인터넷의 발전으로 우리는 빠른 시간에 많은 정보를 접할 수 있을 뿐 아니라 웹을 이용한 동적인 개인 신상관리와 교육에서 교사와 학생간에 웹을 이용한 새로운 인터페이스를 열 수 있게 되었다. 형성평가는 교사가 기계적으로 채점하고, 틀렸을 때 이를 교정해 주기보다는 스스로 학습결과의 정답을 확인하고 틀렸을 때 이에 대한 정답을 학생 자신이 찾아내도록 함으로써 형성평가의 과정 그 자체가 학습과정의 일부가 되도록 하여야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어저작도구로 형성평가 문항을 만들어, 교사와 학생 모두 빠르고 정확하게 채점하여 즉시 결과를 확인하고 feedback 효과를 얻고자 데이터베이스 연동을 이용한 웹 기반 형성평가 방안을 제안한다.
목 적 : 최근 사용이 급증하고 있는 미국 베리안사의 이클립스 치료계획 시스템은 치료기에 설치되어 있는 다엽콜리메이터의 충돌 보호를 위해 존재하는 하드웨어적 제한성을 립 갭이라는 설정을 통하여 소프트웨어적으로 극복함으로써 정확한 치료계획을 구현 할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 이클립스 치료계획 시스템에 설정되어 있는 립 갭이 치료계획에 미치는 영향을 분석하고 정확한 임상적용에 이용할 수 있도록 하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용되어진 이클립스 치료계획 시스템의 버전은 11.0이다. 시스템에 설정되어 있는 립 갭은 각 치료기와 광자 에너지별로 측정되었다. 일반적으로 0.05~0.30 mm의 값을 가지고 있고, 다엽콜리메이터의 교정상태에 따라 다르므로 일괄되게 적용하지 않고 측정를 통하여 적용한다. 본 연구에서는 세기변조와 용적변조 치료계획을 측정된 각각의 립 갭을 적용하고, 립 갭이 달라질 때마다 치료계획의 영향을 Dmax, CI 등을 이용하여 평가하였다. 결 과 : 동일한 치료계획을 각각의 치료기에서 립 갭을 변화하며 평가하였을 때, 립 갭이 0.05 mm ~ 0.50 mm로 증가할수록 Dmax, CI 의 값이 2~5% 이상 증가하였다. 세기변조방사선치료계획과 용적변조방사선치료계획 모두 동일한 경향을 나타내었고 각 치료계획 간의 유의성은 찾아 볼 수 없었다. 결 론 : 치료기의 다엽콜리메이터의 립 갭 설정은 일반적으로 고유한 측정값을 가지고 있다. 하지만, 다엽콜리메이터의 노후, 교정, 수리 및 점검 후에 립 갭은 변할 수 있고, 이러한 값은 결국 치료계획에 영향을 미치기 때문에 반드시 확인 후 치료에 적용해야 한다. 경우에 따라선 립 갭을 초기 설정값을 유지하는 할 수 있는데, 이는 치료계획에 미치는 영향을 무시할 수 있기 때문에 바람직하지 않다.
회전된 구치를 개선시키기 위해 사용하는 precision-TPA(transpalatal arch)를 삽입 방법들-근심삽입법, 원심삽입법, 확장력을 부여한 근심삽입법(이하 근심확장법) -에 따라 동적인 치아이동의 양상과 치열궁의 변화를 비교하기 위해 본교실에서 개발, 제작한 Calorific machine을 이용하여 실험한 후 회전된 치아와 고정치간의 이동양상을 계측하여 통계처리한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 구치간 폭경은 근심삽입법에 의해 감소하였고, 원심삽입법과 근심확장법에 의해서는 증가하였다. 2. 원심삽입법에 의해서 치열궁 장경이 가장 증가하였고, 근심확장법, 근심삽입법 순으로 증가하였다. 3. 근심삽입법의 회전중심은 근심소와(mesial pit)와 중심소와(central pit)사이에 위치하였고, 원심삽입법에서는 원심소와(distal pit)와 원심설측교두(distolingual cusp)사이에, 근심확장법은 원심소와(distal pit)에 위치하였다.
