In this paper, the Time-varying Failure Rate (TFR) of power distribution system equipment is extracted from the recorded failure data of Korea Electric Power Corporation (KEPCO). For TFR extraction, it is used that the fault data accumulated by KEPCO during 10 years. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential (random failure) and Weibull (aging failure) distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Finally, Probability plot and regression analysis is applied. It is presented that the extracted TFR is more effective and useful than Mean Failure Rate (MFR) through the comparison between TFR and MFR.
In this letter, a simple model parameter extraction methodology for an on-chip spiral inductor is proposed based on a wide-band inductor model that incorporates parallel inductance and resistance to model skin and proximity effects, and capacitance to model the decrease in series resistance above the frequency near the peak quality factor. The wide-band inductor model does not require any frequency dependent elements, and model parameters can be extracted directly from the measured data with some curve fitting. The validity of the proposed model and parameter extraction methodology are verified with various size inductors fabricated using $0.18\;{\mu}m$ CMOS technology.
Ths sorption and desorption properties of four different solid adsorbents were evaluated for the trace enrichment of diphenylhydantoin from biological samples. Graphitized carbon black(GCB) gave the highest adsorption coefficient. And among the organic solvents examined, methanol gave the highest desorption coefficient. Using the GCB column, the optimum elution volume of the eluting solvent was evaluated from the breakthrough curve of diphenylhydantoin. The usefulness of GCB as the solid adsorbent was examined for the solid-phase extraction of diphenylhydantoin from serum in the concentration range of $20-50\;{\mu}g/ml$.
A gas chromatography with flame ionization detection was developed to measure tranylcypromine in rat urine. The method involves extraction of the drug and the internal standard, phenylpropylamine from the urine using ethyl acetate and back extraction into 0.5N $H_{2}SO_{4}$. Following final extraction using dichloromethane, both the drug and the internal standard were converted to trifluoroacetyl derivatives and analyzed using a column of 3% SE-30 on 80/100 mesh Chromosorb W(HP). A calibration curve was constructed in the range of $5~50{\mu}g$tranylcypromine sulfate in 0.5ml urine and found to be linear. The detection limit was $2{\mu}g$. The tranylcypromine could be analyzed with the percent recovery of $100.81{\pm}8.13$ (SD) ina concentration range of $8-40{\mu}g$ in 0.5ml urine. When 0.4mmol/kg dose of the drug was administered through, an oral route, excretion percent of tranylcypromine in rat urine over 36hr was found to be $11.90{\pm}6.04$ (SD) for tranyleypromine sulfate and $2.23{\pm}0.63$ (SD) for benzyl trans-2-phenylcyclopropanecarbamate.
A simple procedure for the extraction of the lipolytic enzyme from rice bran has been developed. High activity of lipolytic enzyme was obtained by first defatting the rice bran to remove lipid components with various extraction conditions. Then, after five cycles of aqueous extraction, rice bran lipolytic enzyme was purified using micro- and ultrafiltration apparatus. Lipolytic enzyme activity was estimated by its hydrolytic action of tributyrin. The result indicated that the standard activity curve of butyric acid showed that the potential rice bran enzyme is a hydrolytic lipase enzyme. In addition, it showed higher lipolytic activity and specific enzyme activity with further purification by micro- and ultrafiltration.
Diethylcarbamazine (DEC, 1-diethylcarbamyl-4-methylpiperazine) is an antiparasitic piperazine derivative used in the treatment of lymphatic filariasis caused by Wuchereria bancrofti, Brugia malayi or grugia timori. DEC-N-oxide is a major metabolite in humans and has antifilarial activity. In carrying out pharmacokinetic studies, gas chromatographic analysis of DEC in plasma can be complicated by the presence of the metabolite, since the thermally unstable DEC-N-oxide is converted back to a material which coelutes with DEC under the conditions of the analysis. We now report a method to separate DEC-N-oxide from DEC in plasma using solid phase extraction with subsequent gas chromatographic analysis using a nitrogen specific detector. One-diethylcarbamyl-4-ethylpiperazine (E-DEC) was the internal standard. The standard curve of DEC was linear in the range of 10 to 200 ng/ml as described by Y=0.0350+0.0128X, $R^2=0.999$. The limit of quantitation was 4 ng/mL. Reproducibility at 10, 100 and 200 ng/mL concentration points of the standard curve gave coefficient variations of 6.1%, 7.8% and 1.6%, respectively. The recovery following solid phase extraction was 99.3% for DEC and 94.8% for the internal standard. This sensitive and specific analytical method is suitable for pharmacokinetic studies of DEC.
