Purpose: This study aimed to investigate the flexural strength and surface microstructure of the zirconia crown according to the number of glazing zirconia prostheses. Methods: The specimens were made as follows. A specimen without glazing: 1ea, first glazed specimens (group B): 10ea, second glazed specimens (group C): 10ea, third glazed specimens (group D): 10ea. Three-point measuring strength equipment and electron microscopes were used for strength measurement and microstructure observation. As for statistical analysis, one-way ANOVA and t-test (level of significance level=5%) were used to determine the difference in the change in flexural strength according to the number of glazing zirconia prostheses. Results: ANOVA analysis of groups B (1st glazing), C (2nd glazing), and D (3rd glazing) revealed that the change in strength between the groups is statistically significant (p=0.023). The Mann-Whitney test for each group revealed that the difference in flexural strength between groups B and C was not statistically significant (z=-0.302, p=0.762) while that between groups C and D was statistically significant (z=-0.257, p=0.01). Microstructure observation revealed 3 changes in the microstructure of the surface of the glaze powder were observed. Conclusion: According to the number of glazing zirconia prostheses, it was found that the difference in strength between groups was statistically significant, and changes in the microstructure were observed.
Monitoring large-scale civil engineering structures such as offshore platforms and high-large buildings requires a large number of sensors of different types. Innovative sensor data information technologies are very extremely important for data transmission, storage and retrieval of large volume sensor data generated from large sensor networks. How to obtain the optimal sensor set and placement is more and more concerned by researchers in vibration-based SHM. In this paper, a method of determining the sensor location which aims to extract the dynamic parameter effectively is presented. The method selects the number and place of sensor being installed on or in structure by through the tolerance domain statistical inference algorithm combined with second order sensitivity technology. The method proposal first finds and determines the sub-set sensors from the theoretic measure point derived from analytical model by the statistical tolerance domain procedure under the principle of modal effective independence. The second step is to judge whether the sorted out measured point set has sensitive to the dynamic change of structure by utilizing second order characteristic value sensitivity analysis. A 76-high-building benchmark mode and an offshore platform structure sensor optimal selection are demonstrated and result shows that the method is available and feasible.
Park, Jin-Hyeog;Lee, Geun-Sang;Yang, Jeong-Seok;Kim, Sea-Won
Spatial Information Research
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v.20
no.3
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pp.39-50
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2012
The objective of this study is the quantitative analysis of climate change effects by performing several statistical analyses with hydrometeorological data sets for past 30 years in Geum river watershed. Temperature, precipitation, relative humidity data sets were collected from eight observation stations for 37 years(1973~2009) in Geum river watershed. River level data was collected from Gongju and Gyuam gauge stations for 36 years(1973~2008) considering rating curve credibility problems and future long-term runoff modeling. Annual and seasonal year-to-year variation of hydrometeorological components were analyzed by calculating the average, standard deviation, skewness, and coefficient of variation. The results show precipitation has the strongest variability. Run test, Turning point test, and Anderson Exact test were performed to check if there is randomness in the data sets. Temperature and precipitation data have randomness and relative humidity and river level data have regularity. Groundwater level data has both aspects(randomness and regularity). Linear regression and Mann-Kendal test were performed for trend test. Temperature is increasing yearly and seasonally and precipitation is increasing in summer. Relative humidity is obviously decreasing. The results of this study can be used for the evaluation of the effects of climate change on water resources and the establishment of future water resources management technique development plan.
Canonical correspondence analysis is an ordination method used to visualize the relationships among sites, species and environmental variables. However, projection results are fluctuations if the samples slightly change and consistent interpretation on ecological similarity among species tends to be difficult. We use the bootstrap methods for canonical correspondence analysis to solve this problem. The bootstrap method results show that the variations of coordinate points are inversely proportional to the number of observations and coverage rates with bootstrap confidence interval approximates to nominal probabilities.
In this study, present the most useful delay scan time by statistical analysis of SUVm data for 30 suspected pancreatic cancer patients. Two statistical analysis and a mathematical model was applied to the theoretical formula by glucose and insulin mechanics, and a mathematical model was created. Statistical analysis was performed via Metlab p/g. Optimal delay scan time was suggested by Metlab p/g for the change of SUV value over time.In this study, for diagnosis pancreatic cancer by dual time point PET/CT, propose optimal delay scan time 131.5 minuts. The proposed delay scan time showed statistical reliability applicable to the diagnosis of pancreatic cancer (p<0.05). Delayed scanning with the suggested delay scan time of 131.5 minutes is considered to be useful for the diagnosis of pancreatic cancer compared to general PET / CT scan.hen the delayed test is performed with the proposed delay scan time 131.5 minuts, Compared with general PET/CT scans.
