• 대한치과교정학회지
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• 제52권2호
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• pp.102-111
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• 2022

Objective: To develop and explore the usefulness of an artificial intelligence system for the prediction of the need for dental extractions during orthodontic treatments based on gender, model variables, and cephalometric records. Methods: The gender, model variables, and radiographic records of 214 patients were obtained from an anonymized data bank containing 314 cases treated by two experienced orthodontists. The data were processed using an automated machine learning software (Auto-WEKA) and used to predict the need for extractions. Results: By generating and comparing several prediction models, an accuracy of 93.9% was achieved for determining whether extraction is required or not based on the model and radiographic data. When only model variables were used, an accuracy of 87.4% was attained, whereas a 72.7% accuracy was achieved if only cephalometric information was used. Conclusions: The use of an automated machine learning system allows the generation of orthodontic extraction prediction models. The accuracy of the optimal extraction prediction models increases with the combination of model and cephalometric data for the analytical process.

• 분석과학
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• 제21권5호
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• pp.392-396
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• 2008

산겨릅나무(Acer tegmentosum)는 지방간, 가염, 간경변증, 간암에 뚜렷한 치료 작용이 있으며, 특히 간에 쌓인 독을 풀고 간세포를 살리는 효능이 있어 약용으로 많이 사용된다. 그러나 산겨릅나무 줄기에는 독성물질이 있어 안전성, 오남용 등의 문제점을 가지고 있다. 그래서 산겨릅나무 줄기의 독성물질을 제거하고 독성 물질에 대한 연구를 활발히 하기 위해 먼저 초임계유체 추출기법(SFE, Supercritical Fluid Extraction)을 이용하였다. 초임계유체 추출에서 최적의 실험 조건은 압력 100 bar, 추출온도 $40^{\circ}C$로 구성하고, 초임계 $CO_2$의 유속 3 mL/min과 modifier인 에탄올의 유속 0.2 mL/min 이다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.363-371
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• 2015

개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.29-35
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• 2013

산림지역에서 이산화탄소흡수량 산출을 위해서는 현지산림조사와 영상정보 등의 원격탐사 자료를 이용함으로써 흉고직경이나 수고와 같은 산림 탄소흡수량 추정에 필요한 기본자료를 정량적으로 수집하여 활용한다. 그러나 여전히 현장조사의 비중이 높고 혼효림이 많은 국내 산림 여건상 취득된 산림정보의 정확도가 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료를 이용하여 경사기반 영역확장법을 적용하여 수목의 수직적 구조를 파악하고 수목 정점추출 알고리즘을 통한 개체목의 수고 및 개체수를 파악하여 이를 현장조사를 통한 자료로부터 도출된 수고-흉고직경 관계식에 대입하여 정량적인 이산화탄소흡수량 산출에 필요한 기본데이터를 산출 할 수 있었다. 또한 총 3종류의 수목에 대한 이산화탄소흡수량을 계산하고 단위면적당 이산화탄소흡수량을 추정할 수 있었다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제29권
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• pp.3.1-3.7
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• 2014

Objectives This study was conducted to determine the depositional characteristics of several tree barks, including Ginkgo (Ginkgo biloba), Pine (Pinus densiflora), Platanus (Platanus), and Metasequoia (Metasequoia glyptostroboides). These were used as passive air sampler (PAS) of atmospheric polybrominated diphenyl ethers (PBDEs). Methods Tree barks were sampled from the same site. PBDEs were analyzed by high-resolution gas chromatography/high-resolution mass spectrometer, and the lipid content was measured using the gravimetric method by n-hexane extraction. Results Gingko contained the highest lipid content (7.82 mg/g dry), whereas pine (4.85 mg/g dry), Platanus (3.61 mg/g dry), and Metasequoia (0.97 mg/g dry) had relatively lower content. The highest total PBDEs concentration was observed in Metasequoia (83,159.0 pg/g dry), followed by Ginkgo (53,538.4 pg/g dry), Pine (20,266.4 pg/g dry), and Platanus (12,572.0 pg/g dry). There were poor correlations between lipid content and total PBDE concentrations in tree barks ($R^2$=0.1011, p =0.682). Among the PBDE congeners, BDE 206, 207 and 209 were highly brominated PBDEs that are sorbed to particulates in ambient air, which accounted for 90.5% (84.3-95.6%) of the concentration and were therefore identified as the main PBDE congener. The concentrations of particulate PBDEs deposited on tree barks were dependent on morphological characteristics such as surface area or roughness of barks. Conclusions Therefore, when using the tree barks as the PAS of the atmospheric PBDEs, samples belonging to same tree species should be collected to reduce errors and to obtain reliable data.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권3호
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• pp.452-458
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• 2013

