생산성 있는 소프트웨어 개발 및 관리를 위한 기술적, 산업적 전략은 웹 환경 하에서 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발(CBD : Component Based Development)로 점차 귀결되고 있다. 나아가 정보 공유의 투명성이나 비즈니스 로직의 독립적 패키징과 같은, 이 두 개의 기술들이 개별적으로 가지는 특성과 장점들을 결합한 웹 서비스로 전환되고 있다. 따라서 컴포넌트 중심의 웹 서비스를 위한 인프라 환경의 지원이 무엇보다 중요하게 되었다. J2EE는 이러한 요구를 수용하기 위한 가장 표준화된 플렛폼 중의 하나로, 다중 계층의 엔터프라이즈 솔루션을 위한 간단한 개발과 전개, 관리 방식을 보장한다. 본 논문에서는 CBD의 완성을 위한 실제적인 접근으로서 J2EE 환경의 EJB 컴포넌트를 위한 코드 자동 생성 도구를 개발한다. 이를 위해 EJB 컴포넌트를 구성하는 코드의 속성들을 분석하여 보편적인 EJB 컴포넌트의 템플리트를 설계하였다. 또한 도구 구축의 과정에서 세부적인 EJB 생성기의 구조와 기능적 특성을 명시화하고 개발에 필요한 EJB 컴포넌트 정보를 정의, 분류하였다.
탄성학문제의 엄밀해는 응력의 평형방정식과 변형의 적합조건식 또는 이들을 조합한 탄성의 기 초방정식을 만족하며, 주어진 경계조건을 만족하는 해를 구해야 하겠지만, 문제에 따라서는 그 엄밀해를 구하기가 곤란하거나 또는 아주 복잡하므로 엄밀해에 가까운 근사해를 구하는 것이 편리할 때가 있다. 본강좌에서는 극소 energy 정리와 ritz의 근사계산법을 결합하여 탄성문제의 근사해를 구하는 방법을 설명하고자 한다. 강좌의 처음에는 삼차원에서의 변형 energy와 외력의 일(work)을 유도하고, 이들 사이의 관계로부터 일반국소 energy 정리를 정의한 다음 이 정리가 실제문제에 어떻게 응용될 수 있는가를 보이는 응용예를 주로하여 진행해 보려한다. 이때의 응 용예로 서는 재료역학에서 이미 눈에 익은 기초적 문제를 주로 다루어 보려한다. 재료역학에서의 탄성문제의 해는 정정인 문제와 불정정인 문제를 따로 분류하며, 불정정인 문제의 해는 정역학의 평형방정식과 변형의 적합방정식을 연립으로 하여 해결하든가, 중첩법을 적용하므로서 일반적 으로 상당히 복잡한 해가 되는 것이 보통인데, 본강좌에서 기술하는 방법은 정정 불정정의 문 제를 구별할 필요가 없이 같은 방법이 적용되며 어떤 면에서는 불정정의 문제가 정정의 문제보다 그 해가 간편히 구해질 수 있다는 장점이 있는 것이다.
최근의 레진 접착시스템은 단계를 줄이고 적용과정을 간편화시키는데 주력하고 있으며, 치면에 bonding 및 conditioning 과정 없이 바로 적용 가능한, one-step의 새로운 자가 접착 레진시멘트 (self-adhesive resin luting cement)들이 소개되어 임상에 사용되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 자가 접착 레진시멘트와 기존의 레진시멘트의 상아질에 대한 전단 결합 강도를 비교해보고, 자가 접착 레진시멘트 적용시 치면의 식각 처리 여부가 전단 결합 강도에 미치는 영향에 관하여 알아보고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 최근 6개월 내 발치된 비교적 건전한 성인의 대구치 45개를 아크릴릭 레진으로 매몰한 다음, 800 grit SiC연마지로 연마를 시행하여 상아질을 노출시켰다. 15개의 치아를 한 군으로 하여, 세 가지 실험군으로 분류하였다. Group 1) 치면에 아무런 전처리 없이 RelyX Unicem 접착. Group 2) 치면에 인산 산부식 처리 후, RelyX Unicem 접착, Group 3) 치면에 Syntac primet + Syntac adhesive + Heliobond 처리 후 Variolink II 접착. 전처리가 완료된 치아 시편 위에 플라스틱 튜브 (직경 3 mm, 높이 3 mm)를 고정한 다음, 제조사의 지시에 따라 각 레진 시멘트를 혼합하여 링 안을 채우고, 광중합을 시행하였다. 접착이 완료된 시편은 $37^{\circ}C$ 항온수조 (증류수)에서 24시간 동안 보관 후, 만능 시험기를 이용하여 1mm/min의 cross head speed로 결합강도를 측정하였으며, 확대경 하에서 파절 양상을 분류 관찰하고, 주사전자현미경을 이용하여 미세구조를 관찰하였다. 측정결과는 SPSS WIN 12.0 프로그램을 사용하여 분석하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. RelyX Unicem의 상아질에 대한 전단결합강도는 Variolink II와 유의한 차이를 보이지 않았다. 2. 상아질에 대한 인산 산부식 처리는 RelyX Unicem과의 전단결합강도를 낮게 하였다. 3. RelyX Unicem과 Variolink II에서는 혼합 파절의 비율이 컸으며, 전단결합강도가 낮았던 인산 산부식 처리 후 RelyX Unicem을 접착한 경우에서는 전체 시편에서 접착성 파절이 관찰되었다. 결론으로 말하면, 자가 접착 레진시멘트와 기존의 레진시멘트의 상아질에 대한 전단결합강도는 유의한 차이를 보이지 않으며, 인산 산부식 처리는 상아질에 대한 자가 접착 레진시멘트의 전단결합강도를 감소시킨다.
