The analytical performance of glow discharge mass spectrometer (GD-MS), using a flat type ion source is discussed. The efficiency of ion extraction was maximized at the distance between anode and cathode of 6 mm. At the operation condition of 4 mA, -1000 volt, and 1 mbar for the source, the optimum voltages for sampler and skimmer were40 volt and -280 volt, respectively. The intensities of Cu, Zn, and Mn were increased as a function of square root of current approximately. Korea standard reference materials (KSRM) were tested for an application study. The detection limits of most elements were obtained in the range of several ppm at the optimized operating condition. The peaks of aluminum and chromium were interfered by those of residual gases. The depth profile of nickel coated copper specimens (3, 5, 10 ${\mu}m$ thickness) were obtained by plotting time versus intensities of Ni and Cr after checking the thickness of nickel coated using a scanning electron microscope (SEM). At this moment, the sputtering rate of 0.2 ${\mu}m/min$ at the optimum operating condition was determined from the slope of the plot of time to the coating thickness. The roughness spectra of specimen's crater after 16 min, discharge were obtained using a Talysuf5m-120 roughness tester as well.
Objective: To evaluate the effectiveness of the Frog appliance in three dimensions by using cone-beam computed tomography (CBCT) images. Methods: Forty patients (21 boys and 19 girls), averaged 11.7 years old, with an Angle Class II division 1 malocclusion were included in our study. They had either late mixed dentition or early permanent dentition, and the maxillary second molars had not yet erupted. All patients underwent CBCT before and after the treatment for measuring changes in the maxillary first molars, second premolars, central incisors, and profile. Paired-samples t-test was used to compare the mean difference in each variable before treatment and after the first phase of treatment. Results: The maxillary first molars were effectively distalized by 4.25 mm (p < 0.001) and 3.53 mm (p < 0.05) in the dental crown and root apex, respectively. The tipping increased by $2.25^{\circ}$, but the difference was not significant. Moreover the teeth moved buccally by 0.84 mm (p < 0.05) and 2.87 mm (p < 0.01) in the mesiobuccal and distobuccal cusps, respectively, whereas no significant changes occurred in the root apex. Regarding the anchorage parts, the angle of the maxillary central incisor's long axis to the sella-nasion plane increased by $2.76^{\circ}$ (p < 0.05) and the distance from the upper lip to the esthetic plane decreased by 0.52 mm (p = 0.01). Conclusions: The Frog appliance effectively distalized the maxillary molars with an acceptable degree of tipping, distobuccal rotation, and buccal crown torque, with only slight anchorage loss. Furthermore, CBCT image demonstrated that it is a simple and reliable method for three-dimensional analysis.
노후화된 지하시설물의 손상이 주요 원인이 되어 발생하는 도심지 지반침하를 예방하기 위해 지하시설물의 체계적 관리를 위해 지하공간 통합지도가 제작되고 있다. 그러나, 지하공간 통합지도를 갱신하는 과정에 갱신되지 않은 지하시설물 객체가 포함되어 갱신 시간을 지연시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 지하시설물의 중심점을 기반으로 지하공간 통합지도의 갱신 과정에 필요한 갱신된 객체만을 선별함으로써 통합지도의 갱신 시간을 단축하는 방법에 대해 제안하였다. 중심점 비교를 통해 검색 대상을 대폭 감소시켜 검색 속도를 단축하고, 동일 객체 여부는 두 객체의 실제 위치를 이용한 거리를 계산하여 판정하였다. 제안된 방법은 데이터의 수량이 많을수록 빠른 성능을 나타내고, 기존의 방법에 비해 약 4배 정도 빠르게 갱신된 객체를 지하공간 통합지도에 반영할 수 있다.
KOMPSAT-3의 지상해상도는 전정색 밴드: 0.7 m, 다중 스펙트럴 밴드: 2.8 m이며, 관측 폭의 경우 16 km이다. 따라서 관측 폭(16 km) 보다 넓은 지역의 영상을 한 번의 촬영으로 획득할 수 없으며, 관측 폭 단위로 넓은 지역을 겹치게 촬영 한 후에 획득한 영상들을 하나의 영상으로 만들어야 주어야 한다. 이때 필요한 알고리즘을 영상 모자이킹 또는 영상 스티칭이라고 하며, 지도 제작, 국토관리 분야 등에 사용된다. 모자이킹 알고리즘은 일반적으로 (1) 특징점 추출 및 매칭, (2) 복사 평형, (3) 경계선 추정, (4) 영상 블렌딩의 4단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 위성 영상에서 효과적으로 경계선 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 더 정확하게 경계선을 추정할 수 있었으며, 모자이킹이 된 영상도 경계선 부분의 이질감이 최소화 되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2991-3007
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2022
Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.
