Deep learning algorithms are becoming more prevalent in dental research because they are utilized in everyday activities. However, dental researchers and clinicians find it challenging to interpret deep learning studies. This review aimed to provide an overview of the general concept of deep learning and current deep learning research in dental radiographic image analysis. In addition, the process of implementing deep learning research is described. Deep-learning-based algorithmic models perform well in classification, object detection, and segmentation tasks, making it possible to automatically diagnose oral lesions and anatomical structures. The deep learning model can enhance the decision-making process for researchers and clinicians. This review may be useful to dental researchers who are currently evaluating and assessing deep learning studies in the field of dentistry.
The impact of competition on pricing has been studied in the context of counterfactual merger analyses where expected optimal prices in a hypothetical monopoly are compared with observed prices in an oligopolistic market. Such analyses would typically assume static decision making by consumers and firms and thus have been applied mostly to data obtained from consumer packed goods such as cereal and soft drinks. However such static modeling approach is not suitable when decision makers are forward looking. When it comes to the markets for durable products with indirect network effects, consumer purchase decisions and firm pricing decisions are inherently dynamic as they take into account future states when making purchase and pricing decisions. Researchers need to take into account the dynamic aspects of decision making both in the consumer side and in the supplier side for such markets. Firms in a two-sided market typically subsidize one side of the market to exploit the indirect network effect. Such pricing behaviors would be more prevalent in competitive markets where firms would try to win over the battle for standard. While such qualitative expectation on the relationship between pricing behaviors and competitive structures could be easily formed, little empirical studies have measured the extent to which the distinct pricing structure in two-sided markets depends on the competitive structure of the market. This paper develops an empirical model to measure the impact of competition on optimal pricing of durable products under indirect network effects. In order to measure the impact of exogenously determined competition among firms on pricing, we compare the equilibrium prices in the observed oligopoly market to those in a hypothetical monopoly market. In computing the equilibrium prices, we account for the forward looking behaviors of consumers and supplier. We first estimate a demand function that accounts for consumers' forward-looking behaviors and indirect network effects. And then, for the supply side, the pricing equation is obtained as an outcome of the Markov Perfect Nash Equilibrium in pricing. In doing so, we utilize numerical dynamic programming techniques. We apply our model to a data set obtained from the U.S. video game console market. The video game console market is considered a prototypical case of two-sided markets in which the platform typically subsidizes one side of market to expand the installed base anticipating larger revenues in the other side of market resulting from the expanded installed base. The data consist of monthly observations of price, hardware unit sales and the number of compatible software titles for Sony PlayStation and Nintendo 64 from September 1996 to August 2002. Sony PlayStation was released to the market a year before Nintendo 64 was launched. We compute the expected equilibrium price path for Nintendo 64 and Playstation for both oligopoly and for monopoly. Our analysis reveals that the price level differs significantly between two competition structures. The merged monopoly is expected to set prices higher by 14.8% for Sony PlayStation and 21.8% for Nintendo 64 on average than the independent firms in an oligopoly would do. And such removal of competition would result in a reduction in consumer value by 43.1%. Higher prices are expected for the hypothetical monopoly because the merged firm does not need to engage in the battle for industry standard. This result is attributed to the distinct property of a two-sided market that competing firms tend to set low prices particularly at the initial period to attract consumers at the introductory stage and to reinforce their own networks and eventually finally to dominate the market.
