Sung-Hoon Han;Jisup Lim;Jun-Sik Kim;Jin-Hyoung Cho;Mihee Hong;Minji Kim;Su-Jung Kim;Yoon-Ji Kim;Young Ho Kim;Sung-Hoon Lim;Sang Jin Sung;Kyung-Hwa Kang;Seung-Hak Baek;Sung-Kwon Choi;Namkug Kim
The korean journal of orthodontics
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v.54
no.1
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pp.48-58
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2024
Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.13
no.4
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pp.176-184
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2011
Cold air on sloping surfaces flows down to the valley bottom in mountainous terrain at calm and clear nights. Based on the assumption that the cold air flow may be the same as the water flow, current models estimate temperature drop by regarding the cold air accumulation at a given location as the water-like free drainage. At a closed catchment whose outlet is blocked by man-made obstacles such as banks and roads, however, the water-like free drainage assumption is no longer valid because the cold air accumulates from the bottom first. We developed an empirical model to estimate quantitatively the effect of cold pool on nocturnal temperature in a closed catchment. In our model, a closed catchment is treated like a "vessel", and a digital elevation model (DEM) was used to calculate the maximum capacity of the cold pool formed in a closed catchment. We introduce a topographical variable named "shape factor", which is the ratio of the cold air accumulation potential across the whole catchment area to the maximum capacity of the cold pool to describe the relative size of temperature drop at a wider range of catchment shapes. The shape factor is then used to simulate the density profile of cold pool formed in a given catchment based on a hypsometric equation. The cold lake module was incorporated with the existing model (i.e., Chung et al., 2006), generating a new model and predicting distribution of minimum temperature over closed catchments. We applied this model to Akyang valley (i.e., a typical closed catchment of 53 $km^2$ area) in the southern skirt of Mt. Jiri National Park where 12 automated weather stations (AWS) are operational. The performance of the model was evaluated based on the feasibility of delineating the temperature pattern accurately at cold pool forming at night. Overall, the model's ability of simulating the spatial pattern of lower temperature were improved especially at the valley bottom, showing a similar pattern of the estimated temperature with that of thermal images obtained across the valley at dawn (0520 to 0600 local standard time) of 17 May 2011. Error in temperature estimation, calculated with the root mean square error using the 10 low-lying AWSs, was substantially decreased from $1.30^{\circ}C$ with the existing model to $0.71^{\circ}C$ with the new model. These results suggest the feasibility of the new method in predicting the site-specific freeze and frost warning at a closed catchment.
This study explored an efficient modified Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and safe (QuEChERS) method combined with liquid chromatography-electrospray ionization with tandem mass spectrometric detection for the analysis of residues of 76 pesticides in brown rice, barley and corn including acidic sulfonylurea herbicides. Formic acid (1%) acid in acetonitrile and dispersive solid phase extractions used for extraction of pesticides and clean-up of the extract respectively. Two fortified spikes at 50 and 200 ng $g^{-1}$ levels were performed for recovery test. Mean recoveries of majority of pesticides at two spike levels ranged from 73.2 to 132.2, 80.9 to 136.8, 66.6 to 143.5 for brown rice, barley and corn respectively with standard error (CV) less than 10%. Good linearity of calibration curves were achieved with $R^2$ > 0.9907 within the observed concentration ranged. The modified method also provided satisfactory results for sulfonylurea herbicides. The method was applied to the determination of residues of target pesticides in real samples. A total of 26 pesticides in 36 out of 98 tasted samples were observed. The highest concentration was observed for tricyclazole at 1.17 mg $kg^{-1}$ in brown rice. This pesticide in two brown rice samples exceeded their MRLs regulated for rice in republic of Korea. Except tricyclazole none of the observed pesticides' concentration was higher than their MRLs. The results reveal that the method is effectively applicable to routine analysis of residues of target pesticides in brown rice, barley and corn.
