이 연구의 목적은 $ProTaper^{(R)}$ system을 사용하였을 때, 각 단계별로 근관 형성 결과를 분석 하는 것이다. 20개의 레진 블락을 근관 성형 방법에 따라, 엔진 구동형 $ProTaper^{(R)}$로 전체 근관을 성형한 군을 R군, 수동형 $ProTaper^{(R)}$로 전체 근관을 성형한 군을 M군으로 하였다. 근관의 술 전, 술 후 이미지를 각 파일 단계별로 스캔한 후, 중심이동률 산출을 위해 원래의 근관 이미지와 각 단계의 파일 사용후의 이미지를 각각 중첩하였고, 근관의 변위량 산출을 위해 각 단계의 파일 사용후의 이미지와 직전 파일 사용후의 이미지를 중첩하였다. 근단공으로부터의 수직거리 1 2, 3, 4그리고 5mm위치에서 중심이동률과 근관의 변위량을 측정하였다. 실험 결과 R군의 모든지점에서 각 단계별 중심이동률과 근관 변위량은 각각 유의한 차이가 없었다 (p<0.05). M군에서 1 mm를 제외한 모든 지점에서 각 단계별 중심 이동률과 근관 변위 량은 각각 유의한 차이가 없었다 (p<0.05). 그러나 M군의 1mm 지점에서 F2 file step은 통계학적으로 큰 중심 이동률과 근관 변위량을 보였다 (p<0.05). 본 연구의 결과에서 엔진 구동형 $ProTaper^{(R)}$ 사용 시에는 각 파일 단계별 근관 변위 정도에 유의한 차이가 없었으나, 수동형 ProTaper로 근관 성형을 하였을 때 , F2 file step에서 특히 근관 변위가 크게 나타났다.
본 논문에서는 영상의 중심이동과 독립성분분석에 의한 효율적인 표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 얼굴영상의 1차 모멘트에 의한 전처리 과정으로 불필요한 배경을 배제시켜 계산시간의 감소 및 인식률을 개선하기 위함이다. 또한 독립성분분석은 얼굴표정의 특징으로 기저영상을 추출하는 것으로 고차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과, 전처리를 수행치 않는 기존방법에 비해 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
여러 가지 장점으로 인해 Ni-Ti 전동 파일을 근관성형에 사용하는 빈도가 점차 증가되는 추세이지만, 초심자를 대상으로 한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초심자에서 Ni-Ti 전동 파일을 사용할 때 근관 형성의 효용성을 평가하고, 어떤 방법이 초심자에게 적절한지를 알아보고자 하였다. 근관형태가 재현된 레진 블록을 이용하여 12명의 초심자와 4명의 숙련자가 근관 형성을 시행하였다. 각 술자는 ProFile, ProTaper, Hybrid (ProFile+ProTaper)를 이용하여 각각의 레진 블록을 세 개씩 근관형성하고, 각 파일 별의 근관 형성 시간을 기록하였다. 근관 형성 전과 후의 digital 이미지를 중첩하여 치근단으로부터 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7mm level에서 근관단면의 총길이 변화량, 만곡 외측의 길이 변화량, 만곡 내측의 길이 변화량, 중심이동량, 중심이동율과 치근단에서의 apical transportation을 구하고, 초심자와 숙련자 사이의 차이를 비교 평가하였다. 실험결과 ProFile군의 1, 3, 5, 6, 7mm level과 ProTaper군의 6mm level, Hybrid군의 3mm level에서 초심자의 근관단면의 총길이 변화량이 숙련자보다 많았다. 모든 군에서 치근단으로부터 4, 5, 6, 7mm level에서는 근관 중심이 만곡내측으로 이동하였고, 1 2, 3mm level 에서는 만곡외측으로 이동하였으나, 숙련자가 시행한 Hybrid군의 3mm level과 비숙련자가 시행한 ProTaper 군의 3mm level에서는 만곡내측으로 이동하였다. 모든 군의 3mm level과 ProFile 군의 5mm level에서 초심자의 중심이동율이 숙련자에 비해 컸으며, 초심자가 ProTaper를 사용시 더 큰 apical trans portation을 보였고, 모든 군에서 초심자가 근관형성시 더 많은 시간이 걸렸다. ProFile과 ProTaper를 이용한 Hybrid technique이 초심자에게 추천되며, 초심자들도 충분히 교육받는다면 만곡된 근관의 근관형성에 있어서 Ni-Ti rotary file의 이용이 가능하리라고 사료된다.
