Objectives: To determine the optimal timing for post space preparation of root canals sealed with epoxy resin-based AH Plus sealer in terms of its polymerization and influence on apical leakage. Materials and Methods: The epoxy polymerization of AH Plus (Dentsply DeTrey) as a function of time after mixing (8, 24, and 72 hours, and 1 week) was evaluated using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and microhardness measurements. The change in the glass transition temperature ($T_g$) of the material with time was also investigated using differential scanning calorimetry (DSC). Fifty extracted human single-rooted premolars were filled with gutta-percha and AH Plus, and randomly separated into five groups (n = 10) based on post space preparation timing (immediately after root canal obturation and 8, 24, and 72 hours, and 1 week after root canal obturation). The extent of apical leakage (mm) of the five groups was compared using a dye leakage test. Each dataset was statistically analyzed by one-way analysis of variance and Tukey's post hoc test (${\alpha}=0.05$). Results: Continuous epoxy polymerization of the material with time was observed. Although the $T_g$ values of the material gradually increased with time, the specimens presented no clear $T_g$ value at 1 week after mixing. When the post space was prepared 1 week after root canal obturation, the leakage was significantly higher than in the other groups (p < 0.05), among which there was no significant difference in leakage. Conclusions: Poor apical seal was detected when post space preparation was delayed until 1 week after root canal obturation.
Background: Diseases related to cerebrospinal fluid flow, such as hydrocephalus, syringomyelia, and Chiari malformation, are often found in small dogs. Although studies in human medicine have revealed a correlation with cerebrospinal fluid flow in these diseases by magnetic resonance imaging, there is little information and no standard data for normal dogs. Objectives: The purpose of this study was to obtain cerebrospinal fluid flow velocity data from the cerebral aqueduct and subarachnoid space at the foramen magnum in healthy beagle dogs. Methods: Six healthy beagle dogs were used in this experimental study. The dogs underwent phase-contrast and time-spatial labeling inversion pulse magnetic resonance imaging. Flow rate variations in the cerebrospinal fluid were observed using sagittal time-spatial labeling inversion pulse images. The pattern and velocity of cerebrospinal fluid flow were assessed using phase-contrast magnetic resonance imaging within the subarachnoid space at the foramen magnum level and the cerebral aqueduct. Results: In the ventral aspect of the subarachnoid space and cerebral aqueduct, the cerebrospinal fluid was characterized by a bidirectional flow throughout the cardiac cycle. The mean ± SD peak velocities through the ventral and dorsal aspects of the subarachnoid space and the cerebral aqueduct were 1.39 ± 0.13, 0.32 ± 0.12, and 0.76 ± 0.43 cm/s, respectively. Conclusions: Noninvasive visualization of cerebrospinal fluid flow movement with magnetic resonance imaging was feasible, and a reference dataset of cerebrospinal fluid flow peak velocities was obtained through the cervical subarachnoid space and cerebral aqueduct in healthy dogs.
The retinal degenerative disease, progressive retinal atrophy (PRA) is a major reason of vision impairment in canine population. Canine PRA signifies an inherently dissimilar category of retinal dystrophies which has solid resemblances to human retinis pigmentosa. Even though much is known about the biology of PRA, the knowledge about the intricate connection among genetic loci, genes and pathways associated to this disease in dogs are still remain unknown. Therefore, we have performed a genome wide association study (GWAS) to identify susceptibility single nucleotide polymorphisms (SNPs) of PRA. The GWAS was performed using a case-control based association analysis method on PRA dataset of 129 dogs and 135,553 markers. Further, the gene-set and pathway analysis were conducted in this study. A total of 1,114 markers associations with PRA trait at p < 0.01 were extracted and mapped to 640 unique genes, and then selected significant (p < 0.05) enriched 35 gene ontology (GO) terms and 5 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathways contain these genes. In particular, apoptosis process, homophilic cell adhesion, calcium ion binding, and endoplasmic reticulum GO terms as well as pathways related to focal adhesion, cyclic guanosine monophosphate)-protein kinase G signaling, and axon guidance were more likely associated to the PRA disease in dogs. These data could provide new insight for further research on identification of potential genes and causative pathways for PRA in dogs.
본 연구는 일목요연하게 정리되지 않은 구어체(대화)에 대한 텍스트 자동 요약 모델을 적용시키는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 구어체 데이터인 SAMSum 데이터를 활용하였고, 선행연구에서 문어체 데이터 텍스트 자동 요약 모델 연구에서 제안한 BERTSumExtAbs 모델을 적용하였다. SAMSum 데이터셋은 70% 이상은 두 사람 간 대화, 나머지 약 30%는 세 사람 이상 간 대화로 구성되어 있다. 본 논문에서는 텍스트 자동 요약 모델을 구어체 데이터에 적용하여, ROUGE Score R-1 부문에서 42.43 이상의 결과를 도출해내었다. 또한, 텍스트 요약 모델로 기존에 제안된 모델인 BERTSum 모델을 fine-tuning하여, 45.81의 높은 점수를 도출했다. 본 연구를 통하여 구어체 데이터에 대한 텍스트 생성 요약의 성능을 입증하였으며, 앞으로 사람의 자연어를 있는 그대로 컴퓨터가 이해하여 다양한 task를 해결하는 데 기초 자료로 활용되길 바란다.
