We fabricated BSCCO-2212 (2212) bulk superconductor by melt casting process, and evaluated the dependence of the critical properties on the temperature and cooling .ate of mold and the pouring methods of melt. It was observed that the critical current (Ic) of 2212 was significantly dependent on the pre-heating temperature of the mold. At the pre-heating temperature of $500^{\circ}C$ followed by air cooling condition, Ic of 48 A at 77 K was obtained which was higher than others processed at different temperatures. In addition, the Ic improved to 132 A when tilt casting method was applied. The improved Ic is probably due to the fact that the tilt casting reduced a turbulent flow of the melt during casting causing less porosity and more homogeneous microsructure. Critical temperature was measured to be 87-89 K after the first heat treatment and it improved to 90-91 K when subsequently heat treated at $650^{\circ}C$ in a nitrogen atmosphere. This improvement was considered to be due to an optimization of the oxygen content in the range of 8.16-8.2.
This study focuses on improving the photocatalytic degradation efficiency by synthesizing a TiO2/WO3 composite. Given the environmental significance of photocatalysis and the limitations posed by TiO2's large bandgap and high electron recombination rate, we explored doping, surface modification, and synthesis strategies. The composite was created using a ball mill process and heat treatment, analyzed with field emission scanning electron microscope, high resolution X-ray diffraction, Raman microscope, and UV-Vis/NIR spectrometer to examine its morphology, composition and absorbance. We found that incorporating WO3 into the TiO2 lattice forms a Wx-Ti1-x-O2 solution, with optimal WO3 content reducing the band gap and enhancing sterilization efficiency by inhibiting the anatasese to rutile transition. This contributes to the field by offering a way to overcome TiO2's limitations and improve photocatalytic performance.
Today, the modification of carbon foam for high performance remains a major issue in the environment and energy industries. One promising way to solve this problem is the optimization of the pore structure for desired properties as well as for efficient performance. In this study, using a sol-gel process followed by carbonization in an inert atmosphere, hollow spherical carbon foam was prepared using resorcinol and formaldehyde precursors catalyzed by 4-aminobenzoic acid; the effect of carbonization temperature and re-immersion treatment on the pore structure and characteristics of the hollow spherical carbon foam was investigated. As the carbonization temperature increased, the porosity and average pore diameter were found to decrease but the compression strength and electrical conductivity dramatically increased in the temperature range of this study ($700^{\circ}C$ to $850^{\circ}C$). The significant differences of X-ray diffraction patterns obtained from the carbon foams carbonized under different temperatures implied that the degree of crystallinity greatly affects the characteristics of the carbon form. Also, the number of re-impregnations of carbon form in the resorcinol-formaldehyde resin was varied from 1 to 10 times, followed by re-carbonization at $800^{\circ}C$ for 2 hours under argon gas flow. As the number of re-immersion treatments increased, the porosity decreased while the compression strength improved by about four times when re-impregnation was repeated 10 times. These results imply the possibility of customizing the characteristics of carbon foam by controlling the carbonization and re-immersion conditions.
Gastric cancer is heterogeneous in morphology, biology, genomics, and treatment response. Alterations in human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) overexpression, microsatellite instability (MSI) status, programmed death-ligand 1 (PD-L1) levels, and fibroblast growth factor receptor 2 (FGFR2) can be used as biomarkers. Since the combination of fluoropyrimidine/platinum plus trastuzumab that was investigated in the ToGA trial was approved as a standard of care in HER2-positive patients in 2010, no other agents showed efficacy in the first- (HELOISE, LOGiC, JACOB trials) and second- (TyTAN, GATSBY, T-ACT trials) line treatments. Despite the success in treating breast cancer, various anti-HER2 agents, including a monoclonal antibody (pertuzumab), an antibody-drug conjugate (ADC; trastuzumab emtansine [T-DM1]), and a small molecule (lapatinib) failed to translate into clinical benefits until the KEYNOTE-811 (first-line) and DESTINY-Gastri01 (≥second-line) trials were conducted. The incorporation of HER2-directed treatment with immune checkpoint inhibitors in the form of a monoclonal antibody or ADC is now approved as a standard treatment. Despite the promising results of new agents (engineered monoclonal antibodies, bi-specific antibodies, fusion proteins, and small molecules) in the early phase of development, the management of HER2-positive gastric cancer requires further optimization to achieve precision medicine with a chemotherapeutic backbone. Treatment resistance is a complex process that can be overcome using a combination of chemotherapy, targeted agents, and immune checkpoint inhibitors, including novel agents. HER2 status must be reassessed in patients undergoing anti-HER2 treatment with disease progression after the first-line treatment. As a general guideline, patients who need systemic treatment should receive chemotherapy plus targeted agents, anti-angiogenic agents, immune checkpoint inhibitors, or their combinations.
