PURPOSE. The purpose of this study was to determine accurately the part of the tragus to be used to form the Ala-Tragal line or Camper's line in orthognathic profile patients. MATERIALS AND METHODS. 150 dentate subjects with age of 18-40 years with orthognathic profile were sampled. Life-size lateral digital photographs of the face with fox plane were taken in natural head position. Different angles between Eye-Ear plane and occlusal plane ($OT_1$-OP), Eye-Ear plane and ala-superior border of tragus ($OT_1-AT_1$), Eye-Ear plane and ala-middle border of tragus ($OT_1-AT_2$) and Eye-Ear plane and ala-inferior border of tragus ($OT_1-AT_3$) were calculated using computer software package, AutoCAD 2004. From the three angles formed by the Eye-ear plane ($OT_1$ or FH plane) and the ala-tragal lines, the one closest to the angle formed between Eye-Ear plane ($OT_1$) and occlusal plane (OP) was used to determine the occlusal plane of orientation. The obtained results were subjected to ANOVA F test, Tukey's Honestly significant difference test, followed by Karl Pearson coefficient of correlation test. P values of less than 0.05 were taken as statistically significant. RESULTS. The mean of base line angle i.e. $OT_1$-OP angle ($11.96{\pm}4.36$) was found to be close to $OT_1-AT_2$ angle ($13.67{\pm}1.93$) and $OT_1-AT_3$ angle ($10.31{\pm}2.03$), but $OT_1$-OP angle was found to be more closer to $OT_1-AT_3$ angle. Comparison of mean angles showed that $OT_1$-OP angle in both males (11.68) and females (12.51) is close to $OT_1-AT_3$ angle (males- 11.01, females- 11.95). CONCLUSION. The line joining from ala to the lower border of the tragus was parallel to the occlusal plane in 53.3% of the subjects. There was no influence of the sex on the level of occlusal plane.
본 연구는 현존하는 참여형 디지털 아카이브의 문제점을 파악하고, 적극적 이용자 참여와 연계를 기반으로 하는 참여형 디지털 아카이브의 활성화 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 관련 선행연구와 문헌을 살피고, 사례연구를 통해 참여형 디지털 아카이브의 현황을 분석하였다. 각각의 사례는 일반, 참여, 정책, 서비스 영역으로 나누어 비교 분석하였다. 일반 속성으로 운영 주체, 지속 기간, 수집 주체, 기술을 살펴보았다. 기술은 오픈소스 소프트웨어 종류, Open API 제공 여부, 모바일 웹 제공 여부, 오프라인 아카이브 보유 여부로 다시 세분하여 분석하였다. 참여 방식은 이용자 참여도에 따라 적극적 참여, 허브 방식 참여, 소극적 참여로 구분하고, 각 아카이브가 제공하는 참여 기능을 비교 분석하였다. 정책 영역에서는 이용약관, 개인정보 처리방침, 저작권 정책, 수집정책의 보유 여부와 각 아카이브의 주요 수집물, 수집 범주, 분류 방식, 기술 요소를 논하였다. 서비스는 콘텐츠, 검색, 커뮤니케이션 영역으로 구분하여 살펴보았다. 결론에 갈음하여, 본 연구는 참여, 정책, 콘텐츠 서비스, 커뮤니케이션 서비스 측면에서 참여형 디지털 아카이브 활성화 방안을 제시하였다.
과거에는 전력데이터를 분석하는 기법으로 주로 기계학습의 지도학습 기법을 많이 활용하였고 데이터 마이닝 기법을 통한 패턴 검출을 주로 연구하였다. 그러나 전력데이터의 규모 커지고 실시간 데이터 공급이 가능해진 현재에는 과거의 데이터 분류 및 분석 기법을 통한 데이터 분석 연구는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 큰 규모의 전력데이터를 분석할 수 있는 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 프로세스는 비지도학습기법인 K-means 알고리즘의 문제점을 보완하고 전력데이터 수집과 분석까지의 모든 과정을 자동화할 수 있는 프로세스이다. 총 3 Level로 구분하여 Row Data Level, Clustering Level, User Interface Level로 구분하여 전력데이터를 분류 및 분석한다. 또한 클러스터링의 효율성 향상을 위하여 주성분분석 및 정규분포기반의 최적의 클러스터 수 K값 추출과 이상점으로 분류되는 데이터 감소를 위한 변형된 K-means 알고리즘을 제시한다.
