Purpose: This study is designed to investigate the various impacts of different types of scaler tips such as cooper alloy base tip and the others on the surface roughness of teeth and implant by the method which is currently in clinical use. Materials and methods: Four different types of disc shaped porcelain, titanium, zirconia, and Type III gold alloy dental materials sized 15 mm diameter, 1.5 mm thickness were used for the experiment. Plastic hand curette (Group PS), cooper alloy new tip (Group IS), and stainless steel tip (Group SS) were used as testing appliances. A total of 64 specimens were used for this study; Four specimens for each material and appliance group. Surface roughness was formed with 15 degree angle in ultrasonic scaler tip and with 45 degree angle in hand curette of instrument tip and the specimen surface with 5 mm long, one horizontal-reciprocating motion per second for 30 seconds by 40 g force. To survey the surface roughness of each specimen, a field emission scanning electron microscope, an atomic force microscope, and a surface profiler were used. (Ra, ${\mu}m$). Results: According to SEM, most increased surface roughness was observed in SS group while IS groups had minimal roughness change. Measurement by atomic force microscope presented that the surface roughness of SS group was significantly greater than those of PS, IS and control groups in the type III gold alloy group (P<.05). IS group showed lesser surface roughness changes compared to SS group in porcelain and gold alloy group (P<.05). According to surface profiler, surface roughness of SS group showed greater than those of PS, IS and control groups and IS group showed lesser than those of SS group in all specimen groups. Type III gold alloy group had large changes on surface roughness than those of porcelain, titanium, zirconia (P<.05). Conclusion: The result of this study showed that newly developed copper alloy scaler tip can cause minimal roughness impacts on the surface of implant and dental materials; therefore this may be a useful alternative for prophylaxis of implant and restored teeth.
Junhyoung Lee;Jimin Park;Sanghun Kim;Esther Han;Sungho Maeng;Jiyou Han
Journal of Life Science
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v.34
no.5
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pp.339-355
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2024
The pulmonary system is a highly complex system that can only be understood by integrating its functional and structural aspects. Hence, in vivo animal models are generally used for pathological studies of pulmonary diseases and the evaluation of inhalation toxicity. However, to reduce the number of animals used in experimentation and with the consideration of animal welfare, alternative methods have been extensively developed. Notably, the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) and the United States Environmental Protection Agency (USEPA) have agreed to prohibit animal testing after 2030. Therefore, the latest advances in biotechnology are revolutionizing the approach to developing in vitro inhalation models. For example, lung organ-on-a-chip (OoC) and organoid models have been intensively studied alongside advancements in three-dimensional (3D) bioprinting and microfluidic systems. These modeling systems can more precisely imitate the complex biological environment compared to traditional in vivo animal experiments. This review paper addresses multiple aspects of the recent in vitro modeling systems of lung OoC and organoids. It includes discussions on the use of endothelial cells, epithelial cells, and fibroblasts composed of lung alveoli generated from pluripotent stem cells or cancer cells. Moreover, it covers lung air-liquid interface (ALI) systems, transwell membrane materials, and in silico models using artificial intelligence (AI) for the establishment and evaluation of in vitro pulmonary systems.
Hong, Woneui;Kim, Uihyun;Cho, Sinhee;Kim, Sansung;Yi, Mun Yong;Shin, Donghoon
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.20
no.3
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pp.109-131
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2014
As the demand of nuclear power plant equipment is continuously growing worldwide, the importance of handling nuclear strategic materials is also increasing. While the number of cases submitted for the exports of nuclear-power commodity and technology is dramatically increasing, preadjudication (or prescreening to be simple) of strategic materials has been done so far by experts of a long-time experience and extensive field knowledge. However, there is severe shortage of experts in this domain, not to mention that it takes a long time to develop an expert. Because human experts must manually evaluate all the documents submitted for export permission, the current practice of nuclear material export is neither time-efficient nor cost-effective. Toward alleviating the problem of relying on costly human experts only, our research proposes a new system designed to help field experts make their decisions more effectively and efficiently. The proposed system is built upon case-based reasoning, which in essence extracts key features from the existing cases, compares the features with the features of a new case, and derives a solution for the new case by referencing similar cases and their solutions. Our research proposes a framework of case-based reasoning system, designs a case-based reasoning system for the control of nuclear material exports, and evaluates the performance of alternative keyword extraction methods (full automatic, full manual, and semi-automatic). A keyword extraction method is an essential component of the case-based reasoning system as it is used to extract key features of the cases. The full automatic method was conducted using TF-IDF, which is a widely used de facto standard method for representative keyword extraction in text mining. TF (Term Frequency) is based on the frequency count of the term within a document, showing how important the term is within a document while IDF (Inverted Document Frequency) is based on the infrequency of the term within a document set, showing how uniquely the term represents the document. The results show that the semi-automatic approach, which is based on the collaboration of machine and human, is the most effective solution regardless of whether the human is a field expert or a student who majors in nuclear engineering. Moreover, we propose a new approach of computing nuclear document similarity along with a new framework of document analysis. The proposed algorithm of nuclear document similarity considers both document-to-document similarity (${\alpha}$) and document-to-nuclear system similarity (${\beta}$), in order to derive the final score (${\gamma}$) for the decision of whether the presented case is of strategic material or not. The final score (${\gamma}$) represents a document similarity between the past cases and the new case. The score is induced by not only exploiting conventional TF-IDF, but utilizing a nuclear system similarity score, which takes the context of nuclear system domain into account. Finally, the system retrieves top-3 documents stored in the case base that are considered as the most similar cases with regard to the new case, and provides them with the degree of credibility. With this final score and the credibility score, it becomes easier for a user to see which documents in the case base are more worthy of looking up so that the user can make a proper decision with relatively lower cost. The evaluation of the system has been conducted by developing a prototype and testing with field data. The system workflows and outcomes have been verified by the field experts. This research is expected to contribute the growth of knowledge service industry by proposing a new system that can effectively reduce the burden of relying on costly human experts for the export control of nuclear materials and that can be considered as a meaningful example of knowledge service application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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