Over the past several years, many studies have been carried out in the field of 3D data inspection systems. Several attempts have been made to improve the quality of manufactured parts. The introduction of laser sensors for inspection has made it possible to acquire data at a remarkably high speed. In this paper, a robust inspection technique for detecting defects in 3D pressed parts using laser-scanned data is proposed. Point cloud data are segmented for the extraction of features. These segmented features are used for shape matching during the localization process. An iterative closest point (ICP) algorithm is used for the localization of the scanned model and CAD model. To achieve a higher accuracy rate, the ICP algorithm is modified and then used for matching. To enhance the speed of the matching process, aKd-tree algorithm is used. Then, the deviation of the scanned points from the CAD model is computed.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.39-44
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• 2013

도시지역에서 산소를 발생하고 이산화탄소를 감소시킬 수 있는 중요한 지상객체로 수목을 뽑을 수 있다. 이러한 수목의 관리를 위하여 라이다 자료를 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서 라이다 자료처리 소프트웨어가 미비하여 국외 소프트웨어에 의존하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료에서 수목을 자동으로 추출할 수 있는 자동화 공정을 제안하였다. 제안한 공정에는 라이다 자료의 분류, 건물영역, 수목 등을 자동으로 추출할 수 있는 기능이 개발되었다. 제안한 공정은 용인지역의 연구대상지에 적용하여 실험을 수행하였으며 약 88%의 수목이 자동화 공정을 통해서 추출되었다.

• 한국약용작물학회지
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• 제21권3호
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• pp.204-212
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• 2013

In general, stepwise hot steaming process is known to be effective in improving its biological activities; however, not much employed in processing Codonopsis lanceolata due to its hardness. The complex processed C. lanceolata showed highest free radical scavenging acitivity as 45.21%. Total phenol and flavonoid content were of complex processed C. lanceolata higher than conventional extract and alone steaming process. It was showed the lower melanogenesis rate on melanin production test by B16F10 cells as 27.46%. High inhibitory of tyrosinase was also measured as 28.61% by adding steamed Codonopsis lanceolata extracts by high pressure extraction of 1.0 $mg/m{\ell}$. And anti-wrinkle activity were 39.08%. In comparing phenolic acids profiles in the extract, in general higher amounts of polyphenol were obtained possibly by easy release of active components during thermal processing, which results in better antioxidant activities than that of general extract. This findings can also be supported by result that the extract by steaming process showed better activities than the general extraction extract.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.709-716
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• 2000

본 논문에서는 국부상관계수(local correlation coefficients; LCC)의 영역 평균변화량을 질감특징으로 사용하여 질감 영역을 추출하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 질감영역 추출을 위한 알고리듬의 핵심은 각 방향에 따른 국부상관계수들의 평균 변화량은 평탄영역에서 보다 질감영역에서 대체로 크게 나타나는 특성을 이용하는 것이다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 8비트 256$\times$256 크기를 가진 9개의 시험영상(Lena, Bsail, Camera, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, Tank)을 사용한다. 실험결과에서 제안한 특징은 시각적으로 질감영역으로 보이는 영역들을 잘 추출함을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권1호
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• pp.27-35
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• 2016

Black-box classifiers, such as artificial neural network and support vector machine, are a popular classifier because of its remarkable performance. They are applied in various fields such as inductive inferences, classifications, or regressions. However, by its characteristics, they cannot provide appropriate explanations how the classification results are derived. Therefore, there are plenty of actively discussed researches about interpreting trained black-box classifiers. In this paper, we propose a method to make a fuzzy logic-based classifier using extracted rules from the artificial neural network and support vector machine in order to interpret internal structures. As an object of classification, an anomalous propagation echo is selected which occurs frequently in radar data and becomes the problem in a precipitation estimation process. After applying a clustering method, learning dataset is generated from clusters. Using the learning dataset, artificial neural network and support vector machine are implemented. After that, decision trees for each classifier are generated. And they are used to implement simplified fuzzy logic-based classifiers by rule extraction and input selection. Finally, we can verify and compare performances. With actual occurrence cased of the anomalous propagation echo, we can determine the inner structures of the black-box classifiers.