• The Journal of Advanced Prosthodontics
• /
• 제11권2호
• /
• pp.120-127
• /
• 2019

PURPOSE. To determine wear amount of single molar crowns, made from four different restoratives, and opposing natural teeth through computerized fabrication techniques using 3D image alignment. MATERIALS AND METHODS. A total of 24 single crowns (N = 24 patients, age range: 18 - 50) were made from lithium disilicate (IPS E-max CAD), lithium silicate and zirconia based (Vita Suprinity CAD), resin matrix ceramic material (Cerasmart, GC), and dual matrix (Vita Enamic CAD) blocks. After digital impressions (Cerec 3D Bluecam, DentsplySirona), the crowns were designed and manufactured (Cerec 3, DentsplySirona). A dualcuring resin cement was used for cementation (Variolink Esthetic DC, Ivoclar). Then, measurement and recording of crowns and the opposing enamel surfaces with the intraoral scanner were made as well as at the third and sixth month follow-ups. All measurements were superimposed with a software (David-Laserscanner, V3.10.4). Volume loss due to wear was calculated from baseline to follow-up periods with Siemens Unigraphics NX 10 software. Statistical analysis was accomplished by Repeated Measures for ANOVA (SPSS 21) at = .05 significance level. RESULTS. After 6 months, insignificant differences of the glass matrix and resin matrix materials for restoration/enamel wear were observed (P>.05). While there were no significant differences between the glass matrix groups (P>.05), significant differences between the resin matrix group materials (P<.05) were obtained. Although Cerasmart and Enamic were both resin matrix based, they exhibited different wear characteristics. CONCLUSION. Glass matrix materials showed less wear both on their own and opposing enamel surfaces than resin matrix ceramic materials.

• Journal of Periodontal and Implant Science
• /
• 제51권2호
• /
• pp.88-99
• /
• 2021

Purpose: Direct intraoral scanning and superimposing methods have recently been applied to measure the dimensions of periodontal tissues. The aim of this study was to analyze various correlations between labial gingival thickness and underlying alveolar bone thickness, as well as clinical parameters among 3 tooth types (central incisors, lateral incisors, and canines) using a digital method. Methods: In 20 periodontally healthy subjects, cone-beam computed tomography images and intraoral scanned files were obtained. Measurements of labial alveolar bone and gingival thickness at the central incisors, lateral incisors, and canines were performed at points 0-5 mm from the alveolar crest on the superimposed images. Clinical parameters including the crown width/crown length ratio, keratinized gingival width, gingival scallop, and transparency of the periodontal probe through the gingival sulcus were examined. Results: Gingival thickness at the alveolar crest level was positively correlated with the thickness of the alveolar bone plate (P<0.05). The central incisors revealed a strong correlation between labial alveolar bone thickness at 1 and 2 mm, respectively, inferior to the alveolar crest and the thickness of the gingiva at the alveolar crest line (G0), whereas G0 and labial bone thickness at every level were positively correlated in the lateral incisors and canines. No significant correlations were found between clinical parameters and hard or soft tissue thickness. Conclusions: Gingival thickness at the alveolar crest level revealed a positive correlation with labial alveolar bone thickness, although this correlation at identical depth levels was not significant. Gingival thickness, at or under the alveolar crest level, was not associated with the clinical parameters of the gingival features, such as the crown form, gingival scallop, or keratinized gingival width.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1-9
• /
• 2022

