Kim, Eun-Kyung;Jeon, Tae-Hoon;Kim, Chang-Yeon;Nam, Seung-Won;Song, Kyung;Lee, Sang-Gil;Kim, Youn-Joong
Applied Microscopy
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v.40
no.3
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pp.147-154
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2010
The aim of this study is to determine microstructure, chemical composition and crystal structure of hydroxyapatite for mouth teeth using optical microscopy and electron microscopy as well as electron probe micro-analysis (EPMA). Enamel, a protective cover to the teeth, consisted of rods oriented in regular and had relatively higher crystallinity and Ca component. In contrast, dentin showed a sponge-like microstructure with circular holes which were passages of dentinal tubules, and had higher Mg component than the enamel region due to its higher organic content. Hydroxyapatite crystals appeared as large rods in enamel, but as small needles in dentin. Their electron diffraction patterns were different by their crystallinity as well as by the organic content of the matrix.
Kim, Do-Youp;Ju, Seo-Hee;Koo, Hye-Young;Hong, Seung-Kwon;Kang, Yun-Chan
Korean Journal of Materials Research
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v.16
no.1
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pp.11-18
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2006
[ $Co_3O_4$ ] particles with non-aggregation characteristics were prepared by various conditions such as preparation temperature, flow rate of carrier gas, and concentration of spray solution using spray pyrolysis. The morphology and crystallinity of the preformed particles obtained by spray pyrolysis at various conditions affected the mean size and morphology of the post-treated $Co_3O_4$ particles. The preformed particles with hollow and porous morphology obtained from spray solution with citric acid and ethylene glycol turned to $Co_3O_4$ particles with nano size, regular morphology and non-aggregation characteristics after post-treatment at $800^{\circ}C$. On the other hand, the preformed particles obtained by the preparation conditions of short residence time of particles inside hot wall reactor and high reactor temperature turned to $Co_3O_4$ particles with aggregated morphology after post-treatment. The mean crystallite size and particle size of the $Co_3O_4$ particles prepared from optimum preparation conditions were 47 nm and 210 nm at post-treatment temperature of $800^{\circ}C$.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.3
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pp.41-47
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2011
Processing of the raw LiDAR data requires the high-end processor, because data form is a vector. In contrast, if LiDAR data is converted into a regular grid pattern by filltering, that has advantage of being in a low-cost equipment, because of the simple structure and faster processing speed. Especially, by using grid data classification, such as Quadtree, some of trees and cars are removed, so it has advantage of modeling. Therefore, this study presents the algorithm for automatic extraction of ground points using Quadtree and refion growing method from LiDAR data. In addition, Error analysis was performed based on the 1:5000 digital map of sample area to analyze the classification of ground points. In a result, the ground classification accuracy is over 98%. So it has the advantage of extracting the ground points. In addition, non-ground points, such as cars and tree, are effectively removed as using Quadtree and region growing method.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.4
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pp.1130-1147
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2014
Large size ships have a very flexible construction resulting in low resonance frequencies of the structural eigen-modes. This feature increases the dynamic response of the structure on short period waves (springing) and on impulsive wave loads (whipping). This dynamic response in its turn increases both the fatigue damage and the ultimate load on the structure; these aspects illustrate the importance of including the dynamic response into the design loads for these ship types. Experiments have been carried out using a segmented scaled model of a container ship in a Seakeeping Basin. This paper describes the development of the model for these experiments; the choice was made to divide the hull into six rigid segments connected with a flexible beam. In order to model the typical feature of the open structure of the containership that the shear center is well below the keel line of the vessel, the beam was built into the model as low as possible. The model was instrumented with accelerometers and rotation rate gyroscopes on each segment, relative wave height meters and pressure gauges in the bow area. The beam was instrumented with strain gauges to measure the internal loads at the position of each of the cuts. Experiments have been carried out in regular waves at different amplitudes for the same wave period and in long crested irregular waves for a matrix of wave heights and periods. The results of the experiments are compared to results of calculations with a linear model based on potential flow theory that includes the effects of the flexural modes. Some of the tests were repeated with additional links between the segments to increase the model rigidity by several orders of magnitude, in order to compare the loads between a rigid and a flexible model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.6
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pp.1186-1190
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2009
In this paper, we studied on a characteristic of movement of charged particle in equal electric field. In order to fabricate a panel, we used positive charged toner particles of black and negative one of yellow. Panel was biased rectangle pulse without any overshoot. Also, panel's optical characteristics with contrast ratio and viewing angle is measured with RT-200. Response time was measure by using incident laser and detective photodiode. The distribution of m/q of particles by driving in panel throughout the contrast ratio and response time. As a results, driving voltage, contrast ratio, and response time are decided by m/q of charged particles and when m/q of charged particles in panel have regular distribution, it is induce improvement driving characteristics.
