Carlisle, Patricia L.;Guda, Teja;Silliman, David T.;Hale, Robert G.;Baer, Pamela R. Brown
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.45
no.2
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pp.97-107
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2019
Objectives: Small animal maxillofacial models, such as non-segmental critical size defects (CSDs) in the rabbit mandible, need to be standardized for use as preclinical models of bone regeneration to mimic clinical conditions such as maxillofacial trauma. The objective of this study is the establishment of a mechanically competent CSD model in the rabbit mandible to allow standardized evaluation of bone regeneration therapies. Materials and Methods: Three sizes of bony defect were generated in the mandibular body of rabbit hemi-mandibles: $12mm{\times}5mm$, $12mm{\times}8mm$, and $15mm{\times}10mm$. The hemi-mandibles were tested to failure in 3-point flexure. The $12mm{\times}5mm$ defect was then chosen for the defect size created in the mandibles of 26 rabbits with or without cautery of the defect margins and bone regeneration was assessed after 6 and 12 weeks. Regenerated bone density and volume were evaluated using radiography, micro-computed tomography, and histology. Results: Flexural strength of the $12mm{\times}5mm$ defect was similar to its contralateral; whereas the $12mm{\times}8mm$ and $15mm{\times}10mm$ groups carried significantly less load than their respective contralaterals (P<0.05). This demonstrated that the $12mm{\times}5mm$ defect did not significantly compromise mandibular mechanical integrity. Significantly less (P<0.05) bone was regenerated at 6 weeks in cauterized defect margins compared to controls without cautery. After 12 weeks, the bone volume of the group with cautery increased to that of the control without cautery after 6 weeks. Conclusion: An empty defect size of $12mm{\times}5mm$ in the rabbit mandibular model maintains sufficient mechanical stability to not require additional stabilization. However, this defect size allows for bone regeneration across the defect. Cautery of the defect only delays regeneration by 6 weeks suggesting that the performance of bone graft materials in mandibular defects of this size should be considered with caution.
Seven antimicrobial agents known to be effective in inhibiting the growth of lactic acid bacteria were applied to ensure the microbial safety of low-salted squid and myungran jeotgal with 4-6% salinity. These agents reduced the salt content by 50% compared with the conventional Jeotgal. Lactic acid bacteria such as Lactobacillus sp., Streptococcus sp., and Pediococcus sp. were commonly found to account for 80% of microbial organisms, and yeast and fungi were observed in squid and myungran jeotgal, respectively. The total bacterial counts in squid and myungran jeotgal showed 94.20 and 90.87% reduction after the addition of 0.5% (w/w) glycine. The microbial counts in squid and myungran jeotgal decreased $10^1-10^2CFU/g$ when compared with the control after 21 days at $10^{\circ}C$. Glycine was found to be an effective commercial antimicrobial agent that can be used to control bacterial count in low-salted Jeotgal without affecting sensory qualities such as overall taste and flavor.
Neural networks have been used to predict the direction of stock index movement from past data. The conventional research that predicts the upward or downward movement of the stock index predicts a rise or fall even with small changes in the index. It is highly likely that losses will occur when trading ETFs by use of the prediction. In this paper, a neural network model that predicts the movement direction of the daily KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) to reduce ETF trading losses and earn more than a certain amount per trading is presented. The proposed model has outputs that represent rising (change rate in index ${\geq}{\alpha}$), falling (change rate ${\leq}-{\alpha}$) and neutral ($-{\alpha}$ change rate < ${\alpha}$). If the forecast is rising, buy the Leveraged Exchange Traded Fund (ETF); if it is falling, buy the inverse ETF. The hit ratio (HR) of PNN1 implemented in this paper is 0.720 and 0.616 in the learning and the evaluation respectively. ETF trading yields a yield of 8.386 to 16.324 %. The proposed models show the better ETF trading success rate and yield than the neural network models predicting KOSPI.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.161-168
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2019
Recently, video equipments such as CCTV, which is spreading rapidly, is being used as a means to monitor and cope with abnormal situations in almost governments, companies, and households. However, in most cases, since recognizing the abnormal situation is carried out by the monitoring person, the immediate response is difficult and is used only for post-analysis. In this paper, we present the results of the development of video surveillance system that automatically recognizing the abnormal situations and sending such events to the smartphone immediately using the latest deep learning technology. The proposed system extracts skeletons from the human objects in real time using Openpose library and then recognizes the human behaviors automatically using deep learning technology. To this end, we reconstruct Openpose library, which developed in the Caffe framework, on Darknet framework to improve real-time processing. We also verified the performance improvement through experiments. The system to be introduced in this paper has accurate and fast behavioral recognition performance and scalability, so it is expected that it can be used for video surveillance systems for various applications.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.187-192
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2019
Hybrid power storage system with emergency power function for demand management and power outage minimizes the investment cost in the building of buildings and factories requiring emergency power generation facilities, We propose a new business model by developing technology that can secure economical efficiency by reducing power cost at all times. Normally, system power is supplied to load through STS (Static Transfer Switch), and PCS is connected to system in parallel to perform demand management. In order to efficiently operate the electric power through demand forecasting, the EMS issues a charge / discharge command to the ESS as a PMS (Power Management System), and the PMS transmits the command to the PCS controller to operate the system. During the power outage, the STS is rapidly disengaged from the system, and the PCS becomes an independent power supply and can supply constant voltage / constant frequency power to the load side. Therefore, it is possible to secure reliability through verification of actual system linkage and independent operation performance of hybrid ESS, By enabling low-carbon green growth technology to operate in conjunction with an efficient grid, it is possible to improve irregular power quality and contribute to peak load by generating renewable energy through ESS linkage. In addition, the ESS is replacing the frequency follow-up reserve, which is currently under the charge of coal-fired power generation, and thus it is anticipated that the operation cost of the LNG generator with high fuel cost can be reduced.
