오픈소스를 사용하는 사용자 및 기업의 비중이 지속적으로 증가하고 있다. 국외뿐만 아니라 국내에서의 오픈소스 소프트웨어 시장 규모가 급격하게 성장하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어의 지속적인 발전에 비해서, 오픈소스 소프트웨어 주제 분류에 대한 연구 거의 이루어지지 않고 있으며 소프트웨어의 분류 체계 또한 구체화되어 있지 않다. 현재는 사용자가 주제를 직접 입력하거나 태깅하는 방식을 사용하고 있으며 이에 따른 오 분류 및 번거로움이 존재한다. 또한 오픈소스 소프트웨어 분류에 대한 연구는 오픈소스 소프트웨어 평가, 추천, 필터링등의 기반 연구로 이용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝 모델을 사용하여 오픈소스 소프트웨어를 분류하는 기법에 대하여 제안하고, 머신러닝 모델 별 성능 비교를 제안한다.
In this paper, we propose an innovative approach that leverages deep learning to find optimal reference points for achieving precise tooth segmentation in three-dimensional tooth point cloud data. A dataset consisting of 350 aligned maxillary and mandibular cloud data was used as input, and both end coordinates of individual teeth were used as correct answers. A two-dimensional image was created by projecting the rendered point cloud data along the Z-axis, where an image of individual teeth was created using an object detection algorithm. The proposed algorithm is designed by adding various modules to the Unet model that allow effective learning of a narrow range, and detects both end points of the tooth using the generated tooth image. In the evaluation using DSC, Euclid distance, and MAE as indicators, we achieved superior performance compared to other Unet-based models. In future research, we will develop an algorithm to find the reference point of the point cloud by back-projecting the reference point detected in the image in three dimensions, and based on this, we will develop an algorithm to divide the teeth individually in the point cloud through image processing techniques.
Under the influence of atmospheric turbulence, a star's point image will shake back and forth erratically, and after exposure the originally small star point will spread into a huge spot, which will affect the ground calibration of the star sensor. To analyze the impact of atmospheric turbulence on the positioning accuracy of the star's center of mass, this paper simulates the atmospheric turbulence phase screen using a method based on a sparse spectrum. It is added to the static-star-simulation device to study the transmission characteristics of atmospheric turbulence in star-point simulation, and to analyze the changes in star points under different atmospheric refractive-index structural constants. The simulation results show that the structure function of the atmospheric turbulence phase screen simulated by the sparse spectral method has an average error of 6.8% compared to the theoretical value, while the classical Fourier-transform method can have an error of up to 23% at low frequencies. By including a simulation in which the phase screen would cause errors in the center-of-mass position of the star point, 100 consecutive images are selected and the average drift variance is obtained for each turbulence scenario; The stronger the turbulence, the larger the drift variance. This study can provide a basis for subsequent improvement of the ground-calibration accuracy of a star sensitizer, and for analyzing and evaluating the effect of atmospheric turbulence on the beam.
초경공구의 제조공정에서 발생하는 WC-Co 초경합금 슬러지로부터 텅스텐의 순환활용을 위한 기초연구가 수행되었다. 왕수를 사용하여 슬러지로부터 코발트를 침출함과 동시에 탄화텅스텐을 텅스텐산으로 변환시켜 회수하였다. 왕수농도, 반응온도와 시간, 광액농도 등이 코발트의 침출과 텅스텐산의 생성에 미치는 영향을 조사하였으며 최적조건을 도출하였다. 왕수농도 100 vol.%, 반응온도 $100^{\circ}C$, 반응시간 60분에서슬러지의 광액농도가 400 g/L에 도달할 때 까지 슬러지로부터 코발트의 완전한 추출이 이루어졌으나, 슬러지에 존재하는 모든 탄화텅스텐이 텅스텐산으로 완전히 전환되는 것은 광액농도가 150 g/L 이하일 때 이었다. 생성된 텅스텐산을 암모니아 용액에 용해함으로서 금속 불순물들을 불용성 잔사로 제거하는 것이 가능하였다. 증발결정 공정을 통하여 정제된 암모늄 텅스테이트 용액으로부터 99.85%의 순도를 가지는 암모늄 파라텅스테이트($(NH_4)_{10}{\cdot}H_2W_{12}O_{42}{\cdot}4H_2O$)를 얻을 수 있었다.
