• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제5권5호
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• pp.372-378
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• 2000

The cell culture of Angelica gigas Nakai producing decursin derivatives and immunostimulating polysaccharides was preserved in liquid nitrogen after pre-freezing in a deep freezer at -70$^{\circ}C$ for 480 min. The effects of the cryoprotectant and pretreatment before cooling were investigated to obtain the optimal procedure for cyropreservation. When compared to mannitol, sorbitol, or NaCl with a similar osmotic pressure, 0.7 M sucrose was found to be the best osmoticum for the cryopreservation of A. gigas cells. In the pre-culture medium, the cells in the exponential growth phase showed phase showed the best post-freezing survival after cryopreservation. A mixture of sucrose, glycerol, and DMSO was found to be an effective cryoprotectant and a higher concentration of the cryoprotectant provided better cell viability. When compared with the vitrification, the optimum cryopreservation method proposed in this study would seem to be more effective for the long-term storage of suspension cells. The highest relative cell viability established with the procedure was 89%.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.521-523
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• 2021

자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 적외선 카메라를 사용하여 얻은 적외선 파장 데이터를 딥러닝 학습을 시도하여 얻어낸 결빙감지 정보를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6C호
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• pp.275-284
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• 2012

남극대륙은 바람이 강하며 지구상에서 가장 기온이 낮고 건조한 극한환경 조건으로서 지표면의 암석은 동결-융해에 의해 암석의 역학적 특성이 변해왔다. 극지 암석의 지반공학적 특성을 이해하기 위하여 남극에서 직접 암석을 채취하여 암석의 물리적 역학적 특성을 분석하였다. 서남극 케이프 벅스 및 동남극 테라노바 만의 암석은 국내 편마암이 보이는 대표적인 물성 값의 범위내에 존재하고 있었으며, 케이프 벅스의 노출된 암석이 테라노바 만에 비하여 암반 강도가 큰 것으로 나타났다. 테라노바 만의 지표에 노출된 암석의 평균 흡수율은 0.56%, 평균 P파 속도는 3,717m/s, 일축압축 강도는 109MPa로 측정되었으며, 시추조사로부터 채취한 심도 2.9m 이상의 암석 평균 흡수율은 0.24%, 평균 P파 속도는 4,670m/s, 일축압축 강도는 88MPa로 측정되었다. 테라노바 만의 지표면에 노출된 암석과 심부에서 채취한 암석을 비교한 결과, 노출된 암석은 동결-융해의 영향으로 판단되는 역학적 특성 변화는 나타나지 않았으나 흡수율-P파 속도 변화의 물리적 특성 변화는 잘 나타났다.

• 한국수산과학회지
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• 제52권5호
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• pp.445-451
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• 2019

In the industrial production of fish snacks using frozen surimi, molding the surimi mixture requires an expensive automated machine. This study investigated the efficacy of freeze molding without machinery molding in the production of Alaska pollock Theragra chalcogramma surimi snacks. At 90 minutes after deep freezing at $-80^{\circ}C$, the cutting ease and shape retention of the surimi mixture were superior. The freezing-molded surimi snack had a higher TVB-N (total volatile basic nitrogen) level (3.59 mg/100 g) than that (1.50 mg/100 g) of the normally molded surimi snack. Freezing did not affect the microstructure of the surimi snack or its hardness, which is an important physical property of snack products. The freezing-molded and normally molded snacks did not differ significantly in terms of color or appearance, or in any other aspect of the sensory evaluation. Our findings demonstrate that freeze molding does not induce changes in the quality of surimi snacks. Therefore, molding by freezing treatment could be used to produce surimi snacks at small- and mid-sized seafood companies.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.125-134
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• 2024

The novel coronavirus 2019 is called COVID-19 has outspread swiftly worldwide. An early diagnosis is more important to control its quick spread. Medical imaging mechanics, chest calculated tomography or chest X-ray, are playing a vital character in the identification and testing of COVID-19 in this present epidemic. Chest X-ray is cost effective method for Covid-19 detection however the manual process of x-ray analysis is time consuming given that the number of infected individuals keep growing rapidly. For this reason, it is very important to develop an automated COVID-19 detection process to control this pandemic. In this study, we address the task of automatic detection of Covid-19 by using a popular deep learning model namely the VGG19 model. We used 1300 healthy and 1300 confirmed COVID-19 chest X-ray images in this experiment. We performed three experiments by freezing different blocks and layers of VGG19 and finally, we used a machine learning classifier SVM for detecting COVID-19. In every experiment, we used a five-fold cross-validation method to train and validated the model and finally achieved 98.1% overall classification accuracy. Experimental results show that our proposed method using the deep learning-based VGG19 model can be used as a tool to aid radiologists and play a crucial role in the timely diagnosis of Covid-19.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2000년도 춘계학술발표대회
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• pp.321-324
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• 2000

식물세포의 장기보존방법 연구를 위하여 참당귀(Angelica gigas Nakai) 현탁세포를 이용하여 동결보존을 수행하였다. 최적의 예비성장배지로는 0.7 M sucrose를 첨가하여 6일간 배양한 것이 가장 좋았으며, 동결보호제로는 1 M sucrose, 1 M glycerol, 1 M DMSO를 혼합하여 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 나타내었다. 동결 시에는 처음 8시간 동안 deep freezer에서 천천히 냉동을 한 후 액체질소에 넣는 것이 가장 좋은 것으로 나타났다. 또한 여러 가지 삼투압 증진제를 사용한 실험을 수행한 결과 sucrose가 가장 좋은 결과를 나타내었는데 이것은 sucrose가 삼투압 증진제 역할뿐만 아니라 cell membrane을 보호하기 때문으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.849-859
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• 2021

