Park, Jeong-Hee;Chang, Hee-Jin;Kang, Kyung-Ha;Sohn, Jin-Hee;Suh, Jung-Il
The Korean Journal of Cytopathology
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v.2
no.2
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pp.111-118
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1991
Fine needle aspiration biopsy cytology (FNA) is an important diagnostic tool in the management of thyroid nodule. Especially, papillary carcinoma of the thyroid has distinct morphologic features that allow a definite cytologic diagnosis with high degree of accuracy. We examined the characteristic cytologic features of 57 cases of papillary carcinoma of the thyroid, and their frequency and diagnostic significance were evaluated. The results obtained are summerized as follows; 1. In pattern of cellular arrangement, papillary structure with or without stroma is predominant feature (96%). 2. In individual cell morphology, grooved nuclei (95%), intranuclear cytoplasmic invagination (89%) and nuclear lobulation (74%) are most frequent and important cytologic findings. 3. Chromatin pattern is usually fine. Coarse chromatin is infrequent finding (37%). Nucleoli are inconspicuous. Cytoplasm us plump and distinctly eosinophilic. 4. Psammoma bodies are identified only in 4 cases (7%), but they are considered as helpful diagnostic features. 5. There are other associated findings including multinucleated giant cells (51%), macrophages (37%) and cystic degeneration (16%).
The automatic extraction of temporal information from written texts is a key component of question answering and summarization systems and its efficacy in those systems is very decisive if a temporal expression (TE) is successfully extracted. In this paper, three different approaches for TE extraction in Uyghur are developed and analyzed. A novel approach which uses lexical semantics as an additional information is also presented to extend classical approaches which are mainly based on morphology and syntax. We used a manually annotated news dataset labeled with TIMEX3 tags and generated three models with different feature combinations. The experimental results show that the best run achieved 0.87 for Precision, 0.89 for Recall, and 0.88 for F1-Measure in Uyghur TE extraction. From the analysis of the results, we concluded that the application of semantic knowledge resolves ambiguity problem at shallower language analysis and significantly aids the development of more efficient Uyghur TE extraction system.
So Min Jin;Hyeon Jin;Seong Ju Kim;Yu Na Kim;Dae-Won Lee
Journal of Industrial Technology
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v.43
no.1
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pp.1-6
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2023
TiO2 is a versatile metal oxide material that is frequently used as a photo-catalyst for organic pollutant oxidation and a functional material for ultraviolet-ray protection. To improve its chemical/physical properties and widen the range of industrial application, it is demanded to control the crystalline feature and morphology precisely by applying advanced nano-synthesis methods. In this study, we prepared TiO2 nanoparticles using the water-in-oil (W/O) microemulsion method and compared them with the particles synthesized by the conventional precipitation method. Also, we tried to find the optimum conditions for obtaining nano-sized, anatase-rich TiO2 particles by the W/O microemulsion method. We analyzed the crystalline feature and particle size of the prepared samples using X-ray diffraction (XRD) and Transmission electron microscopy (TEM). In summary, we found the W/O microemulsion is more effective than precipitation in obtaining nano-sized TiO2. The best result was derived when the microemulsion was formed using AOT surfactant, hydrolysis was performed under basic condition and the sample was calcined at 200℃.
Acrylonitrile-Butadiene-Styrene (ABS), polycarbonate (PC) and their alloys are an important class of engineering thermoplastics that are widely used for automotive industry, computer and equipment housings. For the process of recycling mixtures of ABS and PC, it is desirable to know how sensitive the blend properties are to changes in compositions. It was for this reason that blends of virgin ABS and virgin PC at five different compositions, namely, $15\%,\;30\%,\;50\%,\;70%$ and $85\%$ by weight of ABS were prepared and characterised by rheological and mechanical measurements. Rheological properties of these blends in steady, oscillatory and transient step shear and mechanical properties, namely, tensile strength, elongation-at-break and Izod impact strength are reported. The results show that PC behaves in a relatively Newtonian manner, but ABS exhibits significant shear thinning. The ABS-rich blends show a trend that is similar to that of ABS, while PC-rich blends, namely $0\%$ and $15\%$, exhibit a nearly Newtonian behaviour. However, at a fixed shear rate or frequency, the steady shear or the dynamic viscosity varied respectively in a non-mono-tonic manner with composition. Except for $15\%$ blend, the viscosities of other blends fall into a narrow band indicating a wide-operation window of varying blend ratio. The blends exhibited a lower viscosity than either of the two pure components. The other noticeable feature was that the blends at $70\%$ and $85\%$ ABS content had a higher G' than pure ABS, indicating an enhancement of elastic effect. The tensile yield strength of the blends followed the 'rule of mixtures' showing a decreasing value with the increase of ABS content in PC. However, the elongation-at-break and the impact strength did not appear to obey this 'rule of mixtures,' which suggests that morphology of the blends also plays a significant role in determining the properties. Indeed, scanning electron micrographs of the fracture surfaces of the different blends validate this hypothesis, and the $15\%$ blend is seen to have the most distinct morphology and correspondingly different behaviour and properties.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2011.05a
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pp.11.2-11.2
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2011