This study was carried out to investigate at the micrometeorology change of the orchard according to the net installation. Two weather stations were installed at the inside of the anti-insect nets(2 mm, 4 mm), one was installed at the outside(control). They were observed the temperature, humidity, wind speed and solar radiation from April to September 2018. Daily mean temperature at the experimental group was higher than control group by $0.2^{\circ}C$. Daily mean humidity at the experimental group was higher than control group by 3.5 to 4.7%. Daily mean the solar radiation at the experimental group(2 mm) was lower than control group by 50%. The wind speed was decreased from 12% to 50% of the external wind speed at 4 mm, and from 25% to 59% at 2 mm.
Park, Junhyeok;Lee, Songwook;Lim, Yoonseob;Choi, Jongsuk
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.5
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pp.213-222
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2019
Determining the meaning of a keyword in a speech dialogue system is an important technology for the future implementation of an intelligent speech dialogue interface. After extracting keywords to grasp intention from user's utterance, the intention of utterance is determined by using the semantic mark of keyword. One keyword can have several semantic marks, and we regard the task of attaching the correct semantic mark to the user's intentions on these keyword as a problem of word sense disambiguation. In this study, about 23% of all keywords in the corpus is manually tagged to build a semantic mark dictionary, a synonym dictionary, and a context vector dictionary, and then the remaining 77% of all keywords is automatically tagged. The semantic mark of a keyword is determined by calculating the context vector similarity from the context vector dictionary. For an unregistered keyword, the semantic mark of the most similar keyword is attached using a synonym dictionary. We compare the performance of the system with manually constructed training set and semi-automatically expanded training set by selecting 3 high-frequency keywords and 3 low-frequency keywords in the corpus. In experiments, we obtained accuracy of 54.4% with manually constructed training set and 50.0% with semi-automatically expanded training set.
In this study, the effects of two different casting methods (gravity casting and, diecasting) and various solid-solution conditions on the mechanical properties of ASC (Al-10.5wt%Si-1.75wt%Cu) and ALDC12 (Al-10.3wt%Si-1.72wt%Cu-0.76wt%Fe-0.28wt% Mn-0.32wt%Mg-0.9wt%Zn) alloys were investigated. A thermodynamic solidification analysis program (PANDAT) was used to predict the liquidus, solidus, and phases of the used alloys. In the results of an XRD analysis, ${\beta}$-AlFeSi peaks were observed only in the ALDC12 alloy regardless of the casting method or SST (solid-solution treatment) conditions. However, according to the results of a FE-SEM observation, both ${\theta}(Al_2Cu)$ and ${\beta}$-AlFeSi were found to exist besides ${\alpha}$-Al and eutectic Si in the gravity-casted ASC alloy at $500^{\circ}C$ after a SST of 120min. The ${\alpha}$-AlFeSi and ${\beta}$-AlFeSi phases including the eutectic phases were also found to exist in the ALDC12 alloy. The results of a microstructural observation and analyses by XRD, FE-SEM and EDS were in good agreement with the PANDAT results. The gravity-casted ALDC12 and ASC specimens showed the highest Y.S. and UTS values after aging for three hours at $180^{\circ}C$ after a SST at $500^{\circ}C$ for 30min. At longer solid-solution treatment times at $500^{\circ}C$ in the gravity-casted ALDC12 and ASC specimens, the elongations of the ASC alloys increased, whereas they decreased slightly in the ALDC12 alloys.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.3
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pp.461-467
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2019
Advances in location-aware and IoT (Internet of Things) technology increase the rapid generation of massive movement data. Knowledge discovery from massive movement data helps us to understand the urban flow and traffic management. This paper proposes a method to analyze frequent origin-destination sequence patterns from irregular spatiotemporal taxi pick-up locations. The proposed method starts by conducting cluster analysis and then run a frequent sequence pattern analysis based on identified clusters as a base unit. The experimental data is Seoul taxi trajectory data between 7 a.m. and 9 a.m. during one week. The experimental results present that significant frequent sequence patterns occur within Gangnam. The significant frequent sequence patterns of different regions are identified between Gangnam and Seoul City Hall area. Further, this study uses administrative boundaries as a base unit. The results based on administrative boundaries fails to detect the frequent sequence patterns between different regions. The proposed method can be applied to decrease not only taxis' empty-loaded rate, but also improve urban flow management.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.62-70
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2018
In this study, we synthesized Oligo Peptide (Lys-Val-Ala-Arg-Pro: KVARP) and peptide derivatives using Solid Phase Peptide Synthesis(SPPS). KVARP was commonly known to improve whitening of skin. We measured bio-activity of the synthesized compounds. The whitening effect was measured in tyrosinase inhibition and the result showed to be highly effective with 93% inhibition rate at $5000{\mu}g/m{\ell}$ of Geranic-KVARP, on the other hand the IC50 value was $68{\mu}g/m{\ell}$. The wrinkle-reducing effect was measured by elastase inhibition at a concentration of 63% at $400{\mu}g/m{\ell}$ of Salicylic-KVARP, and the IC50 value was $253{\mu}g/m{\ell}$. In the DPPH assay, Caffeic-KVARP showed more than 95% antioxidant activity at $400{\mu}g/m{\ell}$ with high concentration and IC50 value was $31{\mu}g/m{\ell}$. The anti-inflammatory effect of Nitric Oxide inhibition was 67% at $400{\mu}g/m{\ell}$ of Lipoic-KVARP. Therefore, the four types of KVARP derivative that were synthesized from various experiments has shown that it could have potential to be used to develop new medicines, cosmetics as well as in various industries.
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