PURPOSE. This study aimed to evaluate the accuracy of digitizing dental impressions of abutment teeth using a white light scanner and to compare the findings among teeth types. MATERIALS AND METHODS. To assess precision, impressions of the canine, premolar, and molar prepared to receive all-ceramic crowns were repeatedly scanned to obtain five sets of 3-D data (STL files). Point clouds were compared and error sizes were measured (n=10 per type). Next, to evaluate trueness, impressions of teeth were rotated by $10^{\circ}-20^{\circ}$ and scanned. The obtained data were compared with the first set of data for precision assessment, and the error sizes were measured (n=5 per type). The Kruskal-Wallis test was performed to evaluate precision and trueness among three teeth types, and post-hoc comparisons were performed using the Mann-Whitney U test with Bonferroni correction (${\alpha}=.05$). RESULTS. Precision discrepancies for the canine, premolar, and molar were $3.7{\mu}m$, $3.2{\mu}m$, and $7.3{\mu}m$, respectively, indicating the poorest precision for the molar (P<.001). Trueness discrepancies for teeth types were $6.2{\mu}m$, $11.2{\mu}m$, and $21.8{\mu}m$, respectively, indicating the poorest trueness for the molar (P=.007). CONCLUSION. In respect to accuracy the molar showed the largest discrepancies compared with the canine and premolar. Digitizing of dental impressions of abutment teeth using a white light scanner was assessed to be a highly accurate method and provided discrepancy values in a clinically acceptable range. Further study is needed to improve digitizing performance of white light scanning in axial wall.
The purpose of this research is to develop a CAD-based program for data analysis of digital elevation model(DEM) on the aspect of landscape assessment. When handling DEM data as a visual simulation of topographic landscape, it is basic interest to analyze visible area and visualize visual sensitivity distributions. In reference with landscape assessment, more intuitive and interactive visualizing tools are needed, specially in area of visual approach. For adaptability to landscape assessment, algorithmic approaches to visibility analysis and concepts for visual sensitivity calculation in this study were based on processing techniques of entity data control functions used in AutoCAD drawing database. Also, for the purpose of quantitative analysis, grid-type 3DFACE entities were adopted as mesh unit of DEM structure. Developed programs are composed of main part named VSI written in AutoLISP and two of interface modules written in dialog control language(DCL0 for user-oriented interactive usage. Definitions of camera points(view points) and target points(or observed area) are available alternatively in combined methods of representing scenic landscape, scenery, and sequential landscape. In the case of scene landscape(single camera to fixed target point), only visibility analysis in available. And total visibility, frequency of cumulative visibility, and visual sensitivity analysis are available in other cases. Visual sensitivity was thought as view angle(3 dimensional observed visual area) and the strengths were classified in user defined level referring to statistical characteristics of distribution. Visibility analysis routine of the VSI was proved to be more effective in the accuracy and time comparing with similar modules of existing AutoCAD third utility.
상수원 및 수계의 수질관리 업무를 효율적이고 능동적으로 수행하고, 수질오염사고 발생시 신속한 대응조치를 할 수 있는 조기경보체계 구축을 위하여 주요 상수원 및 하천 등에 수질자동측정망을 설치하여 운영하고 있다. 수온, pH, EC, DO, TOC 항목에 대한 정도평가를 실시하여, 수질자동 측정 자료에 대한 정확도를 확보하여 신뢰도를 제고하고자 하였다. 수질자동측정기기와 수동측정기기에 대한 측정값을 비교한 결과, 대체로 일반항목(수온, pH, EC, DO) 및 TOC의 상대정확도가 20% 이내의 목표를 만족하였다. 그러나 수질자동측정소의 저류수조의 측정기기(내부)와 채수지점의 측정기기(외부)의 측정값 차이를 분석한 결과, 채수거리가 먼 측정소의 DO에 대한 내부-외부의 상대정확도는 목표값을 다소 벗어나는 것으로 나타났다. 채수관로에 조류 및 미생물 부착에 의한 오염이 원인으로 판단되어 역세척하여 측정한 결과, 측정된 DO 농도는 최대 53%까지 상승하는 효과를 나타냈다. 따라서 채수관로 관리가 수질자동측정 자료의 신뢰성을 확보하는데 중요함을 알 수 있었다.
가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. 수동적인 3차원 자료 구축은 시간과 경비측면에서 비효율적이기 때문에 LIDAR는 DTM을 취득하는데 새로운 기술로 각광받고 있다. 본 연구에서는 필터링을 이용하여 지면과 비지면점을 추출하기 위한 방법을 제시하였고, 지면점으로부터 DU을 생성하여 정확도를 평가하였다. 그 동안 많은 필터기법들이 개발되어 왔지만 필터링의 자료처리특성을 분석하기 위해 높이차에 근거한 필터, 경사에 근거한 필터, 모폴로지에 근거한 필터 등 3가지 필터를 선택하고, 고층아파트지역과 저층주거지역에 적용하여 정확도를 평가하였다. 그 결과, LIDAR 자료로부터 취득된 DTM의 정확도는 고층아파트지역에서 0.16m, 저층아파트지 역에서 0.59m로 나타났으며, 도시지역의 정밀DTM 생성에 있어서 LIDAR자료의 활용이 기대된다
최대 차수 10800의 초 고차 구 조화함수를 전개하여 중력을 모델링 하고, 이를 이용하여 상향 연속의 정확도를 검증하였다. 초 고차 구조화 함수에 의한 중력 모델링에 있어 수치계산적 난점인 르장드르 함수의 언더플로와 오버플로를 128 비트 연산에 의하여 성공적으로 수행하였으며, 이를 이용하여 지오이드상의 중력이상값을 공간 상도 $1'{\times}1'$ 으로 계산하였다. 생성된 중력이상값에 다양한 크기의 잡음을 첨가하고 자료의 간격을 달리하여 상향연속을 수행하였으며, 이로부터 도출된 중력 섭동 벡터와 중력 모델로부터 직접 계산된 섭동 벡터와의 비교를 통하여 실제적인 상향연속의 정확도를 할당하였다. 상향연속 방법의 비교에 있어, 직접방법이 포아송 방법에 비해 월등히 좋은 정확도를 보였고, 지상 중력자료의 잡음이 적을수록 또한 자료의 간격이 작을수록 상향연속에 의한 중력 섭동벡터의 정확도가 높게 나타남을 확인하였다. 특히 차세대 관성항법장치의 정밀 항법을 위한 중력의 필요조건인 5mGal의 정확도를 위해선, 지상 중력의 잡음 정도가 5mGal 이하, 자료의 간격이 2arcmin 이하이어야 함을 도출하였다.
