The introduction of smart technology provides accuracy, safety, and efficiency to both physicians and patients. Although interest in a clear aligner is increasing among users worldwide, the current clear aligner requires a visit to the hospital every one or two weeks for replacement, which is a very cumbersome process. There is also confusion among dentists and patients because about 40 to 80 devices are made, and calibration is done based on the order and duration of the clear aligner. Therefore, this study designed and developed a clear aligner management system so that communication between the patient and dentist can be smoothly performed by inserting the QR code into the transparent correction device. As a result, the size of the QR code was recognized as $6{\ast}6mm^2$ which can be used in the oral and the recognition distance was 100% within 12 cm. Since the dentist can remotely manage the patient with the proposed system and improve the correction effect, it is possible to manage patients abroad, as well as domestically.
2:1 clay minerals such as smectite incorporating ammonium were extracted to investigate the ammonium behavior and nitrogen isotope characteristics for two different sediment cores which were collected from shimmering sites on seafloor of the Wakamiko crater, southwestern Japan. Inorganic nitrogen contents in clay fraction were estimated by calibration curve based on consistently decreasing carbon and nitrogen ratio during the treatment to decompose organic materials, after removing inorganic carbon. The results show that the proportions of inorganic nitrogen for total nitrogen in clay fraction of SWS site(Core#1094MR: av. 18.2%) are higher than those in SES site(Core#1093MG: av. 11.5%). Relatively good crystallinity of the former suggests that exchangeable ammonium was transformed to non-exchangeable ammonium during more evolving diagenetic process. Nitrogen isotope variance of clay fraction(SES site: Core#1093MG: -4.4 ~ +0.2 ‰, av. -2.4 ‰; SWS site: Core#1094MR: -0.7 ~ +3.0 ‰, av. +1.5 ‰) during sequential decomposition of exchangeable ammonium suggests that heat flow derived from deep magma led to nitrogen isotope fractionation between dissolved ammonium and ammonia in the fluids involved in the formation of 2:1 clay mineral incorporating ammonium with local temperature variation.
As the distribution of 3D content such as augmented reality and virtual reality increases, the importance of real-time computer animation technology is increasing. However, the computer animation process consists mostly of manual or marker-attaching motion capture, which requires a very long time for experienced professionals to obtain realistic images. To solve these problems, animation production systems and algorithms based on deep learning model and sensors have recently emerged. Thus, in this paper, we study four methods of implementing natural human movement in deep learning model and kinect camera-based animation production systems. Each method is chosen considering its environmental characteristics and accuracy. The first method uses a Kinect camera. The second method uses a Kinect camera and a calibration algorithm. The third method uses deep learning model. The fourth method uses deep learning model and kinect. Experiments with the proposed method showed that the fourth method of deep learning model and using the Kinect simultaneously showed the best results compared to other methods.
Sodium alginate is the sodium salt of alginic acid, commonly used as a food additive for stabilizing, thickening, and emulsifying properties. A relatively simple and universal analysis method is used to study sodium alginate due to the complex pretreatment process and extended analysis time required during the quantitative method. As for the equipment, HPLC-UVD and Unison US-Phenyl column were used for analysis. For the pretreatment condition, a shaking apparatus was used for extraction at 150 rpm for 180 minutes at room temperature. The calibration curve made from the standard sodium alginate solution in 5 concentration ranges showed that the linearity (R2) is 0.9999 on average. LOD and LOQ showed 3.96 mg/kg and 12.0 mg/kg, respectively. Furthermore, the average intraday and inter-day accuracy (%) and precision (RSD%) were 98.47-103.74% and 1.69-3.08% for seaweed jelly noodle samples and 99.95-105.76% and 0.59-3.63% for sherbet samples, respectively. The relative uncertainty value was appropriate for the CODEX standard with 1.5-7.9%. To evaluate the applicability of the method developed in this study, the sodium alginate concentrations of 103 products were quantified. The result showed that the detection rate is highest from starch vermicelli and instant fried noodles to sugar processed products.