본 논문에서는 영상의 중심이동과 상호정보 추정에 의한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 영상의 1차 모멘트에 의해 계산된 중심좌표로 얼굴영상을 이동하는 것이며, 이는 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 상호정보 추정은 상관관계를 나타내는 척도로 영상간의 유사성을 효과적으로 측정하기 위함이다. 특히 영상의 상호정보 추정을 위한 확률밀도함수 계산에 동일한 량의 샘플분할을 이용한 적응분할의 추정 방법을 이용함으로써 영상 상호간의 종속성을 더욱 더 정확하게 구하였다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48장(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 기법은 중심이동을 거치지 않는 단순히 상호정보 추정만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능(인식률, 인식속도)이 있음을 확인하였다. 또한 얼굴의 표정, 위치, 그리고 각도 등의 변화에도 매우 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.
오래 전부터 농업용수 취수 등의 목적을 위해 설치된 하천 내 횡단구조물이 약 34,000개에 달하고, 홍수피해 방지를 위해 하천변을 따라 많은 제방이 설치되어 있다. 특히 보, 낙차공, 교각 보호공 등의 횡단구조물은 흐름의 단차를 발생시킴으로써 어류의 이동 등 하천의 종적 연속성을 훼손 또는 단절하고 있어 하천 수생태계 연속성 확보 측면에서 매우 중요한 요인으로 볼 수 있다. 하천 종적 연속성과 관련된 연구는 북미, 호주, 유럽, 일본 등에서 수생 종 특히, 어류를 중심으로 장벽의 영향을 분석하는 데 중점을 두고 진행되어 왔다. 하천 네트워크 규모에서 다수의 장벽 설치에 대한 누적 효과를 분석한 사례는 거의 없으며, 서식지 및 수생태계 연결과 관련하여, 하천 시스템의 네트워크 규모에서 속성을 설명하고 정량화하는 도구 역시 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 하천 네트워크 내의 종적 방향의 연결성을 정량화하기 위한 방법으로 Cote 등(2009)이 제시한 DCI(Dendritic Connectivity Index) 지표를 이용하였다. 수계 연속성 지표(DCI)는 하천 수계 내의 종적 연속성 평가를 목적으로 횡단구조물의 개소수와 위치, 어류의 이동률을 누적하여 정량화한 방법으로써, 구조물 단위 평가가 아닌 하천 단위 평가 방법이다. 곡성천과 삼척오십천을 대상으로 국가어도정보시스템 및 항공사진을 통해 구축한 구조물의 개소수와 위치정보를 이용하여 시계열 DCI를 산정하였다. 그리고 2차 조사에 걸쳐 횡단구조물 현황 및 수리 특성, 어류현황 및 이동특성 조사 및 분석결과를 DCI에 반영하여 DCIm을 산정하였다. 곡성천의 경우 현재(2018년) DCI 결과는 5.63%이며, 어류 이동률 적용 결과 DCIm은 6.29%로 산정되었고, 약 11.7% 증가하는 것으로 나타났다. 삼척오십천의 현재(2018년) DCI 결과는 9.78%이며, 어류 이동률 적용결과 DCIm은 10.34%로 산정되었고, 약 5.7% 증가하는 것으로 나타났다. 향후 하천 내 수생태계의 연속성을 확보하기 위해서는 우선적으로 하천 수생태계 훼손, 단절, 연속을 효과적으로 비교·평가할 수 있으며, 이를 통해 개선사업의 우순순위 등 의사결정을 위한 방법론의 개발이 필요하다.
최근 무선 네트워크 서비스의 수요가 증가함에 따라 낮은 비용, 간편한 설치 그리고 높은 대역폭 특성을 가지는 무선랜 (WLAN)을 기반으로 한 사내 네트워크 구성이 학교 및 기업을 중심으로 증가하고 있다. 이로 인해 사내 네트워크를 통한 랩탑 (Laptop), 넷북 (Notebook), 스마트 폰 (Smart Phone), 그리고 UMPC (Ultra Mobile Personal Computer)등 휴대용 단말을 이용한 스트리밍 서비스의 수요가 증가하고 있다. 하지만 무선랜 환경은 사용자 이동에 의해 핸드오버가 발생할 경우, 이동할 대상 네트워크의 혼잡 상태를 고려하지 않는다. 따라서 이동할 네트워크에 빠르게 적응하지 못함으로써 패킷 손실에 의한 서비스의 불연속성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 핸드오버 이전에 이동 대상 네트워크의 혼잡 상태를 인지하여 전송률을 조절함으로써, 스트리밍 서비스의 불연속성 문제를 해결하는 적응적인 스트리밍 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 핸드오버 이전에 이동 대상 네트워크의 가용대역폭을 측정하여 혼잡 상태를 인지하고, 측정한 가용대역폭 값을 기반으로 전송하는 프레임의 수를 우선순위에 따라 차등적으로 조절하여 전송률을 조절하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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