UML(Unified Modeling Language) 클래스 다이어그램은 시스템의 정적인 측면을 표현하며 분석 및 설계부터 문서화, 테스팅까지 사용된다. 클래스 다이어그램을 이용한 모델링이 소프트웨어 개발에 있어 필수적이지만, 경험이 많지 않은 모델러에게 쉽지 않은 작업이다. 도메인 카테고리별로 분류된 클래스 다이어그램 데이터 세트가 제공된다면, 모델링 작업의 생산성을 높일 수 있을 것이다. 본 논문은 클래스 다이어그램 이미지 데이터를 구축하기 위한 자동 분류 기술을 제공한다. 추가 정보 없이 단지 UML 클래스 다이어그램 이미지를 식별하고 도메인 카테고리에 따라 자동 분류한다. 먼저, 웹상에서 수집된 이미지들이 UML 클래스 다이어그램 이미지인지 여부를 판단한다. 그리고, 식별된 클래스 다이어그램 이미지에서 클래스 이름을 추출하여 도메인 카테고리에 따라 분류한다. 제안된 분류 모델은 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도에서 각각 100.00%, 95.59%, 97.74%, 97.77%를 달성했으며, 카테고리별 분류에 대한 정확도는 81.1%와 95.2% 사이에 분포한다. 해당 실험에 사용된 클래스 다이어그램 이미지 개수가 충분히 크지 않지만, 도출된 실험 결과는 제안된 자동 분류 방식이 고려할 만한 가치가 있음을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권11호
• /
• pp.305-310
• /
• 2021

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제11권2호
• /
• pp.73-96
• /
• 2009

온라인에서의 정보 확산은 미니홈피와 블로그 등에서 전파되는 소비자들의 스크랩 활동들을 볼 때 빈번한 방문활동을 보이는 사회적 관계 속에서 해석되어야 한다는 분위기가 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인에서 개별 소비자들이 사회적 네트워크 내에서 가지는 특성을 바탕으로 다양한 영향자들(Influentials)을 규명하고 이러한 영향자들이 확산에 있어 Bass 확산모형에서의 혁신효과와 모방효과에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 확산에 있어 성공과 실패하는 아이템간의 Bass 확산모형에서의 차이를 검증하여 모방효과에서 성공하는 아이템과 실패하는 아이템간의 차이점을 발견하였다. 또한 성공과 실패하는 아이템 간에 네트워크 영향자의 차이가 있는지 검정하였는데, 그 결과 연구대상인 100개의 아이템에서 성공과 실패하는 아이템 간에 영향자의 평균 차이가 있음을 알았다. 마지막으로 확산모형의 모방효과에 영향자의 효과를 함께 모형화하여 통계적으로 유의함을 보였고, 확산시기 중 초기의 영향자의 영향이 확산에 있어 더욱 중요함을 밝혔다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권4호
• /
• pp.208-216
• /
• 2023

The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.89-100
• /
• 2024

컴퓨터 비전 분야에서 You Look Only Once(YOLO)와 ResNet 등의 모델은 실시간 성능과 높은 정확도로 인해 널리 사용되고 있다. 그러나 실제 환경에 이러한 모델들을 적용하려면 런타임 호환성, 메모리 사용량, 컴퓨팅 리소스 및 실시간 조건 등의 요소를 고려해야 한다. 본 연구에서는 세 가지 심층 모델 런타임 ONNX Runtime, TensorRT 및 OpenCV DNN의 특성을 비교하고, 2가지 모델에 대한 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 현장 적용을 위한 런타임 선택에 기준을 제공해 주는 것이 논문의 목표이다. 실험에서는 차량 번호판 인식 및 분류 업무에 대해 소요 시간, 메모리 사용량, 정확도 평가 지표를 기반으로 런타임들을 비교한다. 실험 결과, ONNX Runtime은 복잡한 객체 탐지 성능이 우수하며, OpenCV DNN은 제한된 메모리 환경에 적합하고, TensorRT는 복잡한 모델의 실행 속도가 우수하다는 것을 보여준다.