Prostate cancer (PCa) is a fatal disease that occurs in men. In general, PCa cells are found in the prostate gland. Early diagnosis is the key to prevent the spreading of cancers to other parts of the body. In this case, deep learning-based systems can detect and distinguish histological patterns in microscopy images. The histological grades used for the analysis were benign, grade 3, grade 4, and grade 5. In this study, we attempt to use transfer learning and fine-tuning methods as well as different model architectures to develop and compare the models. We implemented MobileNet, ResNet50, and DenseNet121 models and used three different strategies of freezing layers techniques of fine-tuning, to get various pre-trained weights to improve accuracy. Finally, transfer learning using MobileNet with the half-layer frozen showed the best results among the nine models, and 90% accuracy was obtained on the test data set.

• Journal of Chest Surgery
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• 제39권7호
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• pp.520-526
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• 2006

배경: 폐암치료에 있어 냉동수술은 저온에서 폐조직의 반응에 대한 연구 자료가 많지 않아 임상적용은 매우 제한적이다. 본 실험의 목적은 초저온에서 폐조직의 반응과 온도변화에 따른 폐의 조직학적 변화에 대해 조사하는 것이다. 대상 및 방법: 12마리의 잡견을 전신마취 후 5번째 늑간을 열어 폐를 노출시켰다. 2.4 mm 냉동침을 폐표면으로부터 20 mm 깊이로 폐조직으로 삽입하고 냉동침으로부터 5 mm 간격으로 온도센서(T1-4)를 삽입하였다. 실험견을 A군(n=8)과 B군(n=4)으로 나누어 A군은 20분간 $-120^{\circ}C$로 냉동한 후 5분간 해동하였다가 다시 20분간 냉동하였으며, B군에서는 40분간 해동과정 없이 $-120^{\circ}C$로 냉동하였다. 냉동수술 후 1일째 폐조직을 적출하였으며 A군 중 4마리는 지연된 조직반응을 보기 위해 7주일째 폐조직을 적출하여 조직학적 검사를 하였다. 결과: A군에서 일차 냉동 시 T1과 T2의 온도가 각각 $4.1{\pm}11^{\circ}C$와 $31{\pm}5^{\circ}C$로 떨어졌으며 이차 냉동 시 온도는 더욱 하강하였다: T1 $-56.4{\pm}9.7^{\circ}C,\;T2\;18.4{\pm}14.2^{\circ}C,\;T3\;18.5{\pm}9.4^{\circ}C\;and\;T4\;35.9{\pm}2.9^{\circ}C$. 일차 냉동시기와 이차냉동 시의 온도-거리 그래프를 비교한 결과 온도-거리 관계가 곡선에서 선형으로 변화했다. B군에서는 온도센서의 온도가 감소하였으며 냉동 40분 동안 변화 없었다. A군에서 광학현미경상 지름 $18.6{\pm}6.4mm$의 출혈성 괴사의 소견을 볼 수 있었다. B군에서의 괴사부위 지름은 $14{\pm}3mm$였다. 괴사된 부위에서 살아 있는 세포를 발견할 수 없었다. 결론: 냉동 후 해동과정은 폐조직의 전도율을 변화시키며 이는 이차 냉동 시 폐조직의 온도를 더욱 떨어뜨리고 세포파괴의 범위를 넓힌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.663-664
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• 2016

해수를 이용한 온도차 발전은 심층수와 표층수의 온도 차이를 이용한 암모니아(냉매)를 사용하여 폐쇄적인 액화와 기화를 반복하여 터빈을 돌리는 방식이다. 온도차 발전의 특성상 온도 차이가 클수록 에너지 발전 특성은 좋아진다. 이는 심층수 표층수의 온도차이가 커야 됨을 이야기 한다. 하지만 겨울이 되면 표층수와 심층수의 온도차이가 크지 않아 에너지 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 그리고 해수 담수화기술은 지구의 97%를 차지하지만 우리가 먹을 수 없는 바닷물을 담수로 바꾸는 기술로, 해수 담수화기술로 생산된 담수는 선박내의 공업, 식수 등 각종 용수로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 현재 문제가 되고 있는 계절에 따른 표층수의 온도 변화를 개선하기 위해 기존에 사용하고 있는 선박용 디젤엔진의 열에너지와 LNG의 냉열 에너지를 사용한 온도차 발전을 위해 LNG 운송 선박을 기준으로 LNG 운송 선박 하이브리드 엔진에 관한 연구와 냉열 에너지를 활용한 해수 냉동법으로 담수화하는 발전 및 담수화를 복합시킨 연구를 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.794-797
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• 2024

Despite advancements in deep learning, existing semantic segmentation models exhibit suboptimal performance under adverse weather conditions, such as fog or rain, whereas they perform well in clear weather conditions. To address this issue, much of the research has focused on making image or feature-level representations weather-independent. However, disentangling the style and content of images remains a challenge. In this work, we propose a novel fine-tuning method, 'freeze-n-update.' We identify a subset of model parameters that are weather-independent and demonstrate that by freezing these parameters and fine-tuning others, segmentation performance can be significantly improved. Experiments on a test dataset confirm both the effectiveness and practicality of our approach.