Background: Third molar extraction is the most commonly performed minor oral surgical procedure in outpatient settings and requires regional anesthesia for pain control. Extraction of the maxillary molars commonly requires both posterior superior alveolar nerve block (PSANB) and greater palatine nerve block (GPNB), depending on the nerve innervations of the subject teeth. We aimed to study the effectiveness of PSANB alone in maxillary third molar (MTM) extraction. Methods: A sample size comprising 100 erupted and semi-erupted MTM was selected and subjected to study for extraction. Under strict aseptic conditions, the patients were subjected to the classical local anesthesia technique of PSANB alone with 2% lignocaine hydrochloride and adrenaline 1:80,000. After a latency period of 10 min, objective assessment of the buccal and palatal mucosa was performed. A numerical rating scale and visual analog scale were used. Results: In the post-latency period of 10 min, the depth of anesthesia obtained in our sample on the buccal side extended from the maxillary tuberosity posteriorly to the mesial of the first premolar (15%), second premolar (41%), and first molar (44%). This inferred that anesthesia was effectively high until the first molars and was less effective further anteriorly due to nerve innervation. The depth of anesthesia on the palatal aspect was up to the first molar (33%), second molar (67%), and lateromedially; 6% of the patients received anesthesia only to the alveolar region, whereas 66% received up to 1.5 cm to the mid-palatal raphe. In 5% of the cases, regional anesthesia was re-administered. An additional 1.8 ml PSANB was required in four patients, and another patient was administered a GPNB in addition to the PSANB during the time of extraction and elevation. Conclusion: The results of our study emphasize that PSANB alone is sufficient for the extraction of MTM in most cases, thereby obviating the need for poorly tolerated palatal injections.
This article describes verticsal dimension in its histologic and clinical aspect. Determination of correct vertical dimension of occlusion is one of the most important steps in prosthodontic rehabilitation. It is considered essential for improvement of facial esthetics and stomatognatic functions. Many techniques have been sued for measurement of the vertical dimension in dentulous and edentulous patients : pre-extraction record, physiologic rest position, swallowing, phonetics, esthetics, etc. But, there is no universally accepted or completely accurate method. Though a great deal of energy has been spent trying to find the exact position of the mandible, there is an controversial aspect of vetical dimension.
본 논문에서는 하이라이트 모델에 기반하여 능동소나의 표적신호를 합성하고, 합성된 신호를 이용하여 표적인식 실험을 수행하였다. 동일 표적이라도 표적의 자세각에 따라 다양한 형태의 파형을 갖는 신호가 합성되는데, 이에 대한 표적인식 결과를 알아보기 위해서 두 가지 방법으로 실험을 수행하였다. 하나는 고정된 여러 가지 자세각에 대한 표적신호에 대한 인식실험이고, 다른 하나는 임의의 자세각을 가지는 교신에 대만 인식 실험을 수행하였다. 인식실험을 위한 특징 인자로는 합성된 표적신호에 대해 시간영역에서 정합필터 및 포락선 검출을 통해 얻어지는 하이라이트 패턴을 사용하였으며, 패턴인식 기법으로는 다중클래스 SVM과 인공신경망을 사용하였다.
대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
상악전치부는 심미적 회복이 가장 중요한 부위이지만 구치에 비해 좁은 협설측 치조골 폭 및 발치시의 치조골 흡수로 인하여, 그만큼 심미적인 결과를 얻기가 어려운 부위이다. 본 증례 보고를 통해 외상으로 인한 상악전치부의 발치 즉시 임플란트 식립을 통해 치조골 및 연조직 소실을 최소화 하며 심미성을 확보하기 위한 고려 사항에 대해 살펴 보고자 한다.
본 연구에서는 Landsat-5 TM 데이터를 사용하여, 경상남도 남해군 일대를 대상으로 솔껍질깍지벌레 피해지역과 경년변화를 효율적으로 추출할 수 있는 기법을 연구 제시하였다. 또한 피해상황을 파악하여 피해지역의 지형적 상관관계를 규명하고, 피해확산방향을 예측하여, 인공위성 화상데이터가 산림의 병충해 감시에 유용함을 입증함과 아울러, 효과적인 방제를 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과 수치표고화상을 이용한 BRCT (Backwards Radiance Correction Transformation) 기법을 통하여 지형영향으로 인한 그림자지역을 효과적으로 제거함으로서, 피해지역 추출시 그 유효성을 높일 수 있었다 피해지역과 경년변화 화상을 작성, 분석하여 피해 초기에는 남서사면, 경사도 $7-18^\circ$,산지 최고 표고의 50~70%의 위치에서 집중적으로 발생하여 주로 바람방향(북동방향) 피해가 확대됨을 알 수 있었다.
