• 대한치과보철학회지
• /
• 제54권3호
• /
• pp.259-266
• /
• 2016

하악 완전 무치악 환자의 보철수복에 있어 임플란트 식립 후 피개의치 제작은 첫 번째 치료 옵션으로 고려된다. 코너스 타입 부착장치를 이용한 피개의치는 견고한 지지를 제공하고 cross arch stabilization을 이루도록 하여 교합압을 균일하게 분산시키며, 의치에 의한 이차 고정으로 장기간의 안정성을 제공한다. 최근 소개된 팔라듐-은(Pd-Ag) 합금(Innovium)은 팔라듐, 은, 금 등의 귀금속 함량이 72% 이상인 CAD-CAM 시스템 전용 귀금속 합금으로 코너스 타입 부착장치를 제작하는데 적합한 물성을 가지고 있다. 본 증례에서는 완전 무치악 환자에서 상악에는 통상적인 총의치, 하악에는 임플란트를 4개 식립한 후에 코너스 타입 부착장치 피개의치 수복을 하였다. CAD-CAM 시스템을 이용하여 팔라듐-은 합금(Innovium)으로 제작된 코너스 타입 부착장치를 장착하였으며 이를 통해 의치의 유지와 안정을 향상시켰으며 만족할 만한 결과를 얻었기에 보고하고자 한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
• /
• pp.403-404
• /
• 2023

In an era where everything is digitalized using AI(Artificial Intelligence), such as the ChatGPT craze, the evacuation guidance system still uses an analog and fixed method, so there is a limit to quick response in case of fire. In order to overcome this, we introduce a digitally transformed evacuation guidance system using AI and discuss its effectiveness.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
• /
• pp.117-118
• /
• 2023

This study is a basic research study to establish an effective evacuation guidance system in case of fire in high-rise and underground-linked complex buildings. As a result of the analysis of overseas cases, it is judged that it is necessary to develop an evacuation guidance system using artificial intelligence.

• 헬스앤미션
• /
• 통권17호
• /
• pp.34-35
• /
• 2009

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.97-100
• /
• 2013

본 논문은 복잡한 배경 영상에서 필기체가 아닌 수평, 수직 성분이 많이 포함된 문자 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 검출하고자 하는 문자는 코너 성분이 많이 밀집되어 있으며 배경 영상은 그에 비해 코너 성분이 적고 드문드문하다는 특징을 이용하여 먼저 해리스 코너 검출기를 이용하여 전체 영상에서 코너를 검출한다. 검출된 코너들의 위치 정보를 이용해 밀집되어 있는 코너들을 클러스터링 함으로써 문자 영역을 검출한다. 검출된 문자 영역간의 위치 정보와 히스토그램 분포를 비교하여 비슷한 특징을 갖는 영역들을 합치고 문자 성분의 특징을 갖지 않는 영역은 필터링 하여 문자 영역을 개선한다. 문자 영역에서 R채널, G채널, B채널 각각의 채널에 대한 히스토그램 분포를 분석하여 문자를 검출한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
• /
• pp.205-209
• /
• 2008

본 논문은 입력되는 영상에서 특정 객체를 찾기 위하여 특징 검출 및 매칭 결과를 분석하여 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법 중 코너를 특징으로 하는 방법인 해리스 코너 검출(Harris corner detection)을 이용하여 코너를 추출하였으며, 추출한 특징을 이용하여 다양한 크기의 템플릿을 만들어 입력된 영상과 상관계수를 구해 최대값을 가지는 위치를 찾아 입력된 영상과 객체를 매칭 시킨 결과를 분석하였다. 본 논문의 연구 결과들은 객체의 탐지 등과 같은 영상 분석 기반 기술에 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
• /
• pp.405-406
• /
• 2023

In the era of AI, intelligent construction safety technologies are being introduced to the construction safety environment, but the application of AI has limitations due to the lack of accident images to learn in complex construction sites. In order to overcome this, we will introduce an intelligent risk detection system that dramatically improves risk detection accuracy by combining AI with digital twin technology, and introduce various cases.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
• /
• pp.279-280
• /
• 2023

As buildings become taller and more complex, the number of high-rise and underground complex buildings is increasing, but risks are also increasing due to the limitations of existing evacuation safety methods. Through this study, we will analyze the fire and evacuation characteristics of high-rise and underground complex buildings, identify problems with the current evacuation safety method, and seek ways to improve them using digital technologies

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제35권12호
• /
• pp.1543-1548
• /
• 2011

본 연구에서는 대용량 액화천연가스(LNG 즉 Liquefied Natural Gas) 저장탱크의 앵커스트랩(anchor strap)의 설계를 위한 구조해석이 수행되었다. 본 논문에 고려된 LNG 저장탱크는 반경이 40m 의 완전방호식 저장탱크로 크게 외조와 내조로 구성되고, 둘 사이의 공간은 단열재인 블랑켓과 펄라이트로 채워져있다. 앵커스트랩은 내조, 외조 및 코너프로텍션과 연결되어 있어 지진하중에 의한 내조의 파손을 방지하는 역할을 한다. 본 연구에서는 앵커스트랩만 고려한 단일모델과 실제 형상을 고려하여 앵커스트랩, 내조, 외조 및 코너프로텍션을 동시에 고려한 확장모델에 대해서 각각 유한요소해석을 수행하여 비교, 분석하였다. 하중조건으로는 LNG 의 유출상태 및 지진하중을 고려한 다섯 가지 경우를 고려하였고, 각 하중조건에 대한 두 모델의 Tresca 응력분포를 구하여 설계기준과 비교해 보았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권7호
• /
• pp.646-654
• /
• 2007

최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.