Objective: The purpose of this study was to investigate the characteristics of orthodontic patients at Yonsei Dental Hospital from 2008 to 2012. Methods: We evaluated Angle's classification from molar relationships, classification of skeletal malocclusion from the A point-nasion-B point angle, facial asymmetry, and temporomandibular joint disorders (TMDs) from the records of 7,476 patients who received an orthodontic diagnosis. The orthognathic surgery rate, extraction rate, and extraction sites were determined from the records of 4,861 treated patients. Results: The patient number increased until 2010 and gradually decreased thereafter. Most patients were aged 19-39 years, with a gradual increase in patients aged ${\geq}40years$. Angle's Class I, Class II divisions 1 and 2, and Class III malocclusions were observed in 27.7%, 25.6%, 10.6%, and 36.1% patients, respectively, with a gradual decrease in the frequency of Class I malocclusion. The proportion of patients with skeletal Class I, Class II, and Class III malocclusions was 34.3%, 34.3%, and 31.4%, respectively, while the prevalence of facial asymmetry and TMDs was 11.0% and 24.9%, respectively. The orthognathic surgery rate was 18.5%, with 70% surgical patients exhibiting skeletal Class III malocclusion. The overall extraction rate among nonsurgical patients was 35.4%, and the maxillary and mandibular first premolars were the most commonly extracted teeth. Conclusions: The most noticeable changes over time included a decrease in the patient number after 2010, an increase in the average patient age, and a decrease in the frequency of Angle's Class I malocclusion. Our results suggest that periodic characterization is necessary to meet the changing demands of orthodontic patients.
Purpose : The parameters used in architectural analysis are muscle thickness, fascicle length, pennation angle, etc. Pennation angle is an important muscle characteristic that plays a significant role in determining a fascicle's force contribution to movement. Ultrasonography has been widely used to obtain the image for measurement of a pennation angle since it is non-invasive and real-time. However, manual assessment in ultrasonographic images is time-consuming and subjective, making it difficult for using in muscle function analysis. Thus, in this study, I proposed an automatic method to extract the pennation angle from the ultrasonographic images of gastrocnemius muscle. Method : The ultrasonographic image obtained from 10 healthy participants's gastrocnemius muscle using for developed automatic measuring program. Automatic measuring program algorithm consists with preprocessing, line detection, line classification, and angle calculation. The resulting image was then used to detect the fascicles and aponeuroses for calculating the pennation angle with the consideration of their distribution in ultrasonographic image. Result : The proposed automatic measurement program showed the stable repeatability of pennation angle calculation. Conclusion : This study demonstrated that the proposed method was able to automatically measure the pennation angle of gastrocnemius, which made it possible to easily and reliably investigate pennation angle more.
Multi-layer perceptron neural networks have been constructed to classify four types of defects in steam generator tubes. Three features are extracted from the signals of the eddy current testing method. These include maximum impedance, phase angle at the point of maximum impedance, and an angle between the point of maximum impedance and the point of half the maximum impedance. Two hundred sets of these features are used for training and assessing the networks. Two approaches are involved to train the networks and to classify the defect type. One is the conjugate gradient method and the other is the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method which is recognized as the most popular algorithm of quasi-Newton methods. It is found from the computation results that the training time of the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method is much faster than that of the conjugate gradient method in most cases. On the other hand, no significant difference of the classification performance between the two methods is observed.
본 연구에서는 슈타이너$.$레무스(Steiner-Lehmus) 정리에 대한 다양한 증명을 찾아 이들 증명에 사용된 수학적 개념, 정리, 방법들을 고찰하며, 몇 가지 증명에 대해서는 기존의 기술 방법을 개선한 좀더 구체적인 형태로 기술하였다. 이를 통해, 이등변삼각형의 흥미로운 성질인 슈타이너$.$레무스 정리에 대한 다양한 증명 방법을 밝히고, 중등학교 수학교육의 질적이고 양적인 확장을 위한 기초 자료를 제공할 것이다.
One of the most important research areas on remote sensing is spectral unmixing of hyper-spectral data. For spectral unmixing of hyper spectral data, accurate land cover information is necessary. But obtaining accurate land cover information is difficult process. Obtaining land cover information from high-resolution data may be a useful solution. In this study spectral signature of endmembers on ASTER acquired in October was calculated from land cover information on IKONOS acquired in September. Then the spectral signature of endmembers applied to ASTER images acquired on January and March. Then the result of spectral unmxing of them evauateted. The spectral signatures of endmembers could be applied to different seasonal images. When it applied to an ASTER image which have similar zenith angle to the image of the spectral signatures of endmembers, spectral unmixing result was reliable. Although test data has different zenith angle from the image of spectral signatures of endmembers, the spectral unmixing results of urban and vegetation were reliable.
