As an effective methods of plasma heating, neutral beam injection (NBI) systems based on negative hydrogen ion sources will be utilized in future magnetic-confinement nuclear fusion experiments. Because of the collisions between the fast negative ions and the neutral background gas, the positive ions are inevitable created in the acceleration region in the negative NBI system. These positive ions are accelerated back into the ion source and become high energy backstreaming ions. In order to explore the characters of backstreaming ions, the track and power deposition of backstreaming H+ beam is estimated using the experimental and simulation methods at NNBI test facility. Results show that the flux of backstreaming positive ions is 1.93 % of that of negative ion extraction from ion source, and the magnet filed in the beam source has an effect on the backstreaming positive ions propagation.
Objective: To evaluate the discrepancies between initial STO and final STO in Class III malocclusions and to find which factors are related to the discrepancies. Methods: Twenty patients were selected for the extraction group and 20 patients for the non-extraction group. They were diagnosed as skeletal Class III and received presurgical orthodontic treatment and mandibular set-back surgery at Pusan National University Hospital. The lateral cephalograms were analyzed for initial STO (T1s) at pretreatment and final STO (T2s) after presurgical orthodontic treatment, and specified the landmarks 3s coordinates of the X and V axes. Results: Differences in hard tissue points (T1s-T2s) in the X coordinates of upper central incisor edge, upper first molar mesial end surface, lower central incisor apex, lower first molar mesial end surface and mesio-buccal cusp and Y coordinates of upper central incisor edge, upper central incisor apex, upper first molar mesio-buccal cusp were statistically significant in the extraction group. Differences in hard tissue points (T1s-T2s) in the X coordinates of upper central incisor edge, lower central incisor apex, lower first molar mesial end surface and Y coordinates of lower central incisor apex were statistically significant in the non-extraction group. In the extraction group, the upper arch length discrepancy (UALD) had a statistically significant effect on maxillary incisor and first molar estimation. Lower arch length discrepancy and IMPA had statistically significant effects on mandibular incisor estimation in both groups. Conclusions: Discrepancies between initial STO and final STO and factors contributing to the accuracy of initial STO must be considered in treatment planning of Class III surgical patients to increase the accuracy of prediction.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.8
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pp.321-328
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2014
In this paper, we present a MapReduce-based mobility pattern mining system which can predict efficiently the next place of mobile users. It learns the mobility pattern model of each user, represented by Hidden Markov Models(HMM), from a large-scale trajectory dataset, and then predicts the next place for the user to visit by applying the learned models to the current trajectory. Our system consists of two parts: the back-end part, in which the mobility pattern models are learned for individual users, and the front-end part, where the next place for a certain user to visit is predicted based on the mobility pattern models. While the back-end part comprises of three distinct MapReduce modules for POI extraction, trajectory transformation, and mobility pattern model learning, the front-end part has two different modules for candidate route generation and next place prediction. Map and reduce functions of each module in our system were designed to utilize the underlying Hadoop infrastructure enough to maximize the parallel processing. We performed experiments to evaluate the performance of the proposed system by using a large-scale open benchmark dataset, GeoLife, and then could make sure of high performance of our system as results of the experiments.
The milk protein portion contains sialic acid which may be used as an index for k-casein. In comparison with non fat dry milk (NFDM) and calcium caseinate, the solubility of NFDM protein isolates at the various pH was inferior. Another consideration for the low solubility relates to the possibility that k-casein may have been extracted or possibly modified by the action of alcohol. The k-casein is the principal stabilizing fraction for casein micelle and any changes which result in its destruction or removal would be expected to have potent results. During solvent treatment, 16.5% of sialic acid was extracted in the first extraction solvent, whereas the second treatment caused only a 4.0% loss, based on sialic acid analysis. A study was conducted on the effect of concentration of methanol on loss of sialic acid. The loss of sialic acid decreased as the concentration of methanol increased to above 62% in both the first and second extracted solvent. It appears that loss of sialic acid is attributed to the water fraction rather than the methanol fraction. The effect of addition of the dried extracted solids on solubility was investigated. Protein solubility of NFDM protein isolates was sharply increased by 10% addition of the extracted solids and, thereafter, decreased. Efforts to restore solubility by feeding-back the extracted material supported the concept that removal of surface k-casein may have been a possible factor.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1150-1158
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2010
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
We propose a method to compose a foreground object into a background image, where the foreground object is a part (or a region) of an image taken by a front-facing camera and the background image is a whole image taken by a back-facing camera in a smart phone at the same time. Recent high-end cell-phones have two cameras and provide users with preview video before taking photos. We extract the foreground object that is moving along with the front-facing camera using the optical flow during the preview. We compose the extracted foreground object into a background image using a simple image composition technique. For better-looking result in the composed image, we apply a border smoothing technique using a weighted-border mask to blend transparency from background to foreground. Since constructing and grouping pixel-level dense optical flow are quite slow even in high-end cell-phones, we compute a mask to extract the foreground object in low-resolution image, which reduces the computational cost greatly. Experimental result shows the effectiveness of our extraction and composition techniques, with much less computational time in extracting the foreground object and better composition quality compared with Poisson image editing technique which is widely used in image composition. The proposed method can improve limitedly the color bleeding artifacts observed in Poisson image editing using weighted-border blending.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.7-12
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2009
In this paper, we propose a directional feature extraction method for off-line handwritten numerals by using the morphological operations. Direction features are obtained from four directional line images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral lines. Conventional method for extracting directional features uses Kirsch masks which generate edge-shaped double line images for each direction, whereas our method uses directional erosion operations and generate single line images for each direction. To apply these directional erosion operations to the numeral image, preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but resultant directional lines are more similar to numeral lines themselves. Our four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. For obtaining the higher recognition rates of the handwrittern numerals, we use the multiple feature which is comprised of our proposed feature and the conventional features of a kirsch directional feature and a concavity feature. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the CENPARMI numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 98.35%.
