Purpose: To investigate the histopathological changes in the temporomandibular joint in streptozotocin-induced diabetic rat following irradiation. Materials and Methods : Sprague-Dawley rats weighing about 250 gm were divided into three groups: control, diabetic, and diabetic-irradiated groups. Diabetes mellitus was induced in the rats by injecting streptozotocin. Rats in the control group were injected with citrate buffer only. After 5 days, the head and neck region of the rats in diabetic-irradiated group were irradiated with single absorbed dose of 10 Gy. The rats were killed at 1, 3, 7, 14, 21, and 28 days after irradiation. The specimen including the temporomandibular joint were sectioned and observed using a histopathological method. Results : In the diabetic group, severe bone resorption in the mandibular condyle was observed throughout the period of experiment. Necrosis of bone marrow and trabeculae was observed at 28 days after diabetic state. Atrophy and fibrosis in the retrodisca] tissue was gradually progressed during the time of the experiment. In the diabetic-irradiated group, severe bone resorption in the mandibular condyle was observed during the early experimental phases, but regeneration of bone marrow was initiated at ]4 days after diabetic state and irradiation. A]so, calcification of abnormal trabeculae was observed at 28 days after diabetic state and irradiation. The retrodisca] tissue was degenerated in the early experimental phases, but it had been gradually regenerated during the experimental time. Conclusion: This experiment suggests that bone resorption and degeneration in the mandibular condyle are caused by the induction of diabetes, and abnormal bone formation is induced after irradiation in diabetic state.
Objectives : The purpose of this study was to investigate the association between quality of life and Mibyeong index of abnormal symptoms by the Mibyeong state. Methods : A total of 1,100 people were recruited into this study and were collected by specialized research company. The data were collected by personal information using MBI(Mibyeong Index) and SF-12 (Short form-12) and were analyzed with SPSS (version 21.0) computer program, and included Pearson's chi-square test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis. Results : The Mibyeong Index which represents abnormal symptom type showed significant difference for Mibyeong state (p<.001). In Total subject, fatigue, pain, low sleep quality and indigestion were found to be significant predictors of PCS(Physical Component Summary). In Healthy group, pain was found to be significant predictor of PCS. In MI 1 group, fatigue, pain, indigestion and anxiety were found to be significant predictors of PCS. In MI 2 group, fatigue, pain and low sleep quality were found to be significant predictors of PCS. In Total subject, fatigue, depression, anger and anxiety were found to be significant predictors of MCS (Mental Component Summary). In Healthy group, indigestion and anxiety were found to be significant predictors of MCS. In MI 1 group, depression and anger were found to be significant predictors of MCS. In MI 2 group, fatigue and depression were found to be significant predictors of MCS. Conclusions : The relationship between Quality of life and MBI changes according to Mibyeong state. We expect that this result could be contribute to health management of people in Mibyeong state.
Purpose: The purpose of this study is to propose a system predicting whether an electricity distribution system is abnormal by analyzing the temperature of the deteriorated system. Traditional electricity distribution system abnormality diagnosis was mainly limited to post-inspection. This research presents a remote monitoring system for detecting thermal images of the deteriorated electricity distribution system efficiently hereby providing safe and efficient abnormal diagnosis to electricians. Methods: In this study, an object detection algorithm (YOLOv5) is performed using 16,866 thermal images of electricity distribution systems provided by KEPCO(Korea Electric Power Corporation). Abnormality/Normality of the extracted system images from the algorithm are classified via the limit temperature. Each classification model, Random Forest, Support Vector Machine, XGBOOST is performed to explore 463,053 temperature datasets. The process capability index is employed to indicate the quality of the electricity distribution system. Results: This research performs case study with transformers representing the electricity distribution systems. The case study shows the following states: accuracy 100%, precision 100%, recall 100%, F1-score 100%. Also the case study shows the process capability index of the transformers with the following states: steady state 99.47%, caution state 0.16%, and risk state 0.37%. Conclusion: The sum of caution and risk state is 0.53%, which is higher than the actual failure rate. Also most transformer abnormalities can be detected through this monitoring system.
1. Objectives: We aimed to know what are different in physiological and pathological symptoms associated with health state according to Sasang Constitution in women 2. Methods: We recruited 338 women between 10 and 80, excluding individuals who have physically or psychologically serious disease, or women in pregnancy among Korean population in Traditional Korea Clinics. We used CRF(Case Report Form, C-2009-002439) as measurement of physiological and pathological symptoms and SF-36 (Short Form-36) as measurement of health state We analyzed association between physiological and pathological symptoms and health state with Two-way ANOVA 3. Results: There are 9 different symptoms associated with health state, such as digestion state, uncomfortable problem in belly, indigestion in bad condition, abnormal sweat, night sweat, clean in urine, no problem in urine, feel heavy in chest according to Sasang constitution. 4. Conclusions: Physiological and pathological symptoms are associated with health state and some symptoms associated with health state are different according to Sasang Constitution in women.