The structural components of microorganism are quite related to the toxin and environmental conditions. The vegetative and dormant cells are quite affected by the physical and chemical environments to survive and they will be dormant when they are in the extreme environment. The mechanism to activate the microorganisms however, is not well defined yet in the area of activation state and sporulation state through the analysis of EPS. Other than that even the main mechanism of prior to acquisition of analysis values is not well understood. Therefore, what kind of specific environment to affect the activation and sporulation will be discussed through the analysis of the extracellular polymeric substances(EPS). EPS are a high molecular weight mixture of polymers presenting both outside of cells and interior of microbial aggregates. They are a major complex materials in microbial aggregation for sustaining them together in a three dimensional matrix. Three commonly used extraction methods were applied to this study their effectiveness and quantification in extracting EPS from several Bacillus microorganisms and activated sludge. Three extraction methods used for this study are regular centrifugation with formaldehyde (RCF), Steaming, and EDTA extraction. The results of EPS contents such as the quantitative proteins, carbohydrates and the ratio of protein versus carbohydrate from the several species with the several specific methods showed in this research. This study aims to get comparable results of the quantitative production of EPS and the effectiveness of sedimentation for Bacillus microorganisms and activated sludge from several wastewater treatment plans. The results revealed that the protein amount extracted was the highest by the Steaming method of three extraction methods before sporulation and the carbohydrate amount extracted was the highest by the RCA method of three extraction methods after sporulation. The higher amount of protein compared with carbohydrate from Bacillus microorganisms affected higher sedimentation efficiency, however it could not be found the relation between the EPS production and sedimentation efficiency for the activated sludge.
Kim, Yong-Min;Kim, Yong-Il;Park, Wan-Yong;Eo, Yang-Dam
Korean Journal of Remote Sensing
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v.26
no.3
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pp.317-324
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2010
In recent years, many automatic classification approaches have been employed. An automatic classification method can be effective, time-saving and can produce objective results due to the exclusion of operator intervention. This paper proposes a classification method based on automated training for high resolution multispectral images using ancillary data. Generally, it is problematic to automatically classify high resolution images using ancillary data, because of the scale difference between the high resolution image and the ancillary data. In order to overcome this problem, the proposed method utilizes the classification results of a Landsat image as a medium for automatic classification. For the classification of a Landsat image, a maximum likelihood classification is applied to the image, and the attributes of ancillary data are entered as the training data. In the case of a high resolution image, a K-means clustering algorithm, an unsupervised classification, was conducted and the result was compared to the classification results of the Landsat image. Subsequently, the training data of the high resolution image was automatically extracted using regular rules based on a RELATIONAL matrix that shows the relation between the two results. Finally, a high resolution image was classified and updated using the extracted training data. The proposed method was applied to QuickBird and SPOT-5 images of non-accessible areas. The result showed good performance in accuracy assessments. Therefore, we expect that the method can be effectively used to automatically construct thematic maps for non-accessible areas and update areas that do not have any attributes in geographic information system.