Do, Yong Ho;Lee, Hong Jae;Kim, Jin Eui;Noh, Gyeong Woon
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.22
no.1
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pp.15-22
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2018
Purpose Respiratory motion during PET/MRI acquisition may result in image blurring and error in measurement for volume and quantification of lesion. The aim of this study was to evaluate changes of quantitative accuracy, tumor size and image quality by applying MR based respiratory motion correction technique (MBRMCT) using integrated PET/MR scanner. Materials and Methods Data of 30 patients (aged $62.5{\pm}10.2y$) underwent $^{18}F-FDG$ liver PET/MR (Biograph mMR 3.0T, Siemens) study were collected. PET listmode data for 7 minutes was simultaneously acquired with maximum average gate (MAG), minimum time gate (MTG) and non gate (NG) T1 weighted MR images. Gated PET reconstruction was performed using mu-maps generated from MAG and MTG by setting 35% of efficiency window. Maximum SUV ($SUV_{max}$), peak SUV ($SUV_{peak}$), tumor size and full width at half maximum (FWHM) in the z-axis direction of MAG, MTG and NG PET images were evaluated. Results Compared to NG, mean $SUV_{max}$ and $SUV_{peak}$ were increased in MAG 13.15%(p<0.0001), 8.66%(p<0.0001), MTG 13.27%(p<0.0001), 8.80%(p<0.0001) and mean tumor size and FWHM were decreased in MAG 14.47%(p<0.0001), 15.49%(p=0.0004), MTG 14.89%(p<0.0001), 15.79%(p=0.0003) respectively. Mean $SUV_{max}$ and $SUV_{peak}$ of MTG were increased by 0.07%(p=0.8802), 0.13%(p=0.7766). Mean tumor size and FWHM of MTG were decreased by 0.49%(p=0.2786), 0.36%(p=0.2488) compared to MAG. There was no statistically significant difference between MAG and MTG which increase total scan time for about 7 and 2 minutes. Conclusion SUV, accuracy of tumor size and spatial resolution were improved in both of MAG and MTG by applying MBRMCT without installing additional hardware in liver PET/MR study. More accurate information can be provided with the increase of 2 minutes scan time if applying MTG of MBRMCT to various abdominal PET/MR studies affected by respiratory motion.
This study assessed the feasibility to apply Two-band and Three-band reflectance models for chlorophyll-a estimation in turbid productive waters whose scale is smaller and narrower than ocean using a high spatial resolution image. Those band ratio models were successfully applied to analyzing chlorophyll-a concentrations of ocean or coastal water using Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS), etc. Two-band and Three-band models based on band ratio such as Red and NIR band were generally used for the Chl-a in turbid waters. Two-band modes using Red and NIR bands of RapidEye image showed no significant results with $R^2$ 0.38. To enhance a band ratio between absorption and reflection peak, We used red-edge band(710 nm) of RapidEye image for Twoband and Three-band models. Red-RE Two-band and Red-RE-NIR Three-band reflectance model (with cubic equation) for the RapidEye image provided significance performances with $R^2$ 0.66 and 0.73, respectively. Their performance showed the 'Approximate Prediction' with RPD, 1.39 and 1.29 and RMSE, 24.8, 22.4, respectively. Another three-band model with quadratic equation showed similar performances to Red-RE two-band model. The findings in this study demonstrated that Two-band and Three-band reflectance models using a red-edge band can approximately estimate chlorophyll-a concentrations in a turbid river water using high-resolution satellite image. In the distribution map of estimated Chl-a concentrations, three-band model with cubic equation showed lower values than twoband model. In the further works, quantification and correction of spectral interferences caused by suspended sediments and colored dissolved organic matters will improve the accuracy of chlorophyll-a estimation in turbid waters.
The aim of this study was to investigate whether fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy can be applied to simultaneous determination of fatty acids contents in different soybean cultivars. Total 153 lines of soybean (Glycine max Merrill) were examined by FT-IR spectroscopy. Quantification of fatty acids from the soybean lines was confirmed by quantitative gas chromatography (GC) analysis. The quantitative spectral variation among different soybean lines was observed in the amide bond region ($1,700{\sim}1,500cm^{-1}$), phosphodiester groups ($1,500{\sim}1,300cm^{-1}$) and sugar region ($1,200{\sim}1,000cm^{-1}$) of FT-IR spectra. The quantitative prediction modeling of 5 individual fatty acids contents (palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid, linolenic acid) from soybean lines were established using partial least square regression algorithm from FT-IR spectra. In cross validation, there were high correlations ($R^2{\geq}0.97$) between predicted content of 5 individual fatty acids by PLS regression modeling from FT-IR spectra and measured content by GC. In external validation, palmitic acid ($R^2=0.8002$), oleic acid ($R^2=0.8909$) and linoleic acid ($R^2=0.815$) were predicted with good accuracy, while prediction for stearic acid ($R^2=0.4598$), linolenic acid ($R^2=0.6868$) had relatively lower accuracy. These results clearly show that FT-IR spectra combined with multivariate analysis can be used to accurately predict fatty acids contents in soybean lines. Therefore, we suggest that the PLS prediction system for fatty acid contents using FT-IR analysis could be applied as a rapid and high throughput screening tool for the breeding for modified Fatty acid composition in soybean and contribute to accelerating the conventional breeding.