Jeong, Jin-Lip;Won, Bo-Young;Yoo, Ho-Dong;Kim, Tag Gon;Kang, Dae-Hyun;Hong, Kyung-Jin
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.31
no.1
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pp.29-41
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2022
As one of the alternatives to solve the problem of unstable food supply and demand imbalance caused by abnormal climate change, the need for plant factories is increasing. Airflow in plant factory is recognized as one of important factor of plant which influence transpiration and heat transfer. On the other hand, Digital Twin (DT) is getting attention as a means of providing various services that are impossible only with the real system by replicating the real system in the virtual world. This study aimed to develop a digital twin model for airflow prediction that can predict airflow in various situations by applying the concept of digital twin to a plant factory in operation. To this end, first, the mathematical formalism of the digital twin model for airflow analysis in plant factories is presented, and based on this, the information necessary for airflow prediction modeling of a plant factory in operation is specified. Then, the shape of the plant factory is implemented in CAD and the DT model is developed by combining the computational fluid dynamics (CFD) components for airflow behavior analysis. Finally, the DT model for high-accuracy airflow prediction is completed through the validation of the model and the machine learning-based calibration process by comparing the simulation analysis result of the DT model with the actual airflow value collected from the plant factory.
An analytical method for the determination of thyroid hormones in plasma samples has been studied by solid-phase extraction and high-performance liquid chromatography/diode array detector (DAD)/electrospray ionization (ESI)-mass spectrometer. Seven thyroid hormones were successfully separated by gradient elution on the reverse phase Hypersil ODS column (4.6 mm I.D., 250 mm length, particle size $5{\mu}m$) with ammonium formate buffer and acetonitrile. In addition, these compounds were confirmed by UV spectra and ESI-mass Spectra. The extraction recoveries of thyroid hormones in the plasma sample (at pH 3) were in the range of 74.5-115.7 % with solid-phase extraction by C18, followed by elution with 4 mL of methanol. The calibration curves showed good linearity with the correlation coefficients ($r^2$) varying from 0.9939 to 0.9978 and the detection limits of all analytes were obtained in the range of 20-50 ng/mL (38.1-162.8 pmol/mL). As a result, thyroxine was found in the range of 50.98-112.97 ng/mL in normal plasma samples.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5D
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pp.533-540
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2010
Dam is very important facility in water supply and flood control. Therefore study needs to analyze reservoir capacity accurately to manage Dam efficiently. This study compared time series reservoir capacity using multi-dimensional spatial information to Chungju Dam reservoir and major conclusions are as follows. First, LiDAR and multi beam echo sounder survey were carried out in land zone and water zone of Dam reservoir area. And calibration process was performed to enhance the accuracy of survey data and it could be constructed that multi dimensional spatial information which was clearly satisfied with the standard of tolerance error by validation with ground control points. Reservoir capacity by water level was calculated using triangle irregular network from detailed topographic data that was constructed by linked with airborne LiDAR and multi beam echo sounder data, and curve equation of reservoir capacity was developed through regression analysis in 2008. In the comparison of the reservoir capacity of 2008 with those of 1986 and 1996, the higher water level goes, total reservoir capacity of 2008 showed decrease because of the increase of sediment in reservoir. Also, erosion and sediment area could be analyzed through calculating the reservoir capacity by the range of water level. Especially the range of water level as 130.0~135.0 which is the upper part of average water level, showed the highest erosion characteristics during 1986~2008 and 1996~2008 and it is considered that the erosion of reservoir slant by heavy rainfall is major reason.
