Ko, Jeong Beom;Kim, Hyung Chan;Yang, Young Jin;Kim, Hyun Bum;Yang, Seong Wook;Oh, Seung Ho;Doh, Yang Hoi;Choi, Kyung Hyun
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.15
no.6
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pp.122-128
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2016
The Biosensor biosensor pattern was developed by via an EHD (electro-hydro-dynamics (EHD) patterning process that was performed under atmospheric pressure at room temperature in a single step. The drop diameter was smaller than nozzle diameter and applied high viscosity conductive ink was applied in the EHD patterning method to provide a clear advantage over the piezo and thermal inkjet printing techniques. The Biosensor's biosensor's micro electrode pattern was printed by via a continuous EHD patterning method using 3three- type types of control parameters parameter (input voltage, patterning speed, nozzle pressure). High viscosity (1000 cps) conductive ink with 75 wt% of silver nanoparticles was used for experimentation. The incremental result of impedance of biosensor impedance was measured between the antibody ($10ug{\mu}g/ml$) to spore (0.1 ng/ml, 10 ng/ml, and $1ug{\mu}g./ml$) reaction at frequency 493 MHz frequency.
Machine learning as a service, the so-called MLaaS, has recently attracted much attention in almost all industries and research groups. The main reason for this is that you do not need network servers, storage, or even data scientists, except for the data itself, to build a productive service model. However, machine learning is often very difficult for most developers, especially in traditional science due to the lack of well-structured big data for scientific data. For experiment or application researchers, the results of an experiment are rarely shared with other researchers, so creating big data in specific research areas is also a big challenge. In this paper, we introduce the KISTI-ML platform, a community-based rapid AI model development for scientific data. It is a place where machine learning beginners use their own data to automatically generate code by providing a user-friendly online development environment. Users can share datasets and their Jupyter interactive notebooks among authorized community members, including know-how such as data preprocessing to extract features, hidden network design, and other engineering techniques.
The techniques which have been used for the fecal examination of ruminant infected with the pancreatic flukes, Eurytrema Pancreaticum, were reviewer in their efficiency to detect the ova. One of modified fecal examination: H.F.E. (hydrochloric acid-formalin-ether) sedimentation method was devised in this study. Efficiency in the detecting ability of the fluke eggs with H.F.E. sedimentation method was determined by a series of repeat tests. Among 20 head of cattle known to harbor 1-5 adult worms of the pancreatic fluke, 75% of the infected cattle were detected, and among 60 head of cattle known to harbor more than 6 adult worms, 95% of the infected cattle were detected with H.F.E. sedimentation method. The procedures of the H.F.E. sedimentation method are as follows; 1) Take the sample 5-10 gm., emulsify throughly with 20 ml. of 50% hydrochloric acid in a cup. 2) Strain this mixture through one or two layers of wet surgical gauze into 15ml. centrifuge tube. 3) Washing the cup with 5ml. of 50% hydrochloric acid and strain again. 4) Centrifuge at 2,300 rpm. for 2 minutes. 5) Pour off the supernatant fluid. 6) After the sediment mixed with 10% formalin, stand for 5 minutes. 7) Add 2-3ml. of ether, shake vigorously up and down, after the top of the tube covered with thumb. 8) Centrifuge at 2,300 rpm. for 2 minutes. 9) Loosen the fecal plug in the tube by ringing with an applicator stick. 10) Quickly, but carefully, pour of all, but the bottom layer of sediment. 11) Thoroughly mix the sediment, pour on a slide (or pick up it with a pipett), mount with a cover glass. 12) Examine carefully.
PURPOSE. This study assessed the physical and mechanical properties of interim crown materials fabricated using various digital techniques after accelerated aging. MATERIALS AND METHODS. Three groups of interim dental restorative materials (N = 20) were tested. The first group (CO) was fabricated using a conventional manual method. The second group (ML) was prepared from prefabricated resin blocks for the milling method and cut into specimen sizes using a cutting disc. The third group (3D) was additively manufactured using a digital light-processing (DLP) 3D printer. Aging acceleration treatments using toothbrushing and thermocycling simulators were applied to half of the specimens corresponding to three years of usage in the oral environment (N = 10). Surface roughness (Ra), Vickers microhardness, 3-point bending, sorption, and solubility tests were performed. A 2-way analysis of variance (ANOVA) and Fisher's multiple comparison test were used to compare the results among the groups. RESULTS. The mean surface roughness (Ra) of the resin after accelerated aging was significantly higher in the CO and ML groups than that before aging, but not in the 3D group. All groups showed reduced hardness after accelerated aging. The flexural strength values were highest in the 3D group, followed by the ML and CO groups after accelerated aging. Accelerated aging significantly reduced water sorption in the ML group. CONCLUSION. According to the tested material and 3D printer type, both 3D-printed and milled interim restoration resins showed higher flexural strength and modulus, and lower surface roughness than those prepared by the conventional method after accelerated aging.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1331-1336
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2023
In text-based fish disease classification using machine learning, there is a problem that the input parameters of the machine learning model are too many, but due to performance problems, the input parameters cannot be arbitrarily reduced. This paper proposes a method of optimizing input parameters specialized for Paralichthys olivaceus disease classification using SHAP analysis techniques to solve this problem,. The proposed method includes data preprocessing of disease information extracted from the halibut disease questionnaire by applying the SHAP analysis technique and evaluating a machine learning model using AutoML. Through this, the performance of the input parameters of AutoML is evaluated and the optimal input parameter combination is derived. In this study, the proposed method is expected to be able to maintain the existing performance while reducing the number of input parameters required, which will contribute to enhancing the efficiency and practicality of text-based Paralichthys olivaceus disease classification.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6C
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pp.476-482
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2012
In this paper, we analyze and compare several co-channel interference mitigation algorithms for WBAN application in 2.4 GHz ISM frequency bands. ML (Maximum Likelihood), OC (Optimal Combining) and MMSE (Minimum Mean Square Error) has been considered for the possible techniques for interference cancellation in view of the trade off between the performance and the complexity of implementation. Based on the channel model of IEEE 802.15.6 standard, simulation results show that ML and OC attains the lower BER performance than that of MMSE if we assume the perfect channel estimation. But, ML and OC have the additional requirement of implementation for his own and other users's channel estimation process, hence, besides the BER performance, the complexity of implementation and the sensitivity to channel estimation error should be considered since it requires the simple and small sized equipment for WBAN system application. In addition, the gap of detection BER performance between ML, OC and MMSE is much decreased under the imperfect channel estimation if we adopt real channel estimation process, therefore, in order to apply to WBAN system, the trade off between the BER performance and complexity of implemetation should be seriously considered to decide the best co-channel interference cancellation for WBAN system application.
