Purpose: The aim of this review was to systematically analyze the available literature on the correlation between the gray values (GVs) of cone-beam computed tomography (CBCT) and the Hounsfield units (HUs) of computed tomography (CT) for assessing bone mineral density. Materials and Methods: A literature search was carried out in PubMed, Cochrane Library, Google Scholar, Scopus, and LILACS for studies published through September 2021. In vitro, in vivo, and animal studies that analyzed the correlations GVs of CBCT and HUs of CT were included in this review. The review was prepared according to the PRISMA checklist for systematic reviews, and the risk of bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. A quantitative analysis was performed using a fixed-effects model. Results: The literature search identified a total of 5,955 studies, of which 14 studies were included for the qualitative analysis and 2 studies for the quantitative analysis. A positive correlation was observed between the GVs of CBCT and HUs of CT. Out of the 14 studies, 100% had low risks of bias for the domains of patient selection, index test, and reference standards, while 95% of studies had a low risk of bias for the domain of flow and timing. The fixed-effects meta-analysis performed for Pearson correlation coefficients between CBCT and CT showed a moderate positive correlation (r=0.669; 95% CI, 0.388 to 0.836; P<0.05). Conclusion: The available evidence showed a positive correlation between the GVs of CBCT and HUs of CT.
오늘날 대부분의 데이터는 데이터베이스(database: DB)에 저장된다. 이러한 DB 환경에서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 찾아줄 것을 DB에게 요청하게 된다. DB 질의 중 유사도 질의는 DB 사용자가 원하는 조건으로 유사도가 포함되어 있는 것을 말한다. 그러나 유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다. 이러한 경량 유사도 함수의 특징을 이용하여 유사도 질의 처리 비용 감소 방법을 제시한다. 그리고 유클리드 거리 함수에 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 제시하고 기존의 유사도 함수를 이용하는 질의와 경량 유사도 함수를 이용하는 질의의 처리 비용을 비교한다. 그리고 실험을 통하여 유클리드 유사도에 대한 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 적용하였을 때 유사도 질의 처리 비용이 감소하는 것을 확인한다.
The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.
The main objective of this research work is to investigate the free vibration behavior of annular sandwich plates resting on the Kerr foundation at thermal conditions. This sandwich configuration is composed of two FGM face sheets as coating layer and a porous GPLRC (GPL reinforced composite) core. It is supposed that the GPL nanofillers and the porosity coefficient vary continuously along the core thickness direction. To model closed-cell FG porous material reinforced with GPLs, Halpin-Tsai micromechanical modeling in conjunction with Gaussian-Random field scheme is used, while the Poisson's ratio and density are computed by the rule of mixtures. Besides, the material properties of two FGM face sheets change continuously through the thickness according to the power-law distribution. To capture fundamental frequencies of the annular sandwich plate resting on the Kerr foundation in a thermal environment, the analysis procedure is with the aid of Reddy's shear-deformation plate theory based high-order shear deformation plate theory (HSDT) to derive and solve the equations of motion and boundary conditions. The governing equations together with related boundary conditions are discretized using the generalized differential quadrature (GDQ) method in the spatial domain. Numerical results are compared with those published in the literature to examine the accuracy and validity of the present approach. A parametric solution for temperature variation across the thickness of the sandwich plate is employed taking into account the thermal conductivity, the inhomogeneity parameter, and the sandwich schemes. The numerical results indicate the influence of volume fraction index, GPLs volume fraction, porosity coefficient, three independent coefficients of Kerr elastic foundation, and temperature difference on the free vibration behavior of annular sandwich plate. This study provides essential information to engineers seeking innovative ways to promote composite structures in a practical way.
Purpose - Intra-industry trade of agricultural products can eliminate the disadvantage of Korea's traditional agriculture and improve its lack of comparative advantage. The main purpose of this paper is to measure the level and index of intra-industry trade of Korean agricultural products and to explore the spatial dependence and spillover effect associated with this type of trade. The main factors influencing intra-agricultural trade are analyzed from two perspectives: the population and the classification of agricultural products. Design/methodology - First, the level of intra-industry trade of Korean agricultural products is measured. Second, to obtain a more accurate estimate of the influence of various factors, and based on two types of weight matrices, a spatial econometric model is constructed from two aspects: population and classification of agricultural products. The status and the factors influencing intra-industry trade are also studied. Findings - It is concluded that there is a positive spatial correlation between Korea's intra-industry trade in agricultural products and that of its trading partners. The spatial spillover effect of this type of trade is verified by using the spatial autoregressive model (SAR). Labor-intensive agricultural products are found to have a positive spillover effect on intra-industry trade, while land-intensive products do not have a significant effect. Originality/value - In this paper, the two types of agricultural products are meticulously distinguished, and the spatial effect of the intra-industry trade of agricultural products as well as the influence of various factors are analyzed. In addition, the accuracy of the estimation of the coefficients of the factors by using the spatial econometric model is higher than that of the ordinary panel data model.
