Maykely Naara Morais Rodrigues;Kely Firmino Bruno;Ana Helena Goncalves de Alencar;Julyana Dumas Santos Silva;Patricia Correia de Siqueira;Daniel de Almeida Decurcio;Carlos Estrela
Restorative Dentistry and Endodontics
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제46권4호
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pp.59.1-59.14
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2021
Objectives: This study compared the Biodentine, MTA Repair HP, and Bio-C Repair bioceramics in terms of bond strength to dentin, failure mode, and compression. Materials and Methods: Fifty-four slices obtained from the cervical third of 18 single-rooted human mandibular premolars were randomly distributed (n = 18). After insertion of the bioceramic materials, the push-out test was performed. The failure mode was analyzed using stereomicroscopy. Another set of cylindrically-shaped bioceramic samples (n = 10) was prepared for compressive strength testing. The normality of data distribution was analyzed using the Shapiro-Wilk test. The Kruskal-Wallis and Friedman tests were used for the push-out test data, while compressive strength was analyzed with analysis of variance and the Tukey test, considering a significance level of 0.05. Results: Biodentine presented a higher median bond strength value (14.79 MPa) than MTA Repair HP (8.84 MPa) and Bio-C Repair (3.48 MPa), with a significant difference only between Biodentine and Bio-C Repair. In the Biodentine group, the most frequent failure mode was mixed (61%), while in the MTA Repair HP and Bio-C Repair groups, it was adhesive (94% and 72%, respectively). Biodentine showed greater resistance to compression (29.59 ± 8.47 MPa) than MTA Repair HP (18.68 ± 7.40 MPa) and Bio-C Repair (19.96 ± 3.96 MPa) (p < 0.05). Conclusions: Biodentine showed greater compressive strength than MTA Repair HP and Bio-C Repair, and greater bond strength than Bio-C Repair. The most frequent failure mode of Biodentine was mixed, while that of MTA Repair HP and Bio-C Repair was adhesive.
본 연구는 혼파초지 수량예측모형에서 기후특성이 뚜렷한 지역의 자료 제거 및 지역별 구분을 통해 건물수량과 하고일수 간 상관관계를 검토하였다. 데이터세트는 총 582점으로 11개 지역으로 분류되며 혼파조합은 총 41가지였다. 변수에서 반응변수는 건물수량 이었으며 설명변수는 하고일수를 포함한 5가지의 기상변수를 이용하였다. 통계방법은 산점도, 기술통계량 및 상관분석을 거쳐 다중회귀분석을 통해 건물수량과 하고일수 간 상관관계를 확인하였다. 산점도 분석 결과 데이터세트를 지역별로 구분하였을 때 9개 지역 중 7개에서 건물수량과 하고일수 간 부(-)의 상관관계가 나타나 지역을 구분할 필요가 있었으며 대표본 근사이론을 적용할 수 있었던 5개 지역(화성, 수원, 대전, 시흥 및 광주)을 선정하였다. 5개 지역의 상관분석 결과 3개 지역(화성, 수원 및 시흥)에서, 다중회귀분석결과 화성에서 건물수량에 대한 하고일수의 효과가 부(-)로 나타났다. 따라서 혼파초지의 건물수량에 대한 하고일수의 상관관계는 지역별로 구분하였을 때 풀사료 생산이론과 일치하여 수량예측모형의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단하였다.
It is inevitable to use the distinct element method in the analysis of structural dynamics for stacked stone pagoda system. However, the experimental verification of analytical results produced by the discrete element method is not sufficient yet, and the theory of distinct element method is not universal in Korea. This study introduces how to model the stacked stone pagoda system using the distinct element method, and draws some considerations in the seismic analysis procedures. First, the rocking mode and sliding mode are locally mixed in the seismic responses. Second, the vertical stiffness and the horizontal stiffness on the friction surface have the greatest influence on the seismic behavior. Third, the complete seismic analysis of stacked stone pagoda system requires a set of the horizontal, vertical, and rotational velocity time histories of the ground. However, earthquake data monitored in Korea are limited to acceleration and velocity signals in some areas.
탈염기 혼합 이온교환 수지탑에서 양 ㆍ 음이온의 최적혼합비율을 결정하기 위해 실험을 수행하였다. 2, 3, 4, 5 성분 양ㆍ음이온 흡착은 많은 양이온 그리고 음이온의 선택도를 얻기 위하여 small-volume batch test로부터 실험 데이터를 얻기 위해 수행되었다. Quantitative run time은 반-실험적 질량 작용과 표면 착화 모델을 이용한 이온 교환 모델에 의해서 추정될 수 있었다. 탈염기 수지층의 음이온 교환수지에 대한 양이온 교환수지의 비율을 증가시킴으로써 더 길게 사용될 수 있다.
