Background: We sought to determine the value of combining diffusion-weighted (DW) and perfusion-weighted (PW) sequences with a conventional magnetic resonance (MR) sequence to assess solid components of borderline ovarian tumors (BOTs) and stage I carcinomas. Methods: Conventional, DW, and PW sequences in the tumor imaging studies of 70 patients (BOTs, n=38; stage I carcinomas, n=32) who underwent surgery with pathologic correlation were assessed. Two independent radiologists calculated the parameters apparent diffusion coefficient (ADC), $K^{trans}$ (vessel permeability), and $V_e$ (cell density) for the solid components. The distribution on conventional MR sequence and mean, standard deviation, and 95% confidence interval of each DW and PW parameter were calculated. The inter-observer agreement among the two radiologists was assessed. Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and multivariate logistic regression were performed to compare the effectiveness of DW and PW sequences for average values and to characterize the diagnostic performance of combined DW and PW sequences. Results: There were excellent agreements for DW and PW parameters between radiologists. The distributions of ADC, $K^{trans}$, and $V_e$ values were significantly different between BOTs and stage I carcinomas, yielding AUCs of 0.58 and 0.68, 0.78 and 0.82, and 0.70 and 0.72, respectively, with ADC yielding the lowest diagnostic performance. The AUCs of the DW, PW, and combined PW and DW sequences were $0.71{\pm}0.05$, $0.80{\pm}0.05$, and $0.85{\pm}0.05$, respectively. Conclusion: Combining PW and DW sequences to a conventional sequence potentially improves the diagnostic accuracy in the differentiation of BOTs and stage I carcinomas.
The design of honeycomb sandwich structures is often challenging because these structures can be tailored from a variety of possible cores and face sheets configurations, therefore, the design of sandwich structures is characterized as a time-consuming and complex task. A data-driven computational approach that integrates the analytical method and Artificial Neural Network (ANN) is developed by the authors to rapidly predict the design of sandwich structures for a targeted maximum structural deflection. The elaborated ANN reverse design approach is applied to obtain the thickness of the sandwich core, the thickness of the laminated face sheets, and safety factors for composite sandwich structure. The required data for building ANN model were obtained using the governing equations of sandwich components in conjunction with the Monte Carlo Method. Then, the functional relationship between the input and output features was created using the neural network Backpropagation (BP) algorithm. The input variables were the dimensions of the sandwich structure, the applied load, the core density, and the maximum deflection, which was the reverse input given by the designer. The outstanding performance of reverse ANN model revealed through a low value of mean square error (MSE) together with the coefficient of determination (R2) close to the unity. Furthermore, the output of the model was in good agreement with the analytical solution with a maximum error 4.7%. The combination of reverse concept and ANN may provide a potentially novel approach in designing of sandwich structures. The main added value of this study is the elaboration of a reverse ANN model, which provides a low computational technique as well as savestime in the design or redesign of sandwich structures compared to analytical and finite element approaches.
Zintl phase Mg3Sb2 is a promising thermoelectric material in medium to high temperature range due to its low band gap energy and characteristic electron-crystal phonon-glass behavior. P-type Mg3Sb2 has conventionally exhibited lower thermoelectric properties compared to its n-type counterparts, which have poor electrical conductivity. To address these problems, a small amount of Sn doping was considered in this alloy system. P-type Mg3Sb2 was synthesized by controlled melting, pulverizing, and subsequent vacuum hot pressing (VHP) method. X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM) were used to investigate phases and microstructure development during the process. Single phase Mg3Sb2 was successfully formed when 16 at.% of Mg was excessively added to the system. Nominal compositions of Mg3.8Sb2-xSnx (0 ≤ x ≤ 0.008) were considered in this study. Thermoelectric properties were evaluated in terms of Seebeck coefficient, electrical conductivity, and thermal conductivity. A peak ZT value ≈ 0.32 was found for the specimen Mg3.8Sb1.994Sn0.006 at 873 K, showing an improved ZT value compared to intrinsic one. Transport properties were also evaluated and discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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1993.11a
