• Title/Summary/Keyword: 생체유사환경

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Fatigue Strength of Dental Implant in Simulated Body Environments and Suggestion for Enhancing Fatigue Life (생체유사환경 하의 치과용 임플란트의 피로강도 평가 및 수명 향상법)

  • Kim, Min Gun
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.38 no.3
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    • pp.259-267
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    • 2014
  • Fatigue tests were performed in various simulated body environments reflecting various factors (such as body fluids, artificial saliva) relevant within a living body. First, the fatigue limit under a simulated body environment (artificial saliva) was evaluated and the governing factors of implant fatigue strength were looked into by observing the fracture mode. The fatigue life of an implant decreased in the artificial saliva environment compared with that in the ringer environment. Furthermore, in the artificial saliva environment, the implant fracture mode was fatigue failure of fixture as opposed to the abutment screw mode in the ringer environment. In the fatigue test, corrosion products were observed on the implant in the simulated body environment. A larger amount of corrosion products were generated on the artificial saliva specimen than on the ringer specimen. It is thought that the stronger corrosion activity on the artificial saliva specimen as compared with that on the ringer specimen led to an overall decrease of fatigue life of the former specimen. In the case of the implant with a nitrided abutment screw eliminated hardened layer (TixN), a several times increase in fatigue life is achieved in comparison with tungsten carbide-coated implants.

생체모방 알고리즘 기반 통신 네트워크 기술

  • Choe, Hyeon-Ho;Lee, Jeong-Ryun
    • Information and Communications Magazine
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    • v.29 no.4
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    • pp.62-71
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    • 2012
  • 수십 억년 동안 진화를 거듭해온 지구상의 생명체들은 외부의 제어 없이 독자적으로 단순한 행동 규칙에 따라 기능을 수행하여 주어진 목적의 최적해를 달성한다. 이러한 다양한 생명체의 행동 원리를 모델링하여 만든 알고리즘을 생체모방 알고리즘(Bio-Inspired Algorithm)이라 한다. 생체모방 알고리즘은 다수의 개체가 존재하며, 주변 환경이 동적으로 변하고, 가용 자원의 제약이 주어지며, 이질적인 특성을 갖는 개체들이 분잔 및 자율적으로 움직이는 환경에서 안정성, 확장성, 적응성과 같은 특징을 보여주는데, 이는 통신 네트워크 환경 및 서비스 요구사항과 유사성을 갖는다. 본 논문에서는 대표적인 생체모방 알고리즘으로 통신 및 네트워킹 기술로 사용되는 Ant Colony 알고리즘, Bee 알고리즘, Firefly 알고리즘, Flocking 알고리즘에 대해 살펴보고, 관련 프로젝트 및 연구 동향을 정리한다. 이를 통해 현재의 생체모방 알고리즘의 한계를 극복하고 미래 통신 및 네트워킹 기술이 나아갈 방향을 제시한다.

생체모방 네트워킹 기술

  • Jeong, Ji-Yeong;Lee, Jeong-Ryun
    • Information and Communications Magazine
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    • v.31 no.1
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    • pp.53-62
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    • 2013
  • 생태계를 구성하고 있는 각 생물체들은 외부에서의 제어 개체 없이 독자적이면서 매우 단순하고 적은 수의 행동 규칙의 준수를 통하여 해당 생태계의 유지, 관리 및 동기화 등의 기능을 수행하고 있음을 관찰 할 수 있다. 이처럼 지구상의 다양한 생물체의 행동 원리를 관찰하고 이를 기반으로 모델링한 알고리듬을 생체모방 알고리듬 (biologically inspired or bio-inspired algorithm)이라 한다. 생체모방 알고리즘은 동종 혹은 이종의 다수의 개체가 존재하고, 주변 환경이 동적으로 변하며, 사용가능한 자원의 제약이 정해져 있을 때, 각 개체들이 분산 및 자율적으로 움직이는 환경에서 안정성, 확장성, 적응성과 같은 특징을 보여주는데, 이는 통신 네트워크 환경 및 서비스 요구사항과 유사성을 갖는다. 본 논문에서는 최근에 발표된 생체모방 알고리즘으로 통신 및 네트워킹 기술로 적용 가능한 Huddling Penguins 알고리즘, Krill Herd알고리즘, Cuckoo 알고리즘에 대해 살펴보고, 관련 프로젝트 및 연구 동향을 정리한다.

