As the tideland reclamation is done on a large scale these days, construction work is active in the coastal areas. Facilities in the coastal areas must be built with the tide characteristics taken into consideration. Thus the tide characteristics affect the overall reclamation plan. The analysis of the tide data boils down to a harmonic analysis of the hourly changes of long-term tide data and extraction of unharmonic coefficients from the results. Since considerable amount of tide data of the West Coast are available, the existing data can be collected and can be used to obtain the temporal changes of the tide by being fitted into the tide prediction model. The goal of this thesis lies in assessing whether the mean sea level used in the field agrees with the analysis results from the long-term observation data obtained with their homogeneity guaranteed. To achieve this goal, the research was conducted as follows. First the present conditions of the observation stations, the land level standard, and the sea level standard were analyzed to set up a time series model formula for representing them. To secure the homogeneity of the time series, each component was separated. Lastly the mean sea level used in the field was assessed based on the results obtained form the analysis of the time series.
Bonetti, Giulio Alessandri;Parenti, Serena Incerti;Ciocci, Maurizio;Checchi, Luigi
대한치과교정학회지
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제44권4호
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pp.217-225
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2014
Single-tooth implantation has become a common treatment solution for replacement of a root-fractured maxillary incisor in adults, but the long-term esthetic results can be unfavorable due to progressive marginal bone loss, resulting in gingival recession. In this case report, a maxillary central incisor with a root fracture in its apical one-third was orthodontically extruded and extracted in a 21-year-old female. Implant surgery was performed after a 3-month healing period, and the final crown was placed about 12 months after extraction. After 12 years, favorable osseous and gingival architectures were visible with adequate bone height and thickness at the buccal cortical plate, and no gingival recession was seen around the implant-supported crown. Although modern dentistry has been shifting toward simplified, clinical procedures and shorter treatment times, both general dentists and orthodontists should be aware of the possible long-term esthetic advantages of orthodontic extrusion of hopelessly fractured teeth for highly esthetically demanding areas and should educate and motivate patients regarding the choice of this treatment solution, if necessary.
This paper presents an automatic proficiency assessment method for a non-native Korean read utterance using bidirectional long short-term memory (BLSTM)-based acoustic models (AMs) and speech data augmentation techniques. Specifically, the proposed method considers two scenarios, with and without prompted text. The proposed method with the prompted text performs (a) a speech feature extraction step, (b) a forced-alignment step using a native AM and non-native AM, and (c) a linear regression-based proficiency scoring step for the five proficiency scores. Meanwhile, the proposed method without the prompted text additionally performs Korean speech recognition and a subword un-segmentation for the missing text. The experimental results indicate that the proposed method with prompted text improves the performance for all scores when compared to a method employing conventional AMs. In addition, the proposed method without the prompted text has a fluency score performance comparable to that of the method with prompted text.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2993-3010
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2021
The job shop scheduling problem (JSSP) plays a critical role in smart manufacturing, an effective JSSP scheduler could save time cost and increase productivity. Conventional methods are very time-consumption and cannot deal with complicated JSSP instances as it uses one optimal algorithm to solve JSSP. This paper proposes an effective scheduler based on deep learning technology named self-supervised long-short term memory (SS-LSTM) to handle complex JSSP accurately. First, using the optimal method to generate sufficient training samples in small-scale JSSP. SS-LSTM is then applied to extract rich feature representations from generated training samples and decide the next action. In the proposed SS-LSTM, two channels are employed to reflect the full production statues. Specifically, the detailed-level channel records 18 detailed product information while the system-level channel reflects the type of whole system states identified by the k-means algorithm. Moreover, adopting a self-supervised mechanism with LSTM autoencoder to keep high feature extraction capacity simultaneously ensuring the reliable feature representative ability. The authors implemented, trained, and compared the proposed method with the other leading learning-based methods on some complicated JSSP instances. The experimental results have confirmed the effectiveness and priority of the proposed method for solving complex JSSP instances in terms of make-span.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제47권1호
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pp.3-14
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2021
Excessive gingival display is an esthetic issue that is commonly managed by different procedures. Lip repositioning is a modality to address concerns of affected patients. The aim of this review was to investigate the scientific evidence on outcomes and long-term stability of lip repositioning surgery with or without myotomy. The electronic search was conducted in three databases: MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library up to October 2019. No publication status, language, or time restrictions were applied. The electronic search was complemented by a manual search of the reference lists. Three hundred thirty-eight studies were screened by title, and 16 articles remained for data extraction. The included studies assessed the lip repositioning procedure in 144 patients aged between 15-59 years (134 females and 10 males). Based on the available data, lip repositioning with myotomy/muscle containment can be a successful treatment for minor discrepancies in gingival display in selected cases. However, further well-organized controlled clinical trials are recommended to derive a conclusion about the long-term stability compared with other alternatives.
