• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권1호
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• pp.77-82
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• 2023

Purpose: This study evaluated anatomical variations in the root canals of the lower premolars and molars in a Brazilian sub-population using cone-beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods: In total, 121 CBCT images of patients were selected from a database. All images contained lower first and second premolars and molars on both sides of the arch, fully developed roots, and no treatment, resorption, or calcifications. In each image, the root canals of the lower premolars and molars were evaluated according to the Vertucci classification in On-Demand 3D software in the multiplanar reconstruction with dynamic navigation. Twenty-five percent of the images were re-assessed to analyze intraobserver confidence with the kappa test. Data were statistically evaluated with linear regression to evaluate the correlations of anatomic variations with age and sex, and the Wilcoxon test to analyze the laterality of variations, with a significance level of 5%. Results: The intraobserver agreement (0.94) was excellent. In general, the root canals of lower premolars and molars showed a higher prevalence of type I than other Vertucci classification types, followed by type V in premolars and type II in molars. When the molar roots were evaluated separately, type II was more frequent in mesial roots and type I in distal roots. Although age showed no correlations with the results, sex and laterality showed correlations with tooth 45 and the lower second premolars, respectively. Conclusion: The lower premolars and molars of a Brazilian sub-population showed a wide range of root canal anatomic variations.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.245-254
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• 2022

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.501-508
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• 2023

본 연구는 대한민국의 남성과 여성의 다양한 헤어스타일을 헤어이미지를 활용하여 분류하고, 이를 기반으로 3D 헤어 모델을 제작하는 것을 목표로 한다. 헤어스타일 분류는 육안으로 확인 가능한 큰 특징을 기준으로 하여 14가지 카테고리로 구분하였다. 남성 6가지 스타일과 여성 8가지 스타일로 분류하였으며 헤어이미지에 가장 적합한 헤어스타일을 매칭하여 메타버스 저작환경에서 헤어 제작을 위해 필요한 헤어모델을 추천하는데 사용하도록 하였다. 메타버스와 같은 플랫폼에서 원격지에서 접속한 사용자의 헤어를 촬영하거나 이미 획득한 헤어이미지와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 매칭하는 데 활용될 수 있다. 이를 통해 사용자에게 가장 유사한 3D 헤어 모델을 제안하는 데 사용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.19-25
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• 2024

전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.314-321
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• 2012

축산생육환경에서 다양한 경로로부터 발생하는 유해가스는 가축 및 농가작업자에게 직/간접 적으로 영향을 미칠 수 있으며, 점차적인 사육조밀화와 동절기 밀폐환경에 장기간 노출 시 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 가축분뇨로부터 발생하는 암모니아, 황화수소, 휘발성유기화합물 가스 등을 모니터링하기 위해 무선가스센서노드와 퍼지 최소-최대 신경회로망을 이용한 가스인식 소프트웨어로 이루어진 가스측정시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 가스측정실험환경을 구축하여 제작한 무선가스센서노드로 가스측정실험을 수행하고, 개발한 가스인식 소프트웨어로 대상가스 분류시험을 통해 성능을 입증한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제5권2_3호
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• pp.181-192
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• 2005

The effective length method for flexural (column) buckling has been used for many decades but its use is somewhat limited in various contemporary design codes to moderately slender structures with elastic critical load factor (${\lambda}_{cr}$) less than 3 to 5. In pace with the use of higher grade steel in recent years, the influence of buckling in axial buckling resistance of a column becomes more important and the over-simplified assumption of effective length factor can lead to an unsafe, an uneconomical or a both unsafe and uneconomical solution when some members are over-designed while key elements are under-designed. Effective length should not normally be taken as the distance between nodes multiplied by an arbitrary factor like 0.85, 1.0, 2.0 etc. Further, the classification of non-sway and sway-sensitive frames makes the conventional design procedure tedious to use and, more importantly, limited to simple regular frames. This paper describes the practical use of second-order analysis with section capacity check allowing for $P-{\delta}$ and $P-{\Delta}$ effects together with member and system imperfections. Most commercial software considers only the $P-{\Delta}$ effect, but not member and frame imperfections nor $P-{\delta}$ effect, and engineers must be very careful in their uses. A verification problem is also given for validation of software for this type of powerful second-order analysis and design. It is a trend for popular and advanced national design codes in using the second-order analysis as a norm for analysis and design of steel structures while linear analysis may only be used in very simple structures.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.9-24
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• 2008

