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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v.14
no.12
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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.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.2
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pp.30-41
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2006
This paper proposes an e-logistics system supporting efficient vehicle moving trajectory management. Recent advances in wireless communications have given rise to a number of location-based services including logistics vehicle tracking, cellular phone user's location finding, and location-based commerce. Logistics systems typically entail tracking vehicles for purposes of the logistics center knowing the whereabouts of the vehicles and/or consignments. Moreover, storing and managing location trajectory of continuously moving vehicles and consignments is necessary for supporting efficient logistics plan and consignment. The proposed system is able to manage spatial objects in GIS as well as logistic information in the mobile environment. And for the efficiently managing and retrieving of transporting trajectory of logistics, we extend previous moving object indexing method, TB-Tree, to use multi-version framework and evaluate data updating performance. It is able to apply the proposed method to develop mobile contents services based on continuously changing location of moving object in the mobile environment.
Proceedings of the Korea Information Assurance Society Conference
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2004.05a
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pp.103-108
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2004
A Home Location Register(HLR) database system manages each subscriber's location information, which continuously changes in a cellular network. For this purpose, the HLR database system provides table management, index management, and backup management facilities. In this thesis, I propose using a two-level index method for the mobile directory number(MDN) as a suitable method and a chained bucket hashing method for the electronic serial number(ESN). Both the MDN and the ESN are used as keys in the HLR database system. I also propose an efficient backup method that takes into account the characteristics of HLR database transactions. The retrieval speed and the memory usage of the two-level index method are better than those of the T-tree index method. The insertion and deletion overhead of the chained bucket hashing method is less than that of the modified linear hashing method. In the proposed backup method, I use two kinds of dirty flags in order to solvethe performance degradation problem caused by frequent registration-location operations. I also propose using additional attributes in the HLR database scheme for location information secrecy as a suitable security method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.3
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pp.121-128
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2010
Whenever and wherever, recognizing location of object such as human as well as things, ubiquitous Location-Based Service which provides useful service based on this are rising as an important service. In this paper, we implemented customized real time 1:1 e-CRM system that can communicate with user's mobile phone through using Location-Based Service of mobile phone. Among various scenarios that are applicable to designed system, development and test were conducted based on scenario that provides shopping information and discount information to customers through SMS as they approach to vicinity of large discount store and allow them to download discount coupons through Call Back. The suggested system will be applied to various service event and can be used as a customized real time marketing method according to user's personal activity area.
It is possible to track the moving vehicle as well as to develop the location based services actively according to the progress of wireless telecommunication and GPS, to the spread of network, and to the miniaturization of cellular phone. To provide these location based services, it is necessary for an index technique to store and search too much moving object data rapidly. However the existing indices require a lot of costs to insert the data because they store every position data into the index directly. To solve this problem in this paper, we propose a buffer node operation and design a GU-tree(Group Update tree). The proposed buffer node method reduces the input cost effectively since the operation stores the moving object location data in a group, the buffer node as the unit of a non-leaf node. hnd then we confirm the effect of the buffer node operation which reduces the insert cost and increase the search performance in a time slice query from the experiment to compare the operation with some existing indices. The proposed tufter node operation would be useful in the environment to update locations frequently such as a transportation vehicle management and a tour-guide system.
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.
Handoff is one of the most important features for the user's mobility in a wireless cellular communication system. It is related to resource reservation at nearby cells. Resource reservation to the new connection point should occur prior to handoff to enable the user to receive the data or services at the new location, at the same level of service as at the previous location. For the efficient resource reservation, mobility prediction has been reported as an effective means to decrease the call dropping probability and to shorten the handoff latency in a wireless cellular environment. A recently proposed algorithm, ZMHB, makes use of the history of the user's positions within the current cell to predict the next cell. But, the prediction of the ZMHB algorithm is found to be 80∼85% accurate for regular and random movements. In this paper, we propose a new improved ZMHB mobility prediction algorithm, which is called Detailed-ZMHB that uses detailed-zone-based tracking of mo-bile users to predict user movements. The effectiveness of the proposed algorithm is then demonstrated through a simulation.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.157-166
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2009
There is a growing interest in ubiquitous-related research and applications. Among them, GPS-based LBS have been developed and used actively. Recently, with the increase of large size buildings and disastrous events, indoor spaces are getting attention and related research activities are being carried out. Core technologies regarding indoor applications may include 3D indoor data modeling and localization sensor techniques that can integrate with indoor data. However, these technologies have not been standardized and established enough to be applied to indoor implementation. Thus, in this paper, we propose a method to build a relatively simple 3D indoor data modeling technique that can be applied to indoor location based applications. The proposed model takes the form of 2D-based multi-layered structure and has capability for 2D and 3D visualization. We tested three prototype applications using the proposed model; CA(cellular automata)-based 3D evacuation simulation, network-based routing, and indoor moving objects tracking using a stereo camera.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.2
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pp.1-12
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2024
Predicting path loss is one of the important factors for wireless network design, such as selecting the installation location of base stations in cellular networks. In the past, path loss values were measured through numerous field tests to determine the optimal installation location of the base station, which has the disadvantage of taking a lot of time to measure. To solve this problem, in this study, we propose a path loss prediction method based on machine learning (ML). In particular, an ensemble learning approach is applied to improve the path loss prediction performance. Bootstrap dataset was utilized to obtain models with different hyperparameter configurations, and the final model was built by ensembling these models. We evaluated and compared the performance of the proposed ensemble-based path loss prediction method with various ML-based methods using publicly available path loss datasets. The experimental results show that the proposed method outperforms the existing methods and can predict the path loss values accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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