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pp.17-20
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1993
In this paper, the (1-x)($Sr_{0.50}$$Pb_{0.25}$$Ba_{0.25}$)$TiO_3$-x $Bi_2$$Ti_3$$O_{9}$(x=0,4,6,8[mol.%]) ceramics with paraelectric properties were, fabricated by mixed oxide method. The dielectric and structural properties of ceramics were studied with sintering temperature and addition of $Bi_2Ti_3O_{9}$, and the application for the high - voltage capacitor was investigated. In the specimens with sintering at 1350[$^{\circ}C$], sintered density was showed the highest value of 5.745[g/cm$^3$]. Increasing of sintering temperature, average grain size was increased. The specimen. ($Sr_{0.50}$$Pb_{0.25}$$Ba_{0.25}$)$TiO_3$sintered at 1350[$^{\circ}C$] showed good dielectric properties and breakdown voltage was showed the highest value of 200[kV]. Temperature coefficient of capacitance was stabilized in specimens added $Bi_2Ti_3O_{9}$ Sintered density. dielectric properties and breakdown voltage ware decreased with increasing the contents of $Bi_2Ti_3O_{9}$.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.2015-2022
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2008
The effect of content of $Al_2O_3+Y_2O_3$ sintering additives on the densification behavior, mechanical and electrical properties of the pressureless-sintered $SiC-ZrB_2$ electroconductive ceramic composites was investigated. The $SiC-ZrB_2$ electroconductive ceramic composites were pressurless-sintered for 2 hours at 1,700[$^{\circ}C$] temperatures with an addition of $Al_2O_3+Y_2O_3$(6 : 4 mixture of $Al_2O_3$ and $Y_2O_3$) as a sintering aid in the range of $8\;{\sim}\;20$[wt%]. Phase analysis of $SiC-ZrB_2$ composites by XRD revealed mostly of $\alpha$-SiC(6H), $ZrB_2$ and In Situ YAG($Al_5Y_3O_{12}$). The relative density, flexural strength, Young's modulus and vicker's hardness showed the highest value of 89.02[%], 81.58[MPa], 31.44[GPa] and 1.34[GPa] for $SiC-ZrB_2$ composites added with 16[wt%] $Al_2O_3+Y_2O_3$ additives at room temperature respectively. Abnormal grain growth takes place during phase transformation from $\beta$-SiC into $\alpha$-SiC was correlated with In Situ YAG phase by reaction between $Al_2O_3$ and $Y_2O_3$ additive during sintering. The electrical resistivity showed the lowest value of $3.l4{\times}10^{-2}{\Omega}{\cdot}cm$ for $SiC-ZrB_2$ composite added with 16[wt%] $Al_2O_3+Y_2O_3$ additives at 700[$^{\circ}C$]. The electrical resistivity of the $SiC-TiB_2$ and $SiC-ZrB_2$ composite was all negative temperature coefficient resistance (NTCR) in the temperature ranges from room temperature to 700[$^{\circ}C$]. Compositional design and optimization of processing parameters are key factors for controlling and improving the properties of SiC-based electroconductive ceramic composites.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.4
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pp.41-49
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2007
This study aims to examine the ripple effect of the '119 Integrated Information System' for city disaster management on the local economy. The study was conducted in the area of Gyeongnam province, and the study method is the interdependence analysis based on the Input Coefficient drawn from Input-Output Tables in which Intermediary Transaction Tables drawn through RAS was taken advantage of to grasp the correlation among industries and regions in terms of the local economy, and the ripple effect of the changes of political exogenous variables on the local economy was divided to such elements as production, added value, and employment so as to attempt empirical analysis on the local economy system. To estimate the ripple effect on the local economy, three different amounts of the expected input were applied to the study respectively and the results are as follows: Some $28.7{\sim}42.4$ billion won for the production induction effect, some $7.5{\sim}11.4$ billion won for the added-value induction effect, some $103{\sim}157$ job openings for the employment induction effect, and some $3.8{\sim}5.7$ billion won for the income induction effect are expected to take place as the ripple effect on the local economy.