This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).
Park, Jeong-Sook;Oh, Hyae-Ryeung;Seo, Bo-Hyae;Bhang, Jung-Hee
Journal of Korean Academy of Nursing
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v.36
no.6
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pp.1033-1041
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2006
Purpose: Glass particle contamination of the contents of single-dose glass ampules can occur upon opening. Different aspiration techniques, different sizes of needles, different sizes of ampules, and different cutting methods were studied to determine if they had any effect on glass particle contamination. Method: Different aspiration techniques(with filter, without filter), different sizes of needles(18G, 25G), different sizes of ampules(2ml, 20m1), and different cutting methods(with cotton, without cotton) were evaluated. Method: Twenty ampules were randomly assigned in each group. Three slides containing glass particles for each ampule were made and counted under a microscope by 3 study blind persons. Result: The number of glass particle contamination is much less when using a filter rather than without a filter. The number of glass particle contamination is much less when using a 25G needle rather than on 18G needle. The number of glass particle contamination is much less when using 2ml ampules rather than 20m1 ampules. The number of glass particle contamination is much less when using cotton rather than without cotton. Conclusion: It was shown that using a filter, a small size needle, smaller sized ampules and using cotton when cutting the ampule will decrease the risk of parenteral injection of glass particles.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.46
no.10
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pp.856-867
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2018
This paper presents the applicability of MIMO joint decoding to dual-contact satellite systems in which two LEO satellites using X-band frequency band are transmitting each image data to two ground station antennas, simultaneously. When two satellites are closely positioned within the looking angle of the two antennas, each satellite interferes with each other by the relative antenna gain corresponding to an offset angle and this might cause the performance degradation without interference mitigation. To mitigate the performance degradation, SM MIMO techniques for joint decoding are applied. Especially, the relative antenna gain of ground station depending on the angle difference between two satellites in ground station antenna plays an important role in modelling the dual-contact satellite systems. The condition number of MIMO channel including the antenna gain calculated from the mathematical gain pattern model was primarily analyzed. Simulation results showed that the SM MIMO techniques using detection schemes such as ZF-SIC, MMSE-SIC, and ML can be applicable to dual-contact satellite systems.
Sheppard, Petra J.;Simons, Keryn L.;Kadali, Krishna K.;Patil, Sayali S.;Ball, Andrew S.
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.22
no.9
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pp.1185-1192
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2012
This study investigated the hydrocarbonoclastic microbial community present on weathered crude oil and their ability to degrade weathered oil in seawater obtained from the Gulf St. Vincent (SA, Australia). Examination of the native seawater communities capable of utilizing hydrocarbon as the sole carbon source identified a maximum recovery of just $6.6{\times}10^1\;CFU/ml$, with these values dramatically increased in the weathered oil, reaching $4.1{\times}10^4\;CFU/ml$. The weathered oil (dominated by > $C_{30}$ fractions; $750,000{\pm}150,000mg/l$) was subject to an 8 week laboratory-based degradation microcosm study. By day 56, the natural inoculums degraded the soluble hydrocarbons (initial concentrations $3,400{\pm}700mg/l$ and $1,700{\pm}340mg/l$ for the control and seawater, respectively) to below detectable levels, and biodegradation of the residual oil reached 62% ($254,000{\pm}40,000mg/l$) and 66% ($285,000{\pm}45,000mg/l$) in the control and seawater sources, respectively. In addition, the residual oil gas chromatogram profiles changed with the presence of short and intermediate hydrocarbon chains. 16S rDNA DGGE sequence analysis revealed species affiliated with the genera Roseobacter, Alteromonas, Yeosuana aromativorans, and Pseudomonas, renowned oil-degrading organisms previously thought to be associated with the environment where the oil contaminated rather than also being present in the contaminating oil. This study highlights the importance of microbiological techniques for isolation and characterisation, coupled with molecular techniques for identification, in understanding the role and function of native oil communities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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