Complex geological conditions have a great influence on the mining of coalbed methane (CBM), which affects the extraction efficiency of CBM. This investigation analyzed the complicated geological conditions in the Liujia CBM block of Fuxin. A geological model of heterogeneities CBM reservoirs was established to study the influence of strike direction of igneous rocks and fault structures on horizontal well layout. Subsequently, the dual-porosity and dual-permeability mathematical model was established, which considers the dynamic changes of porosity and permeability caused by gas adsorption, desorption, pressure change. The results show that the production curve is in good agreement with the actual by considering gas seepage in matrix pores in the model. Complicated geological structures affect the pressure expansion of horizontal wells, especially, the closer to the fault structure, the more significant the effect, the slower the pressure drop, and the smaller the desorption area. When the wellbore extends to the fault, the pressure expansion is blocked by the fault and the productivity is reduced. In the study area, the optimal distance to the fault is 70 m. When the horizontal wellbore is perpendicular to the direction of coal seam igneous rock, the productivity is higher than that of parallel igneous rock, and the horizontal well bore should be perpendicular to the cleat direction. However, the well length is limited due to the dense distribution of igneous rocks in the Liujia CBM block. Therefore, the horizontal well pumping in the study area should be arranged along the direction of igneous rock and parallel plane cleats. It is found that the larger the area surrounded by igneous rock, the more favorable the productivity. In summary, the reasonable layout of horizontal wells should make full use of the advantages of igneous rock, faults and other complex geological conditions to achieve the goal of high and stable production.
의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.
Savoldi, Fabio;Sangalli, Linda;Ghislanzoni, Luis T. Huanca;Dalessandri, Domenico;Gu, Min;Mandelli, Gualtiero;Paganelli, Corrado
대한치과교정학회지
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제52권6호
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pp.387-398
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2022
Objective: Controlling the incisal inclination is fundamental in orthodontics. However, the relationship between the inclination prescription and its clinical outcome is not obvious, and the incisal inclination changes generated by different bracket prescriptions were investigated. Methods: Twenty-eight non-extraction dental Class II patients (15 females, 13 males; mean age = 12.9) were retrospectively analyzed. Patients were treated using passive self-ligating fixed appliances with three inclination prescriptions for maxillary incisors (high, standard, low), and two for mandibular incisors (standard, low). Clinical outcomes were compared among different prescriptions, and regression analysis was used to explain the effects of bracket prescriptions and to understand the prescription selection criteria (α = 0.05). Results: For maxillary central incisors, low and high prescriptions were related to linguoversion (p = 0.046) and labioversion (p = 0.005), respectively, while standard prescription maintained the initial dental inclination. Maxillary lateral incisors did not show significant changes. For mandibular incisors, low prescription led to linguoversion (p = 0.005 for central incisors, p = 0.010 for lateral incisors), while standard prescription led to labioversion (p = 0.045 for central incisors, p = 0.005 for lateral incisors). The factors affecting inclination changes were the imposed change and selected prescription, while prescription selection was influenced by the initial dental inclination and initial intercanine distance. Conclusions: The direction of correction of incisal inclination can be controlled by choosing a certain prescription, but the final inclination may show limited consistency with it. The amount of imposed inclination change was the most relevant predictor of the clinical outcome.
본 논문은 한국어 8단모음을 인식하기 위한 효율적인 파라미터의 추출과 자동 독화 시스템의 구축에 관하여 연구한 것이다. 얼굴의 특징들은 다양한 칼라 공간에서 다양한 값으로 표현되는 것을 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 또는 축소, 대비시켜 얼굴 요소들이 추출되도록 하였다. 눈과 코의 위치, 안쪽 입의 외곽선, 윗입술의 상단, 이의 외곽선을 특징 점으로 찾았으며, 이를 분석하여 안쪽 입의 면적, 안쪽 입의 높이와 폭, 이의 보임 비율 코와 윗입술 상단과의 거리를 파라미터로 사용하였다. 2400개의 영상으로 분석하였고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축한 후 인식 실험을 하였다. 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였으며 실험하여 파라미터의 유용성 관점에서 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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