본 연구의 목적은 1200g.mm의 모멘트를 발생시키는 두 종류의 canti-lever형 구치직립 스프링 중 치관직립형(crown uprighting)과 치근직립형(root uprighting)을 Calorific machine 상에 각 각 5회씩 적용하여 나타난 저항원 및 근심경사치의 동적인 치아이동 양상을 좀더 구체적으로 비교해 보는데 있다. 열 발생 및 온도조절 장치, 실험용 치아, 그리고 실험용모델로 구성 된 Calorific machine을 이용하여 치아이동 전, 후에 얻어진 2장의 교합X-선사진 상에 X-선 불투과상으로 나타난 두 개의 임플란트를 기준 표지점으로 중첩함으로써 치아이동 전후의 시상면과 교합면 상에서의 위치변화를 확인하였다. 각 스프링의 변화량을 2회씩 계측한 결과 조사자내 동의율(intra-examiner agreement)과 조사자간 동의율(inter-examiner agreement)은 $96.54\%$와 $95.73\%$였으며 각 스프링의 실험 전, 후의 유의성 검증과 두 스프링간의 유의성 여부를 짝비교(Paired t-test)로 통계처리한 결과 다음과 같았다. 1. 치관직립 스프링 보다 치근직립 스프링을 사용할 때 저항원의 상실량이 원심 및 협측방향으로 크게 나타났다. 2. 치관직립 스프링 사용시 경사치 치관의 원심이동량은 ,3.29mm 였으나 치근직립 스프링은 1.68mm 였다. 3. 치관직립 스프링 사용시 경사치의 근, 원심 치근의 전방 이동량은 각각 3.91mm, 3.60mm였으나 치근직립 스프링에서는 각각 6.76mm, 6.26mm였다.
일반적으로 모노펄스 레이더의 오차 수준은 다중경로 간섭, 글린트, 동적 지연오차 등의 환경적 오차 요인이 제거된 이상적인 경우를 가정하고 있다. 따라서 지금까지는 외부 환경적 오차 요인이 포함된 모노펄스 레이더의 계측 불확도를 추정하여 왔다. 본 연구에서는 각기 다른 특성의 표적에 대해서 어떤 종류의 오차 요인이 모노펄스 레이더 계측 불확도 에 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 실험적으로 증명하기 위해서 먼저 환경적 오차 요인이 완벽히 제거된 이상적인 환경에서의 모의 실험 결과를 기술하였다. 이 결과와 함께 지상에 고정된 교정장치, 저속으로 기동하는 교정구, 고속으로 기동하는 비행표적에 대한 불확도를 추정함으로써 오차 요인이 포함된 각기 다른 특성의 표적에 대한 모노펄스 레이더 계측 불확도를 정량적으로 비교 고찰하였다.
스쿼트운동은 안전하고 효과적인 운동성과를 기대할 수 있는 중요한 프리웨이트운동의 하나로 하체강화운동에 가장 효과적인 운동으로 알려져 있다. 인터렉티브 스쿼트운동 장치를 활용하여 동적인 운동과정을 단순화하여 스쿼트 운동 동작을 모델링하고 이를 기반으로 한 생체신호 및 동작 분석을 수행할 수 있으며 또한 장치를 통해 사용자 자세교정을 통해 올바르고 효과 높은 스쿼트운동 과정을 확립할 수 있다. 제안된 모델링을 기반으로 설계된 풋플레이트에 위치한 로드셀의 검출된 신호를 활용하여 스쿼트동작을 생체신호검출과 검출된 신호처리과정을 거쳐 스쿼트운동의 오류동작을 검출해 내는 신호출력을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안된 인터랙티브 스쿼트운동장치의 설계방법과 동작의 안전성 분석방법은 생체역학 신호처리 방법에 기인하며 사용자의 스쿼트 운동자세를 해석을 위한 검출된 생체신호 및 동작신호를 통해 올바르지 못한 스쿼트 동작을 교정함으로서 바른 스쿼트 운동을 유도할 수 있으며 연구 결과를 VR 장치에 적용하거나 운동 평가를 위한 장치로 활용할 수 있다.