Kim, Soo-Ock;Kim, Jin-Hee;Chung, U-Ran;Kim, Seung-Heui;Park, Gun-Hwan;Yun, Jin-I.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.11
no.2
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pp.61-71
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2009
Most deciduous trees in temperate zone are dormant during the winter to overcome cold and dry environment. Dormancy of deciduous fruit trees is usually separated into a period of rest by physiological conditions and a period of quiescence by unfavorable environmental conditions. Inconsistent and fewer budburst in pear orchards has been reported recently in South Korea and Japan and the insufficient chilling due to warmer winters is suspected to play a role. An accurate prediction of the flowering time under the climate change scenarios may be critical to the planning of adaptation strategy for the pear industry in the future. However, existing methods for the prediction of budburst depend on the spring temperature, neglecting potential effects of warmer winters on the rest release and subsequent budburst. We adapted a dormancy clock model which uses daily temperature data to calculate the thermal time for simulating winter phenology of deciduous trees and tested the feasibility of this model in predicting budburst and flowering of Niitaka pear, one of the favorite cultivars in Korea. In order to derive the model parameter values suitable for Niitaka, the mean time for the rest release was estimated by observing budburst of field collected twigs in a controlled environment. The thermal time (in chill-days) was calculated and accumulated by a predefined temperature range from fall harvest until the chilling requirement (maximum accumulated chill-days in a negative number) is met. The chilling requirement is then offset by anti-chill days (in positive numbers) until the accumulated chill-days become null, which is assumed to be the budburst date. Calculations were repeated with arbitrary threshold temperatures from $4^{\circ}C$ to $10^{\circ}C$ (at an interval of 0.1), and a set of threshold temperature and chilling requirement was selected when the estimated budburst date coincides with the field observation. A heating requirement (in accumulation of anti-chill days since budburst) for flowering was also determined from an experiment based on historical observations. The dormancy clock model optimized with the selected parameter values was used to predict flowering of Niitaka pear grown in Suwon for the recent 9 years. The predicted dates for full bloom were within the range of the observed dates with 1.9 days of root mean square error.
Kim, Kyeong-Hong;Son, Seung-Kyu;Son, Ju-Won;Ju, Se-Jong
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.9
no.4
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pp.235-242
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2006
The precise estimation of total and organic carbon contents in sediments is fundamental to understand the benthic environment. To test the precision and accuracy of CHN analyzer and the procedure to quantify total and organic carbon contents(using in-situ acidification with sulfurous acid($H_2SO_3$)) in the sediment, the reference material s such as Acetanilide($C_8H_9NO$), Sulfanilammide($C_6H_8N_2O_2S$), and BCSS-1(standard estuary sediment) were used. The results indicate that CHN analyzer to quantify carbon and nitrogen content has high precision(percent error=3.29%) and accuracy(relative standard deviation=1.26%). Additionally, we conducted the instrumental comparison of carbon values analyzed using CHN analyzer and Coulometeric Carbon Analyzer. Total carbon contents measured from two different instruments were highly correlated($R^2=0.9993$, n=84, p<0.0001) with a linear relationship and show no significant differences(paired t-test, p=0.0003). The organic carbon contents from two instruments also showed the similar results with a significant linear relationship($R^2=0.8867$, n=84, p<0.0001) and no significant differences(paired t-test, p<0.0001). Although it is possible to overestimate organic carbon contents for some sediment types having high inorganic carbon contents(such as calcareous ooze) due to procedural and analytical errors, analysis of organic carbon contents in sediments using CHN Analyzer and current procedures seems to provide the best estimates. Therefore, we recommend that this method can be applied to measure the carbon content in normal any sediment samples and are considered to be one of the best procedure far routine analysis of total and organic carbon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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