Purpose: To quantify artifacts from different root filling materials in cone-beam computed tomography (CBCT) images acquired using different exposure parameters. Materials and Methods: Fifteen single-rooted teeth were scanned using 8 different exposure protocols with 3 different filling materials and once without filling material as a control group. Artifact quantification was performed by a trained observer who made measurements in the central axial slice of all acquired images in a fixed region of interest using ImageJ. Hyperdense artifacts, hypodense artifacts, and the remaining tooth area were identified, and the percentages of hyperdense and hypodense artifacts, remaining tooth area, and tooth area affected by the artifacts were calculated. Artifacts were analyzed qualitatively by 2 observers using the following scores: absence (0), moderate presence (1), and high presence (2) for hypodense halos, hypodense lines, and hyperdense lines. Two-way ANOVA and the post-hoc Tukey test were used for quantitative and qualitative artifact analysis. The Dunnet test was also used for qualitative analysis. The significance level was set at P<.05. Results: There were no significant interactions among the exposure parameters in the quantitative or qualitative analysis. Significant differences were observed among the studied filling materials in all quantitative analyses. In the qualitative analyses, all materials differed from the control group in terms of hypodense and hyperdense lines (P<.05). Fiberglass posts did not differ statistically from the control group in terms of hypodense halos(P>.05). Conclusion: Different exposure parameters did not affect the objective or subjective observations of artifacts in CBCT images; however, the filling materials used in endodontic restorations did affect both types of assessments.
신재생에너지로서 수소에 대한 수요가 증가하고 있으나 기존의 화석 연료와 달리 수소는 연료 공급을 위한 전용 충전소가 필요하며, 이러한 인프라 확보를 위해서 수소충전소의 위험성 평가가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 정성적 위험성평가와 정량적 위험성 평가로 구분하여 수소충전소에 대한 위험성평가를 수행하였다. 정성적 평가는 Hazard and Operability Analysis(HAZOP) 기법을 사용하여 Dispenser Module을 두 개의 Node로 평가하였으며, Criticality Estimation Matrix에 따라 Filter의 막힘으로 인한 사고와 고압 사고의 위험도가 High Level로 평가되었다. 정량적 위험성 평가는 Hydrogen Korea Risk Assessment Module(Hy-KoRAM)을 사용하여 화재의 형상과 피해영향범위를 나타냈고, 개인적 위험도와 사회적 위험도에 대한 평가를 수행하였다. 개인적 위험도는 수소충전소로부터 약 100m 떨어진 공공시설 부근까지 추가적인 안전조치가 고려되는 As Low As Reasonably Practicable(ALARP) 구간의 위험도를 보였고, 사회적 위험도 역시 약 10명의 사망자가 발생할 사고빈도가 1E-04/year로 도출되며 ALARP 구간 내에 나타났다. 정성적·정량적 위험성 평가 결과, 공정 단계의 추가적인 안전 조치와 수소충전소 부근의 제한구역 설정을 통하여 안전성 향상 방안을 제시하였다.
The quality of the automatic transmission shift for a wheel loader has been generally evaluated by driver's perception. However the subjective evaluation of the drivers is not always directly related to the shift quality. It is necessary to set up the method for an objective assessment of the shift quality. In this paper, a quantitative assessment method has been developed for the shift quality of the automatic transmission in a wheel loader. The indices for the evaluation were selected through the various tests like the acceleration and the turbine rpm as well as the subjective evaluation of the driver, and were validated by the correlation between subjective and objective assessments using a psychophysical power law. Based on this method, the shift quality of a wheel loader has been evaluated quantitatively under various shift conditions.
In this study, the components of packaged hydrogen filling station were analyzed and risk factors were examined. Risk scenarios were constructed and quantitative risk assessments were conducted through a general risk assessment program (phast/safeti 7.2). Through the risk assessment, the range of damage according to accident scenarios and the ranking that affects the damage according to the risk factors are listed, and scope of damage and countermeasures for risk reduction are provided. The quantitative risk assessment result of the packaged hydrogen filling station through this task will be used as the basic data for improving the safety of the packaged filling system and preparing safety standards.
Since security vulnerabilities newly discovered in a popular Web browser immediately put a number of users at risk, urgent attention from developers is required to address those vulnerabilities. Analysis of characteristics in the Web browser vulnerabilities can be used to assess security risks and to determine the resources needed to develop patches quickly to handle vulnerabilities discovered. So far, being a new research area, the quantitative aspects of the Web browser vulnerabilities and risk assessments have not been fully investigated. However, due to the importance of Web browser software systems, further detailed studies are required related to the Web browser risk assessment, using rigorous analysis of actual data which can assist decision makers to maximize the returns on their security related efforts. In this paper, quantitative software vulnerability analysis has been presented for major Web browsers with respect to the Common Vulnerability Scoring System. Further, vulnerability discovery trends in the Web browsers are also investigated. The results show that, almost all the time, vulnerabilities are compromised from remote networks with no authentication required systems. It is also found that a vulnerability discovery model which was originally introduced for operating systems is also applicable to the Web browsers.