목적: 동적시력(Kinetic visual acuity, KVA), 대비감도(Contrast sensitivity), 정지시력(정지시각 Static visual angle, SVA) 등의 상관관계를 분석해 보고자 하였다. 방법: 안경광학과 재학생 99명(남 51명, 여 48명)을 대상으로 Topcon CV-3000 포롭터를 이용하여 완전교정 후 명소시($100cd/m^2$)상태에서 Vector Vision CSV-1000E를 이용하여 2.5 m 거리에서 대비감도를 측정하였다. 또한 KVA 측정장치(KOWA AS-4A)을 이용하여 동적시력을 측정하였다. KVA 정도에 따라, 0.1~0.3 L그룹, 0.31~0.60 M그룹, 0.61 이상을 H그룹으로 분류하고 대비감도, 정지시각, 굴절이상량 등의 상관관계를 분석하였다. 결과: KVA와 대비감도의 상관성은 3 cpd r=0.26, 6 cpd r = 0.48, 12 cpd r=0.38, 18 cpd r=0.47로 저주파수인 3 cpd를 제외하고, 모두 KVA와 SVA의 상관성 r = -0.37 보다 높았다. 주파수별 대비감도는 3, 6, 12, 18 cpd에서 각각 L그룹은 59.41, 92.22, 38.41, 14.39, M그룹은 66.03, 108.78, 53.51, 19.20, H그룹은 70.90, 146.10, 62.90, 25.33이였다. 결론: KVA와 대비감도의 상관성이 SVA보다 높으며, KVA가 높은 경우 저주파수 이외에서는 대체로 대비감도가 높은 것을 알 수 있었다.
이 연구는 금속쐐기필터를 대신하여 동적쐐기필터를 사용할 수 있을지에 대한 적정성 평가에 관한 것이다. 선형가속기에서 발생되는 엑스선 에너지는 6 MV, 10 MV로 상용화되어있다. 금속쐐기필터의 $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$에 각각 100, 200, 300, 400, 500, 600 선량율(MU/min)로 48번 조사하였고, 동적쐐기필터와의 비교를 위해 같은 조건으로 총 96번 조사하였다. 측정조건은 선원필름간 거리 100cm, 조사면 $10{\times}10cm$ 로 측정하였다. 현상된 필름을 스캔하여 선량분석프로그램으로 교정 후 분석하였고, 표준편차를 구해 선량율을 비교하였다. 동적쐐기필터는 선량, 산란선 및 치료시간을 감소시키며, 환자에 조사되는 선량이 적어 매우 유용하다. 동일한 조건에서 선량율에 따른 오차는 연관성이 없으므로 환자의 상황에 따라 고선량율의 치료를 사용하는 것도 가능할 것으로 생각된다.
최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.
본 연구에서는 리눅스 가상 서버(LVS:Linux Virtual Server) 클러스터 시스템에서 실제 서버의 상태에 기초한 사용자의 요청을 분배하는 방법론을 연구하고자 한다. LVS 클러스터 시스템에서 사용자의 요청을 분배하는데 적용되는 기존 WLC(Weighted Least Connection) 방법론이 검토되었고, 실제 서버의 부하를 고려하여 각 서버에 요청을 할당하는 부하 분산 방법론을 제안하고자 한다. 부하 측정을 위한 실험은 가상의 부하를 생성하는 툴을 사용하여 서버에 부하를 부과하여 실행되었다. 본 연구에서 제시된 부하 분산 방법론이 기존의 WLC 방법론보다 실제 서버의 메모리 사용측면에서 효율을 기대할 수 있어 제안하고자 하며, 또한 서버 자원을 균형적으로 분배시키고 가중치의 변화에 대한 교정력(correction potentiality)이 어느 정도 개선됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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