목적: 본 연구의 목적은 polyetherketoneketone (PEKK)의 표면 처리 방식에 따른 세가지 종류의 임시 보철물 제작용 레진과의 전단결합강도를 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 60개의 PEKK 시편을 110 ㎛의 산화알루미늄 입자(Cobra, Renfert GmbH, Hilzinge, Germany)로 분사 처리하고 시편에 Visio.link (Bredent, Senden, Germany)를 도포하지 않은 군(U)과 도포한 군(P)으로 30개씩 나누었다. 이후 한 변이 3.2 mm인 정사각형의 모양으로 polymethylmethacrylate (PMMA), polyethylmethacrylate (PEMA), bis-acryl composite resin을 PEKK에 각각 20개씩 접착하여 총 6개의 군(UM, UE, UC, PM, PE, PC)으로 분류하였다. 완성된 시편은 37℃의 증류수에 24시간 보관하였다. 만능재료시험기의 크로스헤드의 속도를 2 mm/min로 설정하고 전단결합강도를 측정하였다. 각 군간의 전단결합강도 값의 유의차를 확인하기 위하여 일원배치분산분석(one-way ANOVA)과 Tukey HSD test를 시행하였다. 결과:UM, UE군은 UC군과 유의한 전단결합강도의 차이를 나타내었다(P < 0.05). PC군이 UC군보다 높은 전단결합강도를 나타내었다(P < 0.05). 결론: 임상적으로 PEKK에 PMMA와 PEMA를 접착하는 경우에 Visio.link의 적용이 필요하지 않으나, bis-acryl composite resin을 접착하는 경우에는 Visio.link의 적용이 추천된다.
이 연구는 다이몬드 포인트와 카바이드 버 및 SiC paper로 삭제한 상아질에 대한 자가부식 프라이머 접착제의 결합강도를 비교하고, 실험실에서 사용하는 SiC paper와 유사한 결합강도를 나타내는 회전용 삭제기구를 알아보기 위하여 시행하였다. 56개의 발거된 대구치 치관의 교합면 상아질을 노출시켜 1.2 mm의 두께의 시편을 제작한 후 8개의 군으로 분류하였다. 1군은 standard diamond point (TF-12), 2군은 fine diamond point (TF-12F). 3군은 extrafine diamond point (TF-12EF), 4군은 cross-cut carbide bur (no. 557), 5군은 plain-cut carbide bur (no. 245), 6군은 P 120-grade SiC paper, 7군은 P 220-grade SiC paper, 8군은 P 800-grade SiC paper를 사용하여 각 시편의 상아질 표면을 약 0.2 mm정도 삭제하였다. 상아질 표면에 Clearfil SE Primer와 Bond를 적용하고 Tygon tube를 이용하여 Clearfil AP-X를 충전하고 40초간 광조사 하였다. 제작된 시편은 만능시험기를 이용하여 를 미세전단 결합강도는 측정한 후, 각 군의 결합강도를 one-way ANOVA와 Tukey검정을 이용하여 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 자가부식 프라이머 접착제 사용 시 상아질에 대한 개선된 접착을 위해서는 초미세입자 다이아몬드 포인트의 사용이 추천되며, 실험실적인 연구에서 P 220-grade SiC paper의 사용은 미세입자 다이아몬드 포인트나 카바이드 버로 삭제한 상아질 면과 유사한 결합강도를 나타내었다.
본 연구는 상아질에 대한 3종의 단일 단계 접착제의 미세인장 결합강도를 상호 비교하였다 15개의 발거된 상$\cdot$하악 대구치의 교합면측에 있는 표층 상아질을 노출시킨 후, 사용된 접착제에 따라 3개의 군 (Xeno군-Xeno III, Prompt군-Adper Prompt L-Pop, AQ군-AQ Bond)으로 분류하여 복합레진을 축조하였다. 각 시편을 막대모양으로 제작하였고, 각 군 당 20개의 시편을 이용하여 미세인장 결합강도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1 상아질에 대한 각 군의 미세인장 결합강도는 Xeno군에서 $48.78\pm 9.83MPa$, Prompt군에서 $30.22\pm4.52MPa$, AQ군에서 $26.31\pm7.07MPa$로 나타났다. 2.Xeno 군은 Prompt 군과 AQ 군보다 통계학적으로 높은 미세인장 결합강도를 나타냈다 (p<0.05). 3. Prompt 군과 AQ 군의 미세인장 결합강도 간에는 통계학적으로 유의차가 없었다 (p>0.05).