This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.53-64
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2023
Early detection of endometrial carcinoma in uterus is essential for effective treatment. Endometrial carcinoma is the worst kind of endometrium cancer among the others since it is considerably more likely to affect the additional parts of the body if not detected and treated early. Non-invasive medical computer vision, also known as medical image processing, is becoming increasingly essential in the clinical diagnosis of various diseases. Such techniques provide a tool for automatic image processing, allowing for an accurate and timely assessment of the lesion. One of the most difficult aspects of developing an effective automatic categorization system is the absence of huge datasets. Using image processing and deep learning, this article presented an artificial endometrium cancer diagnosis system. The processes in this study include gathering a dermoscopy images from the database, preprocessing, segmentation using hybrid Fuzzy C-Means (FCM) and optimizing the weights using the Whale Optimization Algorithm (WOA). The characteristics of the damaged endometrium cells are retrieved using the feature extraction approach after the Magnetic Resonance pictures have been segmented. The collected characteristics are classified using a deep learning-based methodology called Long Short-Term Memory (LSTM) and Bi-directional LSTM classifiers. After using the publicly accessible data set, suggested classifiers obtain an accuracy of 97% and segmentation accuracy of 93%.
구강 병원체의 검출 방법은 여러 가지가 있지만 그 중 PCR을 이용한 검출이 확실하고 빠른 방법으로 알려져 있다. PCR을 위한 많은 DNA 추출법이 사용되고 있으나 상업적인 DNA 추출 kit들은 일반적으로 가격이 비싸고 절차가 여러 단계로 되어있으며, 그 외의 방법은 페놀과 클로로포름과 같은 유해한 화학물질을 써야하는 등의 단점이 있다. 이 연구에서 NaOH 용액을 이용한 개선된 DNA 추출 방법은 치아우식증, 치주염과 관련된 병원체를 빠르고 간단하며 비용-효율적으로 검출하였다. 세균으로부터 DNA를 추출하기 위한 boiling은 기존의 10분이 아닌 1분으로 충분하였고 $4^{\circ}C$에서 최소 13개월 이상 DNA의 보관이 가능하였으며 sonication 유무에 따른 차이는 없었다. 따라서, 이 방법은 상업적인 kit나 유해한 화학물질을 쓰지 않고서도 타액 표본으로부터 직접적으로 빠른 시간 내에 DNA를 추출하여 병원체의 유무 결과를 확인하는데 매우 적합할 것으로 생각한다.
Purpose: The purpose of this study is to evaluate the long term clinical and radiographic outcome and stability after transplantation of third molar with complete root formation. Methods: The subjects were 31 teeth (male 17, female 14, aged 22-55, average 39.9 yr old) of 31 patients who visited the department of periodontics and passed more than two years after autotransplantation procedure and still under regular check up. Modified success criteria of Chamberlin and Goerig was applied to determine the success of autotransplantation. Results: Three out of 31 teeth failed and resulted 90.3% of success rate. When compared according to sex, 15 out of 17 teeth had succeeded in male, 13 out of 14 succeeded in female. When compared the success rate according to cause of extraction, tooth loss due to caries and root fracture had all succeeded but 3 out of 24 had failed in tooth loss due to periodontal disease. When compared according to donor teeth, 12 out of 14 maxillary third molars and 16 out of 17 mandibular third molars had succeeded. Conclusions: In long term evaluation over two years, if appropriate surgical procedure and proper case selection is made, autotransplantation of the third molar with complete root formation can be the alternative choice that substitutes prosthetic or implant treatment and it is a functionally acceptable procedure.
The contamination of chlorinated ethenes at an industrial complex, Wonju, Korea, was examined based on sixteen rounds of groundwater quality data collected from 2009 to 2013. Remediation technologies such as soil vapor extraction, soil flushing, biostimulation, and pumping-and-treatment have been applied to eliminate the contaminant sources of trichloroethylene (TCE) and to prevent the migration of TCE plume from remediation target zones. At each remediation target zone, temporal monitoring data before and after the application of remediation techniques showed that the aqueous concentrations of TCE plume present at and around the main source areas decreased significantly as a result of remediation technologies. However, the TCE concentration of the plumes at the downstream area remained unchanged in response to the remediation action, but it showed a great fluctuation according to seasonal recharge variation during the monitoring period. Therefore, variations in the contaminant flux across three transects were analyzed. Prior to the remediation action, the concentration and mass discharges of TCE at the transects were affected by seasonal recharge variation and residual DNAPLs sources. After the remediation, the effect of remediation took place clearly at the transects. By tracing a time-series of plume evolution, a greater variation in the TCE concentrations was detected at the plumes near the source zones compared to the relatively stable plumes in the downstream. The difference in the temporal profiles of TCE concentrations between the plumes in the source zone and those in the downstream could have resulted from remedial actions taken at the source zones. This study demonstrates that long term monitoring data are useful in assessing the effectiveness of remediation practices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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