• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제38권
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• pp.41.1-41.6
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• 2016

Background: The goal of this study was to retrospectively evaluate the prognosis of minimal invasive horizontal ridge augmentation (MIHRA) technique using small incision and subperiosteal tunneling technique. Methods: This study targeted 25 partially edentulous patients (10 males and 15 females, mean age $48.8{\pm19.7years$) who needed bone graft for installation of the implants due to alveolar bone deficiency. The patients took the radiographic exam, panoramic and periapical view at first visit, and had implant fixture installation surgery. All patients received immediate or delayed implant surgery with bone graft using U-shaped incision and tunneling technique. After an average of 2.8 months, the prosthesis was connected and functioned. The clinical prognosis was recorded by observation of the peri-implant tissue at every visit. A year after restoration, the crestal bone loss around the implant was measured by taking the follow-up radiographs. One patient took 3D-CT before bone graft, after bone graft, and 2 years after restoration to compare and analyze change of alveolar bone width. Results: This study included 25 patients and 39 implants. Thirty eight implants (97.4 %) survived. As for postoperative complications, five patients showed minor infection symptoms, like swelling and tenderness after bone graft. The other one had buccal fenestration, and secondary bone graft was done by the same technique. No complications related with bone graft were found except in these patients. The mean crestal bone loss around the implants was 0.03 mm 1 year after restoration, and this was an adequate clinical prognosis. A patient took 3D-CT after bone graft, and the width of alveolar bone increased 4.32 mm added to 4.6 mm of former alveolar bone width. Two years after bone graft, the width of alveolar bone was 8.13 mm, and this suggested that the resorption rate of bone graft material was 18.29 % during 2 years. Conclusions: The bone graft material retained within a pouch formed using U-shaped incision and tunneling technique resulted with a few complications, and the prognosis of the implants placed above the alveolar bone was adequate.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.27-37
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• 2021

본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.385-387
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 기반 카메라 추적 방법을 이용하여 3차원 모바일 디스플레이 상의 증강현실에서 증강된 가상 객체의 3차원 효과가 올바르게 나타나도록 하는 방법을 제안한다. 3차원 디스플레이에 가상 콘텐츠를 증강시키기 위해서는 카메라의 정확한 위치와 자세를 추정하는 것도 중요하지만, 증강된 가상 콘텐츠의 시각적 3차원 효과가 올바르게 나타나도록 하는 것도 중요하다. 이를 위해서는 좌우 카메라의 3차원 공간상의 관계가 유지되도록 양측 카메라의 위치 및 자세를 동시 추정(joint estimation)할 필요가 있다. 제안된 방법은 스테레오 카메라와 패럴렉스 배리어 방식의 3차원 디스플레이가 장착된 안드로이드 스마트폰에서 구현되고 실험되었다.

• 설비공학논문집
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• 제19권11호
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• pp.751-760
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• 2007

Baffles enhance heat transfer by disturbing boundary layer and bulk flow, creating impingement, and increasing heat transfer surface area. This study was performed to determine how the two inclined baffles (${\alpha}=5^{\circ}$ perforated models) placed at a rectangular channel affect heat transfer and associated friction characteristics. The parametric effects of perforated baffles (3, 6 and 12 holes) and flow Reynolds number ranging from 28,900 to 61,800 on the heated target surface are explored. Comparisons of the experimental data with the numerical results by commercial code CFX 10.0 are presented. As for the investigation of heat transfer behaviors on local Nusselt number with two baffles placed at $x/D_h=0.8$ and $x/D_h=8.0$ of the edge of baffles, it is evident that the inclined perforated baffles augment overall heat transfer significantly by both jet impingement and boundary layer separation. There exists an optimum perforation density to maximize heat transfer coefficients; i.e., the average Nusselt number increases with increasing number of holes, but the friction factor decreases with an increase in the hole number placed at baffles.

• 기술혁신연구
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• 제20권3호
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• pp.153-180
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• 2012

이 연구는 고성과 R&D인력의 특성을 규명하고, 리더-멤버 교환(LMX)와 변혁적 리더십(TFL)이 직무만족 및 조직몰입에 미치는 영향력을 실증 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 저성과 R&D인력과 비교하여 고성과 R&D인력은 인성(personality) 측면에서 '위험감수성향', '자기효능감', '성취욕구'가 더 높다. 둘째, 고성과 R&D인력은 '혁신적 문제해결 스타일'이 더 높으며, '적응적 문제해결 스타일'은 차이가 없다. 셋째, LMX와 TFL은 각각 직무만족 및 조직몰입에 긍정적인 관계를 갖고 있다. 넷째, TFL은 LMX의 효과를 넘어서는 증분효과(augmentation effect)는 저성과 R&D인력의 경우에 존재한다. 고성과 R&D인력의 경우에는 TFL과 LMX 중 하나만 존재하면 다른 것은 추가적인 효과가 없다. 이상의 연구결과에 근거하여 리더십에 대한 이론적 의미와 R&D인력 관리 및 리더십 개발의 실무적 시사점을 논의하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.125-134
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• 2022

본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.

