Purpose: The aim of this study was to evaluate the accuracy of provisional crowns manufactured using a milling machine and a digital light processing (DLP) printer. Methods: A full-contour crown was designed using computer-aided design software. Provisional crowns of this design were manufactured using a milling machine and using a DLP three-dimensional (3D) printer (N=20). The provisional crowns were digitized with an extraoral scanner, and 3D deviation analysis was applied to the scanned data to confirm their accuracy. An independent t-test was performed to detect the significant differences, and the Kolmogorov-Smirnov test was used for analysis (α=0.05). Results: No significant differences were found among the precision of marginal surface between the printed and milled crowns (p=0.181). The trueness of marginal and internal surfaces of the milled crowns were statistically higher than those of the printed crowns (p=0.024, p=0.001; respectively). Conclusion: The accuracy of provisional crowns manufactured using a milling machine and a 3D printer differed significantly except with regards to the precision of the internal surface. However, all the crowns were clinically acceptable, regardless of the manufacturing method used.
lkoo Ahn;Younghwa Baek;Kwang-Ho Bae;Bok-Nam Seo;Kyoungsik Jung;Siwoo Lee
대한한의학회지
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제44권4호
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pp.136-149
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2023
Objectives: Facial diagnosis is an important part of clinical diagnosis in traditional East Asian Medicine. In this paper, we proposed a model to quantitatively classify cold sensitivity using a fully automated facial image analysis system. Methods: We investigated cold sensitivity in 452 subjects. Cold sensitivity was determined using a questionnaire and the Cold Pattern Score (CPS) was used for analysis. Subjects with a CPS score below the first quartile (low CPS group) belonged to the cold non-sensitivity group, and subjects with a CPS score above the third quartile (high CPS group) belonged to the cold sensitivity group. After splitting the facial images into train/validation/test sets, the train and validation set were input into a convolutional neural network to learn the model, and then the classification accuracy was calculated for the test set. Results: The classification accuracy of the low CPS group and high CPS group using facial images in all subjects was 76.17%. The classification accuracy by sex was 69.91% for female and 62.86% for male. It is presumed that the deep learning model used facial color or facial shape to classify the low CPS group and the high CPS group, but it is difficult to specifically determine which feature was more important. Conclusions: The experimental results of this study showed that the low CPS group and the high CPS group can be classified with a modest level of accuracy using only facial images. There was a need to develop more advanced models to increase classification accuracy.
Purpose: This dissertation is a descriptive research study analyzing the accuracy and reliability of the cardiopulmonary resuscitation (CPR) application developed in Korea. Methods: Two faculty members from the emergency medical services department and the emergency medicine department searched applications from July 1 to July 10, 2019 and selected a total of 13 applications. Twelve questions were assessed for information accuracy and three were assessed for reliability. In accordance with application types, the number and mean ± standard deviation were analyzed. The t-test was used to compare the accuracy of CPR information in accordance with information sources. Results: The results revealed the following errors: 7 cases (53.8%) identified the chest center lining from the nipple center-line as the chest pressure point; 5 cases (38.5%) did not provide information on the depth of 6 cm that should not be exceeded; and 4 cases (30.8%) did not provide advise to check respiration. When the CPR information sources were included, the information accuracy score was high; a significant difference was observed (p=.035). Conclusion: In the case of applications providing medical information regarding CPR, it is necessary to provide at least authoritarian, sources of information, and author transparency as well as continuous effort and attention.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.157-164
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2021
The aim of this study is to provide empirical evaluation of the accuracy of data-model fit using growing levels of invariance models. Overall model accuracy of factor solutions was evaluated by the examination of the order for testing three levels of measurement invariance (MIV) starting with configural invariance (model 0). Model testing was evaluated by the Chi-square difference test (∆𝛘2) between two groups, and root mean square error of approximation (RMSEA), comparative fit index (CFI), and Tucker-Lewis index (TLI) were used to evaluate the all-model fits. Factorial invariance result revealed that stability of the models was varying over increasing levels of measurement as a function of variable-to-factor ratio (VTF), subject-to-variable ratio (STV), and their interactions. There were invariant factor loadings and invariant intercepts among the groups indicating that measurement invariance was achieved. For VTF ratio (3:1, 6:1, and 9:1), the models started to show accuracy over levels of measurement when STV ratio was 6:1. Yet, the frequency of stability models over 1000 replications increased (from 69% to 89%) as STV ratio increased. The models showed more accuracy at or above 39:1 STV.
PURPOSE. The present study compared the accuracy between digital and conventional implant impressions. MATERIALS AND METHODS. The experimental models were divided into six groups depending on the implant location and the scanning span. Digital impressions were captured using the intraoral optical scanner TRIOS (3Shape, Copenhagen, Denmark). Conventional impressions were taken with the monophase impression material based on addition-cured silicones, Honigum-Mono (DMG, Hamburg, Germany). A high-precision laboratory scanner D900 (3Shape, Copenhagen, Denmark) was used to obtain digital data of resin models and stone casts. Surface tessellation language (STL) datasets from scanner were imported into the analysis software Geomagic Qualify 14 (3D Systems, Rock Hill, SC, USA), and scan body deviations were determined through two-dimensional and three-dimensional analyses. Each scan body was measured five times. The Sidak t test was used to analyze the experimental data. RESULTS. Implant position and scanning distance affected the impression accuracy. For a unilateral arch implant and the mandible models with two implants, no significant difference was observed in the accuracy between the digital and conventional implant impressions on scan bodies; however, the corresponding differences for trans-arch implants and mandible with six implants were extremely significant (P<.001). CONCLUSION. For short-span scanning, the accuracy of digital and conventional implant impressions did not differ significantly. For long-span scanning, the precision of digital impressions was significantly inferior to that of the traditional impressions.