In this study, the numerical code for the 3D nonlinear dynamic analysis of an SLWR (Steel Lazy Wave Riser) was developed using the lumped mass line model in a FORTRAN environment. Because the lumped mass line model is an explicit method, there is no matrix operation. Thus, the numerical algorithm is simple and fast. In the lumped mass line model, the equations of motion for the riser were derived by applying the various forces acting on each node of the line. The applied forces at the node of the riser consisted of the tension, shear force due to the bending moment, gravitational force, buoyancy force, riser/ground contact force, and hydrodynamic force based on the Morison equation. Time integration was carried out using a Runge-Kutta fourth-order method, which is known to be stable and accurate. To validate the accuracy of the developed numerical code, simulations using the commercial software OrcaFlex were carried out simultaneously and compared with the results of the developed numerical code. To understand the nonlinear dynamic characteristics of an SLWR, dynamic simulations of SLWRs excited at the hang-off point and of SLWRs in regular waves were carried out. From the results of these dynamic simulations, the displacements at the maximum bending moments at important points of the design, like the hang-off point, sagging point, hogging points, and touch-down point, were observed and analyzed.
Cheon, Jeoung Soo;Kwak, Tai Keun;Lee, Yang;Piao, Zhelin;Yun, Sang Jo
Bulletin of the Korean Mathematical Society
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v.59
no.3
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pp.529-545
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2022
This article concerns a ring property that arises from combining one-sided duo factor rings and centers. A ring R is called right CIFD if R/I is right duo by some proper ideal I of R such that I is contained in the center of R. We first see that this property is seated between right duo and right π-duo, and not left-right symmetric. We prove, for a right CIFD ring R, that W(R) coincides with the set of all nilpotent elements of R; that R/P is a right duo domain for every minimal prime ideal P of R; that R/W(R) is strongly right bounded; and that every prime ideal of R is maximal if and only if R/W(R) is strongly regular, where W(R) is the Wedderburn radical of R. It is also proved that a ring R is commutative if and only if D3(R) is right CIFD, where D3(R) is the ring of 3 by 3 upper triangular matrices over R whose diagonals are equal. Furthermore, we show that the right CIFD property does not pass to polynomial rings, and that the polynomial ring over a ring R is right CIFD if and only if R/I is commutative by a proper ideal I of R contained in the center of R.
Al-Sharari, Waad;Mahmood, Mahmood A.;Abd El-Aziz, A.A.;Azim, Nesrine A.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.131-138
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2022
Novel Coronavirus (COVID-19) is viewed as one of the main general wellbeing theaters on the worldwide level all over the planet. Because of the abrupt idea of the flare-up and the irresistible force of the infection, it causes individuals tension, melancholy, and other pressure responses. The avoidance and control of the novel Covid pneumonia have moved into an imperative stage. It is fundamental to early foresee and figure of infection episode during this troublesome opportunity to control of its grimness and mortality. The entire world is investing unimaginable amounts of energy to fight against the spread of this lethal infection. In this paper, we utilized machine learning and deep learning techniques for analyzing what is going on utilizing countries shared information and for detecting the climate factors that effect on spreading Covid-19, such as humidity, sunny hours, temperature and wind speed for understanding its regular dramatic way of behaving alongside the forecast of future reachability of the COVID-2019 around the world. We utilized data collected and produced by Kaggle and the Johns Hopkins Center for Systems Science. The dataset has 25 attributes and 9566 objects. Our Experiment consists of two phases. In phase one, we preprocessed dataset for DL model and features were decreased to four features humidity, sunny hours, temperature and wind speed by utilized the Pearson Correlation Coefficient technique (correlation attributes feature selection). In phase two, we utilized the traditional famous six machine learning techniques for numerical datasets, and Dense Net deep learning model to predict and detect the climatic factor that aide to disease outbreak. We validated the model by using confusion matrix (CM) and measured the performance by four different metrics: accuracy, f-measure, recall, and precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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