본 증례는 74세 남환으로 20년 전 제작한 하악 임플란트 피개의치의 잦은 탈락을 주소로 내원하였다. 기존 의치 사용 시 수직고경이 감소되었으며, 상악 총의치는 입술 지지 및 유지력이 부족하였으며, 하악 피개의치는 bar attachment 손상으로 clip의 유지력 부족이 관찰되었다. 손상된 bar attachment를 제거 후 ball attachment로 교체하였으며, DENTCATM Tray를 이용하여 인상 채득, 수직고경을 측정하고, 고딕 아치 기록방법으로 중심위를 결정하여 교합기록을 시행하였다. 채득한 인상체를 스캔하여 소프트웨어를 이용하여 최종 의치의 형태를 디자인하였고, 3D 프린터로 시적의치를 제작하였다. 제작된 시적의치를 장착하여 교합평면 및 교합관계, 안모 형태, 발음 등을 평가한 후 교합기록을 하였으며, 이를 바탕으로 최종 의치를 제작하였다. 최종 의치의 내면 조정 및 양측성 균형교합을 형성하였으며, 하악 의치에서는 직접법으로 attachment를 연결하였다. 새로 제작된 상하악 의치 사용 시, 수직고경의 증가 및 입술지지를 회복하여 개선된 안모가 관찰되었으며, ball attachment 교체로 하악 임플란트 피개의치의 유지력이 증가하여 기능적으로도 만족할 만한 결과를 얻었기에 이를 보고하는 바이다.
워터젯은 콘크리트와 암석 절삭에 적합하며 소음과 진동이 적어 도심지 시공에 널리 활용되는 기술이다. 최근 한국원자력연구원은 처분터널 내 공학적방벽의 열-수리-역학적 복합거동 현장시험의 콘크리트 플러그를 교란 및 손상 없이 해체하기 위해 연마재 워터젯 기술을 채택 및 적용하였다. 본 연구에서는 플러그 해체를 통한 연마재 워터젯의 터널 내 적용성을 평가하였고, 절삭 결과를 개발된 절삭 모델 결과와 비교하였다. 현장 적용성에 관해서는, 워터젯 활용은 경로선택이 용이하였으며 주변부의 추가적인 교란을 발생시키지 않았다. 펌프의 소음은 공회전 시 64.9 dB로 국내 생활소음·진동의 규제기준을 만족하였으나 공중 분사 및 절삭 시에는 터널 내에서 측정되어 그 기준을 상회한 것으로 나타났다. 절삭 모델 검증을 위해 연마재 워터젯의 반복 절삭, 유량, 연마재 투입량 및 이격거리를 주요 변수로 선정하였고 절삭 모델로 계산된 절삭 부피와 측정된 부피의 오차는 1회 절삭 시 12~13%, 2회 절삭 시 16%를 보였다. 절삭 깊이와 폭은 이격거리에 큰 영향을 받았으며, 이격거리가 작을수록 오차가 감소하는 경향을 보였다.
소도체의 품질평가는 축산업 분야의 중요한 문제이다. 최근 인공지능을 기반으로 한 AI 모니터 시스템을 통해 품질 관리사는 소도체 영상의 분석이나 결과 정보를 기반으로 정확한 판단에 도움을 받을 수 있다. 이러한 인공지능의 데이터셋은 성능을 판단하는 중요한 요소이다. 기존의 데이터셋은 표면의 방향이나 해상도가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 소도축 영상의 등급을 효율적으로 관리할 수 있는 단계별 분류 모델을 제안하였다. 그리고 기존의 세그멘테이션 추출된 영상의 데이터셋의 다양한 조건의 일관성을 위해 새로운 데이터셋 1,300장을 구성하였다. 새로운 데이셋을 이용한 5등급 분류에 대한 딥러닝의 인식률은 72.5%를 얻었다. 제안된 단계별 분류는 1++, 1+, 1등급과 2, 3등급의 차이가 크다는 것을 이용한 방안이다. 이로 인해 제안된 2단계 모델의 두 가지 방법에 따른 실험 결과, 73.7%, 77.2%의 인식률을 얻을 수 있었다. 이처럼 1단계 인식률을 100%를 갖는 데이터셋을 가진다면 더욱 효율적인 방법이 될 것이다.