The purpose of this study was to examine soft tissue and hardtissue changes following orthognathic surgery in patients with mandibular prognathism lateral cephalometric films were obtained immediate before surgery, 48 hours following surgery, and 6 months following surgery. 18 patients were selected (10 men, and 6 women) for this study, who had received orthognathic surgery. Statistical analysis for the each time interval differences were performed with the SPSS package The results were as follows, *In the cases of mandibular sagittal split osteotomy 1 LI point was moved backward (average 7.55mm) 48 hours following surgery. 6 months later, it was returned forward (average 1.1mm) Relapse rate was 14.6% 2 Pog was moved backward (average 8.3mm) 48 hours following surgery The ratio of horizontal change of soft tissue to hard tissue at pog is 0.95 1 *In the cases of maxillary Le-Fort I osteotomy & mandibular sagittal split osteotomy. 3. A point was moved forward (average 3.31mm) 48 hours following surgery. 6 months later, it was returned backward (average 0.31) Relapse rate was 9 4% 4 6 months later, the ratio of facial convexity angle change of soft tissue to hard tissue is 0.63 1.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.6
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pp.471-486
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2014
This study introduces a new type of symbolic data, a candle chart-valued time series. We aggregate four stock indices (i.e., open, close, highest and lowest) as a one data point to summarize a huge amount of data. In other words, we consider a candle chart, which is constructed by open, close, highest and lowest stock indices, as a type of symbolic data for a long period. The proposed candle chart-valued time series effectively summarize and visualize a huge data set of stock indices to easily understand a change in stock indices. We also propose novel approaches for the candle chart-valued time series modeling based on a combination of two midpoints and two half ranges between the highest and the lowest indices, and between the open and the close indices. Furthermore, we propose three types of sum of square for estimation of the candle chart valued-time series model. The proposed methods take into account of information from not only ordinary data, but also from interval of object, and thus can effectively perform for time series modeling (e.g., forecasting future stock index). To evaluate the proposed methods, we describe real data analysis consisting of the stock market indices of five major Asian countries'. We can see thorough the results that the proposed approaches outperform for forecasting future stock indices compared with classical data analysis.
When consecutive data follows different distributions(depending on the time interval) change-point detection infers where the changes occur first and then finds further inferences for each sub-interval. In this paper, we investigate the Bayesian detection of multiple change points. Utilizing the reversible jump MCMC, we can explore parameter spaces with unknown dimensions. In particular, we consider a model where the signal is a piecewise linear function. For the Bayesian inference, we propose a new Bayesian structure and build our own MCMC algorithm. Through the simulation study and the real data analysis, we verified the performance of our method.
The receiver operating characteristic (ROC) curve was developed to quantify the classification ability of marker values (covariates) on the response variable and has been extended to survival data with diverse missing data structure. When survival data is understood as binary data (status of being alive or dead) at each time point, the ROC curve expressed at every time point results in time-dependent ROC curve and time-dependent area under curve (AUC). In particular, a follow-up study brings the change of cohort and incomplete data structures such as censoring and competing risk. In this paper, we review time-dependent ROC estimators under several contexts and perform simulation to check the performance of each estimators. We analyzed a dementia dataset to compare the prognostic power of markers.
The purposes of study were to survey the status of nutrition education in school and investigate the perception of nutrition teacher candidates concerning the direction and ideal method for nutrition education. A questionnaire was distributed to 554 nutrition teacher candidates from August to October, 2006. A total of 468 usable data were collected (84.5% response rate). The statistical data analysis was completed by using SPSS for Windows (ver. 10.0) for descriptive analysis, ANOVA and $X^2$-test. About 52% of respondents had nutrition education teaching experience. Half of the respondents indicated that the necessity for nutrition education stemmed from their own need for such education. The main problem in students' dietary life was 'the increasing intake of processed foods, instant foods and fast foods (4.23 out of Likert 5 point scale)' and the major nutritional problem was 'high calorie intake with low essential nutrients (3.96 out of Likert 5 point scale)'. Over half the respondents (53.4%) recommended that nutrition education be oriented towards behavioral change rather than knowledge delivery. Social learning theory was preferred mostly as an theory apt to nutrition education (60.3%) and the most effective means of education was referred to organizing the regular class for nutrition education (50.5%). The 'playing such as songs or game' was reported as both effective and realizable method in nutrition education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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