Recently, neuromelanin and nigrosome imaging techniques have been developed to evaluate the substantia nigra in Parkinson's disease. Previous studies have shown potential benefits of quantitative analysis of neuromelanin and nigrosome images in the substantia nigra, although visual assessments have been performed to evaluate structures in most studies. In this study, we investigate the potential of using deep learning based automatic region segmentation techniques for quantitative analysis of the substantia nigra. The deep convolutional neural network was trained to automatically segment substantia nigra regions on 3D nigrosome and neuromelanin sensitive MR images obtained from 30 subjects. With a 5-fold cross-validation, the mean calculated dice similarity coefficient between manual and deep learning was 0.70 ± 0.11. Although calculated dice similarity coefficients were relatively low due to empirically drawn margins, selected slices were overlapped for more than two slices of all subjects. Our results demonstrate that deep convolutional neural network-based method could provide reliable localization of substantia nigra regions on neuromelanin and nigrosome sensitive MR images.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.255-264
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2021
The purpose of this study is to analyze the role of customer value and customer trust as a mediator of flexibility influence on customer retention. The study applies SEM tools with WarpPLS analysis and translates customer value and customer trust as mediation. This study was organized into three parts: exploratory research, descriptive research, and explanatory research. The quantitative approach in this study uses a survey method by taking samples from the population. This is a latent variable that is measured using a research instrument in the form of a questionnaire. The survey was conducted by distributing questionnaires to respondents. This research was conducted at PT. Nusa Prima Logistics Terminal Teluk Lamong by taking primary data, in the form of assessments or perceptions from respondents, so a survey was conducted by submitting a questionnaire directly to 194 respondents. Quantitative data analysis was performed using Structural Equation Modeling (SEM) to answer the research hypothesis. Flexibility is very influential in increasing customer retention so to develop customer retention, it is necessary to increase flexibility, customer value, and customer trust. The novelty in this research lies in identifying the role and position of customer value and customer trust as mediation that affect customer retention.
Objectives For successful adoption of legislation controlling registration and assessment of chemical substances, it is important to obtain sufficient toxicological experimental evidence and other related information. It is also essential to obtain a sufficient number of predicted risk and toxicity results. Particularly, methods used in predicting toxicities of chemical substances during acquisition of required data, ultimately become an economic method for future dealings with new substances. Although the need for such methods is gradually increasing, the-required information about reliability and applicability range has not been systematically provided. Methods There are various representative environmental and human toxicity models based on quantitative structure-activity relationships (QSAR). Here, we secured the 10 representative QSAR-based prediction models and its information that can make predictions about substances that are expected to be regulated. We used models that predict and confirm usability of the information expected to be collected and submitted according to the legislation. After collecting and evaluating each predictive model and relevant data, we prepared methods quantifying the scientific validity and reliability, which are essential conditions for using predictive models. Results We calculated predicted values for the models. Furthermore, we deduced and compared adequacies of the models using the Alternative non-testing method assessed for Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals Substances scoring system, and deduced the applicability domains for each model. Additionally, we calculated and compared inclusion rates of substances expected to be regulated, to confirm the applicability. Conclusions We evaluated and compared the data, adequacy, and applicability of our selected QSAR-based toxicity prediction models, and included them in a database. Based on this data, we aimed to construct a system that can be used with predicted toxicity results. Furthermore, by presenting the suitability of individual predicted results, we aimed to provide a foundation that could be used in actual assessments and regulations.
A quantitative model was developed in order to estimate fishery production damage due to anthropogenically induced environmental changes. The model is described in the following equation, $Y_D=\frac{{\phi}_D}{{\phi}_G}[Y_0{\cdot}(t_p-t_0)-\frac{Y_0}{{\phi}_G}(1-e^{-{\phi}_G(t_p-t_0)})]$, where, $Y_D$ is annual amount of fishery production by nuclear power plant. ${\varphi}$ D and ${\varphi}$ G are instantaneous decreasing coefficient of fishery production by nuclear power plant and instantaneous decreasing coefficient of gross fishery production, respectively. $Y_0$ is annual mean fishery production without damages. $t_p$ is the present time, and $t_0$ is the starting time of damages. The model was applied to fishing grounds near a nuclear power plant on the east coast of Korea. Since fishery production damages have become bigger with increasing emission of thermal effluents from generators activities in the power plant, this factor has also been considered as, $\delta_{D_i}=\delta_D\({\sum}\limits_{i=0}^{n}\;W_i/W_T\)$, where, $\delta_{Di}$ is the cumulative damage rate in fishery production from generators, $\delta_D$ is the total cumulative damage rate in fishery production, $W_i$ is the emission amount of thermal effluents by generator i, and n is the number of generators in the nuclear power plant. This model can be used to conduct initial estimates of fishery production damages, before more detailed assessments are undertaken.
본 논문은 아리랑 2호와 3호에 대한 고해상 다분광 영상 제작을 위한 효과적인 영상융합 기법을 제시한다. 제안된 기법은 널리 알려져 있는 CS 기반의 영상융합 기법을 기본으로 하고 있다. 제안된 기법의 융합 과정은 크게 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째는 가중 평균된 다분광 영상을 이용한 Intensity 영상의 제작 단계와 두 번째는 최적화된 융합 매개변수를 통한 고주파 영상의 생성 단계이다. 제안된 기법에서는 기존의 방법을 개선한 다른 새로운 형식의 융합 매개변수를 정의하였으며, 이는 고주파 영상, 전정색 영상과 다분광 영상 간 공분산/분산 비를 이용하여 도출된다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 기존의 융합 방법들의 결과와 정량적, 시각적 비교분석을 수행하였다. 정량적 분석에는 Spatial ERGAS, Spectral ERGAS, SAM, Q4 평가 지표가 사용되었다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 CS 기반의 영상융합 기법에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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