The training and prediction modeling using an artificial neural network was implemented to predict the turbidity of treated water as well as to estimate the optimized feed concentration of polyaluminium chloride (PACl) in a water treatment plant. The parameters used in the input layers were pH, temperature, turbidity and alkalinity, while those in output layers were PACl and turbidity of treated water. Levenberg-Marquadt method of feedforward back-propagation perceptron in the neural network toolbox of MATLAB program was used in this study. Correlation coefficients of the training data with the measured data were 0.9997 for PACl and 0.6850 for turbidity and those of the testing data with measured data were 0.9140 for PACl and 0.3828 for turbidity, when four parameters at input layer, 12-12 nodes each at both the first and the second hidden layers, and two parameters(PACl and turbidity) at output layer were used. Although the predictability of PACl was improved, compared to that of the previous studies to use the only coagulant dose as output layer, turbidity in treated water could not be predicted well. Acquisition of more data through several years obtained with the advanced on-line measuring system could make the artificial neural network useful and practical in actual water treatment plants.
본 논문은 줄기세포 재생 치료를 위해 사용되는 배지에 직류전압을 인가하여 배지에 반응되는 전기적인 저항 값, 전류 값 그리고 전압 값의 상태에 대해 분석하였다. 배지에 반응되는 전압은 줄기세포 분화 유도 과정에서 전기적인 자극에 연관되며 반응 전압 상태에 따라 분화의 상태에 대해 확인 할 수 있다. 배지의 반응 전압에서 전압변화 레벨이 적으면 줄기세포 자극 조건이 안정적이며 만일 전압 변화 레벨이 심하면 줄기세포 자극 조건이 불안정하여 줄기세포 분화 과정에서 상당한 손실을 따르게 될 수 있다. 본 연구는 줄기세포 재생 치료의 가능성을 위해 전기적인 자극 조건의 최적화 하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
Photosynthesis and respiration rate of microalgae are important factors during advanced wastewater treatment research using microalgae, There are several equipments and measurement methods for measuring photosynthesis and respiration, with different challenges that occur during pretreatment and stabilization of the analysis process. Therefore, in this study, for accurate Photosynthesis and Respiration (P&R) analyzer measurement, the analysis process was divided into pre-processing, DO stabilization, and analysis stages and each was optimized to enable accurate evaluation. For this purpose, the effect of DO saturation of the sample on P&R analysis, DO stabilization according to the degassing flow rate, and photoinhibition of the OD level on photosynthesis was investigated. Based on our study results, when DO was supersaturated, photosynthetic efficiency decreased due to photorespiration, making it inappropriate as a P&R sample. In addition, 0.5 L-N2/min level was the optimal nitrogen degassing flow rate for DO desaturation. The inhibition of photosynthetic efficiency by self-shading caused by the increase in OD was observed from OD 2.0, and it was found that P& R analysis is preferably performed on samples with OD less than 2.0. In addition, based on the above three optimization results, an optimized P&R Analyzer instruction for accurate P&R analysis was also presented.
Juhyeong Kang;Yeojin Kim;Jiseon Yang;Seungwon Chung;Sungeun Hwang;Uran Oh;Hyang Woon Lee
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.89-103
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2023
Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.
본 연구는 전분을 증자하지 않고 직접 효소제를 작용시켜 효율적인 당화를 시키고자 하였다. 원료 전분의 산침지와 macerating enzyme, ${\alpha}-amylase$, glucoamylase 를 처리하여 증자 전분의 당화율보다 더 높은 당화율을 얻었다. 실험에 사용한 전분질의 전당은 시료 g당 쌀 4.53, 고구마 4.26, 타피오카 3.92 mmole 이었다. 현재 주정공업에서 사용하는 알코홀 발효 조건을 기준으로 하여 당화시킨 결과는 전당의 $70{\pm}10%$가 당화되었다. 무증자 전분의 당화시 전분질 입자의 크기에 따른 당화율은 입자가 적을수록 효율적이었다. 산 전처리에 있어서 산의 농도와 온도 및 처리 시간은 시료 : 처리 용적 - 1 : 2 일때 5 % $H_2SO_4$, $60^{\circ}C$, 12시간에서 좋은 결과를 나타내었다. 전분질의 무증자 당화에 사용하는 효소의 최적 조건은 pectin depolymerase는 pH 4. 5, $45^{\circ}C$, 2시간이 우수 하였으며, ${\alpha}-amylase$ 는 pH 6.0, $60^{\circ}C$, 1시간, 그리고 glucoamylase는 pH 3.5, $60^{\circ}C$, 1시간의 조건이 유리하였다. 효소의 처리방법은 동시 처리가 단계별 처리보다 효과가 좋았고 jar fermenter 를 사용하여 행한 것이 삼각 후라스크에서 행한 것보다 효과가 좋았다. 각 처리 결과에서 얻은 최적 조건으로 무증자 전분을 당화시킨 결과 전당을 기준으로 타피오카는 82%, 쌀은 90.5%, 그리고 고구마는 84.5%가 당화 되었다.
3D printing technology is a processing technology in which 3D structures are formed by fabricating multiple 2D layers of materials based on 3D designed digital data and stacking them layer by layer. Although layers are stacked using inkjet printing to release various materials, it is still rare for research to successfully form a product as an additive manufacture of multi-materials. In this study, dispersion conditions are optimized by adding a dispersant to an acrylic monomer suitable for inkjet printing using Co3O4 and Al2O3. 3D structures having continuous composition composed of a different ceramic material are manufactured by printing using two UV curable ceramic inks whose optimization is advanced. After the heat treatment, the produced structure is checked for the formation and color of the desired crystals by comparing the crystalline analysis according to the characteristics of each part of the structure with ceramic pigments made by solid phase synthesis method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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