본 연구는 대기업과 스타트업의 협업 사례를 기반으로 개방형 혁신의 성공을 위해서는 상호 협력과 신뢰 관계 형성이 중요하다는 점을 협조적 게임이론 관점에서 제시하고, 어떻게 이를 구현할 수 있을지에 대한 시사점을 제공한다. 정보의 비대칭성, 그리고 대기업과 스타트업의 조직문화와 의사결정구조의 차이로 인해 일반적인 개방형 혁신에서는 참가자들 간의 비협조적 게임 형태로 협업이 진행될 가능성이 높으며, 이는 혁신의 정도가 낮아지는 개방형 혁신의 역설(the open innovation paradox) 현상으로 귀결된다. 이에 따라 본 연구는 "어떻게 하면 개방형 혁신을 협조적 게임 형태의 성공적인 협업으로 진행할 수 있을 것인가?"라는 연구문제에 기반하여 대기업 'G사'와 스타트업 'S사'와의 정보비대칭 상황에서 협업에 대한 사례연구를 수행하였다. 연구 결과, 성공적인 개방형 혁신을 위해서는 (1) 대기업-스타트업 간 조직문제를 해결하기 위해 양사 이해관계가 일치하는 명확한 목표 수립이 필요하다는 점, (2) 신뢰성 문제 해결을 위해서는 스타트업의 질적성장을 위한 인력파견 등의 지원이 중요하다는 점, (3) 이익배분 문제를 해결하기 위해서는 전략적 투자와 신사업 공동 추진으로 연결되는 유기적 협업이 중요하다는 점을 확인하였다. 본 연구는 개방형 혁신 성공 요인에 대한 논의를 참가자들 간의 조직 문화와 의사결정구조를 고려한 상호작용과 전략적 판단의 중요성으로 확장하는데 기여하고, 협조적 게임이론 관점에서 개방형 혁신의 성공 조건을 실증적으로 확인하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
This work presents an approach to model concrete shrinkage. The goal is to permit the concrete industry's experts to develop independent prediction models based on a reduced number of experimental data. The proposed approach combines fuzzy logic and genetic algorithm to optimize the fuzzy decision-making, thereby reducing data collection time. Such an approach was implemented for an experimental data set related to self-compacting concrete. The obtained prediction model was compared against published experimental data (not used in model development) and well-known shrinkage prediction models. The predicted results were verified by statistical analysis, which confirmed the reliability of the developed model. Although the range of application of the developed model is limited, the genetic-fuzzy approach introduced in this work proved suitable for adjusting the prediction model once additional training data are provided. This can be highly inviting for the concrete industry's experts, since they would be able to fine-tune their models depending on the boundary conditions of their production processes.
The purpose of this paper is to understand the key factors for efficient maintenance of rapidly aging facilities. Therefore, the safety inspection/diagnosis reports accumulated in the unstructured data were collected and preprocessed. Then, the analysis was performed using a text mining analysis method. The derived vulnerabilities of tunnel facilities can be used as elements of inspections that take into account the characteristics of individual facilities during regular inspections and daily inspections in the short term. In addition, if detailed specification information and other inspection results(safety, durability, and ease of use) are used for analysis, it provides a stepping stone for supporting preemptive maintenance decision-making in the long term.
Son, Shin-Ah;Cho, Joon Yong;Kim, Gun-Jik;Lee, Young Ok;Jung, Hanna;Oh, Tak-Hyuk
Journal of Yeungnam Medical Science
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제38권4호
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pp.356-360
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2021
Treating cardiac injuries following blunt trauma to the chest requires thorough examination, accurate diagnosis, and therapeutic plan. We present two cases; pulmonary vein rupture and left atrial appendage laceration, both as a result of blunt chest trauma. Through these cases, our team learned the importance of maintaining hemodynamic stability during the examination of injured cardiac structures. And based on the comprehensive cardiac examination, a decision to surgically intervene with median sternotomy via cardiopulmonary bypass was made, saving lives of the patient. This report introduces how such decision was made based on what supporting evidence and the diagnostic process leading to the initiation of surgical intervention. This report may help with decision-making process when confronted by blunt cardiac injury patients who need cardiac exploration.
기반시설물의 자산관리란 기반시설 운영을 지원하는 기반시설물에 대한 상태 및 성능을 평가하고 적절한 유지보수보강을 수행하여 수명을 연장시키며, 종국적으로 국가예산을 절감할 수 있는 모든 수단을 강구하는 유지운영관리의 전사적인 체계라 할 수 있다. 이 자산관리의 범위에는 관리조직, 관리인력, 그리고 조직의 목표와 슬로건, 장단기적인 사업 계획 뿐만 아니라 정보 및 데이타 등의 전체적인 것을 아우르고 있다. 기반시설 자산관리에서의 핵심은 운영 효율성과 보수 작업성, 그리고 시설 안전성 및 재해 위험성, 그리고 조직관리 및 단계적인 정책 수립을 위한 의사결정 기준수립이 관건이 된다. 따라서 본 연구에서는 일반적인 기반시설 자산관리분석위험도 기법에 대한 개괄적 소개와 더불어 BRE(Business Risk Exposure)를 통한 위험도 평가 및 기반시설 자산관리차원의 위험평가방법에 대한 전반적인 절차를 구성하여 제시하였다. 또한 사회기반시설유지관리상의 의사결정에서 가장 중요시 될수 있는 최적유지관리시기 및 비용에 대한 리스크 관리의 필요성을 제시하고자 하였다.
