The purpose of this study was to compare the diagnostic accuracy of periapical radiographs and their digitized images for the detection of simulated interproximal carious lesions. A total of 240 interproximal surfaces was used in this study. The case sample was composed of 80 anterior teeth, 80 bicuspids and 80 molars which were prepared in order to distribute the surfaces from carious free to those containing simulated carious lesions of varying depths (0.5㎜, 0.8㎜, and 1.2㎜). The periapical radiographs were taken by paralleling technique and film used was Kodak Ektaspeed(E group). All radiographs were evaluated by five dentist to recognize the true status of simulated carious lesion. They were asked to give a score of 0, 1, 2, or 3. Digitized images were obtained using a commercial video processor(FOTOVIX Ⅱ- XS). And the computer system was 486 DX PC with PC Vision and frame grabber. The 17' display monitor had a resolution of 1280×1024 pixels(0.26㎜ dot pitch). But the one frame of the intraoral radiograph has a resolution of 700×480 pixels and each pixel has a grey level value of 256. All the radiographs and digital images were viewed under uniform subdued lighting in the same reading room. After a week the second interpretation was performed in the same condition. The detection of lesions on the monitor was compared with the finding of simulated interproximal carious lesions on the film images. The results were as follows: 1. When the scoring criteria was dichotomous ; lesion present and not present 1) The overall sensitivity, specificity and diagnostic accuracy of periapical radiographs and their digital images showed no statistically significant difference. 2) The sensitivity and specificity according to the region of teeth and the grade of lesions showed no statistically significant difference between periapical radiographs and their digital images. 2. When estimate the grade of lesions ; score 0, 1, 2, 3 1) The overall diagnostic accuracy was 53.3% on the intraoral films and 52.9% on digital images. There was no significant difference. 2) The diagnostic accuracy according to the region of teeth showed no statistically significant difference between periapical radiographs and their digital images. 3. The degree of agreement and reliability 1) Using gamma value to show the degree of agreement, there was similarity between periapical films and digital images. 2) The reliability of each twice interpretation of periapical films and digital images showed no statistically significant difference. In all cases P value was greater than 0.05, showing that both techniques can be used to detect the incipient and moderate interproximal carious lesions with similar accuracy.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 증가함에 따라, 이미지 코드도 다양한 영역에서 관심을 끌고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 이미지 코드가 중요한 이유는 비용면과 함께 많은 영역에서 RFID(radio frequency identification)를 보완하거나 대체할 수 있기 때문이다. 그렇지만, 칼라의 왜곡이 심하여 정확한 칼라를 읽는데 어려움이 있기 때문에, 그 응용은 아직까지는 매우 제한적이다. 이 논문에서는, 칼라의 색상 및 채도 값을 이용하여 자동으로 이미지 코드를 찾아내는 것을 포함하여, 이미지 코드 인식에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 이 논문의 실험에서는 현재 상용되고 있는 것들 중 가장 실용적이라고 판단되는 디자인을 사용하였다. 이 이미지 코드에는 여섯 개의 안전 칼라, 즉, R, G, B, C, M, Y가 사용되었다. 실험 영상들로는 크기가 $2464{\times}1632$인 72개의 트루 칼라 필드 영상들을 사용하였다. 히스토그램에 의해 칼라를 보정한 경우, 코드 검출 정확도는 96%, 검출된 코드에 대한 칼라 분류 정확도는 91.28% 이었다. 이미지 코드를 검출 및 인식하는데 2 GHz P4 PC에서 약 5초가 소요되었다.
