Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.26
no.5
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pp.519-526
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2000
Osteoporosis has recently been recognized as a major health problem in the elderly population. The disorder is manifested as a loss of bone mass accompanied by structural alteration of bone and increased incidence of fracture. Mandible also may be affected. So, I evaluated panoramic views of 66 postmenopausal women for finding the possibility of useful diagnostic mandibular parmeters of osteoporosis. To know the correlationship between skeleton and mandible, the average of the bone mineral density of lumbar from 2nd to 4th by the dual energy X-ray absorptiometry(DEXA, LUNAR DPZ. USA), and age and mandibular parameters, that is, the number of residual teeth, alveolar ridge resorption ratio, panoramic mandibular index (PMI), mandibular cortical width (MCW), angular cortical thickness (ACT), ramus cortical thickness (RCT), morphology of mandibular inferior cortical (MIC) were compared. And I divided the all tested women to the osteoporotic group and non-osteoporotic group by the use of T-score -2.0, which was derived from skeletal bone mineral density (BMD). To find the correlationship of the each group with mandibular parameters, t-test and discriminant analysis were done. The results of the t-test were that all parameters were highly related with 2 groups (p<0.05). Especially ACT, MIC, age have had even higher correlationship than others (p<0.001). The results of the discriminant analysis by the use of these ACT, MIC and age were that the discriminant function was Z = -2.973+(-1.447)$\times$(ACT)+1.131$\times$(MIC score)+(0.052)$\times$(age), the cutting score was 0.257 and the classification accuracy was 84.8%. Therefore I suggest that the consideration of the angular cortical thickness (ACT), the age of patient and the morphology of mandibular inferior cortical(MIC) may help find the osteoporosis.
Park, Chan Hyuk;Ranaraja, Umanthi;Dang, Chang Gwon;Kim, Jong Joo;Do, Chang Hee
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.33
no.10
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pp.1573-1578
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2020
Objective: Milk fatty acid (FA) is a main nutritional component that markedly effects human health. Intentional modification of the FA profile has the potential to improve milk quality. This study aimed at the factors affecting elevated FA levels and the estimation of the genetic parameters for milk FAs in the Korean Holstein population. Methods: Total 885,249 repeated test-day milk records including, milk yield, saturated fatty acids (SFA), polyunsaturated fatty acids (PUFA), monounsaturated fatty acids (MUFA), total unsaturated fatty acids (TUFA), fat and protein percentages were analyzed using CombiFoss FT+ system (Foss Analytical A/S, Denmark). Genetic parameters were estimated by the restricted maximum likelihood procedure based on the repeatability model using the Wombat program. Results: The FA profile varies along with the lactation and the energy balance (EB). With the negative EB in early lactation, mobilization of body fat reserves elevates the desirable FA levels. As a result of that, milk quality is increased by means of nutritionally and usability aspects during the early lactation. Moreover, heritability estimates for SFA, MUFA, PUFA, TUFA were 0.33, 0.42, 0.37, 0.41 respectively. According to the parity wise heritability analysis, first parity cows had relatively lower heritability for SFAs (0.19) than later parities (0.28). Conclusion: Genetic parameters indicated that FAs were under stronger genetic control. Therefore, we suggest implementing animal breeding programs towards improving the milk FA profile.
Park, Hyung Soo;Lee, Sang Hoon;Choi, Ki Choon;Lim, Young Cheol;Kim, Ji Hea;Lee, Ki Won;Choi, Gi Jun
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.34
no.3
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pp.209-213
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2014
This study was carried out to explore the accuracy of near infrared spectroscopy (NIRS) for the prediction of chemical and fermentation parameters of whole crop winter rye silages. A representative population of 216 fresh winter rye silages was used as database for studying the possibilities of NIRS to predict chemical composition and fermentation parameters. Samples of silage were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range 680~2,500 nm and the optical data recorded as log 1/Reflectance (log 1/R) and scanned in fresh condition. NIRS calibrations were developed by means of partial least-squares (PLS) regression. NIRS analysis of fresh winter rye silages provided accurate predictions of moisture, acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), crude protein (CP) and pH as well as lactic acid content with correlation coefficients of cross-validation ($R^2cv$) of 0.96, 0.86, 0.79, 0.85, 0.82 and 0.78 respectively and standard error of cross-validation (SECV) of 1.89, 2.02, 2.79, 1.14, 1.47 and 0.46 % DM respectively. Results of this experiment showed the possibility of NIRS method to predict the chemical parameters of winter rye silages as routine analysis method in feeding value evaluation and for farmer advice.