Ebrahimi, Morteza;Hedayat, Amir Ahmad;Fakhrabadi, Hamed
Computers and Concrete
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제22권3호
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pp.327-336
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2018
Increase in population and its daily increasing in our today society results in an increase in housing demand while traditional methods are not applicable. The project preparation and realization processes, based on theoretical and empirical studies, a creation of goods, services, and technologies, are the most important human activities. Selection of effective technological systems in construction is a complex multi-criteria decision-making task. Many decision-makers refuse innovations once faced with similar difficulties. Therefore, using modern materials and methods in this industry is necessary. Modern methods increase quality and construction speed in addition to decrease energy consumption and costs. One of the problems in the way of any project is selecting construction system compatible with the project needs and characteristics. In the present research, different concrete structures such as common reinforced concrete (RC) structure, prefabricated, Insulating Concrete Formwork (ICF), 3D Panel and Tunnel Concrete Formwork (TCF) for buildings with limited floors in Iran are studied and compared from the viewpoint of different criteria like cost, time, applicability and technical characteristics with industrialization approach. Therefore, some questionnaires filled out by construction industry experts in order to compare criteria and sub-criteria in addition to evaluation of optimized structural systems. Then, results of the questionnaires ranked by Analytic Hierarchy Process (AHP) and the most effective alternative selected. The AHP results show that 3D Panel system 36.5%, ICF 21.7%, TCF 19.03%, prefabricated system 13.3% and common RC system 9.3% are the most and the least efficient systems respectively.
Recent developments in Smart Structures with very large scale embedded sensors and actuators have introduced new challenges in terms of data processing and sensor fusion. These smart structures are dynamically classified as a large-scale system with thousands of sensors and actuators that form the musculoskeletal of the structure, analogous to human body. In order to develop structural health monitoring and diagnostics with data provided by thousands of sensors, new sensor informatics has to be developed. The focus of our on-going research is to develop techniques and algorithms that would utilize this musculoskeletal system effectively; thus creating the intelligence for such a large-scale autonomous structure. To achieve this level of intelligence, three major research tasks are being conducted: development of a Bio-Inspired data analysis and information extraction from thousands of sensors; development of an analytical technique for Optimal Sensory System using Structural Observability; and creation of a bio-inspired decision-making and control system. This paper is focused on the results of our effort on the first task, namely development of a Neuro-Morphic Engineering approach, using a neuro-symbolic data manipulation, inspired by the understanding of human information processing architecture, for sensor fusion and structural diagnostics.
Soria, Jose M.;Diaz, Ivan M.;Garcia-Palacios, Jaime H.
Smart Structures and Systems
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제20권5호
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pp.525-537
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2017
This paper explores different vibration control strategies for the cancellation of human-induced vibration on a structure with time-varying modal parameters. The main motivation of this study is a lively urban stress-ribbon footbridge (Pedro $G\acute{o}mez$ Bosque, Valladolid, Spain) that, after a whole-year monitoring, several natural frequencies within the band of interest (normal paring frequency range) have been tracked. The most perceptible vibration mode of the structure at approximately 1.8 Hz changes up to 20%. In order to find a solution for this real case, this paper takes the annual modal parameter estimates (approx. 14000 estimations) of this mode and designs three control strategies: a) a tuned mass damper (TMD) tuned to the most-repeated modal properties of the aforementioned mode, b) two semi-active TMD strategies, one with an on-off control law for the TMD damping, and other with frequency and damping tuned by updating the damper force. All strategies have been carefully compared considering two structure models: a) only the aforementioned mode and b) all the other tracked modes. The results have been compared considering human-induced vibrations and have helped the authors on making a decision of the most advisable strategy to be practically implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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