포장도로에서 발생하는 포트홀은 고속 주행 차량에 치명적인 영향을 미치며, 사망사고를 유발할 수 있는 도로상의 장애물이다. 이를 방지하기 위해 일반적으로는 작업자가 직접 포트홀을 탐지하는 방식을 사용해왔으나, 이는 작업자의 안전 문제와 예측하기 어려운 범주에서 발생하는 모든 포트홀을 인력으로 탐지하는 것이 비효율적이기 때문에 한계가 있다. 또한, 도로 환경과 관련된 지반 환경이 포트홀 생성에 영향을 미치기 때문에, 완벽한 포트홀 방지는 어렵다. 데이터셋 구축을 위해서는 전문가의 지도하에 라벨링 작업이 필요하지만, 이는 매우 시간과 비용이 많이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 Mean Teacher 기법을 사용하여 라벨링된 데이터의 샘플 수가 적더라도 지도학습보다 더욱 강인한 포트홀 이미지 분류 성능을 보여준다. 이러한 결과는 성능지표와 GradCAM을 통해 입증되었으며, 준지도학습을 사용할 때 15개의 사전 학습된 CNN 모델이 평균 90.41%의 정확도를 달성하며, 지도학습과 비교하여 2%에서 9%의 차이로 강인한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.
This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.
패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.
Massive environmental monitoring has been conducted continuously since the Fukushima Daiichi Nuclear Power accident in March of 2011 by different monitoring methods that have different features together with migration studies of radiocesium in diverse environments. These results have clarified the characteristics of radiological environments and their temporal change around the Fukushima site. At three months after the accident, multiple radionuclides including radiostrontium and plutonium were detected in many locations; and it was confirmed that radiocesium was most important from the viewpoint of long-term exposure. Radiation levels around the Fukushima site have decreased greatly over time. The decreasing trend was found to change variously according to local conditions. The air dose rates in environments related to human living have decreased faster than expected from radioactive decay by a factor of 2-3 on average; those in pure forest have decreased more closely to physical decay. The main causes of air dose rate reduction were judged to be radioactive decay, movement of radiocesium in vertical and horizontal directions, and decontamination. Land-use categories and human activities have significantly affected the reduction tendency. Difference in the air dose rate reduction trends can be explained qualitatively according to the knowledge obtained in radiocesium migration studies; whereas, the quantitative explanation for individual sites is an important future challenge. The ecological half-lives of air dose rates have been evaluated by several researchers, and a short-term half-life within 1 year was commonly observed in the studies. An empirical model for predicting air dose rate distribution was developed based on statistical analysis of an extensive car-borne survey dataset, which enabled the prediction with confidence intervals. Different types of contamination maps were integrated to better quantify the spatial data. The obtained data were used for extended studies such as for identifying the main reactor that caused the contamination of arbitrary regions and developing standard procedures for environmental measurement and sampling. Annual external exposure doses for residents who intended to return to their homes were estimated as within a few millisieverts. Different forms of environmental data and knowledge have been provided for wide spectrum of people. Diverse aspects of lessons learned from the Fukushima accident, including practical ones, must be passed on to future generations.
본 연구는 기업 간 거래망을 활용하여 지역 간 경제적 연계를 확인하고 경제적 상호의존성에 기초한 기능적 경제권을 설정하는데 그 목적이 있다. 기존의 경제권은 이미 알려진 행정도 경계나 문화적 동질성을 기준으로만 설정되거나 실증자료를 활용하더라도 통근, 인구이동, 화물흐름 등 경제활동을 충분히 설명하지 못하는 자료에만 의존하였다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 한국기업데이터의 CRETOP+ 데이터베이스를 활용하여 실제 기업 간 거래망을 구축하고, 커뮤니티 발견법을 적용해 우리나라의 기능적 경제권을 파악하였다. 분석결과 거래망에 따라 6~7개의 경제권이 도출되었다. 특히 수도권, 충청권, 강원권을 통합한 하나의 거대한 경제권역이 형성되어 있었으며, 전북, 전남은 서로 간의 기업 간 거래빈도가 매우 낮아 호남권으로 묶이기보다 별도의 경제권을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 대구, 경북의 경제권과 부산, 경남의 경제권이 각각 존재하는 것으로 나타났지만 울산, 경주, 포항은 도 경계를 넘어서 별도의 권역을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 국가균형발전정책에서 실증 자료에 기반한 정책공간의 설정이 필요함을 주장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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