This study was conducted to investigate the effect of fructooligosaccharide on intestinal flora, lipid metabolism and immune response. Thirty two male rats of Sprague-Dawley strain were divided into two groups according to body weight. Each group was fed the diet containing 2% cholesterol or the normal diet, respectively for 4 weeks. Each group was again divided into two sub-groups and they were fed with the diet containing 5% of sucrose and fructooligosaccharide, respectively for 8 weeks. The number of bifidobacteria slight increased, but not significantly, in oligosaccharide groups. Plasma total lipid concentration in cholesterol group was signficantly increased compared to the value in normal group. Dietary oligosaccharide decreased plasma total lipid concentration and triglyceride concentrations in normal group, but not in cholesterol group. Fecal lipid excretion was higher in cholesterol group than in normal group. Fecal cholesterol concentration in cholesterol-oligosaccharide group was significantly increased compared to other groups. Cholesterol had slight effects on TBARS and the immune status, but dietary oligosaccharide had no effects on these variables. The results in this study suggest that dietary oligosaccharide had no effect on serum and liver profiles of rats fed high cholesterol diet but increases the fecal cholesterol excretion.
For a reduced, irreducible and nondegenerate curve C ⊂ ℙr of degree d, it was shown that the arithmetic genus g of C has an upper bound π0(d, r) by G. Castelnuovo. And he also classified the curves that attain the extremal value. These curves are arithmetically Cohen-Macaulay and contained in a surface of minimal degree. In this paper, we investigate the arithmetic genus of curves lie on a surface of minimal degree - the Veronese surface, smooth rational normal surface scrolls and singular rational normal surface scrolls. We also provide a construction of curves on singular rational normal surface scroll S(0, 2) ⊂ ℙ3 which attain the maximal arithmetic genus.
Purpose : To report the 'condylar cut-off sign', a new radiographic sign in knees with discoid lateral meniscus and to report the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of the sign to elucidate the diagnostic significance of the sign for discoid meniscus. Materials and Methods : Fifty knees with complete discoid lateral meniscus and fifty normal knees formed the basis of this study. All of them were arthroscopically confirmed fer the discoid or normal lateral meniscus. The authors developed a method to measure the length of the medial and lateral condylar were compare and analyzed. Results : Tile average ratio was 0.716 in the discoid meniscus group, and 0.902 in the normal group. The stastistical analysis by the T-test revealed the t-value -11.13(p<0.0001). Stastistical analysis by chi-square test using cut point 0.8, also showed significant difference between the two groups, with $76\%$ sensitivity, $100\%$ specificity, $100\%$ positive predictive predictive value and $81\%$ negative predictive value. The 'condylar cut-off sign' was readily detectable in all cases of discoid lateral meniscus, suggesting that the cut off sign could serve as a simple and reliable radiographic sign fur the diagnosis of discoid meniscus. Conclusion : The condylar cut-off sign on the Tunnel view of simple radiography of the knee can serve as a good sign for the diagnosis of discoid lateral meniscus, with $100\%$ positive predictive value.
The purpose of this study was to determine the mean value of overbite and overjet, and to find the correlation among overbite, overjet and relative maxillofacial structures using the data from orthodontic casts and cephalometric films of boys and girls aged from 9 to 18 years with normal occlusions. The results were obtained as follows: 1. Incisal overbite depth was decreased from Group I to Group III. 2. The highest value of correlation coefficient with incisal overbite was 0.368 of incisal angle. in Group III. 3. Overjet was not significantly correlated with the age and sex. 4. Ratio of mesiodistal diameters of upper and lower incisors was not significantly correlated with overbite and overjet.
This study compares the pitch production of children using cochlear implants (CI) with that of children with normal hearing. Twenty subjects from six to eight years old participated in the study. Three kinds of sentences were read and analyzed using Visi-Pitch $\blacktriangleright$(KAY Elemetrics, Model 3300). There were no considerable differences between the two groups regarding pitch, mean fundamental frequency (F0) and pitch range. In the cases of the slope value of F0 and duration, however, there were significant differences. Thus, it is concluded that duration and pitch control can be crucial factors in determining the intonation treatment of the children with cochlear implants.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권3호
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pp.567-580
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2005
It is usually assumed that asset returns in the stock market are normally distributed. However, analyses of real data show that the distribution tends to be skewed and to have heavier tails than those of the normal distribution. In this paper, we investigate the method of estimating the value at risk(VaR) of stock returns. The VaR is computed by using the transformation and back-transformation method. The analysis of KOSPI and KOSDAQ data shows that the proposed estimation outperformed that under the normal assumption.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권4호
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pp.493-500
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2002
The operational data of diesel generator engine is two kinds of data. One is interactive the other is non interactive. We can find the fault information from interactive data measured for every sampling time when the changing rate, direction and status of data are investigated in comparition with those of normal status to diagnose the fault of combustion system. The various data values of combustion system for diesel engine are not proportional to load condition. The criterion to decide the level of data value is not absolute but relative to relational data. This study proposes to compose malfunction diagnosis engine using neural networks to decide that level of data value is out of normal status with the data collected from generator engine of the ship using the commercial data mining tool. This paper investigates the real ship's operational data of diesel generator engine and confirms usefulness of fault detecting through simulations for fault detecting.
This study focuses on the separation effect analysis of rainfall data for 2-parameter log-normal, 3-parameter log-normal, type-extreme value, 2-parameter gamma, 3-parameter gamma, log-Pearson type-III, and general extreme value distribution functions. Difference in the relationship between the mean and standard deviation of skewness for historical data and relations derived from 7 distribution functions are analyzed suing the Monte Carlo experiment. The results show that rainfall data has the separation effect for 6 distribution functions except 3-parameter gamma distribution function.
The present study proposes an algorithm that can discriminate between normal subjects and paroxysmal atrial fibrillation (PAF) patients, which is conducted using electrocardiogram (ECG) without PAF events. For this, time-domain features and random forest classifier are used. Time-domain features are obtained from Poincare plot, Lorenz plot of ${\delta}RR$ interval, and morphology analysis. Afterward, three features are selected in total through feature selection. PAF patients and normal subjects are classified using random forest. The classification result showed that sensitivity and specificity were 81.82% and 95.24% respectively, the positive predictive value and negative predictive value were 96.43% and 76.92% respectively, and accuracy was 87.04%. The proposed algorithm had an advantage in terms of the computation requirement compared to existing algorithm, so it has suggested applicability in the more efficient prediction of PAF.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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제14권1호
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pp.84-92
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2001
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis aging state of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion skewness, kurtosis) about each acoustic emission signal. Also, these coefficients are used to identify normal and fault signal of internal partial discharge in transformer. As improved method for classification use neural network. Extracted statistical parameters are input into an back-propagation neural network. The number of neurons of hidden layer are obtained through Result of Cross-Validation. The network, after training, can decide whether the test signal is early aging state, alst aging state or normal state. In quantity analysis, capability of proposed method is superior to compared that of classical method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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