced methods for blastomere isolation, and the survival rates of blastocyst with rapid way of sexing PCR was assessed. In the present study for survival rates in blastocyst was the total cleavage rate was 75% and a blastocyst development among cleaved embryos was 40%. Survival rate of embryos treated with intact, bisected or sliced method was 100, 63.3 or 81.3%, respectively. Therefore, survival rate of embryos treated with sliced method was higher compared to that of embryos treated with bisected method. The sexing rate of female or male was not significantly different between S4BFBR primer and BSY + BSP primer (1.75 : 1 vs. 1.43 : 1), respectively. Because of the PCR amplification using the S4BFBR primer was simpler method than multiplex PCR amplification method. Furthermore, the accuracy of sexing rate and reduction of PCR work time between 2-step and 3-step of PCR methods was 98.0% / 1.5 hr and 97.0% / 3.5 hr, respectively. Based on these results, it can be suggested that the sliced and PCR methods we developed was very effective method to reduce time consuming and procedure of PCR amplification for sexing with the increase of survival rate on the blastocyst.
최근 치열해지는 시장경쟁과 함께 가속화 다양화되는 기술혁신의 환경 변화로 인해 기업들은 기존의 제품혁신이나 한정된 서비스의 제공만으로는 고객들의 요구와 기대를 충족시킬 수 없게 되었으며, 비즈니스모델(BM) 혁신을 통해 그 해법을 찾고자 하고 있다. 본 연구에서는 BM혁신과 관련된 이론적 논의를 검토하여 연구개발서비스업 내 BM혁신의 필요성과 성공 요건에 관한 명제들을 도출하고, 자동차 R&D서비스업에서 선도적 글로벌 기업인 AVL과 ETAS의 BM혁신에 대한 사례를 연구함으로써 명제들을 검증하고 시사점을 도출하고자 하였다. 특히, BM이 혁신을 통한 가치 창출의 과정에서 중요한 역할을 하는 점을 감안하여, 본 연구는 연구개발서비스업 분야에서 기술적 역량을 갖춘 기업이 BM혁신을 통해 어떻게 성과를 도출할 수 있는가에 대해 살펴보았다. 본 연구의 결과에 따르면, 사례기업들은 고객을 위한 가치 제안과 기업의 이윤 창출을 극대화하기 위해 제품(기술)-서비스 융합에 기반한 BM을 수립하고 자사에 적합한 보완적 자산을 차별적으로 활용함으로써 BM혁신을 효과적으로 수행하였다. 본 연구는 국내 기술혁신경영분야에서 BM혁신에 대한 논의를 활성화하며, 국내 연구개발서비스업과 연구개발전문기업들이 향후에 혁신적 BM에 기반해 효과적으로 발전하기 위한 시사점을 제공하는데 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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