본 논문에서는 홈 환경에서 멀티 에이전트 기반의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어 구조의 설계에 대해 기술한다. 본 플랫폼에서의 분산객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework, DOGF)는 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화를 지원하고, 멀티 에이전트 프레임워크인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)는 사용자의 이동성과 이질적인 환경에서의 서비스를 지원한다. 플랫폼 상의 멀티 에이전트는 건강관리 및 유지와 관련된 여러 종류의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위하여 각각의 환경에 대한 정보를 수집하는 에이전트와 모바일 기기의 특징에 따라 서로 다른 서비스를 하는 에이전트 그리고 이들을 관리하는 에이전트로 분류할 수 있다. 이러한 JADE의 에이전트와 분산객체그룹 프레임워크의 동작은 모바일 프락시에서 인터페이스를 하며 정보 교환을 제공하거나 이동 패턴을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 동작을 통하여 분산객체그룹 프레임워크와 JADE가 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 멀티 에이전트에 기반을 둔 플랫폼과 서비스별 에이전트의 설계에 대해 기술하였고, 끝으로 헬스케어 상황 정보 서비스를 위한 물리적인 시스템 환경과 플랫폼 기반의 프로토타입을 보였다.

• 환경영향평가
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• 제8권4호
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• pp.1-12
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• 1999

본 연구의 목적은 지리정보시스템과 원격탐사를 이용하여 체계적이고 효율적인 수질관리 자료기반을 구축하고, 유역의 오염부하를 산정하여 장래의 수질을 예측할 수 있는 수질관리시스템을 구축하는데 있다. 수질관리를 위해서는 오염물질의 최적처리 등의 기술적 측면뿐만 아니라 수질환경에 관한 정확한 정보의 취득과 관리가 필요하다. 본 연구에서는 지형 및 속성정보의 입력 및 편집을 위해 ArcView 3.1을 사용하였으며, Avenue Script를 이용하여 사용자환경을 갖추도록 하였다. 또한, 토지피복분류를 위하여 20m 해상도의 SPOT XS영상을 대상으로 PCI 소프트웨어를 이용하여 분석하였다. 수질관리시스템은 데이터베이스 보조시스템과 Modeling 보조시스템으로 구성된다. 데이터베이스 보조시스템은 수치지형도에서 추출한 수치표고모델에서 분석한 유역분할도, 위성영상자료, 정부보고서, 통계자료들로 구성되며, Modeling 보조시스템은 강우 시와 비강우시의 유역의 오염부하량을 산정하고 수질예측을 하는 SPLM(Storm Pollutant Loading Model)과 NSPLM(Non-Storm Polutant Loading Model)으로 구성된다. 각각의 보조시스템은 그래픽 출력 부분과 결합하여 분석결과 및 유역현황을 표시하도록 설계되었다. 개발된 수질관리 시스템은 경기도 광주군 광주읍에 위치한 목현천 유역을 대상으로 적용되고 수정되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.370-378
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• 2015

데이터획득/처리장치는 수리온의 2차양산 항공기에 최초 적용하기 위해 개발한 항공기 구성품으로서 엔진, 동력전달, 유압 등 항공기의 주요 계통의 정보를 처리, 타 계통 및 조종사에게 제공한다. 그러나 항공기 생산시험비행 중 해당 구성품과 관련된 여러 결함이 발생하였으며, 장비의 중요성을 고려할 때 긴급하고 확실한 개선이 요구되었다. 본 논문에서는 항공기에서 발생한 결함을 유형별로 분석하고 그 결과를 바탕으로 동작회로와 소프트웨어 전반에 걸쳐 원인분석 및 개선형상을 검증한 결과를 기술하였다. 특히 결함주입기법 기반의 항공기 연동시험을 통해 구성품 장비단위 뿐 아니라 체계단위에서 효과적으로 개선형상을 검증하였으며 이를 통해 수리온 비행안전성 및 품질 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.215-223
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• 2020

2015 개정 교육과정 초등학교 6종 실과 교과서 소프트웨어 단원과 로봇 차시에 제시된 523개 발문 유형을 분석한 결과, SW 단원에서는 폐쇄적 발문이 77.1%, 개방적 발문이 22.9%로 나타났고 로봇 단원에서는 폐쇄적 발문이 74.8%, 개방적 발문이 25.2%로 나타났다. 폐쇄적 발문 중심인 SW 교과서 발문의 한계를 보완하고 교사들이 교육 목적과 활동 내용에 따라 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 다양한 컴퓨터 교육에 활용할 수 있는 CT마중발문을 개발하였다.