In this paper, we analysed the absolute and conditional convergency hypothesis and the determinants of productivity in manufacturing industries from 2000 to 2009 with 16 provinces and metro-cities by using panel analysis. In terms of convergency hypothesis test, the results show that both of the convergency hypothesis, the absolute vs. conditional hypothesis, reject the null hypothesis(H0) implying the labor productivity of the 16 province and metro-cities converged to the steady state equilibrium. Also, the speed of the absolute and conditional convergency for the 16 province and metro-cities are average 4.4% and 0.73% respectively. In addition, the results of the determinants of the labor productivity in manufacturing industry show that human capital and manufacturing location coefficient affect to the value- added per capita significantly, but government expenditure per capita doesn't affect to the value- added per capita. As for the total factor productivity, government expenditure per capita and fixed capital per capita are important factors, but research and development doesn't. Hence the government has to revise the balanced regional development policy to develop regional manufacturing industries for the vulnerable regions. Also, it requires more study regarding income disparities and productivity.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.4
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pp.596-601
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2020
Silicon carbide is considered a potentially useful material for high-temperature electronic devices because of its large band gap energy and p-type or n-type conduction that can be controlled by impurity doping. Accordingly, the thermoelectric properties of -SiC powder prepared by refined diatomite were investigated for high value-added applications of natural diatomite. -SiC powder was synthesized by a carbothermal reduction of the SiO2 in refined diatomite using carbon black. An acid-treatment process was then performed to eliminate the remaining impurities (Fe, Ca, etc.). n-Type semiconductors were fabricated by sintering the pressed powder at 2000℃ for 1~5h in an N2 atmosphere. The electrical conductivity increased with increasing sintering time, which might be due to an increase in carrier concentration and improvement in grain-to-grain connectivity. The carrier compensation effect caused by the remaining acceptor impurities (Al, etc.) in the obtained -SiC had a deleterious influence on the electrical conductivity. The absolute value of the Seebeck coefficient increased with increasing sintering time, which might be due to a decrease in the stacking fault density accompanied by grain or crystallite growth. On the other hand, the power factor, which reflects the thermoelectric conversion efficiency of the present work, was slightly lower than that of the porous SiC semiconductors fabricated by conventional high-purity -SiC powder, it can be stated that the thermoelectric properties could be improved further by precise control of an acid-treatment process.
The effects of the annealing atmospheres(O2, N2) and sintering additives that Bi2O3 is a major composition on the microwave dielectric and sintering propertie of (1-x)CaTiO3-xLaAlO3 system were investigated. The annealing atmospheres and the increase of annealing time after sintering did not affect the relative dielectric constant($\varepsilon$r) and temperature coefficient of resonant frequency($\tau$f) of (1-x)CaTiO3-xLaAlO3 system. However, the Q.f0 values of (1-x)CaTiO3-xLaAlO3 were very sensitive to annealing atmospheres. As the annealing time increased under O2 atmosphere the Q.f0 values of (1-x)CaTiO3-xLaAlO3 enhanced untill 10 hrs in 0.3$\leq$x$\leq$0.6 region, but degraded over that time. The increasing rate of Q.f0 value increased wth increasing x. On the other hand, as the annealing time increased under N2 atmosphere the Q.f0 values were constant in x$\leq$0.6 region, increased gradually in x$\geq$0.7 region. When 0.97Bi2O3-0.03Al2O3 and 0.76Bi2O3-0.24NiO of 3wt% as sintering additives were added to (Ca0.5La0.5) (Ti0.5Al0.5)O3 (x=0.5) the sintering temperature of 1$600^{\circ}C$ was lowered to 140$0^{\circ}C$, and the relative dielectric constant($\varepsilon$r) and temperature coefficient of resonant frequency($\tau$f) were not nearly changed. The addition of 0.97Bi2O3-0.03Al2O3 and 0.76Bi2O3-0.24NiO of 3wt% to (Ca0.5La0.5)(Ti0.5Al0.5)O3 made the Q.f0 values to be lower about 15% and 34%, respectively.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.1-12
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2022
Traditional methods of measuring corneal ulcers were difficult to present objective basis for diagnosis because of the subjective judgment of the medical staff through photographs taken with special equipment. In this paper, we propose a method to detect the ulcer area on a pixel basis in corneal ulcer images using a semantic segmentation model. In order to solve this problem, we performed the experiment to detect the ulcer area based on the DeepLab model which has the highest performance in semantic segmentation model. For the experiment, the training and test data were selected and the backbone network of DeepLab model which set as Xception and ResNet, respectively were evaluated and compared the performances. We used Dice similarity coefficient and IoU value as an indicator to evaluate the performances. Experimental results show that when 'crop & resized' images are added to the dataset, it segment the ulcer area with an average accuracy about 93% of Dice similarity coefficient on the DeepLab model with ResNet101 as the backbone network. This study shows that the semantic segmentation model used for object detection also has an ability to make significant results when classifying objects with irregular shapes such as corneal ulcers. Ultimately, we will perform the extension of datasets and experiment with adaptive learning methods through future studies so that they can be implemented in real medical diagnosis environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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