Bio-data Classification using Modified Additive Factor Model (변형된 팩터 분석 모델을 이용한 생체데이타 분류 시스템)

  • Cho, Min-Kook;Park, Hye-Young
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.34 no.7
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    • pp.667-680
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    • 2007
  • The bio-data processing is used for a suitable purpose with bio-signals, which are obtained from human individuals. Recently, there is increasing demand that the bio-data has been widely applied to various applications. However, it is often that the number of data within each class is limited and the number of classes is large due to the property of problem domain. Therefore, the conventional pattern recognition systems and classification methods are suffering form low generalization performance because the system using the lack of data is influenced by noises of that. To solve this problem, we propose a modified additive factor model for bio-data generation, with two factors; the class factor which affects properties of each individuals and the environment factor such as noises which affects all classes. We then develop a classification system through defining a new similarity function using the proposed model. The proposed method maximizes to use an information of the class classification. So, we can expect to obtain good generalization performances with robust noises from small number of datas for bio-data. Experimental results show that proposed method outperforms significantly conventional method with real bio-data.

Estimation of Individual Leaf Area, Fresh and Dry Weights of Cucumber by Regression Model and Neural Network (회귀모델과 신경회로망에 의한 오이 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측)

  • 조영렬;손정익
    • Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.178-180
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    • 2001
  • 작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson & Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.

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A study on improving the performance of face recognition system based on similarity (유사도 기반 얼굴인식 시스템 성능 향상 연구)

  • Na, Seong-Won;Lee, Sang-Hun;Yoon, Kyoung-Ro
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.315-317
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    • 2021
  • 최근 팬데믹으로 인해 다양한 산업에서 온라인화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 흐름에 따라 생체 신호를 이용한 로그인 시스템이나 자동 출결관리 시스템의 개발 또한 활발하게 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 정보 중 얼굴을 이용하여 산업에서 도입 가능한 수준까지 얼굴인식 시스템의 성능을 향상 시키고자 한다. 우리는 성능향상을 위해 먼저 얼굴인식 시스템에서 성능 저하원인인 영상 속 얼굴 위치 및 각도 변화를 해결하고자 정면 얼굴 Capture 방법을 제안하였다. 두 번째로는 FRR 오류가 발생하면 추가적으로 정면얼굴을 추출하여 개인 인증을 다시 시도방법을 제안하였다. 검증을 위해 얼굴인식 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 유사도 기반 프레임워크를 구현하여 제안한 성능향상 방법을 적용, 실험 하였으며 420명의 Database를 구축하고 2주 동안 99개의 비디오 데이터를 수집하여 실제 산업에서 도입 가능한 환경과 유사하게 구축해 우리의 제안 방법을 테스트 및 검증하였다.

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Study of Biomass Estimation Methods for the Freshwater Cladoceran Species, Simocephalus serrulatus (Koch, 1841) (담수산 지각류 Simocephalus serrulatus (Koch, 1841) 생체량 산정 방법 연구)

  • Hye-Ji Oh;Geun-Hyeok Hong;Yerim Choi;Kwang-Hyeon Chang
    • Korean Journal of Ecology and Environment
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    • v.56 no.2
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    • pp.161-171
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    • 2023
  • The medium-large cladoceran species Simocephalus spp. predominantly occur in habitats with developed aquatic vegetation. Accordingly, due to Simocephalus' high contribution to zooplankton community biomass in the lake's littoral zone and wetland habitats, estimating their biomass is important to understand the matter cycling based on biological interactions within the aquatic food web. In this study, we reviewed the length-weight regression equations used previously to estimate Simocephalus biomass, directly measured S. serrulatus' body specification (length, width and area) and their biomass(dry weight) using instruments such as a microscopic digital camera and a microscale, and performed regression analysis between each other. When S. serrulatus biomass was estimated using the equation (Kawabata and Urabe, 1998) presented in 『Biomonitoring Survey and Assessment Manual』, Korea, errors between estimates and measures were relatively large compared to the S. serrulatus species-specific biomass estimate equation developed by Lemke and Benke (2003). In addition, both equations showed not only increasing trends in error (estimate-measure) with increasing S. serrulatus' body length, but also in error variance among similar-sized individuals. The results of regression analysis with dry weight by body specifications indicated that the most appropriate equation for estimating the biomass of S. serrulatus was derived from the width-dry weight exponential regression equation (R2=0.9555). The review and development study of such species-specific biomass estimation equations for zooplankton can be used as a tool to understand their role and function in aquatic ecosystem food webs.

