• Journal of Periodontal and Implant Science
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• v.28 no.1
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• pp.1-16
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• 1998

자연치의 경우에는 치주지수간의 상관관계가 정립되어 병적인 상태에 대한 진단과 그에 따른 치료방법을 결정하는데 많은 정보를 제공하나, 인공매식치에서는 아직 논란의 여지가 많다. 이에 임상적으로 안정화되어 기능하고 있는 인공매식치에서 치주지수간의 상관관계에 관하여 연구하고자 하였다. 총 43명의 환자(평균 44.7세)에 식립된 178개의 인공매식치를 연구에 이용하였다. 인공치아매식술을 시행한 후 1년에서 6년이 경과한 인공매식치에서 상부보철물을 제거한 후 치태지수, 치은열구출혈지수, 각화점막지수, 치주낭깊이, Periotest Values(PTVs) 등을 측정하여 각각의 분포상황과 상관관계를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 치태지수의 평균값은 $0.83{\pm}0.82$이었다. 2. 치은열구출혈지수의 평균값은 $1.04{\pm}0.86$이었다. 3. 각화점막지수의 평균값은 $2.47{\pm}0.95$이었다. 4. 치주낭깊이의 평균값은 $3.12{\pm}1.14\;mm$이었다. 5. Periotest Values(PTVs)의 평균값은 $-0.66{\pm}4.28$이었다. 6. 치태지수, 치주낭깊이가 증가함에 따라 치은열구출혈지수는 유의성있게 증가하였다(P<0.01). 7. 각화점막지수가 증가함에 따라 치은열구출혈지수는 유의성있게 감소하였다(P<0.01). 8. 치은열구출혈지수와 매식치동요도 사이에서는 유의성있는 상관관계를 발견할 수 없었다(P>0.05). 9. 치주낭깊이와 매식치동요도 사이에서도 유의성있는 상관관계를 발견할 수 없었다(P>0.05). 10. 인공매식치의 직경과 길이가 증가함에 따라 매식치동요도는 유의성있게 감소하였다(P<0.01). 11. 하악에서의 매식치동요도가 상악의 경우와 비교하여 유의성있게 작았다(P<0.01). 결론적으로, 인공매식치에서도 자연치에서와 동일한 양상으로 치태가 많을수록, 그리고 치주낭 깊이가 깊을수록 염증의 심도와 관련이 깊은 것으로 생각된다. 특히, 인공매식치의 경우에는 같은 양의 치태가 존재시에 각화치은이 충분히 있는 쪽이 염증발생이 적은 것으로 나타났다. 치주조직에 염증이 존재하는 경우, 자연치아에서는 치아의 동요도가 증가하는 것으로 알려져있으나, 이 실험의 인공매식치에서는 유의성있는 상관관계를 발견할 수 없었다. 임상적으로 안정화된 인공매식치의 동요도는 염증정도에는 큰 영향을 받지 않고 인공매식치의 직경과 길이가 증가함에 따라 감소함을 보여주고 있다. 또한, 인공매식치의 동요도는 상하악골의 골질에 따라 차이가 있음을 명확히 보여주고 있다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.10 no.5
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• pp.49-57
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• 2009

In this study, one of the complicated geotechnical problem, compression index was predicted by a artificial neural network method of Levenberg-Marquardt (LM) algorithm. Predicted values were compared and evaluated by the results of the Back Propagation (BP) method, which is used extensively in geotechnical engineering. Also two different results were compared with experimental values estimated by verified experimental methods in order to evaluate the accuracy of each method. The results from experimental method generally showed higher error than the results of both artificial neural network method. The predicted compression index by LM algorithm showed better comprehensive results than BP algorithm in terms of convergence, but accuracy was similar each other.

• 대한치과보철학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.35-35
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• 2004

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2008.03a
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• pp.59-70
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• 2008

도심지 터널의 설계, 시공 그리고 유지관리에 있어서 지반 변위 억제와 변형거동 예측은 중요하다. 국내 외 연구자들은 다양한 수치해석적인 기법과 현장 계측 결과를 이용하여 터널 시공과 관련된 변형거동 예측을 시도하였다. 하지만, 설계물성치의 산정과 지반 모델링 그리고 수치해석기법과 관련된 사용상의 어려움에 의해 아직까지 만족스러운 결과를 얻지는 못하였다. 본 논문은 수치해석적인 기법과 인공신경망을 이용하여 도심지 NATM 터널의 설계 물성치 산정과 변형거동 예측에 관한 방법을 제안하였다. 인공신경망 모델 개발을 위한 학습과 테스트과정은 데이터베이스된 수치해석결과를 이용하였다. 개발된 인공신경망 모델은 입력변수인 지반변위와 결과변수인 설계 물성치 간의 상호관계를 적절히 인식할 수 있다. 수치해석은 지반의 연화거동을 모사할 수 있는 변형률 연화모델을 적용하였다. 사례분석에 있어서 굴착 초기단계의 계측 값을 개발된 인공신경망 모델에 입력하여 설계 물성치를 계산하였으며, 수정된 설계 물성치는 수치해석을 통하여 다음 굴착단계에서의 터널 주변의 지반 변형거동을 예측하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 토대로 시공조건이 엄밀한 도심지 터널의 설계물성치의 정량적인 평가 및 변형거동 예측이 계측이 입수된 초기 굴착단계에서 가능할 것으로 기대된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.10
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• pp.419-426
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• 2022

In this paper, we propose a method to improve the accuracy of 3D human pose estimation model in various move motions. Existing human pose estimation models have some problems of jitter, inversion, swap, miss that cause miss coordinates when estimating human poses. These problems cause low accuracy of pose estimation models to detect exact coordinates of human poses. We propose a method that consists of detection and correction methods to handle with these problems. Deep learning-based outlier detection method detects outlier of human pose coordinates in move motion effectively and rule-based correction method corrects the outlier according to a simple rule. We have shown that the proposed method is effective in various motions with the experiments using 2D golf swing motion data and have shown the possibility of expansion from 2D to 3D coordinates.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.141-148
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• 2008

각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.39 no.3
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• pp.181-188
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• 2003

The objects of this study were to discuss the performance of its using magnetic compass and to do a trial manufacture of the apparatus generating artificial magnetic field of 3-axis type to assess the performance of compass using terrestrial magnetism in the various magnetic field. The results obtained were summarized as follows: The magnetic field of each axis showed the linearly increase in accordance with the increase of electrical current. Average range difference between measured and calculated values was 0.33∼1.93μT and there were no big difference. The magnitude and direction of magnetic field showed some change in the edge of Helmholtz coil, but it appeared to stabilize in the center. In the horizontal magnetic force of 0.30gauss and 0.40gauss, the measured and calculated values of the damping characteristic of magnetic compass showed a good agreement. However, the confidence level was low at the horizontal magnetic force of 0.50gauss.

• 대한치과보철학회:학술대회논문집
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• 1994.05a
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• pp.26-26
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• 1994

• 대한치과보철학회:학술대회논문집
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• 1997.11a
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• pp.56-56
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• 1997

• The Journal of the Korean dental association
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• v.22 no.8 s.183
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• pp.683-688
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• 1984