Kasani, Payam Hosseinzadeh;Oh, Seung Min;Choi, Yo Han;Ha, Sang Hun;Jun, Hyungmin;Park, Kyu hyun;Ko, Han Seo;Kim, Jo Eun;Choi, Jung Woo;Cho, Eun Seok;Kim, Jin Soo
Journal of Animal Science and Technology
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v.63
no.2
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pp.367-379
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2021
The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.
The purpose of this study was to investigate the association factors of dental infection control by applying the health belief model in the dental hygienists. This study subject was 142 dental hygienists from 15 to July 5, 2020. Data were analyzed by chi-square test ANOVA, correlation analysis, and multiple regression analysis using SPSS version 23.0. The performance of dental infection control in accordance with the general characteristics of research subjects was high in case when they had educational experiences of infection control, and when they 'always' did medical examinations by interview about infectious diseases(p<0.01). The group of dental hygienists working for dental clinics with less than average 50 patients a day showed the highest rate of wearing a mask and latex gloves as personal protective gears(p<0.05),(p<0.01). When the wearing of protective goggles(face shield) and the frequency of exchanging masks after the outbreak of COVID-19 were more, the performance for infection control was increasing(p<0.05),(p<0.01),(p<0.001). In this study, it is difficult to generalize the results of the study because the research area and the subject are limited by selecting the subjects by convenience extraction, and focusing on the degree of awareness of infection control by dental hygienists, the actual status of infection control in dentistry is carefully illuminated. What you didn't do can be seen as a limitation. Considering the results of this study, the performance of infection control could be increased by removing obstacles and increasing the importance and perceived benefits of infection control of dental hygienists.
Journal of Korean Academy of Dental Administration
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v.8
no.1
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pp.15-23
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2020
The aim of this study is to identify future-oriented tasks for Korean dental hygienists based on a literature review. A literature search is performed using 14 keywords related to tasks carried out by dental hygienists, and included articles published from 2000 to 2019 in the databases KISS, RISS, DBpia, NDSL, Papersearch, Pubmed, and Google Scholar. Six reviewers assessed the titles and abstracts of articles, and an article was selected if the study was considered to cover future-oriented tasks for Korean dental hygienists. Based on the results six local studies and two foreign studies were used for literature review and data extraction. In total, 38 tasks were classified as future-oriented tasks of dental hygienists according to the following criteria: 1) tasks that were specifically referred to as future-oriented tasks, and 2) tasks that could be classified as future-oriented tasks although no specific reference was made. Of these, the most frequently mentioned tasks were measuring periodontal pocket depth, dental hygiene assessment, providing dietary advice, infiltration anesthesia, and root planing. These were extracted from five of the eight studies, including both local and foreign studies. Dental hygiene planning, emergency, emergency management, and smoking cessation were the next most common tasks based on four studies. Even though some of these future-oriented tasks for Korean dental hygienists are included in the dentistry curriculum, and are currently performed as clinical practice for dental hygienists. Nonetheless, the reference to the legal scope is unclear. It is necessary to reconsider the scope of tasks of dental hygienists to reflect changes in domestic and foreign dental care delivery, thereby contributing to the oral health promotion of the public, where safety is guaranteed under legal protection.
Background: Postoperative analgesia (POA) is an important determinant of successful treatment. Dexmedetomidine (DEX) has recently gained attention as a promising adjuvant to local anesthetics (LA). The present study aimed to evaluate the efficacy and safety of levobupivacaine (LB) as an adjuvant during inferior alveolar nerve block (IANB) in the extraction of lower impacted third molars (LITM). Methods: A prospective, randomized, placebo-controlled, triple-blind, parallel-arm, and clinical study was performed on 50 systemically healthy participants who required removal of an asymptomatic LITM. Using a 1:1 distribution, the participants were randomized into two groups (n = 25). Group L (control group) received 1.8 mL of 0.5% LB and 0.2 mL normal saline (placebo) and Group D (study group) received a blend of 1.8 mL of 0.5% LB and 0.2 mL (20 ㎍) DEX. The primary outcome variable was the duration of POA and hemodynamic stability, and the secondary variable was the total number of analgesics required postoperatively for up to 72 h. The participants were requested to record the time of rescue analgesic use and the total number of rescue analgesics taken. The area under the curve was plotted for the total number of analgesics administered. The pain was evaluated using the visual analog scale. Data analysis was performed using paired students and unpaired t-test, Mann-Whitney U test, Chi-square test, and receiver operating characteristic analysis. Statistical significance was set at P < 0.05. Results: The latency, profoundness of anesthesia, and duration of POA were statistically significant (P < 0.05). The differences between mean pain scores at 6, 12, 24, 48, and 72 h were found to be significant (each P = 0.0001). Fewer analgesics were required by participants in group D (2.12 ± 0.33) than in L (4.04 ± 0.67), with a significant difference (P = 0.0001). Conclusion: Perineurally administered LA with DEX is a safe, effective, and therapeutic approach for improving latency, providing profound POA, and reducing the need for postoperative analgesia.