본 연구는 '코로나19'로 인한 팬데믹 상황에서 우리 사회의 건강취약계층의 건강보장을 위한 법적 개선 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 첫째, 기존의 (사회)취약계층 의미를 살펴본 뒤, 건강이라는 사회적 위험을 연계하여 확장된 개념으로서 건강취약계층을 비판적으로 고찰하였다. 취약계층이라는 용어는 전통적인 관점에서 노인, 장애인, 여성 등의 계층과 낮은 소득 등으로 인한 생활능력이 없는 조건, 이를테면 저소득층의 기준을 모두 충족하는 개념으로서 사용되었던 경향이 있다. 건강취약계층의 개념은 이러한 취약계층의 개념이 건강 위협 등 사회적 위험 등과 연계되어 확장된 개념으로 나타나고 있는 최근의 동향을 반향하고 있다는 점에서 의의가 있다. 둘째, 법률상 건강취약계층과 함께 보건의료 취약계층이라는 용어가 사용되면서 나타나는 문제점을 살펴보았다. 두 용어를 각각 사용하는 법률과 정책들로 인해서 건강 및 보건의료에 관한 사회보장제도 안에서 사각지대가 발생할 수 있는 문제점이 있었다. 셋째, 건강취약계층에 대한 건강보장을 위한 법률적 개선 방안들을 제시하였다. 건강취약계층에 대한 개념 확대와 법률적 용어의 포괄성, 통합적인 보건의료서비스를 위한 법률 간 체계성, 건강취약계층을 보호하기 위한 맞춤형 정책 및 인적 역량 강화 등을 제언하였다.
사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.
음성인식(ASR: Automatic Speech Recognition)은 사람의 말소리를 음성 신호로 분석하고, 문자열로 자동 변화하여 이해하는 기술이다. 초기 음성인식 기술은 하나의 단어를 인식하는 것을 시작으로 두 개 이상의 단어로 구성된 문장을 인식하는 수준까지 진화하였다. 실시간 음성 대화에 있어 높은 인식률은 자연스러운 정보전달의 편리성을 극대화하여 그 적용 범위를 확장하고 있다. 반면에, 음성인식 기술의 활발한 적용에 따라 관련된 사이버 공격과 위협에 대한 우려 역시 증가하고 있다. 기존 연구를 살펴보면, 자동화자식별(ASV: Automatic Speaker Verification) 기법의 고안과 정확성 향상 등 기술 발전 자체에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 실생활에 적용되고 있는 음성인식 서비스의 자동화자 식별 기술에 대한 사이버 공격 및 위협에 관한 분석연구는 다양하고 깊이 있게 수행되지 않고 있다. 본 연구에서는 자동화자 식별 기술을 갖춘 AI 음성인식 서비스를 대상으로 음성 주파수와 음성속도를 조작하여 음성인증을 우회하는 사이버 공격 모델을 제안하고, 상용 스마트폰의 자동화자 식별 체계를 대상으로 실제 실험을 통해 사이버 위협을 분석한다. 이를 통해 관련 사이버 위협의 심각성을 알리고 효과적인 대응 방안에 관한 연구 관심을 높이고자 한다.