Young Nae Choi;Yoon ho Shin;Hwangeui Cho;Jung Bok Kim
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.38
no.6
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pp.420-429
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2023
GC-MS/MS using liquid-liquid extraction (LLE) and C18 cartridges was used to identify and quantify levels of chlorpyrifos, chlorpyrifos-methyl, cypermethrin, deltamethrin and permethrin in bulk raw milk. A calibration curve spanning 10 ng/mL to 200 ng/mL was obtained with a satisfactory correlation coefficient of 0.99. The limits of detection (LOD) and limits of quantitation (LOQ) for chlorpyrifos, chlorpyrifos-methyl, cypermethrin, deltamethrin, and permethrin in the matrix ranged from 0.06 to 1.81 ng/mL and 0.19 to 6.04 ng/mL, respectively. The recoveries of 5 pesticides from spiked samples at 37.5-125 ng/mL ranged from 86.1 to 102.1%. The measurement of uncertainty of the GC-MS/MS method for these five pesticides was developed based on the analytical process and quantification. An analysis method that is easier and faster than the method specified in the Korean food standards codes for analyzing these five pesticides in raw material milk was developed. Moreover, the analytical method for chlorpyrifos, chlorpyrifos-methyl, cypermethrin, deltamethrin, and permethrin in bulk raw milk by GC-MS/MS was established.
Forest management is known to beneficially influence stand structure and wood production, yet quantitative understanding as well as an illustrative depiction of the effects of different management approaches on tree growth and stand dynamics are still scarce. Long-term management of beech forests must balance public interests with ecological aspects. Efficient forest management requires the reliable prediction of tree growth change. We aimed to develop a novel hybrid simulation approach, which realistically simulates short- as well as long-term effects of different forest management regimes commonly applied, but not limited, to German low mountain ranges, including near-natural forest management based on single-tree selection harvesting. The model basically consists of three modules for (a) natural seedling regeneration, (b) mortality adjustment, and (c) tree growth simulation. In our approach, an existing validated growth model was used to calculate single year tree growth, and expanded on by including in a newly developed simulation process using calibrated modules based on practical experience in forest management and advice from the local forest. We included the following different beech forest-management scenarios that are representative for German low mountain ranges to our simulation tool: (1) plantation, (2) continuous cover forestry, and (3) reserved forest. The simulation results show a robust consistency with expert knowledge as well as a great comparability with mid-term monitoring data, indicating a strong model performance. We successfully developed a hybrid simulation that realistically reflects different management strategies and tree growth in low mountain range. This study represents a basis for a new model calibration method, which has translational potential for further studies to develop reliable tailor-made models adjusted to local situations in beech forest management.
Misong Han;Byoung-Young Choi;Seung-Woo, Lee;Jinyoung Park;Soochun Chae;Jun-Hwan Bang;Kyungsun Song
Applied Chemistry for Engineering
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v.34
no.2
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pp.111-120
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2023
The nucleation mechanism was studied using a calcium ion selective electrode (Ca ISE) to observe the formation of CaCO3, a representative mineral in the CO2 cycle, and to analyze the effect of the Mg/Ca-ratio and temperature on the formation of pre-nucleation cluster (PNC) and CaCO3. As a result of the experiment, a small amount of crystal was formed. Energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS) was used for surface element analysis, and a field emission scanning-electron microscope (FE-SEM) was used for the morphology analysis of synthesized carbonates. These results showed that various shapes of crystalline CaCO3 (calcite, aragonite, etc.) were observed for each Mg/Ca ratio and temperature. In addition, the calibration plot obtained from Ca ISE showed information on the formation process of CaCO3. Our results showed that as magnesium ions interfered with the binding of calcium and carbonate ions and delayed the aggregation between PNCs, the nucleation and formation of CaCO3 were delayed. On the other hand, the temperature showed an opposite trend as compared to the effect of magnesium under our experimental conditions, indicating that temperature accelerated the formation of CaCO3. Furthermore, the morphology of CaCO3 clearly changed according to the Mg/Ca ratio and temperature, and it was confirmed that the two factors are very important for CaCO3 formation in that they could affect the overall process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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