Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.44
no.3
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pp.370-377
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2017
Molar-incisor malformation (MIM) is a recently described dental anomaly characterized by root malformation in permanent first molars accompanied sometimes by abnormal root forms in primary second molars or enamel defects in maxillary central incisors. This report presents three cases of MIM along with a review of previous studies. Three patients exhibited abnormal root forms in the permanent first molars, with varying degrees of deformation. Two of the patients experienced medical events at birth. One of the patients was a monozygotic twin, whose twin sister exhibited normal dentition without any significant abnormalities. The present report also reviews recently reported cases of MIM in literature. In the management of MIM-associated clinical issues, consideration of microscopic features and accompanying characteristics might facilitate early diagnosis and comprehensive treatment planning.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.185-187
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2023
고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.33-39
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2013
In the transformation of response variable in partial linear models outliers can cause a bad effect on estimating the transformation parameter, just as in the linear models. To solve this problem the processes of estimating transformation parameter and detecting outliers are needed, but have difficulties to be performed due to the arbitrariness of the nonparametric function included in the partial linear model. In this study, through the estimation of nonparametric function and outlier detection methods such as a sequential test and a maximum trimmed likelihood estimation, processes for transforming response variable robust to outliers in partial linear models are suggested. The proposed methods are verified and compared their effectiveness by simulation study and examples.
최근 한국사회에서는 출산율의 저하로 인한 사회경제적 영향을 우려하여 대책방안을 강구하여야 한다는 논의가 증대되고 있다. 그런데 국가정책을 개발${\cdot}$추진하기 이전에 반드시 요구되는 것은 저출산 현상의 올바른 인식과 철저한 원인규명이다. 따라서 본 연구에서는 출산율 변화의 원인을 다각적으로 살펴보고, 향후 변화방향을 전망해 보고자 한다. 먼저 자녀출산의 변화를 결혼상태 변화와 유배우부인의 출산율 변화 부분으로 나누어 살펴본 결과, 과거와는 달리 최근의 출산율 저하는 유배우 부인에 의해서가 아니라 미혼자의 결혼연장 또는 독신생활에서 기인되는 것으로 나타났다. 이들 두 요인에 영향을 주는 변수로는 경기침체 및 직장불안정, 결혼가치관의 변화와 초혼연령의 상승, 자녀양육 관심증대, 자녀양육비 부담, 가정과 직장의 양립을 위한 사회적 인프라 부족, 여성의 자아욕구 및 사회참여 증대, 자녀효용가치 감소, 이혼 등 가족해체의 증대, 그리고 불임부부의 증대 등인 것으로 판단된다. 향후 출산율 변화를 전망해 보면, 저출산을 일찍 경험한 서구 선진국의 경우와는 달리 정책의 추진에 한계가 있어 선진국보다 더 낮은 출산율을 회복하는 데는 많은 어려움이 있을 것이라는 판단이다. 더군다나 젊은 미혼남녀의 가치관이 개인주의화 되는 경향이 있다는 점을 감안한다면 출산율 회복정책을 추진한다 하더라도 한계가 있을 수밖에 없을 것이다. 수년간 실시된 각종 실태조사를 분석한 결과에 의하면 현재의 경기침체가 회복될 경우 약 20%의 출산율 상승 가능성이 있으며, 이 때의 합계출산율은 약 1.43명 수준이 될 수 있을 것으로 예견된다. 또한 종합적 체계적 출산회복정책을 효과적${\cdot}$효율적으로 추진한다면 약 10년 후에는 합계출산율이 약 1.6 수준으로 회복될 것이라는 낙관적 견해를 가져본다. 그렇지만 정책의 강도에 따라서 회복수준은 현저하게 상이할 것이다.를 진단, 치료함에 있어 진행성 신질환의 가능성을 시사하는 예후인자가 없다면 신생검보다는 지속적이고 정기적인 추적관찰만으로도 충분할 것으로 생각된다도 등은 양군 사이에 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 발견 당시 혈청 $C_3$치의 감소는 모두 11명(61.1%)에서 관찰되었는데, 증상군에서는 7명(87.5%), 집단뇨검사군에서는 4명(40%)으로 증상군에서 혈청 $C_3$치의 감소가 보다 현저하였다. 