In the current work, static and free torsional vibration of functionally graded (FG) nanorods are investigated using Fourier sine series. The boundary conditions are described by the two elastic torsional springs at the ends. The distribution of functionally graded material is considered using a power-law rule. The systems of equations of the mechanical response of nanorods subjected to deformable boundary conditions are achieved by using the modified couple stress theory (MCST) and taking the effects of torsional springs into account. The idea of the study is to construct an eigen value problem involving the torsional spring parameters with small scale parameter and functionally graded index. This article investigates the size dependent free torsional vibration based on the MCST of functionally graded nano/micro rods with deformable boundary conditions using a Fourier sine series solution for the first time. The eigen value problem is constructed using the Stokes' transform to deformable boundary conditions and also the convergence and accuracy of the present methodology are discussed in various numerical examples. The small size coefficient influence on the free torsional vibration characteristics is studied from the point of different parameters for both deformable and rigid boundary conditions. It shows that the torsional vibrational response of functionally graded nanorods are effected by geometry, small size effects, boundary conditions and material composition. Furthermore, for all deformable boundary conditions in the event of nano-sized FG nanorods, the incrementing of the small size parameters leads to increas the torsional frequencies.
Engineering structures in operation essentially belong to time-varying or nonlinear structures and the resultant response signals are usually non-stationary. For such time-varying structures, it is of great importance to extract time-dependent dynamic parameters from non-stationary response signals, which benefits structural health monitoring, safety assessment and vibration control. However, various traditional signal processing methods are unable to extract the embedded meaningful information. As a newly developed technique, variational mode decomposition (VMD) shows its superiority on signal decomposition, however, it still suffers two main problems. The foremost problem is that the number of modal components is required to be defined in advance. Another problem needs to be addressed is that VMD cannot effectively separate non-stationary signals composed of closely spaced or overlapped modes. As such, a new method named generalized adaptive variational modal decomposition (GAVMD) is proposed. In this new method, the number of component signals is adaptively estimated by an index of mean frequency, while the generalized demodulation algorithm is introduced to yield a generalized VMD that can decompose mode overlapped signals successfully. After that, synchrosqueezing wavelet transform (SWT) is applied to extract instantaneous frequencies (IFs) of the decomposed mono-component signals. To verify the validity and accuracy of the proposed method, three numerical examples and a steel cable with time-varying tension force are investigated. The results demonstrate that the proposed GAVMD method can decompose the multi-component signal with overlapped modes well and its combination with SWT enables a successful IF extraction of each individual component.
Objectives : A precise and simple system of nomenclature was required to avoid error, ambiguity or confusion. Although medicinal plants must be produced or distributed based on a pharmacopoeia described origin including scientific name, the Korean Pharmacopoeia tenth edition (KP 10) had many names against the nomenclature. Therefore, this study aimed at searching correct scientific names for 241 plants in KP 10. Methods : Authoritative databases - The Plant List, International Plant Name Index, YList, Tropicos, eFloras, World Checklist of Selected Plant Families, The Global Compositae Checklist, The International Legume Database and Information Service, et al. - and previously performed researches, floras were cross-checked. Results : The arrangement of this list was designed for four cases, errors including illegitimate, nomenclatural synonyms, recommended names and decision reserved names. Consideration about the scientific names produced nine correct names for ten misspellings and illegitimate, and thirty-six correct names for forty-one nomenclatural synonyms. These results should be reflected in the next of KP 10. Separately, ten recommended names were also suggested for taxonomic synonyms which had been used indiscriminately due to diverse taxonomic opinions. In addition to those, decision reserved names were suggested for thirteen species which had been corridor of uncertainty. Then again, there was need to study about authorship, because KP 10 did not keep recommendations for author citations. Conclusions : Correction of scientific names for some medicinal plants which violated the International Code of Nomenclature would be useful to improve the accuracy of a Pharmacopoeia as the criterional materials.
주가는 거래량, 종가 등과 같은 숫자 기반의 내부적인 요인뿐만 아니라 법, 유행 등 여러 외부요인에 의해 영향을 받는다. 수많은 요인이 주가에 영향을 미치기 때문에 단편적인 주식 데이터만을 이용한 정확한 주가 예측은 매우 어려운 일이다. 특히 기업의 가치는 실제 주식을 거래하는 사람들의 인식에 영향을 많이 받기 때문에 특정 기업에 대한 감성 정보가 중요한 요인으로 여겨진다. 본 논문에서는 시간적 특성을 고려한 뉴스 데이터의 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가 예측 모델을 제안하고자 한다. 주식과 뉴스 데이터, 서로 다른 특성을 가진 2개의 이종 데이터를 시간 크기에 따라 통합하여 모델의 입력으로 사용하며, 시간 크기와 감성 지표가 주가 예측에 미치는 영향에 대해 최종적으로 비교 및 분석한다. 또한 우리는 기존 모델과의 비교 실험을 통해 제안 모델의 정확성이 개선되었음을 검증한다.
콩잎의 기능성식품소재연구가 활발히 진행되고 있지만 기능성 식품소재로서 콩잎을 관리할 수 있는 밸리데이션 방법은 제시되지 않고있다. 본 연구에서는 콩잎에서 7개의 kaempferol 유도체를 UHPLC-ESI-Q-TOF-MS로 동정하고 이들 중 camelliaside A를 지표물질로 선정하였다. 콩잎열수추출물에서 camelliaside A를 정량할 수 있는 HPLC-UVD 밸리데이션 방법을 식품의약품안전처의 건강기능성식품에 대한 가이드라인에 따라 구축하였다. 개발된 HPLC-UVD 밸리데이션 방법은 특이성, 정확도, 일내정밀도, 일간정밀도, 검출한계, 정량한계 및 직선성에서 가이드라인을 만족하는 결과값으로 검증되었다. 또한 camelliaside A 분석법을 콩잎열수추출물에 적용하여 적합한 수준의 평가값을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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