In this study, a diamond turning machine and a laser-assisted machining module were utilized for the complex combined cutting of aspheric shapes and fine patterns on the surface of high-hardness brittle material, silicon. The analysis of material's form accuracy and corrective machining was conducted based on key factors such as laser output, rotational speed, feed rate, and cutting depth to achieve form accuracy below 1 ㎛ and surface roughness below 0.1 ㎛. The cutting condition and corrective machining methods were investigated to achieve the desired form accuracy and surface roughness. The rotational speed of the spindle and the linear feed rate of the diamond turning machine were varied in five stages for the cutting condition test. Surface roughness and form accuracy were measured using both a contact surface profilometer and a non-contact surface profilometer. The experimental results revealed a tendency of improved surface roughness with increased rotational speed of the workpiece, and the best surface roughness and form accuracy were observed at a feed rate of 5 mm/min. Furthermore, based on the cutting condition experiments, corrective machining was performed. The experimental results demonstrated an improvement in form accuracy from 0.94 ㎛ to 0.31 ㎛ and a significant reduction in the average value of the surface roughness curve from 0.234 ㎛ to 0.061 ㎛. This research serves as a foundation for future studies focusing on the machinability in relation to laser output parameters.
The indoor environment is an important source of exposure to various aeroallergens and pathogenic microorganism. It has been shown that exposure to aeroallergens enhances the risk of indoor inhabitants developing asthma. Since the skin prick test, a typical clinical method for identification of subjects positive to allergens, can rarely cause fatal or non-fatal reactions in susceptible persons, an in vitro assay such as ELISA using serum has been considered for testing positivity against various allergens. We evaluated the validity of a serum ELISA kit for screening positive subjects to major aeroallergens including Dermatophagoides farinae, Dermatophagoides pteronyssinus, cockroach, Alternaria, Cladosporium, Aspergillus, Penicillium, dog hair, cat fur, mugwort, and ragweed. The ELISA results were compared with the skin prick test results, and sensitivity, specificity, and overall accuracy were calculated to each allergen. Higher sensitivities were obtained from D. farinae, (77.8%) and D. pteronyssinus (69.2%), but sensitivities to Aspergillus, Penicillium, dog hair, cat fur, and ragweed were very low down to 0%. Specificity ranged from 88.7% (cat fur) to 100% (mugwort and ragweed). Overall the accuracy of the serum ELISA kit was relatively high, in that the lowest was 85.1% for cat fur and the highest was 98.6% for Alternaria, Cladosporium, and ragweed. Considering specificity and overall accuracy for the serum ELISA kit, it may be considered reliable. However, when the kit is used for screening purpose, positivity to aeroallergens should be carefully determined since sensitivity for the kit is low.
Conentionally, LS factor for the USLE suggested by Wischmeier has been computed manually on topographic maps based on one dimensional approach. But outcomes of the equation could be severely affected by the convergence and divergence of surface runoff at complex terrains. Thus the objective of this research are to develop a method to automatically compute LS factor based on the multiple flow algorithm, and to test the accuracy of this method by comparing outcomes of this method to previous measurements or estimations of soil erosion. The program for the automatic calculation of LS factor was developed by utilizing Fox Pro 4.5, and outcomes of the program is designed to input to IDRISI. The accuracy test of LS factor was carried out by comparing the actual measurements of soil loss at two test sites in and around of Suwon. The calculated volume of soil erosion at Buju mountain, Mokpo, was also compared to the outcome of a previous research based on the LS factor calculated by the conventional onedimensional approach. The outcomes of this research are as follows. First, the computed L based on the multiple flow algorithm for concae slopes are greater than those of convex slopes,. Second, the estimated soil loss based on this method at the test site in Mokpo is much greater than the outcomes based on the conventional one-dimensional approach. It can e concluded that the application of this automatic calculation method of LS factor can improve the accuracy of USLE and facilitate soil erosion prevention methods.
이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권5호
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pp.713-718
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2016
Predicting precise specifications of differential mixed-signal circuits is a difficult problem, because analytically derived correlation between process variations and conventional specifications exhibits the limited prediction accuracy due to the phase unbalance, for most self-tests. This paper proposes an efficient prediction technique to provide accurate specifications of differential mixed-signal circuits in a system-on-chip (SoC) based on a nonlinear statistical nonlinear regression technique. A spectrally pure sinusoidal signal is applied to a differential DUT, and its output is fed into another differential DUT through a weighting circuitry in the loopback configuration. The weighting circuitry, which is employed from the previous work [3], efficiently produces different weights on the harmonics of the loopback responses, i.e., the signatures. The correlation models, which map the signatures to the conventional specifications, are built based on the statistical nonlinear regression technique, in order to predict accurate nonlinearities of individual DUTs. In production testing, once the efficient signatures are measured, and plugged into the obtained correlation models, the harmonic coefficients of DUTs are readily identified. This work provides a practical test solution to overcome the serious test issue of differential mixed-signal circuits; the low accuracy of analytically derived model is much lower by the errors from the unbalance. Hardware measurement results showed less than 1.0 dB of the prediction error, validating that this approach can be used as production test.
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