Purpose: The purpose of this study is to evaluate the repeated measurement stability of scans related to dentition type. Methods: A normal model and the crowding and diastema models are also duplicated using duplicating silicon. After that, a plaster model is made using a plaster-type plaster on the duplicate mold, and each model is scanned 5 times by using an extraoral scanner. The gingival part and molar part were deleted from the 3D STL file data obtained through scanning. Using the 3D stl file obtained in this way, data is nested between model groups. Thereafter, RMS values obtained were compared and evaluated. The normality test of the data was performed for the statistical application of repeated measurements with dentition type, and the normality was satisfied. Therefore, the one-way ANOVA test, which is a parametric statistical method, was applied, and post-tests were processed by the Scheffe method. Results: The average size of each RMS in the Normal, Diastema, and Crowding groups was Normal> Crowding> Diastema. However, the standard deviation was in the order of Crowding> Normal> Diastema. The average value of each data is as follows. Diastema model was the smallest ($5.51{\pm}0.55{\mu}m$), followed by the crowding model ($12.30{\pm}2.50{\mu}m$). The normal model showed the maximum error ($13.23{\pm}1.06{\mu}m$). Conclusion: There was a statistically significant difference in the repeatability of the scanning measurements according to the dentition type. Therefore, you should be more careful when scanning the normal intense or crowded dentition than scanning the interdental lining. However, this error value was within the range of applicable errors for all clinical cases.
Background: Recently, three-dimensional (3D) printing has been hailed as a disruptive technology in dentistry. Among 3D printers, a digital light processing (DLP) 3D printer has certain advantages, such as high precision and relatively low cost. Therefore, the latest trend in resin crown manufacturing is the use of DLP 3D printers. However, studies on the internal fitness of such resin crowns are insufficient. The recently introduced 3D evaluation method makes it possible to visually evaluate the error of the desired area. The purpose of this study is to evaluate the internal fitness of resin crowns fabricated a by DLP 3D printer using the 3D evaluation method. Methods: The working model was chosen as the maxillary molar implant model. A total of 20 resin crowns were manufactured by dividing these into two groups. One group was manufactured by subtractive manufacturing system (PMMA), while the other group was manufactured by additive manufacturing system, which uses a DLP 3D printer. Resin crowns data were measured using a 3D evaluation program. Internal fitness was calculated by root mean square (RMS). The RMS was calculated using the Geomagic Verify software, and the mean and standard deviation (SD) were measured. For statistical analysis, IBM SPSS Statistics for Windows ver. 22.0 (IBM Corp., USA) was used. Then, independent t-test was performed between the two groups. Results: The mean±SD of the RMS were 41.51±1.51 and 43.09±2.32 for PMMA and DLP, respectively. There was no statistically significant difference between PMMA and DLP. Conclusion: Evaluation of internal fitness of the resin crown made using a DLP 3D printer and subtractive manufacturing system showed no statistically significant differences, and clinically acceptable results were obtained.
지표면의 후방 산란 계수를 계산하는 지표면 산란 모델의 입력 변수로는 크게 수분함유량과 지표면 거칠기가 있고, 산란 계수 계산에 있어 지표면 거칠기의 영향이 수분함유량의 영향보다 크다. 본 연구에서는 지표면 거칠기의 정확한 측정 방법을 제기하고, 측정 오차를 분석한다. 이를 위하여 대표적인 지표면 거칠기 측정 장치인 pin-board profiler(1 m, 0.5 cm 간격)와 laser profiler(1 m, 0.25 cm 간격)를 이용하여 실제 지표면을 측정하였다. 두 측정 장치의 평균 차이는 유효 높이(RMS height)가 0.097 cm, 상관 길이(correlation length)가 1.828 cm이었다. 그리고 상관 함수, 상대오차를 분석한 결과, laser-profiler의 반복 측정에 대한 장치의 안전성이 더 좋았다. 두 측정 장치의 차이가 후방 산란 계수에 미치는 영향을 분석하기 위해 지표면 산란 모델을 이용하여 비교한 결과, 입사각 $20{\sim}60^{\circ}$에서 1 dB 이하의 차이를 보였다.
