International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.18-29
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2019
In the field of Human-Computer Interaction design, persuasive design has gradually been applied to the system development and design process, especially for mobile application design. However, most mobile applications have hitherto a very short using lifecycle. Especially, design features with long-term persuasive effectiveness remain to be further researched and developed. In this study, we focused on investigating and identifying the durative persuasive design characteristics through a data mining process and evaluating the durative effectiveness through a long-term observation process. Total five hundred healthcare-related mobile applications were selected from Apple iTunes Store and a mixed method was conducted to extract the most common persuasive design characteristics. Based on the results of extraction, a representative healthcare-related mobile application was selected as experimental subject. Total one hundred and twenty participants were observed during a six-months experiment and the monitoring data of app usage of all participants was collected once a week. According to the evaluation model for behavior change identification process, participants with habit formation features were proved to have a significant long-term perception level for ten persuasive design characteristics. Further interview research was performed to investigate the participant's long-term perceptions on those characteristics for the purpose of identifying the durative persuasions. The results indicated that a long-term durative effectiveness can be observed and healthcare-related apps designed with those characteristics could have durative effectiveness. This study may contribute to the improvement of future mobile application designs in user experience and durative persuasion, as well as bringing future benefits for both mobile application developers and users.
PURPOSE. To present a literature review on implant overdentures after a brief survey of bone loss after extraction of all teeth. MATERIALS AND METHODS. Papers on alveolar bone loss and implant overdentures have been studied for a narrative review. RESULTS. Bone loss of the alveolar process after tooth extraction occurs with great individual variation, impossible to predict at the time of extraction. The simplest way to prevent bone loss is to avoid extraction of all teeth. To keep a few teeth and use them or their roots for a tooth or root-supported overdenture substantially reduces bone loss. Jaws with implant-supported prostheses show less bone loss than jaws with conventional dentures. Mandibular 2-implant overdentures provide patients with better outcomes than do conventional dentures, regarding satisfaction, chewing ability and oral-health-related quality of life. There is no strong evidence for the superiority of one overdenture retention-system over the others regarding patient satisfaction, survival, peri-implant bone loss and relevant clinical factors. Mandibular single midline implant overdentures have shown promising results but long-term results are not yet available. For a maxillary overdenture 4 to 6 implants splinted with a bar provide high survival both for implants and overdenture. CONCLUSION. In edentulous mandibles, 2-implant overdentures provide excellent long-term success and survival, including patient satisfaction and improved oral functions. To further reduce the costs a single midline implant overdenture can be a promising option. In the maxilla, overdentures supported on 4 to 6 implants splinted with a bar have demonstrated good functional results.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.103-109
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2015
In this paper, a novel method for the classification of term and preterm birth is proposed based on time-frequency analysis of electrohysterogram (EHG) using multivariate empirical mode decomposition (MEMD). EHG is a promising study for preterm birth prediction, because it is low-cost and accurate compared to other preterm birth prediction methods, such as tocodynamometry (TOCO). Previous studies on preterm birth prediction applied prefilterings based on Fourier analysis of an EHG, followed by feature extraction and classification, even though Fourier analysis is suboptimal to biomedical signals, such as EHG, because of its nonlinearity and nonstationarity. Therefore, the proposed method applies prefiltering based on MEMD instead of Fourier-based prefilters before extracting the sample entropy feature and classifying the term and preterm birth groups. For the evaluation, the Physionet term-preterm EHG database was used where the proposed method and Fourier prefiltering-based method were adopted for comparative study. The result showed that the area under curve (AUC) of the receiver operating characteristic (ROC) was increased by 0.0351 when MEMD was used instead of the Fourier-based prefilter.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권1호
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pp.46-52
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2012
Separate extraction of source ($R_S$) and drain ($R_D$) resistances caused by process, layout variations and long term degradation is very important in modeling and characterization of MOSFETs. In this work, we propose "Avalanche Hot-Source Method (AHSM)" for simple separated extraction of $R_S$ and $R_D$ in a single device. In AHSM, the high field region near the drain works as a new source for abundant carriers governing the current-voltage relationship in the MOSFET at high drain bias. We applied AHSM to n-channel MOSFETs as single-finger type with different channel width/length (W/L) combinations and verified its usefulness in the extraction of $R_S$ and $R_D$. We also confirmed that there is a negligible drift in the threshold voltage ($V_T$) and the subthreshold slope (SSW) even after application of the method to devices under practical conditions.