최근, 에너지 절감 및 환경보전의 한 방법으로서 LED광원을 이용한 고효율 조명기기의 요구가 증가하고 있다. 그러나 LED광원을 이용한 조명기기는 실내공간의 용도 및 사용자에 대한 고려를 배제한 채, 색상 및 패턴이 결정되어 시각적 불쾌감을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 LED광원을 이용한 국부조명의 CCT의 변화가 작업자의 시작업 성능에 미치는 영향을 분석하여 실내공간의 용도 및 사용자를 고려한 조명 설계에 기초자료를 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 2 종류의 LED광원과 1종류의 형광광원을 선정하였으며, 대학생 30명을 대상으로 오류수정작업과 읽기작업에 대한 정확도 및 소요시간을 평가하였다. 시작업 성능평가 결과, LED광원에서 오류수정 작업의 정확도는 형광광원에 비해 최대 2.5[%]가 증가되었으며, 소요시간은 최대 17.1[%]가 감소되었다. 또한 읽기작업 결과 소요시간은 LED광원에서 20.6[%]가 감소하였다.
Currently in increasing number of urban tunnels with small overburden are excavated according to the principle of the New Austrian Tunneling Method (NATM). Successful design, construction and maintenance of NATM tunnel demands prediction, control and monitoring of ground displacement and support stress high accuracy. A magnetic anisotropy sensor is used for nondestructive measurement of stress on surfaces of a ferromagnetic material, such as steel. The sensor is built on the principle of the magneto-strictive effect in which changes in magnetic permeability due to deformation of a ferromagnetic material is measured in a nondestructive manner, which then can be translated into the absolute values of stresses existing on the surface of the material. This technique was applied to measure stresses of H-beams, used as tunnel support structures, to confirm expected measurement accuracy with reading error of about 10 to 20 MPa, which was confirmed by monitoring strains released during cutting tests The results show that this method could be one of the promising technologies for non-destructive stress measurement for safe construction and maintenance of underground rock structures encountered in civil and mining engineering.
Currently in increasing number of urban tunnels with small overburden are excavated according to the principle of the New Austrian Tunneling Method(NATM). Successful design, construction and maintenance of NATM tunnel demands prediction, control and monitoring of ground displacement and support stress high accuracy. A magnetic anisotropy sensor is used for non-destructive measurement of stress on surfaces of a ferromagnetic material, such as steel. The sensor is built on the principle of the magneto-strictive effect in which changes in magnetic permeability due to deformation of a ferromagnetic material is measured in a non-destructive manner, which then can be translated into the absolute values of stresses existing on the surface of the material. This technique was applied to measure stresses of H-beams, used as tunnel support structures, to confirm expected measurement accuracy with reading error of about 10 to 20MPa, which was confirmed by monitoring strains released during cutting tests The results show that this method could be one of the promising technologies for non-destructive stress measurement for safe construction and maintenance of underground rock structures encountered in civil and mining engineering.
Purpose : Measurement of transmission dose is useful for in vivo dosimetry of QA purpose. The objective of this study is to develope an algorithm for estimation of tumor dose using measured transmission dose for open radiation field. Materials and Methods : Transmission dose was measured with various field size (FS), phantom thickness (Tp), and phantom chamber distance (PCD) with a acrylic phantom for 6 MV and 10 MV X-ray Source to chamber distance (SCD) was set to 150 cm. Measurement was conducted with a 0.6 cc Farmer type ion chamber. Using measured data and regression analysis, an algorithm was developed for estimation of expected reading of transmission dose. Accuracy of the algorithm was tested with flat solid phantom with various settings. Results : The algorithm consisted of quadratic function of log(A/P) (where A/P is area-perimeter ratio) and tertiary function of PCD. The algorithm could estimate dose with very high accuracy for open square field, with errors within ${\pm}0.5%$. For elongated radiation field, the errors were limited to ${\pm}1.0%$. Conclusion : The developed algorithm can accurately estimate the transmission dose in open radiation fields with various treatment settings.
