• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3694-3722
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• 2022

In today's globalized world, there is no transparency in exchanging data and information between producers and consumers. However, these tasks experience many challenges, such as administrative barriers, confidential data leakage, and extensive time delays. To overcome these challenges, we propose a decentralized, secured, and verified smart chain framework using Ethereum Smart Contract which employs Inter Planetary File Systems (IPFS) and MongoDB as storage systems to automate the process and exchange information into blocks using the Tendermint algorithm. The proposed work promotes complete traceability of the product, ensures data integrity and transparency in addition to providing security to their personal information using the Lelantos mode of shipping. The Tendermint algorithm helps to speed up the process of validating and authenticating the transaction quickly. More so in this time of pandemic, it is easier to meet the needs of customers through the Ethermint Smart Chain, which increases customer satisfaction, thus boosting their confidence. Moreover, Smart contracts help to exploit more international transaction services and provide an instant block time finality of around 5 sec using Ethermint. The paper concludes with a description of product storage and distribution adopting the Ethermint technique. The proposed system was executed based on the Ethereum-Tendermint Smart chain. Experiments were conducted on variable block sizes and the number of transactions. The experimental results indicate that the proposed system seems to perform better than existing blockchain-based systems. Two configuration files were used, the first one was to describe the storage part, including its topology. The second one was a modified file to include the test rounds that Caliper should execute, including the running time and the workload content. Our findings indicate this is a promising technology for food supply chain storage and distribution.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2278-2291
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• 2023

Imported ornamental fish should be quarantined because they can have dangerous diseases depending on their habitat. The quarantine requires a lot of time because quarantine officers collect various information on the imported ornamental fish. Inefficient quarantine processes reduce its work efficiency and accuracy. Also, long-time quarantine causes the death of environmentally sensitive ornamental fish and huge financial losses. To improve existing quarantine systems, information on ornamental fish was collected and structured, and a server was established to develop quarantine performance support software equipped with a text search engine. However, the long names of ornamental fish in general can cause many typos and time bottlenecks when we type search words for the target fish information. Therefore, we need a technique that can correct typos. Typical typo character calibration compares input text with all characters in a calibrated candidate text dictionary. However, this approach requires computational power proportional to the number of typos, resulting in slow processing time and low calibration accuracy performance. Therefore, to improve the calibration accuracy of characters, we propose a fusion system of simple Artificial Neural Network (ANN) models and character preprocessing methods that accelerate the process by minimizing the computation of the models. We also propose a typo character generation method used for training the ANN models. Simulation results show that the proposed typo character correction system is about 6 times faster than the conventional method and has 10% higher accuracy.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제15권2호
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• pp.55-62
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• 2023

PURPOSE. The aim of this study is to evaluate the accuracy of removable partial denture (RPD) frameworks produced using different digital protocols. MATERIALS AND METHODS. 80 frameworks for RPDs were produced using CAD-CAM technology and divided into four groups of twenty (n = 20): Group 1, Titanium frameworks manufactured by digital metal laser sintering (DMLS); Group 2, Co-Cr frameworks manufactured by DMLS; Group 3, Polyamide PA12 castable resin manufactured by multi-jet fusion (MJF); and Group 4, Metal (Co-Cr) casting by using lost-wax technique. After the digital acquisition, eight specific areas were selected in order to measure the Δ-error value at the intaglio surface of RPD. The minimum value required for point sampling density (0.4 mm) was derived from the sensitivity analysis. The obtained Δ-error mean value was used for comparisons: 1. between different manufacturing processes; 2. between different manufacturing techniques in the same area of interest (AOI); and 3. between different AOI of the same group. RESULTS. The Δ-error mean value of each group ranged between -0.002 (Ti) and 0.041 (Co-Cr) mm. The Pearson's Chi-squared test revealed significant differences considering all groups paired two by two, except for group 3 and 4. The multiple comparison test documented a significant difference for each AOI among group 1, 3, and 4. The multiple comparison test showed significant differences among almost all different AOIs of each group. CONCLUSION. All Δ-mean error values of all digital protocols for manufacturing RPD frameworks optimally fit within the clinical tolerance limit of trueness and precision.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1729-1740
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• 2022

근래 정보의 다양성과 활용에 따라 많은 데이터가 생성되었고, 데이터를 수집, 저장, 가공 및 예측 하는 빅데이터 분석의 중요성이 확대되었으며, 필요한 정보만을 수집할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 웹 공간은 절반 이상이 텍스트로 이루어져 있고, 유저들의 유기적인 상호작용을 통해 수많은 데이터가 발생한다. 대표적인 텍스트 데이터 수집 방법으로 크롤링 기법이 있으나 데이터를 가져올 수 있는 방법에 치중되어 웹 서버나 관리자를 배려하지 못하는 크롤러가 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 크롤링 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 고려해야 할 주의사항에 대해 살펴보고 효율적으로 데이터를 가져올 수 있는 개선된 동적 웹 크롤러를 설계 및 구현한다. 기존 크롤러의 문제점들을 개선한 크롤러는 멀티프로세스로 설계되어 작업소요 시간이 평균적으로 4배정도 감소하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.169-179
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• 2021