• 대한치과보철학회지
• /
• 제48권4호
• /
• pp.294-300
• /
• 2010

연구 목적: 컴퓨터-가이드 임플란트 수술은 전통적인 방법에 비해 여러 가지 장점을 가진다. 본 연구의 목적은 가이드 수술용 템플릿 제작을 위한 좌표동기화 5축 정밀가 공공정의 정확도를 범용 CAD 소프트웨어를 통해 역설계공학의 방법으로 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 악궁 형태의 모형에 거타퍼쳐 스타핑을 매식한 10 개의 모형을 만들고 상부에 실리콘 인상재를 이용하여 인공치은을 덮어 스타핑의 위치를 보이지 않게 가렸다. 모형의 하면에 동기화를 위한 좌표동기화 형상을 만든 뒤 Cone beam CT에서 3차원 영상을 얻었다. 임플란트 계획 소프트웨어의 CT 이미지 상에서 매식된 스타핑과 동일한 방향으로 스타핑의 1/2 깊이까지 가상의 시술계획을 하고, 스타핑의 방향벡터와 저지점 (1/2지점) 데이터를 석고모형의 영상으로 좌표동기화 하였다. 이후 모형하면의 좌표동기화 형상을 이용하여 가공기기상의 좌표로 좌표변환을 통해 가공좌표동기화를 하였다. 5축 밀링머신의 좌표동기화판에 모형을 고정한 후, 동기화된 가공데이터에 의거하여 스타핑과 동일한 직경의 드릴로 계획된 벡터와 깊이로 정확히 가공 하였다. 모델에 정확히 안착되는 인상트레이를 CT 장비에 미리 고정한 상태에서, 인상트레이에 모델을 적합하여 이미지를 획득한 뒤 3차원 재구성하는 방법으로 영상을 중첩하여 비교 분석하였다. SolidWorks (Dassault Systems, Concord, USA) 범용 CAD 상에 영상을 불러들여 역설계공학의 방법으로 실린더 상부, 하부의 중점에서의 위치편차와 각도편차를 조사하였다. 통계는 SPSS (release 14.0, SPSS Inc., Chicago, USA)를 이용하여 각 편차 사이의 상관관계를 분석하였다 ($\alpha$ = 0.05). 결과: 위치 편차로 인하여 모든 드릴 보어 (bore)에서 상부 1/2에 잔존하는 거타퍼쳐의 일부를 관찰할 수 있었다. 실험 모형상에서 계획된 이미지와 드릴링 후CT에서 역설계를 거친 이미지 사이의 위치편차는 상부에서 0.31 (0.15 - 0.42) mm, 하부에서 0.36 (0.24 - 0.51) mm, 각도편차는 1.62 (0.54 - 2.27)$^{\circ}$이었다. 실린더 상부와 하부 위치 편차는 양의 상관관계를 가졌다 (Pearson Correlation Coeffocient = 0.904, P= .013). 결론: 좌표동기화 5축 정밀가공 공정은 가이드 수술용 템플릿을 제작하는 데에 적합한 정확도를 가진다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.89-106
• /
• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.609-614
• /
• 2018

인터넷 기술의 급격한 성장으로 우리들은 언제 어디에서나 다양한 장치를 이용하여 온라인에 접속할 수 있으며, 실시간, 대용량의 영상 및 사진들이 인터넷상에 올려지고 있다. 이러한 영상들의 대부분은 영상에 관련된, 영상을 인식할 수 있는 간단한 주석을 갖는다. 그럼에도 아직도 주석이 없는 단일 영상이나 잘못된 주석이나 태그 정보 때문에 우리가 원하는 영상을 찾는데 문제점이 있어 이러한 문제해결을 위해서는 영상의 올바른 정보를 태깅하는 것이 필수적이다. 대부분의 태그는 문서나 주석의 형태를 가지므로 주석이나 문서의 정보가 올바르지 않으면 원하는 영상을 찾는데 많은 어려움이 따른다. 그리하여 더 나은 영상 탐색 결과와 올바른 영상 주석을 위해서 작가에 의한 주석뿐만 아니라 올바른 영상분석 또한 아주 중요하다. 영상 특징을 추출하는 것은 신뢰성 있는 영상 주석을 위해 필수 불가결한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 불특정 영상으로 부터 계층적 텍스트 추출 방법을 사용하여 신뢰성 있는 영상 주석을 얻는다. 다양한 영상으로 부터 영상이나 사진 속에 포함된 텍스트 정보를 추출하는 방법을 제안하였으며, 실험결과 제안한 텍스트 추출기법이 대부분의 영상으로부터 정확하게 텍스트 특징을 추출하는 결과를 보여주었고, 성능 평가 결과 최소 0.04부터 최대 0.52의 높은 평가결과를 보여주었다. 또한 정확도 측면에서도 다른 기법들 보다 최소 18.1%부터 최대 37.9%의 높은 정확도를 보여주었다.