This paper describes an algorithm that can efficiently analyze the ECG signal using frame knowledge representation technique. Input to the analysis process is a set of significant points which have been extracted from an original sampled signal(lead II) by the syntactic peak recognition algorithm. The hierarchical property of ECG signal is represented by hierarchical AND/OR graph. The semantic information and constraints of the ECG signal are desctibed by frame. As the control mechanism for labeling points, the search mechanism with the mixed paradigms of data-driven and model driven hypothesis formation, scoring function, hypothesis modification network and instance inheritance are used. We used the CSE database in order to evaluate the performance of the proposed algorithm.
본 논문에서는 스마트폰 사용자를 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 방법을 제안한다. 제안하는 제스처 인식 방법에서는 DTW 알고리즘을 적용하여 새로운 시계열 가속도 데이터와 각 제스처별 대표 훈련 데이터간의 유사도를 측정한 뒤, k-NN 알고리즘을 적용하여 제스처를 판별한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석해보기 위해, 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램과 이것을 활용한 제스처 기반 원격 제어 로봇 시스템을 구현하였다. 사용자-혼합 및 사용자-독립 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 제스처 인식방법과 구현 시스템이 높은 인식 성능과 확장성을 가진다는 것을 보였다.
Purpose: The purpose of this study was to follow-up the frailty of the old who received home health care by Registered Nurse in Public Health Center over 8 years. Methods: We used the second wave data which was a comprehensive longitudinal data set, Public Health Information System of a public health center located in Seoul from 2010 to 2018. For statistical analysis, a mixed model of repeated measures by R program was used. Results: Frailty (range: 0~31) was getting worse significantly from 5.38 on registration to 6.54 on 4th year, 7.40 on 7th year, 7.69 on 8th year with adjustment for age, sex, economic status, the number of family, and the number diseases. The coefficient of parameters with frailty change was serviced year (β=0.29, p<.001), age (70~79 to 60~69; β=0.98, p=.018) and sex (female to male; β=2.55, p<.001). Conclusion: This study showed that the home visiting health service needs to take attention to aged 70s and over, female. The home health care of public health center need to be extended more practical and effective services in terms of 'community care'and 'ageing in place'.
Shu Soma;Masahiro Ishigaki;Satoshi Abe;Yasuteru Sibamoto
Nuclear Engineering and Technology
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제56권7호
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pp.2524-2533
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2024
When analyzing containment thermal-hydraulics, computational fluid dynamics (CFD) is a powerful tool because multi-dimensional and local analysis is required for some accident scenarios. According to the previous study, neglecting steam bulk condensation in the CFD analysis leads to a significant error in boundary layer profiles. Validating the condensation model requires the experimental data near the condensing surface, however, available boundary layer data is quite limited. It is also important to confirm whether the heat and mass transfer analogy (HMTA) is still valid in the presence of bulk condensation. In this study, the boundary layer measurements on the vertical condensing surface in the presence of air were performed with the rectangular channel facility WINCS, which was designed to measure the velocity, temperature, and concentration boundary layers. We set the laminar flow condition and varied the Richardson number (1.0-23) and the steam volume fraction (0.35-0.57). The experimental results were used to validate CFD analysis and HMTA models. For the former, we implemented a bulk condensation model assuming local thermal equilibrium into the CFD code and confirmed its validity. For the latter, we validated the HMTA-based correlations, confirming that the mixed convection correlation reasonably predicted the sum of wall and bulk condensation rates.
능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
In this paper, functionality of soft computing algorithms such as Group method of data handling (GMDH), Random forest (RF), Random tree (RT), Linear regression (LR), M5P, and artificial neural network (ANN) have been looked out to predict the compressive strength of concrete mixed with marble powder. Assessment of result suggests that, the overall performance of ANN based model gives preferable results over the different applied algorithms for the estimate of compressive strength of concrete. The results of coefficient of correlation were maximum in ANN model (0.9139) accompanied through RT with coefficient of correlation (CC) value 0.8241 and minimum root mean square error (RMSE) value of ANN (4.5611) followed by RT with RMSE (5.4246). Similarly, other evaluating parameters like, Willmott's index and Nash-sutcliffe coefficient value of ANN was 0.9458 and 0.7502 followed by RT model (0.8763 and 0.6628). The end result showed that, for both subsets i.e., training and testing subset, ANN has the potential to estimate the compressive strength of concrete. Also, the results of sensitivity suggest that the water-cement ratio has a massive impact in estimating the compressive strength of concrete with marble powder with ANN based model in evaluation with the different parameters for this data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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