Lee, Ji Yeon;Park, Jeong-Yong;Kim, Dong Hwi;Choi, Su Ji;Jang, Gwi Young;Seo, Kyung Hye
The Korean Journal of Food And Nutrition
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v.33
no.2
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pp.215-221
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2020
The purpose of this study was to investigate the protective effect on oxidative stress induced PC12 cells, and volatile flavor composition of essential oils derived from medicinal plant seeds- Gossypium hirsutum L. (G. hirsutum), Coix lachryma-jobi (C. lachryma-jobi) and Oenothera biennis (O. biennis). The essential oils were obtained by the solvent (hexane) extraction method from the seeds. The essential oils of the seeds were analyzed by the solid-phase micro-extraction gas chromatography mass spectrometry (SPME-GC/MS). The major compounds of G. hirsutum, C. lachryma-jobi and O. biennis were cyclonexanol (16.65%), β-asarone (14.29%) and ylangene (50.01%). The DPPH radical scavenging activity (IC50) was the highest value of 8.52 mg/mL in the O. biennis. Additionally, IC50 values of G. hirsutum and C. lachryma-jobi were 26.76 mg/mL and 36.81 mg/mL. For the oxidative stress on PC12 cells, we treated with hydrogen peroxide (H2O2). The pretreatment of oxidative stress induced PC12 cells with all the essential oils preserved or increased their cell viability and G. hirsutum and O. biennis attenuated the ROS generation (by 68.75% and 56.25% vs. H2O2 control). The results of this study suggest that the essential oils derived from medicinal plant seeds could be used as valuable back data as a natural essential oil material to prevent neurodegenerative diseases by protecting neuro-cells.
Kim, Yeon-Wook;Cho, Woo-Hyeong;Jeon, Yu-Yong;Lee, Sangmin
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.11
no.3
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pp.261-270
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2017
Bad sitting postures are known to cause for a variety of diseases or physical deformation. However, it is not easy to fit right sitting posture for long periods of time. Therefore, methods of distinguishing and inducing good sitting posture have been constantly proposed. Proposed methods were image processing, using pressure sensor attached to the chair, and using the IMU (Internal Measurement Unit). The method of using IMU has advantages of simple hardware configuration and free of various constraints in measurement. In this paper, we researched on distinguishing sitting postures with a small amount of data using just one IMU. Feature extraction method was used to find data which contribution is the least for classification. Machine learning algorithms were used to find the best position to classify and we found best machine learning algorithm. Used feature extraction method was PCA(Principal Component Analysis). Used Machine learning models were five : SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model). As a result of research, back neck is suitable position for classification because classification rate of it was highest in every model. It was confirmed that Yaw data which is one of the IMU data has the smallest contribution to classification rate using PCA and there was no changes in classification rate after removal it. SVM, KNN are suitable for classification because their classification rate are higher than the others.
Kim, He-Jin;Ko, Sung-Back;Hong, Seong-Soo;Lee, Chang-Seop;Lee, Sang-Ho
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.29
no.1
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pp.69-75
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2002
A number of techniques may be employed to reduce the discomfort of syringe or needle for dental care. The use of topical anesthesia is one such method. Topical anesthetics are applied to alleviate pain during many clinical procedures, such as injection of local infiltration anesthetics, primary tooth extraction, X-ray taking of sensitive patients, reducing gag reflex prior to impression taking. In children, placement of a rubber dam clamp, however, may cause significant discomfort for purpose of pit and fissure sealant and preventive resin restoration(PRR). A topical anesthetic would be beneficial to aid in rubber dam placement for this purpose. It has been suggested that all intra-oral topical anesthetics are equally effective on reflected mucosa, however EMLA(an acronym for eutectic mixture of local anesthetics), which was developed in the 1980s and produces surface anesthesia of skin, has been shown to be more effective than conventional topical anesthetics when used on attached gingivae. This report is topical anesthesized 4 case by EMLA cream, who showed better effect in reducing the pain of infiltration anesthesia, extraction of deciduous teeth, rubber dam clamp placement and reducing the pain of preformed crown adaptation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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