A Study on the Synthetic ECG Generation for User Recognition (사용자 인식을 위한 가상 심전도 신호 생성 기술에 관한 연구)

  • Kim, Min Gu;Kim, Jin Su;Pan, Sung Bum
    • Smart Media Journal
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    • v.8 no.4
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    • pp.33-37
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    • 2019
  • Because the ECG signals are time-series data acquired as time elapses, it is important to obtain comparative data the same in size as the enrolled data every time. This paper suggests a network model of GAN (Generative Adversarial Networks) based on an auxiliary classifier to generate synthetic ECG signals which may address the different data size issues. The Cosine similarity and Cross-correlation are used to examine the similarity of synthetic ECG signals. The analysis shows that the Average Cosine similarity was 0.991 and the Average Euclidean distance similarity based on cross-correlation was 0.25: such results indicate that data size difference issue can be resolved while the generated synthetic ECG signals, similar to real ECG signals, can create synthetic data even when the registered data are not the same as the comparative data in size.

A Design and Implementation of LED Control System based on Natural Light Change for Underground Space (지하공간을 위한 자연광 변화 기반 LED 제어시스템 설계 및 구현)

  • Lee, Hwa-Soo;Kwon, Sook-Youn;Lim, Jae-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.1307-1310
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    • 2012
  • 최근 도시화가 급격히 진행되면서 도심 공간의 효율적인 이용을 위하여 지하공간의 개발이 새로운 대안으로 주목 받고 있다. 지하공간은 일반적으로 건축 구조상 자연채광의 유입이 불가능한 구조로서 지하 거주자의 심리적, 환경적 문제를 초래하므로 이의 활성화를 위해서는 공간의 질적 제고가 선행되어야 한다. 빛과 조명은 공간의 질을 결정하는 중요한 요소로서 거주자를 위해 건강하고 편안한 환경을 제공하기 위해서는 거주자의 생체리듬과 부합하는 자연광과 유사한 광 환경(색온도, 조도) 서비스를 제공해야 한다. 본 논문은 지하공간을 대상으로 인공조명의 광 환경을 시간의 흐름에 따라 변화하는 자연의 빛과 유사하게 서비스하기 위한 LED제어시스템을 개발한다.

Feature Extraction on Embedded Biometric Authentication System (임베디드 생체인식 시스템에서 특징 추출)

  • Kim Byung-Joo;Kim Il-Kon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06b
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    • pp.298-300
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    • 2006
  • 정보화 사회의 진행과 더불어 최근 스마트카드(smart card) 시스템을 비롯한 임베디드(embedded) 시스템의 사용이 활발해 짐에 따라 위/변조나 도용에 강건한 인증 시스템의 필요성이 그 어느 때 보다도 높아지고 있다. 그러나 카드 내부의 메모리 크기 및 프로세스의 처리 능력은 매우 제한적이어서 일반 컴퓨터 환경에서의 인증 알고리즘이 수행되지 않을 수 있다. 따라서 적은 메모리와 제한적 처리 능력 하에서 동작 가능한 생체인중 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 생체인식 시스템을 위한 특징(feature) 추출을 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 다음과 같은 의미를 가진다. 첫째 비선형 자료의 특징 추출 성능에서는 제안된 방법이 기존의 Kernel PCA와 유사한 성능을 나타내었다. 둘째 기존의 비선형 추출 기법에 비해 메모리 사용면에서 효율적이다. 특히 제안된 방법은 학습 자료의 개수 N이 클 경우에는 매우 유용하다.

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