각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.
본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
본 연구에서는 안드로이드 스마트폰 상에서 위성영상정보 분석처리 기능과 공간정보 브라우징 기능을 지원하는 오픈 소스를 활용한 앱 개발을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 앱에서 제공하는 분석 기능으로 OTB 오픈소스를 기반으로 하는 필터링, 분할, 분류 등과 같은 5 가지 알고리즘을 시험적으로 구현하였다. 한편 처리된 결과는 데이터베이스에서 저장, 관리되도록 하여 사용자가 처리한 결과를 필요할 때마다 재생할 수 있도록 하였다. 따라서 안드로이드 스마트폰 사용자는 간단한 인터페이스를 통하여 위성영상을 분석하고 가공할 수 있고, 내부적으로는 데이터베이스와 영상 분석 기능을 처리하는 어플리케이션 서버 등과의 연계처리 과정이 수행되도록 하였다. 한편 스마트폰 단말기 환경에 맞추어 처리 대상이 되는 영상정보에 대하여 사용자 요청과 어플리케이션 서버의 반응 사이에서 발생할 수 있는 시간 지연을 방지하는 처리 방법을 구현하였다. 현재까지 위성영상정보를 다루는 대부분의 스마트폰 앱이 주로 가시화에 주안점을 두고 있는 반면에, 본 연구에서 개발된 앱은 영상분석 기능을 제공하므로 기존의 앱과 차별화된다. 향후 보다 실무적이고 효과적인 분석 알고리즘을 처리하는 앱이 개발되고 일반인 뿐 만아니라 전문가가 이를 사용하게 되면 원격탐사자료가 잠재적 가능성이 있는 모바일 콘텐츠 자원이 아닌 실질적인 콘텐츠 생산 자원으로 인식될 수 있다. 본 연구가 향후 위성영상정보 분석 가능을 제공하는 앱 개발을 위한 독창적인 시도와 기술적 발전을 촉진하는 시발점이 될 수 있기를 기대한다.
문화산업 중에서도 게임산업은 경제적 가치가 가장 높은 산업이다. 게임정책이 추진되고, 정책이 반영된 게임 관련 법률이 제정된 지도 약 20년이 되었다. 법률이 정책의 실현에 대한 의지적 표현이라고 한다면 게임 관련 법률의 제 개정을 통해 게임정책의 지향하는 의미를 파악할 수 있다. 1999년 제정된 <음반 비디오물 및 게임물에 관한 법률>과 이어서 2006년에 제정된 <게임산업진흥에 관한 법률>은 많은 개정 과정을 거치면서 게임에 대해 규율하고 있다. 본 논문은 근 20년 간의 게임정책의 핵심 아젠다(등급분류, 게임역기능, 사행성, 산업성장)가 게임 법률의 제 개정에서 구체화되는 내용을 분석하고, 이를 통해 한국 게임정책이 지향하는 방향과 그 의미를 파악하고자 한다. 게임 법률의 개정을 통해 보여지는 게임정책이 지향하는 의미는 게임물의 사행화를 규제함으로써 게임물을 보호하고, 사행성 근절과 게임역기능 예방으로 게임이용자를 보호하는 것이다. 또한 법정등급제라는 한계가 있지만 자율등급제로의 전환으로 이용자의 선택권과 생산자의 자율권을 확대하고, 이를 기반으로 지속적인 산업성장의 환경을 조성하는 것이다. 향후 게임정책은 게임만의 영역을 넘어 사회 제영역과의 협력을 고려해야 한다. 한편 산업구조의 양극화, 공정한 환경, 고용환경 등 새로운 아젠다에 대한 대응을 필요로 한다.