본 논문에서는 이차원 텐서보팅과 에지 기반 방법을 이용하여 자연영상에서 문자를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 텍스트의 문자들은 보통 연속적인 완만한 곡선 상에 배열되어 있고 서로 가깝게 위치하며, 이러한 특성은 텐서보팅에 의하여 효과적으로 검출될 수 있다. 이차원 텐서보팅은 토큰의 연속성을 curve saliency 로 산출하며 이러한 특성은 다양한 영상해석에 사용된다. 먼저 에지 검출을 이용하여 영상 내의 텍스트 영역이 위치할 가능성이 있는 텍스트 후보영역을 찾고 이러한 후보영역의 연속성을 텐서보팅에 의해 검증하여 잡음영역을 제거하고 텍스트 영역만을 구분한다. 실험 결과, 제안된 방법은 복잡한 자연영상에서 효과적으로 텍스트 영역을 검출함을 확인하였다.
본 논문은 MPEG으로 압축 부호화 된 동영상에서 동영상 내용의 변화를 반영하는 내용 곡선을 추출하는 방법을 제안하고, 내용 곡선으로부터 효율적이고 빠르게 동영상을 열람할 수 있는 동영상 요약을 생성하는 기법에 대하여 기술하고 있다. 기존의 동영상 요약 기법들은 복호화 과정에서 대체로 계산이 복잡하여 동영상 요약을 만들어 내는 데에 적지 않은 시간이 소요되는 단점을 보유하고 있다. 또한 동영상의 내용 곡선을 이용한 기존의 용약 기법은 고차원의 내용 곡선을 처리하는 데에 있어 많은 계산을 필요로 하게 된다. 그러나 제안된 기법은 MPEG 압축 영역에서 직접 2차원의 내용 곡선을 추출한 뒤 제안된 곡선의 선형 근사 기법을 통하여 고속으로 동영상 요약을 만들어 낸다. 또한 제안된 기법을 동영상 요약을 구성하는 대표 프레임의 개수와 계산량을 사용자가 원하는 만큼 설정할 수 있는 장점도 있다.
The effect of electrolyte on the extraction replicas of the precipiates in 3% Si steel was investigated. Three Kinds of electrolyte, 2% Nital solution (2% nitric acid+methanol; acid solution),, Sodium Citrate solution (5% sodiumcitrate+1% KBr+0.5KI+$H_{2}O$; aqueous neutral solution) and 10% AA solution (10% acetylacetone+ 1% tetramethylammoniumchloride+methanol; non-aqueous neutral solution), were compared. The preciptiates in 3% Si steel were dissolved in 2% Nital, but they were not dissolved in the Sodium Citrate and 10% AA solution. In Sodium Citrate solution, however, large second artifacts were introduced during sample preparation. Therefore 10% AA solution was found to be most useful for the preparation of extraction replica. The electrolysis condition of a matrix and precipitates were also checked by the measurement of potential-current curve in 10% AA solution. The matrix was electrolyzed at -400mV with respect to SCE(Saturated Calomel Electrode). In contrats precipitates were electrolyzed above 300mV. Precipitates were respected to be stable in 10% AA solution in the range of $-380mV{\sim}-300mV$ usually used to prepare extraction replicas.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제49권3호
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pp.135-141
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2023
Objectives: This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models using H2O-AutoML, an automated ML program, for predicting medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ) in patients with osteoporosis undergoing tooth extraction or implantation. Patients and Methods: We conducted a retrospective chart review of 340 patients who visited Dankook University Dental Hospital between January 2019 and June 2022 who met the following inclusion criteria: female, age ≥55 years, osteoporosis treated with antiresorptive therapy, and recent dental extraction or implantation. We considered medication administration and duration, demographics, and systemic factors (age and medical history). Local factors, such as surgical method, number of operated teeth, and operation area, were also included. Six algorithms were used to generate the MRONJ prediction model. Results: Gradient boosting demonstrated the best diagnostic accuracy, with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.8283. Validation with the test dataset yielded a stable AUC of 0.7526. Variable importance analysis identified duration of medication as the most important variable, followed by age, number of teeth operated, and operation site. Conclusion: ML models can help predict MRONJ occurrence in patients with osteoporosis undergoing tooth extraction or implantation based on questionnaire data acquired at the first visit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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