Shrestha Bhushan;Kim Ho Kyung;Sung Gi Ho;Spatafora Joseph W.;Sung Jae Mo
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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v.9
no.6
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pp.440-446
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2004
Interest in in vitro study of entomopathogenic fungi, including Cordyceps species, has been increasing due to their valuable bioactive compounds and biocontrol effects. Among Cordyceps species, in vitro stromata of C militaris has been successfully produced and cultivated for industrial purposes. However, genetic study on in vitro stromata formation of C militaris has not been carried out yet. Here, relationship between mating system and perithecial stromata formation of C militaris is reported. Mating system was determined by observing perithecial stromata formation from mono-ascospore cultures and their pair-wise combinations. Certain combinations of mono-ascospore strains produced perithecial club-shaped stromata, whereas other combinations produced either no stromata or only abnormal non-perithecial stromata. Similarly, monoascospore cultures without combination produced either no stromata or only abnormal nonperithecial stromata. Despite obvious heterothallism, self-fertility was occasionally observed in few strains of C militaris. These observations indicated that C militaris behaves as a bipolar heterothallic fungus and requires two mating compatible strains in order to produce regular clubshaped perithecial stromata, a fundamental requirement for its industrial cultivation.
Lee S.J.;Shin H.G.;Kim M.H.;Kim J.T.;Lee H.K.;Kim T.Y.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.452-455
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2005
The cutting characteristics of hardened steel by a PCBN tool is investigated with respect to workpiece surface roughness, cutting force and tool flank wear of the vision system. Backpropagation neural networks (BPNs) were used for detection of tool wear. The neural network consisted of three layers: input, hidden and output. The input vectors comprised of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, and thrust force signals. The output was the tool wear state which was either usable or failure. Hard turning experiments with various spindle rotational speed and feed rates were carried out. The learning process was performed effectively by utilizing backpropagation. The detection of the abnormal states using BPNs achieved 96.4% reliability even when the spindle rotational speed and feedrate were changed.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.1021-1024
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2001
Out of all metal-cutting processes, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. In this paper, the vision system of the sensing methods of drill flank wear on the basis of image processing is used to detect the wear pattern by non-contact and direct method and get the reliable wear information about drill. In image processing of acquired image, median filter is applied for noise removal. The vision flank wear area of the drill was measured. Backpropagation neural networks (BPns) were used for no-line detection of drill wear. The neural network consisted of three layers: input, hidden and output. The input vectors comprised of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, thrust and torque signals. The output was the drill wear state which was either usable or failure. Drilling experiments with various spindle rotational speed and feed rates were carried out. The learning process was peformed effectively by utilizing backpropagation. The detection of the abnormal states using BPNs achieved 96.4% reliability even when the spindle rotational speed and feedrate were changed.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.4
s.97
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pp.148-154
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1999
This study was carried out to verify grinding performance of dental diamond bur and investigate the possibility of AE application in dentistry field. Workpieces were made of acryl and bovine respectively for the experiments in this study. Grinding test was conducted to get the data of grinding resistance and specific grinding energy of four different types of diamond bur by using tool dynamometer. AE signal was acquired to verify grinding process in the AE measuring system. Tool wear was observed to find parameters about grinding characteristics of diamond bur by means of SEM picture. It was found that the wear of dental diamond bur could be detected with polishing of grinding material, removal of adhesive parts, wear of particles neighboring cutting nose, loss of material and elevation of temperature. The wear of B, C, D type diamond bur is due to wear and fracture of grain size. Abnormal state can be found through the behavior of AE signal in the grinding working. As a result, it is expected that forecast of abnormal state is possible using AE equipments under real time process.
DC bias will cause abnormal vibration of transformers. Aiming at such a problem, transformer vibration affected by DC bias has been studied combined with transformer core and winding vibration mechanism use multi-physical field simulation software COMSOL in this paper. Furthermore the coupling model of electromagnetic-structural force field has been established, and the variation pattern of inner flux density, distribution of mechanical stress, tension and displacement were analyzed based on the coupling model. Finally, an experiment platform has been built up which was employed to verify the correctness of model.
The subject of this work is the complex discrete systems simulation special features with the aid of dynamic graph models. The proposed simulation technique allows to determine the ways for tasks solutions in terms of discrete systems analysis and synthesis of various complication: one-dimensional and multidimensional, steady and unstable, with the pulse elements abnormal operating mode and others. Often complex control systems analysis and synthesis task solutions, via classical approach comes out to be insolvent, because of the computational problems. The application of graph models allows to perform clear and strict characterization and computer procedures automation. The optimal controls synthesis algorithm presented in this paper, transferring the discrete system from target initial state to target final state within the minimum time, allows to consider the zero initial conditions systems, with the initial potential energy, with the control actions limitations and complex pulse elements operating mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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