• 실천공학교육논문지
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• 제8권1호
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• pp.23-29
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• 2016

세월호 사건 이후, 불감증이 만연한 우리사회는 안전 교육과 재난대응 훈련에 다시 높은 관심을 가지게 되었다. 하지만 실질적으로 훈련을 하는 데는 비용도 많이 들며, 체험감을 높이는 데에는 한계가 있다. 최근 가상현실의 이점을 활용한 대안들이 콘텐츠 산업분야에서 중요시 되어 여러 콘텐츠들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 화재 재난 대응 3D시뮬레이션 설계 시 중점적으로 적용해야 하는 부분을 살펴보고 새로운 설계안을 제안하고 설계과정을 통하여 얻을 수 있는 교육적 효과에 대해 고찰해 본다. 제안하는 시스템 설계하고 구현하기 위해서는 실제적인 3D공간제시를 위한 시스템설계, 재난 대응의 다양한 시나리오 구축, 사용자 효용성을 증대하기 위한 게임요소 적용에는 프로그램능력을 요하는 컴퓨터학과 등과 같은 IT 기반교육과 더불어 모델링 능력을 요하는 미술계 기반교육이 필요하다. 이에 본 연구에서는 제안한 시스템 설계과정을 통하여 얻을 수 있는 융합분야의 교육적 효과에 대해 고찰해 본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.55-67
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• 2022

센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.1-6
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• 2023

In the realm of dental prosthesis fabrication, obtaining accurate impressions has historically been a challenging and inefficient process, often hindered by hygiene concerns and patient discomfort. Addressing these limitations, Company D recently introduced a cutting-edge solution by harnessing the potential of intraoral scan images to create 3D dental models. However, the complexity of these scan images, encompassing not only teeth and gums but also the palate, tongue, and other structures, posed a new set of challenges. In response, we propose a sophisticated real-time image segmentation algorithm that selectively extracts pertinent data, specifically focusing on teeth and gums, from oral scan images obtained through Company D's oral scanner for 3D model generation. A key challenge we tackled was the detection of the intricate molar regions, common in dental imaging, which we effectively addressed through intelligent data augmentation for enhanced training. By placing significant emphasis on both accuracy and speed, critical factors for real-time intraoral scanning, our proposed algorithm demonstrated exceptional performance, boasting an impressive accuracy rate of 0.91 and an unrivaled FPS of 92.4. Compared to existing algorithms, our solution exhibited superior outcomes when integrated into Company D's oral scanner. This algorithm is scheduled for deployment and commercialization within Company D's intraoral scanner.

• 터널과지하공간
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• 제29권3호
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• pp.184-196
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• 2019

본 연구에서는 화강암 시편에서 수압 파쇄법에 의해 생성된 미세균열의 3차원 형상을 X-ray CT 영상과 딥러닝을 이용하여 추출하였다. 실험으로 생성된 미세균열은 X-ray CT 영상 상에서 일반적인 영상처리방법으로는 추출하기 매우 어렵고 육안으로만 관찰이 가능한 형태를 지닌다. 하지만 본 연구에서 제안한 합성곱 신경망(Convolutional neural network) 기반 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조의 딥러닝 모델을 통해 미세균열을 정량적으로 추출할 수 있었다. 특히 픽셀 단위의 미세균열 추출을 위해 인코딩 과정에서 소실되는 정보를 디코딩 과정으로 직접 전달하는 디코더 모델을 제안하였다. 또한, 딥러닝 기반 신경망 학습에 필요한 데이터의 수를 증가시키기 위해 이미지의 분할(Division), 회전(Rotation), 그리고 반전(Flipping) 등으로 데이터를 생성하는 영상 증대 방법을 적용하였으며 이때 최적의 조합을 확인하였다. 최적의 영상 학습 데이터 증대 방법을 적용하였을 때 검증 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능 향상을 확인하였다. 학습 데이터의 원본 개수가 딥러닝 기반 신경망의 균열 추출 성능에 미치는 영향을 확인하고 딥러닝 기술을 사용하여 성공적으로 미세균열을 추출하였다.