이 논문의 주요 목적은 내용을 기반으로 하는 이미지 검색에서 이미지 객체의 외형특징을 추출하는 방법을 제시하는 것이다. 대부분의 실질적인 객체들의 외형은 불규칙적이고, 이러한 객체를 수치화하기위한 일반적인 방법은 없다. 특히 전자 카타로그들은 상품들을 나타내는 많은 이미지를 포함하고 있다. 이 논문에서는 이미지 전체가 아닌 이미지내의 개별 객체들을 기반으로 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 왜냐하면 제시된 방법은 한 이미지내에서 RLC lines을 사용하여 각 객체들의 외형을 기반으로하는 방법을 사용하기 때문이다. 실험결과는 일반적으로 가장 많이 사용하는 특징인 Texture와 비교를 했고 제시된 외형을 나타내는 변수들이 전자카타로그의 이미지 객체들을 뚜렷하게 나타냈고, 보다 정확하게 객체들을 분류하고 구별하였다.
Purpose: After extraction, the alveolar bone tends to undergo atrophy in three-dimensions. The amount of alveolar bone loss in the horizontal dimension has been reported to be greater than the amount of bone loss in the vertical dimension, and is most pronounced in the buccal aspect. The aim of this study was to monitor the predictive alveolar bone level following the extraction of anterior teeth seriously involved with advanced chronic periodontitis. Methods: This study included 25 patients with advanced chronic periodontitis, whose maxillary anterior teeth had been extracted due to extensive attachment loss more than one year before the study. Periapical radiographs were analyzed to assess the vertical level of alveolar bone surrounding the edentulous area. An imaginary line connecting the mesial and the distal ends of the alveolar crest facing the adjacent tooth was arbitrarily created. Several representative coordinates were established in the horizontal direction, and the vertical distance from the imaginary line to the alveolar crest was measured at each coordinate for each patient using image analysis software. Regression functions predicting the vertical level of the alveolar bone in the maxillary anterior edentulous area were identified for each patient. Results: The regression functions demonstrated a tendency to converge to parabolic shapes. The predicted maximum distance between the imaginary line and the alveolar bone calculated using the regression function was $1.43{\pm}0.65mm$. No significant differences were found between the expected and actual maximum distances. Likewise, the predicted and actual maximum horizontal distances did not show any significant differences. The distance from the alveolar bone crest to the imaginary lines was not influenced by the mesio-distal spans of the edentulous area. Conclusions: After extraction, the vertical level of the alveolar ridge increased to become closer to the reference line connecting the mesial and distal alveolar crests.
제품디자인에서 Fun이라는 주제를 표현하기 위해 많은 디자이너들이 심리학적 측면에서의 접근방법을 사용하고 있다. 그렇다면 심리학에서 이야기 하는 Fun발생 메커니즘은 제품디자인에 접목하기에 많은 보완이 필요하다고 본다. 현재 심리학에서는 Fun이라는 감성을 유발시키기 위한 메커니즘으로 어떤 상황을 직면하였을 때 심적 정체를 겪은 후, 어떠한 실마리에 의한 정체의 해소를 겪게 될 때 Fun을 느끼게 된다고 이야기 한다. 심리학적 측면에서 Fun을 발생시키는 메커니즘의 도출은 그 접근 방식 자체에서 인지적인 측면의 Fun만을 이야기 하는 경향이 있다. 이러한 성향은 조형을 가지고 있는 제품디자인을 이야기 할 경우, 제품에서 중요한 역할을 가지는 지각적인 측면의 재미를 충분히 설명하기에는 역부족인면이 있다. 본 연구에서는 심리학에서 다루어지는 인지적 재미요인 이외에 지각적인 측면의 Fun을 제품디자인에서 같이 논의하는 것이 좀더 타당한 접근방법이라는 가설을 세웠다. 이를 위해 지각적 측면의 Fun을 이해하기 위해 키치라는 문화현상 중에 키치제품의 유희성이라는 측면을 도입하기로 한다. 키치제품의 유머러스한 형태를 도출하는 방법을 이야기 하고 있으며 이러한 방법들이 지각적인 측면에서도 같이 적용될 수 있는 것이다. 이러한 가설을 통하여, 내면의 기능적 특성인 인지적 요소와 표면적 고유특성인 지각적인 요소가 모두 거론되어야 실질적인 방법으로 사용될 수 있으리라 생각된다.
본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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