Denize, Erin Stewart;McDonald, Fraser;Sherriff, Martyn;Naini, Farhad B.
The korean journal of orthodontics
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v.44
no.4
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pp.184-194
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2014
Objective: To evaluate the relative importance of bilabial prominence in relation to other facial profile parameters in a normal population. Methods: Profile stimulus images of 38 individuals (28 female and 10 male; ages 19-25 years) were shown to an unrelated group of first-year students (n = 42; ages 18-24 years). The images were individually viewed on a 17-inch monitor. The observers received standardized instructions before viewing. A six-question questionnaire was completed using a Likert-type scale. The responses were analyzed by ordered logistic regression to identify associations between profile characteristics and observer preferences. The Bayesian Information Criterion was used to select variables that explained observer preferences most accurately. Results: Nasal, bilabial, and chin prominences; the nasofrontal angle; and lip curls had the greatest effect on overall profile attractiveness perceptions. The lip-chin-throat angle and upper lip curl had the greatest effect on forehead prominence perceptions. The bilabial prominence, nasolabial angle (particularly the lower component), and mentolabial angle had the greatest effect on nasal prominence perceptions. The bilabial prominence, nasolabial angle, chin prominence, and submental length had the greatest effect on lip prominence perceptions. The bilabial prominence, nasolabial angle, mentolabial angle, and submental length had the greatest effect on chin prominence perceptions. Conclusions: More prominent lips, within normal limits, may be considered more attractive in the profile view. Profile parameters have a greater influence on their neighboring aesthetic units but indirectly influence related profile parameters, endorsing the importance of achieving an aesthetic balance between relative prominences of all aesthetic units of the facial profile.
Background: The use of computed tomography (CT) device has increased in the past few decades in Japan. Dose optimization is strongly required in pediatric CT examinations, since there is concern that an unreasonably excessive medical radiation exposure might increase the risk of brain cancer and leukemia. To accelerate the process of dose optimization, continual assessment of the dose levels in actual hospitals and medical facilities is necessary. This study presents organ dose estimation using pediatric cerebral CT scans in the Kyushu region, Japan in 2012 and the web-based calculator, WAZA-ARI (https://waza-ari.nirs.qst.go.jp). Materials and Methods: We collected actual patient information and CT scan parameters from hospitals and medical facilities with more than 200 beds that perform pediatric CT in the Kyushu region, Japan through a questionnaire survey. To estimate the actual organ dose (brain dose, bone marrow dose, thyroid dose, lens dose), we divided the pediatric population into five age groups (0, 1, 5, 10, 15) based on body size, and inputted CT scan parameters into WAZA-ARI. Results and Discussion: Organ doses for each age group were obtained using WAZA-ARI. The brain dose, thyroid dose, and lens dose were the highest in the Age 0 group among the age groups, and the bone marrow and thyroid doses tended to decrease with increasing age groups. All organ doses showed differences among facilities, and this tendency was remarkable in the young group, especially in the Age 0 group. This study confirmed a difference of more than 10-fold in organ doses depending on the facility and CT scan parameters, even when the same CT device was used in the same age group. Conclusion: This study indicated that organ doses varied widely by age group, and also suggested that CT scan parameters are not optimized for children in some hospitals and medical facilities.
By use of a mortality forecasting model and a life table, forecasting the average life expectancy is an effective way to evaluate the future mortality level. There are differences between the actual values of average life expectancy at present and the forecasted values of average life expectancy in population projection 2006 from Statistics Korea. The reason is that the average life expectancy forecasts did not reflect the increasing speed of the actual ones. The main causes of the problem may be errors from judgment for projection, from choice, or use of a mortality forecasting model. In this paper, we focus on the choice of the mortality forecasting model to inspect this problem. Statistics Korea should take a mortality forecasting model with considerable investigation to proceed population projection 2011 without the errors observed in population projection 2006. We compare the five mortality forecasting models that are the LC(Lee and Carter) model used widely and its variants, and the HP8(Heligman and Pollard 8 parameter) model for handling death probability. We make average life expectancy forecasts by sex using modeling results from 2010 to 2030 and compare with that of the population projection 2006 during the same period. The average life expectancy from all five models are forecasted higher than that of the population projection 2006. Therefore, we show that the new average life expectancy forecasts are relatively suitable to the future mortality level.
