Surface segmentation and edge feature lines extraction from fractured fragments of relics are essential steps for computer assisted restoration of fragmented relics. As these fragments were heavily eroded, it is a challenging work to segment surface and extract edge feature lines. This paper presents a novel method to segment surface and extract edge feature lines from triangular meshes of irregular fractured fragments. Firstly, a rough surface segmentation is accomplished by using a clustering algorithm based on the vertex normal vector. Secondly, in order to differentiate between original and fracture faces, a novel integral invariant is introduced to compute the surface roughness. Thirdly, an accurate surface segmentation is implemented by merging faces based on face normal vector and roughness. Finally, edge feature lines are extracted based on the surface segmentation. Some experiments are made and analyzed, and the results show that our method can achieve surface segmentation and edge extraction effectively.
This study was designed to investigate the difference between craniofacial characteristics of the normal occlusion and those of Class II Div. 1 malocclusion. The sample was divided into 2 groups, the 50 subjects of Normal occlusion, the 50 subjects of Class II Div. 1 malocclusion in both sexes. Both groups aged from 11 to 14 years. The results of this study were as follows; 1. No significant difference was observed in cranial base shape between both groups, but anterior cranial base size of Class II Div. 1 malocclusion group was larger than that of normal group. 2. No significant difference in antero-posterior position of Maxilla to cranial base was founded between both groups. 3. No difference in Mandibular shapes and Mandibular plane angles to the cranial base was observed between Class II Div. 1 malocclusion and normal occlusion, but Mandibular position in Class II Div. 1 malocclusion was posterior to that of normal group. 4. Antero-posterior relationship of Maxilla and Mandible was significant difference between both groups, but vertical relationship of those was no difference. 5. Maxillary incisor position to cranial base of Class II Div. 1 malocclusion was anteior to normal occlusion, and Maxillary posterior teeth was posterior. Mandibular incisor and mandibular posterior teeth position was no difference. 6. Upper and lower lip position to esthetic line of Class II Div. 1 malocclusion was anterior to normal occlusion.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.2
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pp.189-199
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2020
This paper studies a Bayesian ordered multiple linear regression model with skew normal error. It is reasonable that the kind of inherent information available in an applied regression requires some constraints on the coefficients to be estimated. In addition, the assumption of normality of the errors is sometimes not appropriate in the real data. Therefore, to explain such situations more flexibly, we use the skew-normal distribution given by Sahu et al. (The Canadian Journal of Statistics, 31, 129-150, 2003) for error-terms including normal distribution. For Bayesian methodology, the Markov chain Monte Carlo method is employed to resolve complicated integration problems. Also, under the improper priors, the propriety of the associated posterior density is shown. Our Bayesian proposed model is applied to NZAPB's apple data. For model comparison between the skew normal error model and the normal error model, we use the Bayes factor and deviance information criterion given by Spiegelhalter et al. (Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology), 64, 583-639, 2002). We also consider the problem of detecting an influential point concerning skewness using Bayes factors. Finally, concluding remarks are discussed.
In this paper, a reconfigurable controller consisting of a normal controller and a standby controller is designed to control the thermoelectric (TE) power in the SP-100 space reactor. The normal controller uses a model predictive control (MPC) method where the future TE power is predicted by using support vector regression. A genetic algorithm that can effectively accomplish multiple objectives is used to optimize the normal controller. The performance of the normal controller depends on the capability of predicting the future TE power. Therefore, if the prediction performance is degraded, the proportional-integral (PI) controller of the standby controller begins to work instead of the normal controller. Performance deterioration is detected by a sequential probability ratio test (SPRT). A lumped parameter simulation model of the SP-100 nuclear space reactor is used to verify the proposed reconfigurable controller. The results of numerical simulations to assess the performance of the proposed controller show that the TE generator power level controlled by the proposed reconfigurable controller could track the target power level effectively, satisfying all control constraints. Furthermore, the normal controller is automatically switched to the standby controller when the performance of the normal controller degrades.
This paper describes lab test results of artificial rock-like material samples having a plane joint. Cyclic shear tests were performed under different normal loads and different shear displacement amplitudes. For this purpose, multi-stage normal loading tests (30 kN, 60 kN, 90 kN, 180 kN, 360 kN and 480 kN) with cyclic excitation at frequency of 1.0 Hz and different shear displacement amplitudes (0.5 mm, 1.0 mm, 2.0 mm, 4.0 mm, 5.0 mm, and 8.0 mm) were conducted using the big shear box device GS-1000. Experimental results show, that shear forces increase with the increase of normal forces and quasi-static friction coefficient is larger than dynamic one. With the increase of normal loads, approaching the peak value of shear forces needs larger shear displacements. During each cycle the normal displacements increase and decrease (rotational behavior in every cycle). Peak angle of inclination increases with the increase of normal load. A phase shift between maximum shear displacement and maximum shear force is observed. The corresponding time shift decreases with increasing normal load and increases with increasing shear displacement amplitudes.
Undoped and Mn-doped $In_2O_3$ films were prepared by radiofrequency magnetron sputtering technique. The effects of Mn doping on the structural and optical properties of as-prepared films were investigated using X-ray diffraction, X-ray photoelectron spectroscopy and ultraviolet-visible spectroscopy. Mn doping can enhance the intensity of (222) peak in Mn-doped $In_2O_3$ thin film, indicating Mn dopant promotes preferred orientation of crystal growth along (222) plane. XPS analyses revealed that the doped Mn ions exist at + 2 oxidation states, substituting for the $In^{3+}$ sites in the $In_2O_3$ lattice. UV-Vis measurements show that the optical band gap $E_g$ decreases from 3.33 to 2.87 eV with Mn doping in $In_2O_3$, implying an increasing sp-d exchange interaction in the film. Our work demonstrates a practical means to manipulate the band gap energy of $In_2O_3$ thin film via Mn impurity doping, and significantly improves the photoelectrochemical activity.