Kim, Inki;Kim, Beomjun;Woo, Sunghee;Gwak, Jeonghwan
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.33-43
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2022
본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.
최근 코로나(Covid-19)의 영향으로 스마트 헬스케어 관련 산업과 비대면 방식의 원격 진단을 통한 질환 분류 예측 연구의 필요성이 증가하고 있다. 일반적으로 호흡기 질환의 진단은 비용이 많이 들고 숙련된 의료 전문가를 필요로 하여 현실적으로 조기 진단 및 모니터링에 한계가 있다. 따라서, 간단하고 편리한 청진기로부터 수집된 호흡음을 딥러닝 기반 모델을 활용하여 높은 정확도로 분류하고 조기 진단이 필요하다. 본 연구에서는 청진을 통해 수집된 폐음 데이터를 이용하여 이상 호흡음 분류모델을 제안한다. 데이터 전처리로는 대역통과필터(BandPassFilter)방법론을 적용하고 로그 멜 스펙트로그램(Log-Mel Spectrogram)과 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)을 이용하여 폐음의 특징적인 정보를 추출하였다. 추출된 폐음의 특징에 대해서 효과적으로 분류할 수 있는 병렬 합성곱 신경망 네트워크(Parallel CNN network)모델을 제안하고 다양한 머신러닝 분류기(Classifiers)와 결합한 스태킹 앙상블(Stacking Ensemble) 방법론을 이용하여 이상 호흡음을 높은 정확도로 분류하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 96.9%의 정확도로 이상 호흡음을 분류하였으며, 기본모델의 결과 대비 정확도가 약 6.1% 향상되었다.
판단 트리 분류는 데이터 마이닝의 중요한 문제의 하나이고, 데이터 마이닝은 대형 데이터베이스 기술의 중요한 과제가 되고 있다. 그러므로 데이터베이스와 데이터 마이닝 시스템의 결합 노력은 판단 트리 분류와 같은 데이터 마이닝 기능을 지원하는 데이터베이스 기초 기능의 개발로 이어지고 있다. 이런 기초 기능은 분류 알고리즘의 SQL 구현을 지원하는 특수한 데이터베이스 연산들로 구현되며, 특정 알고리즘을 구현하여 데이터베이스 시스템의 구성 모듈로 사용하고 있다. 데이터마이닝 기능을 제공하는 데이터베이스 기초 기능의 개발에는 두 가지 관점이 있다. 하나는 데이터 마이닝 기능을 분석해서 그런 기능들을 제공하는 데이터베이스 공통 기초 기능을 확인하는 것, 다른 하나는 데이터베이스 시스템의 인터페이스의 한 부분으로 이런 기초 기능의 구현을 위한 확장된 메커니즘을 제공하는 것이다. 데이터마이닝에서 어떤 기초 기능들을 DBMS에 저장할 것인가는 어려운 문제 중에 하나이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 최적화된 판단 트리 분류기를 만들고 데이터베이스 기초 기능에 대해서 기술한다. 판단 트리 분류 알고리즘의 유용한 연산들을 확인하고, 상업적 DBMS에서 이러한 기초 기능의 구현에 대해서 기술하고, 성능 비교를 위한 실험 결과를 제시한다.
이 연구의 목적은 유치의 상아질면에서 염화알루미늄 지혈제의 적용이 레진강화형 글라스아이오노머(RMGIC)의 결합에 미치는 영향을 전단결합강도, 주사전자현미경(SEM), 에너지분산형 분광분석기(EDS)를 통하여 평가하는 것이다. 36개의 유구치가 이용되었으며, 상아질이 노출되도록 시편을 제작하여 상아질 전처리과정에 따라 4개의 군으로 분류하였다. I, II, III, IV군은 각각 전처리를 하지 않은 군, 25% polyacrylic acid(PAA)를 10초간 적용한 군, 21.3% 염화알루미늄 지혈제를 1분간 적용한 군, IV군은 염화알루미늄 지혈제를 1분간 사용한 뒤 PAA를 10초간 적용한 군으로 설정하였다. 각 군당 15개의 시편에 RMGIC를 중합하여 전단결합강도를 측정하였다. 각 군당 3개의 시편을 SEM/EDS 분석하였다. II군, IV군, I군, III군 순서로 결합강도가 유의하게 높았다. SEM 촬영으로 염화알루미늄 지혈제를 적용한 군들은 도말층이 일부 제거 되었음을 확인하였다. EDS 분석결과, 염화알루미늄 지혈제 적용 후 칼슘의 감소 및 염소와 알루미늄의 증가가 확인되었고, PAA 사용후에도 증가한 염소는 감소하지 않음을 관찰하였다. 연구를 통해 염화알루미늄 지혈제는 PAA의 사용에 관계없이 상아질에서 RMGIC의 전단결합강도를 감소시키는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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