본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제42권4호
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pp.205-208
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2016
Actinomycosis is an infection caused by the actinomyces genus and is associated with trauma or previous infection. A 58-year-old male patient was referred from a private dental clinic for root extraction of the lower right molar. The x-ray showed fractured root-like material distal to the distal root of the lower right second molar. A biopsy during extraction of the root-like material was performed, which revealed a sequestrum with actinomycosis by a pathological examination. In this case, the radiopacity of the suspicious lesion was higher than that of the surrounding alveolar bone, which confused it with the root tip. The diagnosis of actinomycosis required long-term antimicrobial therapy, which is very different from simple extraction or removal of sequestrum.
As deep learning technologies becoming developed, realistic fake videos synthesized by deep learning models called "Deepfake" videos became even more difficult to distinguish from original videos. As fake news or Deepfake blackmailing are causing confusion and serious problems, this paper suggests a novel model detecting Deepfake videos. We chose Residual Convolutional Neural Network (Resnet50) as an extraction model and Long Short-Term Memory (LSTM) which is a form of Recurrent Neural Network (RNN) as a classification model. We adopted cosine similarity with hinge loss to train our extraction model in embedding the features of Deepfake and original video. The result in this paper demonstrates that temporal features in the videos are essential for detecting Deepfake videos.
본 연구에서는 유류로 오염된 현장 주유소를 대상으로 토양증기추출 공정 적용시 연속추출과 간헐추출 운전의 효율성을 검토하였다. 공기주입 후 압력을 측정한 결과 동일 조건에서도 공기주입정 헤드(head) 압력이 상이하게 나타나 실험부지내 토양이 매우 불균일하다는 것을 알 수 있었다. 간헐식은 1시간 가동 후 3시간 정지시켰으며, 연속식은 50분 가동 후 10분 휴지하는 것을 연속추출한 것으로 가정하였다. 송풍기의 용량은 $1m^3/min$이었다. 추출모드의 영향실험은 오염농도가 심한 두 지점을 선정하여 실시하였으며, 48시간 동안 온라인 모니터링으로 측정한 TPHgas 농도를 적산하여 비교한 결과 1시간 가동 후 3시간 휴지한 간헐추출모드가 연속추출모드보다 높게 나타났다. 일반적으로 토양증기추출 공정이 장기간 가동된다는 점을 고려한다면 오염가스 휘발량, 전력비용, 그리고 시설의 감가상각비 등에서 볼 때 간헐추출모드로 운전하는 것이 연속추출모드 보다 더 유리할 것으로 판단된다.
고추 oleoresin의 적정 추출조건을 설정하기 위하여 추출에 영향을 미치는 몇 가지 인자들을 대상으로 oleoresin의 수율, capsanthin 및 capsaicin 함량의 변화를 조사하였다. Ethyl alcohol 용매로 추출한 oleoresin은 수율 및 capsanthin 함량이 높고, Ethylene dichloride 용매의 경우는 capsaicin 함량이 높게 나타났다. 혼합용매의 경우는 단일용매의 경우보다 수율은 증가하나 capsanthin 및 capsaicin 함량은 거의 변화가 없었다. 추출에 사용한 3가지 품종 중에서 진솔에서 추출한 oleoresin의 품질이 가장 우수하였다. 적정 추출온도 및 추출시간은 $20^{\circ}C$ 및 $3{\sim}5$시간이었다. 장기 저장한 고추일수록 고추분말의 입도가 클수록 추출되는 oleoresin의 품질은 저하되고, 함량도 적었다 고추의 과피에는 capsanthin이 씨에는 capsaicin이 가장 많았다. 고추분말과 추출용매의 적정혼합비는 $1\;:\;3{\sim}1\;:\;4(w/v)$였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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