Objective: The purpose of this study was to investigate differences of landing strategy between people with or without chronic ankle instability (CAI) during double-leg drop landing. Method: 34 male adults participated in this study (CAI = 16, Normal = 18). Participants performed double-leg drop landing task on a 30 cm height and 20 cm horizontal distance away from the force plate. Lower Extremities Kinetic and Kinematic data were obtained using 8 motion capture cameras and 2 force plates and loading rate was calculated. Independent samples t-test were used to identify differences between groups. Results: Compared with normal group, CAI group exhibits significantly less hip internal rotation angle (CAI = 1.52±8.12, Normal = 10.63±8.44, p = 0.003), greater knee valgus angle (CAI = -6.78±5.03, Normal = -12.38 ±6.78, p = 0.011), greater ankle eversion moment (CAI = 0.0001±0.02, Normal = -0.03±0.05, p = 0.043), greater loading Rate (CAI = 32.65±15.52, Normal = 18.43±10.87, p = 0.003) on their affected limb during maximum vertical Ground Reaction Force moment. Conclusion: Our results demonstrated that CAI group exhibits compensatory movement to avoid ankle inversion during double-leg drop landing compared with normal group. Further study about how changed kinetic and kinematic affect shock absorption ability and injury risk in participants with CAI is needed.
In this paper we define scaled visual curvature and visual Frenet frame that can be visually accepted for discrete space curves. Scaled visual curvature is relatively simple compared to multi-scale visual curvature and easy to control the influence of noise. We adopt scaled minimizing directions of height functions on each neighborhood. Minimizing direction at a point of a curve is a direction that makes the point a local minimum. Minimizing direction can be given by a small noise around the point. To reduce this kind of influence of noise we exmine the direction whether it makes the point minimum in a neighborhood of some size. If this happens we call the direction scaled minimizing direction of C at p ∈ C in a neighborhood Br(p). Normal vector of a space curve is a second derivative of the curve but we characterize the normal vector of a curve by an integration of minimizing directions. Since integration is more robust to noise, we can find more robust definition of discrete normal vector, visual normal vector. On the other hand, the set of minimizing directions span the normal plane in the case of smooth curve. So we can find the tangent vector from minimizing directions. This lead to the definition of visual tangent vector which is orthogonal to the visual normal vector. By the cross product of visual tangent vector and visual normal vector, we can define visual binormal vector and form a Frenet frame. We examine these concepts to some discrete curve with noise and can see that the scaled visual curvature and visual Frenet frame approximate the original geometric invariants.
Continuous monitoring of intracranial pressure is a well established medical procedure. Still, little is known about long-term behavior of intracranial pressure in normal pressure hydrocephalus. The present study is designed to evaluate periodicity of intracranial pressure over long-time scales using intraventricular pressure monitoring in patients with normal pressure hydrocephalus. In addition, the circadian and diurnal patterns of blood pressure and body temperature in those patients are studied. Four patients, selected with "probable" normal pressure hydrocephalus, were monitored for several dozen hours. Intracranial pressure, blood pressure, and body temperature were recorded hourly. Autocorrelation functions were calculated and cross-correlation analysis were carried out to study all the time-series data. Autocorrelation results show that intracranial pressure, blood pressure, and body temperature values follow bimodal (positive and negative) curves over a day. The cross-correlation functions demonstrate causal relationships between intracranial pressure, blood pressure, and body temperature. The results show that long-term fluctuations in intracranial pressure exhibit cyclical patterns with periods of about 24 hours. Continuous intracranial pressure recording in "probable" normal pressure hydrocephalus patients reveals circadian fluctuations not related to the day and night cycle. These fluctuations are causally related to changes in blood pressure and body temperature. The present study reveals the complete loss of the diurnal blood pressure and body temperature rhythmicities in patients with "probable" normal pressure hydrocephalus.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.3
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pp.738-754
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2024
Side-channel analysis (SCA) is a cryptanalytic technique that exploits physical leakages, such as power consumption or electromagnetic emanations, from cryptographic devices to extract secret keys used in cryptographic algorithms. Recent studies have shown that training SCA models with semi-supervised learning can effectively overcome the problem of few labeled power traces. However, the process of training SCA models using semi-supervised learning generates many pseudo-labels. The performance of the SCA model can be reduced by some of these pseudo-labels. To solve this issue, we propose the HWFilter method to improve semi-supervised SCA. This method uses a Hamming Weight Pseudo-label Filter (HWPF) to filter the pseudo-labels generated by the semi-supervised SCA model, which enhances the model's performance. Furthermore, we introduce a normal distribution method for constructing the HWPF. In the normal distribution method, the Hamming weights (HWs) of power traces can be obtained from the normal distribution of power points. These HWs are filtered and combined into a HWPF. The HWFilter was tested using the ASCADv1 database and the AES_HD dataset. The experimental results demonstrate that the HWFilter method can significantly enhance the performance of semi-supervised SCA models. In the ASCADv1 database, the model with HWFilter requires only 33 power traces to recover the key. In the AES_HD dataset, the model with HWFilter outperforms the current best semi-supervised SCA model by 12%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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