Mi Hyun Seo;Buyanbileg Sodnom-Ish;Mi Young Eo;Hoon Myoung;Soung Min Kim
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제49권4호
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pp.192-197
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2023
Objectives: Surgical extraction of maxillary third molars is routine in departments devoted to oral and maxillofacial surgery. Because maxillary third molars are anatomically adjacent to the maxillary sinus, complications such as oroantral fistula and maxillary sinusitis can occur. Here we explore the factors that can cause radiographic postoperative swelling of the maxillary sinus mucosa after surgical extraction. Materials and Methods: This retrospective study reviewed the clinical records and radiographs of patients who underwent maxillary third-molar extraction. Preoperative panoramas, Waters views, and cone-beam computed tomography were performed for all patients. The patients were divided into two groups; those with and those without swelling of the sinus mucosa swelling or air-fluid level in a postoperative Waters view. We analyzed the age and sex of patients, vertical position, angulation, number of roots, and relation to the maxillary sinus between groups. Statistical analysis used logistic regression and P<0.05 was considered statistically significant. Results: A total of 91 patients with 153 maxillary third molars were enrolled in the study. Variables significantly related to swelling of the maxillary sinus mucosa after surgical extraction were the age and the distance between the palatal cementoenamel junction (CEJ) and the maxillary sinus floor (P<0.05). Results of the analysis show that the relationship between the CEJ and sinus floor was likely to affect postoperative swelling of the maxillary sinus mucosa. Conclusion: Maxillary third molars are anatomically adjacent to the maxillary sinus and require careful handling when the maxillary sinus is pneumatized to the CEJ of teeth.
본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 어휘들의 상하위 관계 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 연구들에서는 어순 교체가 자유로운 한국어의 특성으로 인해 주로 사전의 정의문을 이용하여 어휘들의 의미관계 패턴들을 추출하는 방법을 취하고 있으나, 본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 보다 다양한 의미관계 패턴들을 추출하여 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 기존의 사전들을 이용해 상하위어 쌍들의 목록을 선정하였다. 다음 이 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 이후, 이로부터 다시 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21 가지 상하위 관계 패턴들로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.
The important issue of emotion recognition from speech is a feature extracting and pattern classification. Features should involve essential information for classifying the emotions. Feature selection is needed to decompose the components of speech and analyze the relation between features and emotions. Specially, a pitch of speech components includes much information for emotion. Accordingly, this paper searches the relation of emotion to features such as the sound loudness, pitch, etc. and classifies the emotions by using the statistic of the collecting data. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.
기계적 학습을 위해서는 일반적으로 많은 양의 수동 주석데이터(Manually Labeled Data)가 요구된다. 원격지도(Distant Supervision)는 현실적으로 부족한 주석데이터(Labeled Data)를 대신해 자동적으로 주석데이터를 수집하여 학습하는 접근 방식으로 관계 추출(Relation Extracion) 문제에 널리 활용되고 있다. 이때 필연적으로 많은 노이즈(Noise)가 발생되는데, 적합성 검증(Relevance Verification)을 통해 수집된 학습데이터를 정제함으로써 노이즈로 인한 변동성을 줄이고 결과적으로 향상된 성능을 보여주는 관계 추출 방법을 제시한다.
지도영상은 숫자, 각종 심볼 그리고 지형적인 경계선, 도로, 강 등을 나타내는 라인 등으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 기하학적인 관계를 이용하여 지도영상으로부터 지도정보를 추출하는 연구를 수행하였다. 제안된 이 방법은 연결성분만을 고려한 방법보다 개선된 방법으로 GIS 입력 모듈에 효율적으로 이용할 수 있다.
데이터 웨어하우스는 주제 지향적이고, 통합적이며, 비 유동적인 데이터로써 의사결정에 필요한 정보들을 추출하여 OLAP(On-Line Analytical Processing)분석에 이용된다. 현재 OLAP 연산자와 스타 스키마 사이의 다차원 모델링에 관한 연구는 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 drill-across 연산자를 통해 객체 지향 개념적 관계와 스타 스키마보다 한층 더 확장된 스노우 플레이크(snowflake) 스키마를 이용하여 관계를 설계하고자 한다. 설계를 통해 star schema에 적용되지 않았던 객체 지향 관계가 개선되었음을 알 수 있었다.
데이터 정형화기술은 자연어 처리 및 인공지능분야, 데이터베이스 등 다양한 분야에서 중요한 핵심적인 기술 중 하나이다. 최근 정형화 문제를 푸는 많은 신경망 기반 알고리즘들이 제안되었으나, 기존의 모든 알고리즘이 키워드의 후보가 입력으로 주어진다고 가정하고 있으며, 알고리즘 대부분은 두 개의 속성(attribute)을 가지는 이진 관계(binary relation)만 처리할 수 있다는 한계가 있다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용한 N항 관계 정형화 방업을 제안하고, 이를 이용한 구인 광고 정형화 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.317-322
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2018
We use edge detection technique for the input image to extract the entire edges of the object in the image and then select only the edges that construct the outline of the object. By examining the positional relation between these pixels composing the outline, a simplified version of the outline of the object in the input image is generated by removing unnecessary pixels while maintaining the condition of connection of the outline. For each pixel constituting the outline, its direction is calculated by examining the positional relation with the next pixel. Then, we group the consecutive pixels with same direction into one and then change them to a line segment instead of a point. Among those line segments composing the outline of the object, a line segment whose length is smaller than a predefined minimum length of acceptable line segment is removed by merging it into one of the adjacent line segments. As a result, an outline composed of line segments of over a certain length is obtained through this process.
대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로써, 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술 문헌을 분석하여 전문용어 및 개체명 등을 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다. 전체 플랫폼의 성능을 체계적으로 평가하기 위해서, KEEC 2009를 비롯한 다양한 말뭉치를 기반으로 세부 요수 모듈에 대한 성능 평가를 수행하였으며, 비교적 높은 수준의 성능을 확보하였다. 본 논문에서 개발된 핵심개체자동인식 플랫폼은 정보검색, 질의응답, 문서색인, 사전구축 등 다양한 정보서비스 분야에 활용될 수 있다.
Objectives : Acquiring information from symptoms is one of the important method to gain clinically available information in korean medicine. Therefore, up to now, study of symptom terms was frequently implemented in promotion of various information project. In data extraction methods using symptom information from DB, information search using synonym and method using ontology is studied and utilized. However, considering concept of symptom has essential information of appeared body area and phenomenon we think that extending synonym and ontology relationship in symptom terms can be useful for search and set to this study. Methods : We collect terms relevant to human body area and structure described in Donguibogam. Synonymous relationship between collected terms is organized. Relationship between collected terms is build to human-body-knowledge table which has form of Concept+Relation+Concept. Type of relationship is limited on a range of expressing content about parts of human body. Result & Conclusion : Search condition is generated automatically using relationship of the upper area in knowledge table contents. Information of next and previous acupuncture point, upper and lower acupuncture point, left and right acupuncture point can be searched using information of acupuncture point location, order, relative position in area, direction in knowledge table contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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