Flash EEPROM 셀에서 기존의 ONO 구조의 IPD를 사용하면 peripheral MOSFET의 게이트 산화막을 성장할 때에 사용되는 세정 공정을 인하여 ONO 막의 상층 산화막이 식각되어 전하 보존 특성이 크게 열화되었으나 IPD 공정에 ONON 막을 사용하면 그 세정 공정시에 상층 질화막이 상층 산호막이 식각되는 것을 방지시켜 줌으로 전하보존 특성이 크게 개선되었다. ONON IPD 막을 갖고 있는 Flash EEPROM 셀의 전화 보존 특성의 모델링을 위하여 여기서는 굽는(bake) 동안의 전하 손실로 인한 문턱전압 감소의 실험식으로 ${\Delta}V_t\; = \;{\beta}t^me^{-ea/kT}$을 사용하였으며, 측정 결과 ${\beta}$=184.7, m=0.224, Ea=0.31 eV의 값을 얻었다. 이러한 0.31 eV의 활성화 에너지 값은 굽기로 인한 문턱전압의 감소가 층간 질화막 내에서의 트립된 전자들의 이동에 의한 것임을 암시하고 있다. 한편, 그 모델을 사용한 전사 모사의 결과는 굽기의 thermal budget이 낮은 경우에 실험치와 잘 일치하였으나, 반면에 높은 경우에는 측정치가 전사 모사의 결과보다 훨씬 더 크게 나타났다. 이는 thermal budge가 높은 경우에는 프로그램시에 층간 질화막 내에 트립되어 누설전류의 흐름을 차단해 주었던 전자들이 빠져나감으로 인하여 터널링에 의한 누설전류가 발생하였기 때문으로 보여졌다. 이러한 누설전류의 발생을 차단하기 위해서는 ONON 막 중에서 층간 질화막의 두께는 가능한 얇게 하고 상층 산화막의 두께는 가능한 두껍게 하는 것이 요구된다.
This study was aimed to characterize osteogenic potential of rat bone marrow stromal cells (BMSC) isolated with standard flushing method and investigate the plasticity of transdifferentiation between osteoblastic and adipocytic lineage of cultured BMSC. Unlike aspiration method in human, rat bone marrow was extracted by means of irrigation with culture media that elevates the possibility of co-extraction of committed osteoprogenitor, or preosteoblast or other progenitor cells of several types present inside bone marrow. The cultured stromal cells showed high ALP activity which is representative marker of osteoblast without any treatment. Osteogenic inducers such as Dex and BMP-2 were examined for the evaluation of their effect on osteogenic and adipocytic differentiation of stromal cells, because they function as osteoinductive agent in stromal cells, but simultaneously induce adipogenic differentiation. Osteogenic differentiation was evaluated by measuring alkaline phosphatase activity or mRNA expression of osteoblast markers such as osteopontin, bone sialoprotein, collagen type I and CbfaI, and in vitro matrix mineralization by von Kossa staining. Oil red staining method was used to detect adipocyte and adipocytic marker, aP2 and $PPAR{\gamma}2$ expression was examined using RT-PCR. It can be supposed that irrigation procedure resulted in high portion of already differentiation-committed osteoprogenitor cell showing elevated ALP activity and strong mineralization only under the supplement of $100{\mu}M$ ascorbic 2-phosphate and 10mM ${\beta}$-glycerophosphate without any treatment of osteogenic inducers such as Dex and BMP-2. Dex and BMP-2 seemed to transdifferentiate osteoprogenitor cells having high ALP activity into adipocytes temporarily, but continuous treatment redifferentiated into osteoblast and developed in vitro matrix mineralization. This property must be considered either in tissue engineering for bone regeneration, or in research of characterization of osteogenic differentiation, with rat BMSC isolated by the standard irrigation method.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
본 연구는 수도권, 서울, 전북지역의 치과위생사를 대상으로 2006년 7월부터 8월까지 실시한 656명에 대하여 자기 기입식 설문조사방식으로 치과위생사가 근무하는 병원환경에 대한 상태와 건강에 영향을 주는 요인, 치과위생사의 병원실내질환경 만족에 영향을 주는 환경요인 등에 차이점을 발견할 수 있는지를 파악하여 치과위생사의 건강관리를 위한 실내근무환경 개선과 신체자각증상 감소방안을 제시하고자 하였다. 1. 병원근무환경에 대한 주관적 평가를 통한 만족도를 분석한 결과 병원의 공기가 신선하다(2.51), 병원의 공기냄새가 기분 좋게 한다(2.71), 병원의 환기(2.84)로 실내공기질에 대한 만족도가 낮았다. 2. 자각증상경험정도에 대한 반응은 "등, 어깨, 목이 아프거나 뻣뻣하다"(3.50~3.67), "피곤하거나 졸리며 피로를 느낀다"(3.26~3.59)가 높게 나타났다. 3. 병원실내환경 만족도에 영향을 주는 요인은 병원 공기냄새가 가장 높게 나타나 실내공기질이 병원실내 환경 만족에 영향을 주는 주요한 요인이라는 결론을 얻었다. 그 외에도 병원 실내온도, 병원의 조명, 병원환기, 병원의 시끄러움, 병원공기 신선도 순으로 영향을 주었다. 4. 실내공기질에 따른 자각증상경험정도에 영향을 주는 요인은 "본인이 느끼는 건강상태"(p < 0.001), "화학물질 민감"(p < 0.001) 및 "냉난방 방식"(p < 0.001)순으로 나타났다. 5. 근무환경 만족도를 조사한 결과 실내공기질의 만족도가 가장 낮은 것으로 나타났으며, 이는 건물이 밀폐형이고 하루 환기횟수가 절대 부족하기 때문으로 파악되었다.