고해상도 스테레오 위성영상에서 제공되는 초기 RPC의 보정과 이로부터 생성된 DEM 보정을 위해서는 지상기준점 획득이 선행되어야 한다. 기준점 획득은 현장답사와 GPS 측량, 지상기준점에 대응하는 영상좌표 독취 등을 수행해야 하는 매우 번거로운 작업이다. 그리고 접근이 힘들거나 불가능한 지역(갯벌, 극지대, 화산지대 등)에는 기준점 설치와 측정이 힘들기 때문에 이를 대체할 수 있는 방법이 필요하다. 이 연구에서 WorldView-2 위성영상과 초기 RPC로부터 제작된 DEM 보정을 위해 기준점의 지상좌표와 영상좌표 측량을 피하고 기 구축된 지상좌표 패키지만을 활용한 3차원 표면매칭 기법을 제안한다. 국토지리정보원 국토정보플랫폼에서 공공삼각점의 위치정보를 획득하고 제작된 DEM과 3차원 표면매칭을 실시하여 DEM을 보정하였다. 3차원 표면매칭으로 얻은 3축 이동과 회전량의 정확도를 평가하기 위하여 검사점으로 확인한 결과 평면오차는 2 m, 수직오차는 1 m 이내의 결과를 얻을 수 있었다.
Sarwar, Muhammad Nabeel;UlAmin, Riaz;Jabeen, Sidra
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.294-302
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2022
Detection of fake news is a complex and a challenging task. Generation of fake news is very hard to stop, only steps to control its circulation may help in minimizing its impacts. Humans tend to believe in misleading false information. Researcher started with social media sites to categorize in terms of real or fake news. False information misleads any individual or an organization that may cause of big failure and any financial loss. Automatic system for detection of false information circulating on social media is an emerging area of research. It is gaining attention of both industry and academia since US presidential elections 2016. Fake news has negative and severe effects on individuals and organizations elongating its hostile effects on the society. Prediction of fake news in timely manner is important. This research focuses on detection of fake news spreaders. In this context, overall, 6 models are developed during this research, trained and tested with dataset of PAN 2020. Four approaches N-gram based; user statistics-based models are trained with different values of hyper parameters. Extensive grid search with cross validation is applied in each machine learning model. In N-gram based models, out of numerous machine learning models this research focused on better results yielding algorithms, assessed by deep reading of state-of-the-art related work in the field. For better accuracy, author aimed at developing models using Random Forest, Logistic Regression, SVM, and XGBoost. All four machine learning algorithms were trained with cross validated grid search hyper parameters. Advantages of this research over previous work is user statistics-based model and then ensemble learning model. Which were designed in a way to help classifying Twitter users as fake news spreader or not with highest reliability. User statistical model used 17 features, on the basis of which it categorized a Twitter user as malicious. New dataset based on predictions of machine learning models was constructed. And then Three techniques of simple mean, logistic regression and random forest in combination with ensemble model is applied. Logistic regression combined in ensemble model gave best training and testing results, achieving an accuracy of 72%.
본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.
현재 인터넷을 통해 수집되는 빅 데이터는 데이터의 종류와 크기에 따라 데이터가 수집되는 시간보다 데이터가 증가하는 속도가 높아 사용자가 원하는 데이터를 원활하게 수집하는 것이 어려운 상황이다. 특히, 데이터의 사용 목적 및 종류에 따라 다르게 처리되기 때문에 데이터의 정확성과 계산비용이 빅 데이터 관리에 중요한 항목 중 하나이다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 수많은 서로 다른 종류의 데이터를 사용자가 원할 때, 데이터를 정확하게 추출하는 동시에 데이터의 계산비용을 최소화하기 위해서 이중 해쉬체인을 이용한 계층적 다중처리 기반의 데이터 처리기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 종류의 데이터를 추출하기 위해서 데이터를 사용 목적 및 방법에 따라 계층적으로 분류한다. 이때, 데이터의 정확도를 높이기 위해서 데이터를 이중 해쉬체인으로 묶어 다중 처리한다. 또한, 제안 기법은 계층적으로 분류된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 해쉬체인으로 데이터를 구성하여 데이터의 처리 비용을 줄였다. 실험결과, 제안 기법은 기존 기법보다 데이터의 정확도는 평균 7.8% 높았고, 데이터의 처리 비용은 4.9% 단축시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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