• 대한치과보철학회지
• /
• 제59권1호
• /
• pp.18-26
• /
• 2021

목적: 일반적으로 총의치는 환자의 구내에서 제거 시 물에 담가 보관하도록 설명하는데, 수중에서의 총의치의 보관이 상온의 공기중에서 총의치를 보관하는 것과 비교해 체적 안정성에 장점이 있는지에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 의치의 올바른 보관 방법을 규정하는 데에 참고가 될 수 있도록, 수중에서 보관하는 경우와 공기중에 보관하는 경우에 의치상의체적 변화량과 양상을 평가하는 것을 목적으로 한다. 재료 및 방법: 초경석고로 제작한 주모형을 디지털 스캔하여, computer-aided design (CAD) 소프트웨어를 이용해 총의치 의치상을 디자인하고, 3D printing 기법을 이용하여 상악과 하악 각 6개의 시편을 제작하였다. 이를 매몰한 후 열중합 방식으로 온성하여 제작한 레진의치상을 상악과 하악 각 3개씩 그룹 A와 그룹 B로 나누었다. 그룹 A는 상온의 공기중에서 보관되었고, 그룹 B는 상온의 물에 담가 보관하며 24시간 간격으로 28일 동안 스캔하여 stereolithogrphy (SLA) 파일로 저장하였다. 이를 분석하여 한달 간의 체적변화를 측정하였고, best-fit 알고리즘을 이용하여 중첩시켜 3차원 비교 컬러맵을 이용하여 의치상 인상면의 변화 양상을 관찰하였다. 측정한 값은 Kruskal-Wallis test를 이용하여 분석하였다. 결과: 보관방법에 상관없이 총 체적에는 유의한 변화가 없었으나, 공기 중에서 보관한 의치상의 경우 상악 구개부와 하악 구치부 설측 변연에서 조직과 멀어지는 방향으로, 상악 결절부와 하악 후구치 삼각 융기 부위에서는 조직을 압박하는 방향으로 통계적으로 유의한 변화를 보였다. 결론: 수중에서의 의치 보관은 공기중에서의 의치 보관에 비해 의치상 인상면의 변화가 적게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1505-1514
• /
• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권6호
• /
• pp.403-417
• /
• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제112권4호
• /
• pp.426-441
• /
• 2023

본 연구에서는 수확벌채에 따른 수목의 뿌리 점착력의 변화와 토양의 포화를 가정한 지표유출의 세 가지 흐름 기법(SFD; Single flow direction, MFD; Multiple flow direction, IFD; Infinite flow direction)을 무한사면 안전율 공식에 적용하여 산사태 발생 예측 모델링의 정확성을 분석하였다. 이를 위해 2020년 8월 집중호우의 영향으로 자연사면과 벌채사면에서 다수의 산사태가 발생한 제천지역을 연구지역으로 선정하였다. 위성영상과 25cm급 항공사진을 이용한 산사태 인벤토리 맵핑 결과, 연구지역 내에서 총 830개소의 산사태 발생원이 확인되었다. 산사태 모델링 결과, 벌채에 따른 뿌리 점착력의 변화를 고려한 경우(MFD: 0.81, IFD: 0.80, SFD: 0.80)가 벌채의 영향을 고려하지 않은 경우(MFD: 0.79, IFD: 0.79, SFD: 0.78)에 비하여 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics) 분석에서 정확성이 1.3~2.6% 향상되는 것으로 나타났다. 또한, MFD 알고리즘을 이용한 경우는 다른 알고리즘과 비교하여 AUROC 분석에서 정확성이 최대 1.3% 향상되었다. 이러한 결과는 식생조건의 변화를 고려한 뿌리 점착력의 차등 적용과 지표유출수 흐름기법의 선정이 산사태 예측 모델링에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 이 연구의 결과는 현지 수문모니터링과 함께 수종별 뿌리 점착력의 특징 및 변화를 고려하여 검증되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_2호
• /
• pp.1615-1633
• /
• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.16-22
• /
• 2024

전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제23권3호
• /
• pp.139-147
• /
• 1998

목적 : 환자를 통과한 투과선량으로부터 알고리즘을 이용하여 종양선량을 계산하는 새로운 개념의 온라인 선량측정시 인체 조직내의 폐 등 불균질조직의 존재는 인체내 종양선량 및 투과선량에 영향을 미친다. 인체내에 불균질조직이 존재하는 경우 측정된 투과선량으로부터 종양선량 환산시 밀도를 이용한 보정의 정확도를 확인하기 위하여 실험을 시행하였다. 방법: 폐조직의 밀도와 유사한 재질인 코르크 (밀도 $0.202\;gm/cm^3$) 팬톰 (CP) 과 연부조직의 밀도와 유사한 재질인 폴리스티렌 (밀도 $1.040gm/cm^3$) 팬톰 (PP)을 사용하였으며 인체의 흥부와 유사한 조건에서 측정하였다. 즉 흥부에 방사선이 전후 방향에서 조사될 경우에 해당하는 팬톰은 3cm 두께의 PP을 CP 상하에 위치하였으며 CP의 두께는 5, 10, 20cm 으로 하였다. 흥부에 방사선이 측면에서 조사되는 경우에 해당하는 팬톰은 중앙에 종격동에 해당하는 6cm 두께의 PP 을 위치하고 좌우에 10cm 두께의 CP 을 위치하였으며 그 외측에 다시 3 cm 두께의 PP 을 위치하였다. 4 MV, 6 MV 및 10 MV X 선을 사용하였으며 조사면의 크기는 $3{\times}3$ 내지 $20{\times}20cm$의 범위, 팬톰-전리함간 거리 (phantom-chamber distance, PCD) 는 10-50 cm 으로 하였다. 또한 두 물질에 대한 밀도차를 이용하여 CP 과 동일한 방사선 감쇄를 나타낼 것으로 예상되는 두께의 PP 을 CP 대신 위치하여 동일한 방법으로 측정하여 비교하였다. 결과: 밀도를 이용하여 보정한 CP 와 등가두께의 PP 을 사용한 경우의 투과선량은 CP 을 사용한 경우에 비하여 CP 의 두께 5cm 인 경우 4, 6, 10MV에서 각각 평균 0.18(${\pm}0.27$) %, 0.10(${\pm}0.43$) %, 0.33(${\pm}0.30$) %의 오차를 보였다. CP 의 두께 10cm 인 경우에는 에너지별로 0.23(${\pm}0.73$) %, 0.05(${\pm}0.57$) %, 0.04(${\pm}0.40$) %, 20cm 인 경우에는 0.55(${\pm}0.36$) %, 0.34(${\pm}0.27$) %, 0.34(${\pm}0.18$) % 의 오차를 보였다 중간에 6 cm 의 PP 을 위치한 경우에는 에너지별로 1.15(${\pm}1.86$) %, 0.90(${\pm}1.43$)%, 0.86(${\pm}1.01$)% 의 오차를 나타내었다. 이 경우에는 PCD 10 cm 의 경우에 비교적 큰 오차를 보였으며 PCD 10 cm 인 경우를 제외하면 에너지별로 0.47(${\pm}1.17$) %, 0.42(${\pm}0.96$) %, 0.55(${\pm}0.77$0.77) % 의 오차로 크게 감소하였다. 결론: 방사선이 통과하는 경로에 불균질조직인 폐가 존재할 경우에도 불균질조직에 대하여 조직의 밀도를 이용하여 보정하는 방법을 사용하여 투과선량으로부터 종양선량을 계산할 수 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.171-196
• /
• 2018

본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.