그러나 추적관찰 기간 동안 증상군에서는 7명 중 4명, 집단뇨검사군에서는 4명 중 1명에서 혈청 $C_3$치는 정상범위로 증가하여 최종 관찰시점에서는 6명 (33.3%)에서만 혈청 $C_3$치의 감소가 지속되고 있다. 혈청 $C_3$치의 감소를 보인 경우를 다시 병리조직학적 분류에 의해 세분하여보면 발병당시에는 I형 8명(61.5%), II형에 1명(100%), III형 2명(50%)에서 관찰되었는데, 최종 시점에서는 I형 4명(30.8%), II형 1명(100%), III형 1명(33.3%)이었다. 또한 증상군에서 세포성 반월체형성과 세뇨관위축의 빈도가 높았으며, 사구체 혈관벽 비후와 사구체 간질의 증가의 정도가 집단뇨검사군에 비해 통계적으로 유의하게 높았다. 결론: 무증상성 요이상을 가진 환자에서 신장조직검사 실시 후 MPGN으로 진단되는 증례가 증가하고 있고, 오히려 증상을 동반하는 경우보다 빈도가 증가한다는 사실은 집단뇨 검사에서 소변의 이상소견이 발견되어 신장 조직검사를 실시할 경우 혈청 $C_3$치의 감소 여부에 관계없이 MPGN도 진단적 고려 대상이 되어야 한다고 생각한다.신장 조직검사를 시행한 결과 진행성 경과를 취할 수 있는 막 증식성 사구체 신염과 매우 희귀한 증례인 신유전분증 등으로 진단됨으로써 지속성 단백뇨의 경우 정확 진단적 접근이 필수적임을 알 수
Park, Sang-Gil;Park, Won-Sik;Lee, Hae-Jin;Hong, Woo-Gyoung;Oh, Jae-Eung
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.238-242
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2007
자동차의 고장은 그 종류나 특징면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노동력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.243-246
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2007
자동차의 고장은 그 종류나 특징 면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음 센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내 음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.466-468
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2001
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.301-301
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2022
본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.
치관부 파절이나 치아결손 혹은 치아형태의 이상이나 변색된 치아등으로 보철치료가 요구되는 경우 저작, 연하, 발음등의 회복과 심미적인 회복이 중요한 목적이 되며, 전치부에서는 심미성이, 구치부에서는 기능적인 회복이 더욱 강조된다. 보철치료후 치료목적을 달성하고 건강한 구강내의 상태를 유지하기 위해서는 보철물이 지대치 및 주위조직에 생물학적으로 조화되어 병적상태를 유발시키지 않아야 하며, 이를 위해서는 시술전에 올바른 진단과 적절한 치료계획을 세우고, 지대치 형성, 인상채득 및 임시관 장착, 금속관 및 가공의치 제작, 구강내의 시적(try-in), cementation등 모든 과정을 주위조직과 관련하여 주위 깊게 행하여야 한다.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.38
no.1
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pp.75-81
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2011
Supernumerary teeth are in excess of the normal number of teeth in either the primary or permanent dentitions. They are classified into supplemental teeth resembling those of the normal series and rudimentary teeth with abnormal shapes, according to their form. Most of the supernumerary teeth are rudimentary form, and supplemental teeth are much less common. Sulppemental teeth are most common in the permanent maxillary lateral incisor area and clinicians should be careful with differential diagnosis from normal teeth. Unerupted supernumerary teeth may produce several complications such as delayed eruption, displacement of permanent teeth, diastema, root resorption and cyst formation. Early detection and proper treatment plan according to the tooth alignment and root formation stage are important. Here we report 3 cases of unilateral or bilateral normal incisor shaped supernumerary lateral incisors treated by eruption observation, surgical extraction and orthodontic treatment with resin build-up.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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