The Amon-Ra instrument is the main optical payload of the proposed EARTHSHINE satellite. It consists of a visible wavelength instrument and an IR energy channel instrument to measure a global Earth albedo. We report a new sensitivity technique for efficient alignment of the visible channel instrument. Whilst the sensitivity table method has been widely used in the alignment process, the straightforward application of the method tends to produce slow process convergence because of shop floor alignment practice uncertainties. We investigated the error sources commonly associated with alignment practices and used them when estimating the Zernike polynomial coefficients. Aided with single center field wavefront error (WFE) measurements and their corresponding Zernike polynomial coefficients, the method involves the construction and use of an experimental, instead of simulated, sensitivity table to be used for alignment state estimations. A trial alignment experiment for the Amon Ra optical system was performed and the results show that 71.28 nm in rms WFE was achieved only after two alignment iterations. This tends to demonstrate its superior performance to the conventional method.
After the removal of SA (Selective Availability), horizontal accuracy of 25m(2dRMS) is easily obtained using GPS (Global Positioning System). In this paper, the error characteristics without SA are analyzed and a navigation algorithm concerns this error characteristics is proposed to further improve the accuracy. The proposed method utilizes the relationship between elevation angle and errors that are remained after ionospheric and troposheric delay compensation. The relationship is derived from real measurements and used as a weighting matrix of weighted least squares estimator. Furthermore, a RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring) technique is included to remove abnormal measurements affected by multi-path or low SNR (Signal-to-Noise Ratio). It is shown that using the proposed method, more than 4 times accurate result, which is comparable with DGPS (Differential GPS), can be obtained from experiments with real data. Besides accuracy and reliability, the proposed method reduces large jumps in position and maintains better performance than a method using mask angle to completely remove satellites below this mask angle. Thus it is expected that the proposed method can be efficiently applied to land navigation where some satellites are blocked by building or forest.
Eye gaze positions evaluation on computer screen uses the human eye as an input device for computer systems is that it gives low resolution. We proposes a method to determine the eye gaze positions on the screen by using two-eye displacements as the information for mapping, and the perspective projection is applied to map the displacements to a position on a computer screen. The experiments were performed on 20 persons and a 17-inch monitor is used with the screen resolution of 1024x768 pixels. Gaze detection error was 3.18 cm (RMS error), with screen is divided into 5x8 and 7x10 positions on a 17-inch monitor. The results showed 100% and 96% correction, respectively.
Cerebellar Model Arithmetic Controller (CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d.o.f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process. A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
Cerebellar Model Arithmetic Controller(CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d. o. f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process; A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
Fault diagnosis and condition monitoring for rotating machines are important for efficiency and accident prevention. The process of fault diagnosis is to extract the feature of signals and to classify each state. Conventionally, fault diagnosis has been developed by combining signal processing techniques for spectral analysis and pattern recognition, however these methods are not able to diagnose correctly for certain rotating machines and some faulty phenomena. In this paper, we add a minimum detection error algorithm to the previous method to reduce detection error rate. Vibration signals of the induction motor are measured and divided into subband signals. Each subband signal is processed to obtain the RMS, standard deviation and the statistic data for constructing the feature extraction vectors. We make a study of the fault diagnosis system that the feature extraction vectors are applied to K-means clustering algorithm and minimum detection error algorithm.
The enhanced phase angle estimation algorithm is essential to supply the power stably under synchronizing with grid source. In this paper, we are proposed the novel phase angle estimation algorithm and verified the validity of proposed method as simulation with PSIM and experiments. We sort the harmonics element using high-pass filter(HPF) that have the cut-off frequency below basic element and make reverse d-q transformation. So, it can be restored the harmonics element at stationary axis, and we can get the fundamental voltage element of AC grid. Proposed PLL method have a rapid responsibility and a large margin at controller design than conventional method because it have a small phase delay and a sufficient controller gain margin. And, it can reduce the error of voltage rms value and axis transformation according to robust PLL algorithm against the harmonic and phase unbalance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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