딥러닝 기법은 영상 처리 분야에서 높은 성능을 입증 받아 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 검증에 가장 널리 사용되는 방법으로는 홀드아웃 검증 방법, k-겹 교차 검증 방법, 부트스트랩 방법 등이 있다. 이러한 기존의 기법들은 데이터 셋을 분할하는 과정에서 클래스 간의 비율에 대한 균형을 고려하지만, 같은 클래스 내에서도 존재하는 다양한 특징들의 비율은 고려하지 않고 있다. 이러한 특징들을 고려하지 않을 경우, 일부 특징에 편향된 검증 결과를 얻게 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 검증 방법들을 개선하여 영상 분류를 위한 데이터 특징 커버리지 기반의 딥러닝 모델 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 모델의 학습과 검증을 위한 훈련 데이터 셋과 평가 데이터 셋이 전체 데이터 셋의 특징을 얼마나 반영하고 있는지 수치로 측정할 수 있는 데이터 특징 커버리지를 제안한다. 이러한 방식은 전체 데이터 셋의 특징을 모두 포함하도록 커버리지를 보장하여 데이터 셋을 분할할 수 있고, 모델의 평가 결과를 생성한 특징 군집 단위로 분석할 수 있다. 검증결과, 훈련 데이터 셋의 데이터 특징 커버리지가 낮아질 경우, 모델이 특정 특징에 편향되게 학습하여 모델의 성능이 낮아지며, Fashion-MNIST의 경우 정확도가 8.9%까지 차이나는 것을 확인하였다.
이상치 탐지는 정상 데이터 분포를 크게 벗어나는 데이터 샘플을 탐지하는 것을 의미한다. 대부분의 이상치 탐지 방법은 데이터 샘플이 정상 상태를 벗어나는 정도를 나타내는 이상치 지수(outlier score)를 계산하여 주어진 임계값 이상일 때 이상치로 판정한다. 그러나, 데이터마다 이상치 지수의 범위가 다양하고 정상 데이터에 비해 이상치 데이터는 적은 비율로 존재하기 때문에 이상치 지수에 대한 임계값을 결정하기는 매우 어렵다. 또한, 실제 상황에서는 학습에 이용할 수 있는 충분한 양의 이상치를 포함하는 데이터의 획득이 용이하지 않다. 본 논문에서는 정상 데이터가 주어졌을 때 이를 이용하여 정상 데이터 영역을 나타내는 모델을 구성하고 새로운 데이터 샘플에 대해 이상치와 정상치의 이진 분류를 수행하는 방법으로 군집화 기반 이상치 탐지 방법을 제안한다. 그리고, 주어진 정상 데이터를 청크로 나누고 각 청크에 대해 클러스터링 모델을 구성한 후 모델들에 의한 이상치 판정 결과를 결합하는 앙상블 방법과 동적 변화가 있는 스트리밍 데이터에서의 적용 방법으로 확장한다. 실제 데이터와 인공 데이터를 이용한 실험결과는 제안 방법의 높은 성능을 보여준다.
목적:컴퓨터 가이드 임플란트 수술에서 방사선 영상과 디지털 영상과의 정합은 필수적인 과정이다. 본 연구의 목적은 마이크로스크류의 사용이 가이드 수술을 위한 영상정합 과정에서 작업시간과 술자편의성에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 재료 및 방법: 연구모형의 제작을 위해 Kennedy class I 하악 덴티폼에 마이크로스크류 2개를 후구치 삼각 부위에 식립 후 컴퓨터 단층촬영과 디지털 스캔을 통해 방사선 영상과 스캔 영상을 획득하였다. 영상들은 잔존 치아 부위만을 이용하는 방법과 치아와 마이크로스크류를 이용하는 방법을 이용하여 12명의 술자에 의해 중첩되었다. 이 중첩된 영상에 대하여 작업시간, 술자편의성, 만족도의 자료가 수집되고, Mann-Whitney U test을 통해 분석되었다. 결과: 작업시간은 영상정합 조건 사이에 통계학적인 차이가 없었다 (P > .05). 술자편의성과 만족도는 치아와 마이크로스크류를 이용하는 방법에서 잔존 치아 부위만을 이용하는 방법보다 높았다 (P < .001). 결론: 영상정합에서 마이크로스크류의 이용은 작업시간의 단축에는 영향을 미치지 않지만 술자편의성과 만족도는 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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