상시진동을 이용하여 구조계의 동특성을 추출하는 운용모드해석 기법은 케이블교량 구조건전성모니터링의 한 분야로써 다양한 연구와 실험적 검증이 수행되어왔다. 본 연구에서는 두 번에 걸친 상시진동실험과 함께 3년간의 장기 계측을 통해 수집된 가속도 데이터를 이용하여 공용 중인 사장교의 장단기 동특성을 평가하였다. 교량 준공 이후 6년과 19년이 경과한 시기에 실시한 고해상도 상시진동실험으로부터 0.1 ~ 2.5 Hz 대역에서 27개 수직모드(휨, 비틈)와 1개 수평모드를 추출하였다. 운용모드해석에 기반한 동특성 추출은 PP기법, ERADC기법, FDD기법, TDD기법을 적용하였으며, 적용한 기법들 간에 유의미한 차이가 없는 것을 확인하였다. 장기 계측 고유진동수와 환경 요인(온도, 바람)에 대한 상관성 분석으로부터 온도 변화가 고유진동수 변동에 지배적인 영향인자임을 확인하였다. 대상교량의 고유진동수 감소 경향은 구조성능과 일체성이 변한 것이 아니라 두 번의 상시진동실험 간 온도 차이에 의한 환경영향이 컸음을 밝혔다. 또한 TDD기법 적용 시, 지연이 0에서 자기상관이 1이 되도록 시퀀스를 정규화하는 알고리즘을 추가하여 모드형상 추출의 정확도를 개선하였다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
최근에는 도심속에서 공사가 진행되는 경우가 크게 늘고 있는데, 이로 인해 기존 구조물 인근에서 공사에 의한 인위적인 진동이 자주 발생하기도 하고, 산업단지의 경우는 주변 기계류 작동 등에 의해서도 진동이 야기되어 문제가 발생하기도 한다. 한편, 구조물을 구성하고 있는 일반 콘크리트의 경우, 진동에 대한 감쇠성능이 작아, 구조물에 발생하는 진동뿐만 아니라 지반진동과 같이 외부로부터 구조물로 전달되는 다양한 진동을 차단하는데 어려움이 따른다. 이러한 지반을 통해 구조물로 전달되는 진동을 차단하기 위해서, 최근 폴리머 콘크리트를 활용하여 댐핑 성능을 크게 증가시킨 고 감쇠 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 폴리머 콘크리트는 압축, 휨, 인장강도 등의 물리적 특성과 동적 특성이 매우 우수한 것으로 알려져 있어, 지반과 접한 구조물과 같이 큰 압력에 저항하면서 진동저감이 요구되는 구조물에의 폭넓은 활용이 기대되는 구조재료라 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 폴리머 콘크리트의 지반진동 저감성능을 검토하기 위하여, 일반 콘크리트, 폴리우레탄 패드, 발포고무 패드와의 성능을 비교하였으며, 동적 특성으로 주파수 응답함수와 진동가속도에 대한 검토를 진행하여, 폴리머 콘크리트와 각각의 재료가 지하구조물에 적용될 경우의 동적 특성을 비교 검증한 후, 실 구조물에의 적용 가능성에 대해 검토하고자 한다.
현재 국내에서 내진성능관리 실무에 사용되고 있는 내진성능관리-의사결정 지원기술은 개별시설물의 내진성능을 정성적인 지수 값에 근거한 내진보강 우선순위만을 결정하고 있어 내진보강이 되었음에도 불구하고 지진 시 도로가 정상적인 교통통행기능을 수행하지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이러한 단점을 극복하고 도로망관점에서 내진성능관리를 수행할 수 있도록 의사결정에 필요한 다양한 판단자료를 제공할 수 있는 새로운 내진성능관리 의사결정지원 기술이 필요하다. 본 논문에서는 교량, 터널, 사면, 옹벽으로 구성된 포항시 도로망을 대상으로 "지진위험도평가"를 적용하여 정량적인 지진 전·후 직·간접 피해규모 산출, 내진보강 전후의 직·간접 피해규모 비교에 의한 내진보강효과 검토, 이를 통해 수행 할 수 있는 내진보강 우선순위 선정, 필요예산 계획, 방재도로선정 등의 다양한 의사결정 사항들을 제시하였다. 또한 지진 위험도평가 방법을 이용한 내진성능평가를 시각적으로 구현하여 의사결정자들이 직관적으로 의사결정을 수행할 수 있도록 지원하기위해 개발된 의사결정지원 소프트웨어를 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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