Lung cancer, one of the leading causes of cancer-related deaths, usually appears as solitary pulmonary nodules (SPNs) which are hard to diagnose using the naked eye. In this paper, curvelet-based textural features and clinical parameters are used with three prediction models [a multilevel model, a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method, and a support vector machine (SVM)] to improve the diagnosis of benign and malignant SPNs. Dimensionality reduction of the original curvelet-based textural features was achieved using principal component analysis. In addition, non-conditional logistical regression was used to find clinical predictors among demographic parameters and morphological features. The results showed that, combined with 11 clinical predictors, the accuracy rates using 12 principal components were higher than those using the original curvelet-based textural features. To evaluate the models, 10-fold cross validation and back substitution were applied. The results obtained, respectively, were 0.8549 and 0.9221 for the LASSO method, 0.9443 and 0.9831 for SVM, and 0.8722 and 0.9722 for the multilevel model. All in all, it was found that using curvelet-based textural features after dimensionality reduction and using clinical predictors, the highest accuracy rate was achieved with SVM. The method may be used as an auxiliary tool to differentiate between benign and malignant SPNs in CT images.
In Korea, quality evaluation of dried oak mushrooms are done first by classifying them into more than 10 different categories based on the state of opening of the cap, surface pattern, and colors. And mushrooms of each category are further classified into 3 or 4 groups based on its shape and size, resulting into total 30 to 40 different grades. Quality evaluation and sorting based on the external visual features are usually done manually. Since visual features of mushroom affecting quality grades are distributed over the entire surface of the mushroom, both front (cap) and back (stem and gill) surfaces should be inspected thoroughly. In fact, it is almost impossible for human to inspect every mushroom, especially when they are fed continuously via conveyor. In this paper, considering real time on-line system implementation, image processing algorithms utilizing artificial neural network have been developed for the quality grading of a mushroom. The neural network based image processing utilized the raw gray value image of fed mushrooms captured by the camera without any complex image processing such as feature enhancement and extraction to identify the feeding state and to grade the quality of a mushroom. Developed algorithms were implemented to the prototype on-line grading and sorting system. The prototype was developed to simplify the system requirement and the overall mechanism. The system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, a set of computer vision system with lighting chamber, one chip microprocessor based controller, and pneumatic actuators. The proposed grading scheme was tested using the prototype. Network training for the feeding state recognition and grading was done using static images. 200 samples (20 grade levels and 10 per each grade) were used for training. 300 samples (20 grade levels and 15 per each grade) were used to validate the trained network. By changing orientation of each sample, 600 data sets were made for the test and the trained network showed around 91 % of the grading accuracy. Though image processing itself required approximately less than 0.3 second depending on a mushroom, because of the actuating device and control response, average 0.6 to 0.7 second was required for grading and sorting of a mushroom resulting into the processing capability of 5,000/hr to 6,000/hr.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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