Population dynamics of Matted sole Limanda yokohamae($G{\"{U}}NTHER$) in Tokyo bay, Japan has been studied by virtual population analysis (VPA) for multi cohort and experimental fishing. Based on the biological data, the present parameters of the Limanda yekohamae stock at the Tokyo bay, Japan were estimated as follows: natural mortality coefficient(M) were 0.313 for male and 0.250 for female, terminal fishing mortality coefficient(F) were 2.190 for male, and 0.798 for female, rate of exploitation(E) was $30\%\;to\;50\%$. From the result of virtual population analysis for multi cohort, the population size were estimated from 3,5000,000 to 9,200,000 fishes, according to the result of experimental fishing, estimated stock size were 2,400,000 to 8,700,000 fishes. Stock size difference of the two methods were about two times in 1987, however, other years has been showed from 0.8 to 1.5 times. Both method has been showed same increase and decrease tendency of the c. p. u. e. and catches. From the isopleth diagram plot by Beverton and Holt's yield per recruit, the catches could be increase two times for female, 1.3 times for male than present aspects by the fishing management. And further, as reducing fishing effort, extension of mesh size and rising the length at first caputre, are reasonable in order to manage the stock at the optimum level.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.22
no.1
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pp.251-266
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2016
Intelligent interpolation methods such as dasymetric mapping are considered to be the best way to disaggregate zone-based population data by observing and utilizing the internal variation within each source zone. This research reviews the advantages and problems of the dasymetric mapping method, and presents a geographically weighted regression (GWR) based method to take into consideration the spatial heterogeneity of population density - land cover relationship. The locally adaptive intelligent interpolation method is able to make use of readily available ancillary information in the public domain without the need for additional data processing. In the case study, we use the preclassified National Land Cover Dataset 2011 to test the performance of the proposed method (i.e. the GWR-based multi-class dasymetric method) compared to four other popular population estimation methods (i.e. areal weighting interpolation, pycnophylactic interpolation, binary dasymetric method, and globally fitted ordinary least squares (OLS) based multi-class dasymetric method). The GWR-based multi-class dasymetric method outperforms all other methods. It is attributed to the fact that spatial heterogeneity is accounted for in the process of determining density parameters for land cover classes.
According to the OECD (2015) and UN (2017), Korea was classified as an immigration country. The designation as an immigration country means that net migration will remain positive and international migration is likely to affect population growth. KOSTAT (2011) used a model with more than 15 parameters to divide sexes, immigration and emigration based on the Wilson (2010) model, which takes into account population migration factors. Five years later, we assume the average of domestic net migration rate for the last five years and foreign government policy likely quota. However, both of these results were conservative estimates of international migration and provide different results than those used by the OECD and UN to classify an immigration country. In this paper, we proposed a stochastic projection on international migration using nonparametric model (FDM by Hyndman and Ullah (2007) and Coherent FDM by Hyndman et al. (2013)) that uses a functional data model for the international migration data of Korea from 2000-2017, noting the international migration such as immigration, emigration and net migration is non-linear and not linear. According to the result, immigration rate will be 1.098(male), 1.026(female) in 2018 and 1.228(male), 1.152(female) in 2025 per 1000 population, and the emigration rate will be 0.907(male), 0.879(female) in 2018 and 0.987(male), 0.959(female) in 2025 per 1000 population. Thus the net migration is expected to increase to 0.191(male), 0.148(female) in 2018 and 0.241(male), 0.192(female) in 2025 per 1000 population.
A nonlinear mixed effects model is mainly used to analyze repeated measurement data in various fields. A nonlinear mixed effects model consists of two stages: the first-stage individual-level model considers intra-individual variation and the second-stage population model considers inter-individual variation. The individual-level model, which is the first stage of the nonlinear mixed effects model, estimates the parameters of the nonlinear regression model. It is the same as the general nonlinear regression model, and usually estimates parameters using the least squares estimation method. However, the least squares estimation method may have a problem that the estimated value of the parameters and standard errors become extremely large if the assumed nonlinear function is not explicitly revealed by the data. In this paper, a new estimation method is proposed to solve this problem by introducing the ridge regression method recently proposed in the nonlinear regression model into the first-stage individual-level model of the nonlinear mixed effects model. The performance of the proposed estimator is compared with the performance with the standard estimator through a simulation study. The proposed methodology is also illustrated using quantitative high throughput screening data obtained from the US National Toxicology Program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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