최근 일상생활 속 보행의 중요성이 강조되면서 보행권 보장 및 보행환경 조성을 위한 사업이 지역 곳곳에서 추진되고 있다. 선행 연구에서는 전주시 도로 이미지를 사용하여 보행환경 평가를 진행하고, 이미지 비교 쌍 데이터 세트를 구축하였다. 하지만 숫자로 표현된 데이터 세트는 보행환경 평가자들의 판단 기준을 일반화하거나 보행자가 선호하는 보행환경을 시각적으로 파악하기에 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구는 웹 애플리케이션을 구축하여 데이터 시각화를 통해 보행환경 평가의 결과를 해석하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할 결과를 활용하여 보행환경 평가자에게 영향을 미치는 보행환경 구성 요소를 분석한 결과, 보행자는 주로 'earth'와 'grass'가 많은 환경을 선호하지 않았고, 'signboard'와 'sidewalk'를 가진 환경을 선호하는 것으로 확인하였다. 제안된 연구는 향후 보행환경 평가의 참여자가 임의로 선택한 결과를 파악하고 분석할 수 있을 것으로 기대하며, 데이터에 대한 정제과정을 전처리로 수행함으로써 좀 더 향상된 정확도를 얻을 수 있을 것으로 판단한다.
Hoag, Adam;Hoult, Neil A.;Take, W. Andy;Moreu, Fernando;Le, Hoat;Tolikonda, Vamsi
Smart Structures and Systems
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제19권2호
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pp.225-236
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2017
Railroad bridges in North America are an integral but aging part of the railroad network and are typically only monitored using visual inspections. When quantitative information is required for assessment, railroads often monitor bridges using accelerometers. However without a sensor to directly measure displacements, it is difficult to interpret these results as they relate to bridge performance. Digital Image Correlation (DIC) is a non-contact sensor technology capable of directly measuring the displacement of any visible bridge component. In this research, a railroad bridge was monitored under load using DIC and accelerometers. DIC measurements are directly compared to serviceability limits and it is observed that the bridge is compliant. The accelerometer data is also used to calculate displacements which are compared to the DIC measurements to assess the accuracy of the accelerometer measurements. These measurements compared well for zero-mean lateral data, providing measurement redundancy and validation. The lateral displacements from both the accelerometers and DIC at the supports were then used to determine the source of lateral displacements within the support system.
Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.
Shin, Gun-Yoon;Hong, Sung-Sam;Kim, Dong-Wook;Hwang, Cheol-Hun;Han, Myung-Mook;Kim, Hwayoung;Kim, Young jae
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3039-3056
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2020
Beaches have many risk factors that cause various accidents, such as drifting and drowning, these accidents have many risk factors. To analyze them, in this paper, we identify beach risk factors, and define the criteria and correlation for each risk factor. Then, we generate new risk factors based on Fuzzy theory, and define Situation Awareness for each time. Finally, we propose a beach risk assessment and prediction model based on linear regression using the calculated risk result and pre-defined risk factors. We use national public data of the Korea Meteorological Administration (KMA), and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA). The results of the experiment showed the prediction accuracy of beach risk to be 0.90%, and the prediction accuracy of drifting and drowning accidents to be 0.89% and 0.86%, respectively. Also, through factor correlation analysis and risk factor assessment, the influence of each of the factors on beach risk can be confirmed. In conclusion, we confirmed that our proposed model can assess and predict beach risks.
Purpose : This study aimed to identify the effects of a multifaceted pediatric delirium education program for pediatric intensive care unit (PICU) nurses on their delirium knowledge, confidence in delirium nursing, and delirium evaluation accuracy. Methods : This study used a one-group pretest-posttest design. The participants were 50 nurses in two units of the PICU at S General Hospital in Seoul. All participants took a 1-hour lecture with case-based practice for the first two weeks, and received feedback as they applied the program to clinical practice over the next two weeks. Test measures were completed before and after the four week intervention period for all participants. The delirium evaluation accuracy was measured using the Korean version of the Cornell Assessment of Pediatric Delirium. Data were analyzed using the chi-square and paired t-tests. Results : After the Pediatric Delirium Education Program, nurses' delirium knowledge (x2=11.65, p =.001), confidence in delirium nursing (t=9.71, p<.001), and delirium evaluation accuracy (t=6.07, p<.001) improved significantly. Conclusions : Pediatric delirium education programs for PICU nurses were effective. For active application of the program in clinical practice in the future, various cases of childhood delirium and specific strategies for each subject must be developed. To achieve this, long-term intervention and research for multiple organizations are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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