In this paper, an improved automated spectral clustering (IASC) algorithm is proposed to address the limitations of the traditional spectral clustering (TSC) algorithm, particularly its inability to automatically determine the number of clusters. Firstly, a cluster number evaluation factor based on the optimal clustering principle is proposed. By iterating through different k values, the value corresponding to the largest evaluation factor was selected as the first-rank number of clusters. Secondly, the IASC algorithm adopts a density-sensitive distance to measure the similarity between the sample points. This rendered a high similarity to the data distributed in the same high-density area. Thirdly, to improve clustering accuracy, the IASC algorithm uses the cosine angle classification method instead of K-means to classify the eigenvectors. Six algorithms-K-means, fuzzy C-means, TSC, EIGENGAP, DBSCAN, and density peak-were compared with the proposed algorithm on six datasets. The results show that the IASC algorithm not only automatically determines the number of clusters but also obtains better clustering accuracy on both synthetic and UCI datasets.
This study described partial discharge(PD) distribution analysis between the XLPE(Cross-Linked PolyEthylene)and EPDM(Ethylene Propylene Diene Monomer) interface with unsupervised classification. The ${\phi}-q-n$ patterns were analyzed using phase resolved partial discharge(PRPD). K-means cluster analysis forms a cluster based on similarities and distances among scattered individuals, and analyzes the characteristics of the formed clusters, dividing the multivariate data into several groups according to the similarity of each characteristic, Is a statistical analysis that makes it easier to navigate. It was confirmed that the phase angle of the cluster with the maximum discharge charge was concentrated around $0^{\circ}$ and $180^{\circ}$ at 30 kV after the initial phase distribution localized around $90^{\circ}$ and $300^{\circ}$ expanded to the whole phase angle according to the voltage rise. The Euclidean distance between the center of gravity and the discharge charge in the ${\Phi}-q$ cluster increased with increasing applied voltage.
본 논문에서는 항공기 식별을 위해 서로 보완적인 특성을 갖는 HRRP 구분기와 JEM 구분기를 융합하여 식별하는 방법을 제안한다. 다양한 상황에서 단일 구분기보다 향상된 식별성능을 얻기 위하여 식별결과에 대한 구분기의 신뢰도를 가중치로 융합하는 방법을 제안한다. 신뢰도는 구분기의 식별성능으로부터 추정된 사후확률로 정의되며 식별결과에 대한 확신도 및 관측각도에 따라 변하는 특성을 가진다. 시뮬레이션 데이터를 사용한 식별실험을 통해 제안한 융합 방법이 단일 구분기를 효과적으로 융합하여 향상된 식별성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
Purpose: This paper reports the surgical treatment results of open calcaneal fractures performed at the author's clinics focusing on open calcaneal fractures to help understand the appropriate treatment and realistic outcomes. Materials and Methods: This study was conducted on 22 cases out of 30 patients who visited the hospital from February 2009 to December 2019 and were followed up for more than one year. In open fractures, the fracture was classified using the Gustilo-Anderson classification and was evaluated using the soft tissue status at the time of visit. Intra-articular calcaneal fractures were classified using Sanders classification. The radiological parameters were measured for the Böhler angle, Gissane angle, calcaneal length, height, and width before and after surgery, and at the last follow-up. The clinical outcomes were evaluated using the American Orthopaedic Foot and Ankle Society (AOFAS) ankle-hindfoot scale and investigated complications. In addition, statistical analysis of the incidence and associated factors of posttraumatic arthritis was conducted. Results: In all cases, the surgical treatment was performed by minimally invasive surgery. The AOFAS ankle-hindfoot scale conducted for a clinical evaluation of the final follow-up was averaged 72.5 points. In the classification of open fractures, the Gustilo-Anderson classification type IIIA was the most common, and the Sanders type III was the most common. Of the 22 cases after surgery, 15 cases had complications, 11 cases had posttraumatic arthritis, eight cases had an infection, and 4 cases had both complications. Only the Sanders classification showed a statistically significant correlation with the incidence of posttraumatic osteoarthritis (p-value 0.032). Conclusion: In treating open calcaneal fractures, internal fixation by a minimally invasive approach showed relatively satisfactory results. However, follow-up research will be needed, including the results of a long-term follow-up through a large number of cases and comparative studies with other surgical methods.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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