Polymer based organic photovoltaics have attracted a great deal of attention due to the potential cost-effectiveness of light-weight and flexible solar cells. However, most BHJ polymer solar cells are not thermally stable as subsequent exposure to heat drives further development of the morphology towards a state of macrophase separation in the micrometer scale. Here we would like to show three different approaches for developing new electroactive polymers to improve the thermal stability of the BHJ solar cells, which is a critical problem for the commercialization of these solar cells. For one of the examples, we report a new series of functionalized polythiophene (PT-x) copolymers for use in solution processed organic photovoltaics (OPVs). PT-x copolymers were synthesized from two different monomers, where the ratio of the monomers was carefully controlled to achieve a UV photo-crosslinkable layer while leaving the ${\pi}-{\pi}$ stacking feature of conjugated polymers unchanged. The crosslinking stabilizes PT-x/PCBM blend morphology preventing the macro phase separation between two components, which lead to OPVs with remarkably enhanced thermal stability. The drastic improvement in thermal stabilities is further characterized by microscopy as well as grazing incidence X-ray scattering (GIXS). In the second part of talk, we will discuss the use of block copolymers as active materials for WOLEDs in which phosphorescent emitter isolation can be achieved. We have exploited the use of triarylamine (TPA) oxadiazole (OXA) diblock copolymers (TPA-b-OXA), which have been used as host materials due to their high triplet energy and charge-transport properties enabling a balance of holes and electrons. Organization of phosphorescent domains in TPA-b-OXA block copolymers is demonstrated to yield dual emission for white electroluminescence. Our approach minimizes energy transfer between two colored species by site isolation through morphology control, allowing higher loading concentration of red emitters with improved device performance. Furthermore, by varying the molecular weight of TPA-b-OXA and the ratio of blue to red emitters, we have investigated the effect of domain spacing on the electroluminescence spectrum and device performance.
Judging from the studies carried out by Dr. Jo, Yong Jin on the Koreans' faces, Koreans divided into two constitutions according to their facial features and heritages. The one population is the Northern lineage whose ancestor migrated from Siberia in ice age. In order to survive in cold climate, they have developed a high level of metabolic heat production. Cold adaptation for preventing heat loss results in a reduction in the facial surface area with small eyes, nose and lips. The other population is the Southern lineage who is the descent of native in Korean peninsular. They have big eyes with double edged eyelids, broad nose and thick lips. It is generally believed that both genetic and environmetal factors influence eating behaviors. Although we can't recognized their heritage that may contribute to the metabolism and eating behavior, we commonly recognize their physiological heritage acceding to their facial features. In order to investigate the relationship among the size and shape of facial feature, the eating behavior, anthropometric measurement in female college students, the eating behaviors was measured during an instant-noodle lunch eaten in a laboratory setting at the ambient temperature of $23^{\circ}C$. The anterior surface area of left eye and length of right eye were positively correlated with the difference between the peak postprandial and the meal-start core temperature. The surface area of lower lip also negatively correlated with the meal-start core temperature and meal duration. In addition, the total lips' area was positively correlated with the difference between the peak postprandial and the meal-start core temperature and negatively correlated with the meal duration. However anthropometric measurements were not related with the size of facial features.
In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.
The most important issues in gesture recognition are the simplification of algorithm and the reduction of processing time. The mathematical morphology based on geometrical set theory is best used to perform the real-time processing. A key idea of the algorithm proposed in this paper is to apply morphological shape decomposition. The primitive elements extracted from a hand gesture have very important information including the directivity of the hand gestures. Based on this algorithm, we proposed the morphological hand-gesture recognition algorithm using feature vectors extracted from lines connecting the center points of a main-primitive element and sub-primitive elements. Through the experiments, we applied to the video contents browsing system with natural interactions and demonstrated the efficiency of this algorithm.
Since 3D measurement technologies have been widely used in manufacturing industries edge detection in a depth image plays an important role in computer vision applications. In this paper, we have proposed an edge detection process in a depth image based on the image based smoothing and morphological operations. In this method we have used the principle of Median filtering, which has a renowned feature for edge preservation properties. The edge detection was done based on Canny Edge detection principle and was improvised with morphological operations, which are represented as combinations of erosion and dilation. Later, we compared our results with some existing methods and exhibited that this method produced better results. However, this method works in multiframe applications with effective framerates. Thus this technique will aid to detect edges robustly from depth images and contribute to promote applications in depth images such as object detection, object segmentation, etc.
We present a new waveform detection method, based on the search of distinctive line-segments. The method is based on the basic assumption that the waveform morphology of biological signals is readily characterized by a sequence of the distinctive line-segments and their structural features. In this method, the distinctive line-segments are first searched for, and a structural feature analysis is performed an the distinctive line-segments found. Experiments of detecting epileptic spikes were carried out to evaluate the detection per formance of the method. Two subjects were used for training and tuning the algorithm and four subjects for testing the method. The results were obtained on two different performance indices, detection ratio and the number of false detections per minute.
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