General users who use smartphone apps often use the Vault app to protect personal information such as photos and videos owned by individuals. However, there are increasing cases of criminals using the Vault app function for anti-forensic purposes to hide illegal videos. These apps are one of the apps registered on Google Play. This paper proposes a methodology for extracting feature points through XML-based keyword frequency analysis to explore Vault apps used by criminals, and text mining techniques are applied to extract feature points. In this paper, XML syntax was compared and analyzed using strings.xml files included in the app for 15 hidden Vault anti-forensics apps and non-hidden Vault apps, respectively. In hidden Vault anti-forensics apps, more hidden-related words are found at a higher frequency in the first and second rounds of terminology processing. Unlike most conventional methods of static analysis of APK files from an engineering point of view, this paper is meaningful in that it approached from a humanities and sociological point of view to find a feature of classifying anti-forensics apps. In conclusion, applying text mining techniques through XML parsing can be used as basic data for exploring hidden Vault anti-forensics apps.
This study investigated the characteristics of taste and flavor in various wintering-radish extracts using electronic sensors. Sourness showed the highest sensor value (6.9) in hot brewed extracts of white radish part. Saltiness showed the highest sensor value (8.0) in cold brewed extracts of green radish part. Umami showed the highest sensor value (8.3) in hot brewed extracts of white radish part. Sweetness showed the highest sensor value (6.8) in cold brewed extracts of green radish part. Bitterness showed the highest sensor value (7.5) in espresso extracts of green radish part. A total of 16 volatiles were identified using electronic nose. Among these volatile compounds in radish extracts, methanethiol was found to be the predominant volatile compound. These sensory characteristics in radish extracts can be used as basic research data in the food industry.
In this paper, the feasibility of generating solar power near an abandoned quarry is examined with the objectives of resolving the essential problems that quarries encounter, such as rockfalls and space usage issues. On an abandoned quarry site in Sadang, Seoul, Republic of Korea, two different PV installation methods were analyzed. The first is attaching PV directly on the quarry slope. Since there are no corresponding safety standards and precedents for installing solar panels directly on slopes, the power generation potential was calculated by using topographic data and reasonable assumptions. The surface area of cut slope section was extracted from the Digital Elevation Model(DEM) via ArcGIS and Python programming to calculate the tilt and power capacity of installable panels. The other approach is installing PV as a rockfall barrier, and the power generation potential was analyzed with the assumption that the panel is installed in the direction of facing solar irradiation. For the derivation of power generation, the renewable energy generation analysis program SAM(System Advisor Model) was used for both methods. According to the result, quarries that have terminated resource extraction and remain devastated have the potential to be transformed into renewable energy generation sites.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.4
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pp.15-25
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2022
As the incidence and mortality of serious disasters in the construction industry are the highest, various efforts are being made in Korea to reduce them. Among them, risk assessment is used as data for disaster reduction measures and evaluation of risk factors at the construction stage. However, the existing risk assessment involves the subjectivity of the performer and is vulnerable to the domestic construction site. This study established a DB classification system for risk assessment with the aim of early identification and pre-removal of risks by quantitatively deriving risk factors using BIM in the risk assessment field and presents a methodology for risk assessment using BIM. Through this, prior removal of risks increases the safety of construction workers and reduces additional costs in the field of safety management. In addition, since it can be applied to new construction methods, it improves the understanding of project participants and becomes a tool for communication. This study proposes a framework for deriving quantitative risks based on BIM, and will be used as a base technology in the field of risk assessment using BIM in the future.
In order to improve formal presentation attitudes such as presentation of job interviews and presentation of project results at the company, there are few automated methods other than observation by colleagues or professors. In previous studies, it was reported that the speaker's stable speech and gaze processing affect the delivery power in the presentation. Also, there are studies that show that proper feedback on one's presentation has the effect of increasing the presenter's ability to present. In this paper, considering the positive aspects of correction, we developed a program that intelligently corrects the wrong presentation habits and attitudes of college students through facial analysis of videos and analyzed the proposed program's performance. The proposed program was developed through web-based verification of the use of redundant words and facial recognition and textualization of the presentation contents. To this end, an artificial intelligence model for classification was developed, and after extracting the video object, facial feature points were recognized based on the coordinates. Then, using 4000 facial data, the performance of the algorithm in this paper was compared and analyzed with the case of facial recognition using a Teachable Machine. Use the program to help presenters by correcting their presentation attitude.
Introduction: The aim of this systematic review is to provide evidence confirming the efficacy and safety of herbal medicines used in the treatment of liver cancer. Methods: The review will include randomized clinical trials that compared herbal medicines used as treatments for liver cancer with other therapies, such as placebos and Western medicine. Only randomized controlled trials will be included in this review, and all types of herbal medicine will be evaluated. Eleven electronic databases will be searched from the inception date: the Cochrane Database of Systematic Reviews, MEDLINE, EMBASE, AMED, CINAHL, one Chinese database (CNKI), and five Korean databases (OASIS, DBpia, RISS, KISS, and NDSL). The selection of studies, data extraction, and management will be performed independently by four researchers. Methodological quality, including the risk of bias, will be assessed using the Cochrane risk-of-bias assessment tool. Results: The review of current evidence for the effectiveness of herbal medicine for liver cancer will be summarized and quantitatively analyzed. Conclusions: Our systematic review will provide evidence of the efficacy of herbal medicines as treatments for liver cancer. This evidence will provide useful information for practitioners and patients in the fields of oncology and complementary medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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