소비자의 식품소비행동은 소비자 패널 데이터와 같은 정형 데이터 뿐 아니라 매스미디어와 소셜미디어(SNS) 등 비정형 데이터로부터 영향을 받을 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 식품소비 관련된 정형 데이터와 비정형 데이터를 연계한 융합데이터 셋에 대하여 딥러닝 기반의 소비예측 모델을 생성하고 이를 검증한다. 연구의 결과는 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합할 때 모델 정확도가 향상되었음을 보여주었다. 또한 비정형 데이터가 모델 예측 가능성을 향상시키는 것으로 나타났다. 변수들의 중요도를 식별하기 위해 SHAP 기법을 사용한 결과 블로그 및 비디오 데이터 관련 변수가 상위 목록에 있었고, 파프리카 구매 금액과 양의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 실험 결과에 따르면 머신러닝 모델이 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 보였고, 기존의 시계열 분석 모델링에 대한 효율적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국균학회지
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• 제25권2호통권81호
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• pp.143-151
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• 1997

Aspergillus niger와 Penicillium notatum간의 lipase 우수 생성 종간 형질전환체를 획득하고, 유전분석과 정제를 통하여 다음과 같은 결과를 얻었다. P. notatum의 영양요구물을 확인하여 본 결과 Tyrosine 요구성임을 알 수 있었다. 핵전이를 위한 원형질체 형성 및 재생 조건에서는 Novozym 234의 농도 1%, 삼투안정제는 0.6M KCl, 효소의 처리시간은 180분 그리고 최적 pH는 5.8로 나타났다. 핵전이에 의한 형질전환의 빈도는 $1.3{\times}10^{-4}{\sim}3.8{\times}10^{-4}$으로 비교적 낮은 편이었다. 유전적 안정성, conidia의 크기, DNA 함량의 측정 그리고 핵염색의 결과 형질전환체의 핵형은 aneuploid로 추정되었다. 형질전환체의 lipase 활성은 모균주와 비교하여 $1.2{\sim}1.7$배 증가하였다.

• 지질공학
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• 제23권1호
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• pp.29-36
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• 2013

스크린 공막힘에 의하여 채수량이 감소된 지하수 관정은 여러 방법을 통하여 재생시켜주면 지하수 채수량을 개선시켜 관정의 수명을 연장할 수 있다. 본 논문에서는 화약이나 압축 유체를 사용하는 기존의 공막힘 재생기술을 대신할 수 있는 고전압 펄스 방전에 의한 지하수 관정 스크린 공막힘의 재생법에 대하여 연구하였다. 본 기술은 수중에 삽입된 전극에 순간적으로 고전압의 전기에너지를 주입하여 이 때 전극 사이에서 발생하는 고온, 고압의 플라즈마의 팽창력에 의하여 발생하는 수중 충격파를 이용하는 기술로, 기존 기술 대비 취급이 용이하며 구조가 간단하고 충격압의 크기 조절이 용이하다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 축전기 방전형 펄스 발생장치를 사용하여 약 200 J의 전기에너지를 수중에 삽입된 전극에 순간적으로 주입함으로써 전극으로부터 6 cm 떨어진 곳에서 약 10.7MPa의 수중 충격압을 얻었다. 이 충격압의 크기는 축전기의 충전 전압을 바꿔줌으로써 손쉽게 조절이 가능하였으며, 다양한 전압에서의 실험을 통하여 방전 전류의 첨두치와 선형적인 관계를 갖고 있음을 알았다. 또한 지하수 관정에 사용되는 스크린과 유사한 시료에 대한 모의실험을 통하여 이 기술을 이용한 지하수 관정의 세척 가능성을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.129-136
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• 2020

본 연구에서 기기 지진취약도 정보의 부분 종속 관계를 정확하게 고려할 수 있는 샘플링 기반 지진 확률론적 리스크 평가 정량화 기법을 개발하였다. 구체적으로 두 가지 대표적 방법론인 EPRI 지진취약도 입력기반 정량화 방법과 JAERI 지진취약도 입력기반 정량화 기법의 장점을 결합하여 리스크 정량화 방법를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 방법의 가장 중요한 특징은 EPRI 지진취약도 입력을 JAERI 지진취약도 입력 공간으로 치환하여 샘플링 방법으로 SPRA 수행하는 것에 있다. 제안된 샘플링기반 접근법을 간단한 예제부터 실제 원전의 지진 확률론적 리스크 평가 문제에 적용한 결과, 본 연구에서 제안하는 방법이 정해에 가까운 시스템 지진취약도 및 지진리스크 값을 산출함을 확인할 수 있었다. 그러므로 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 SPRA 정량화 방법이 다룰 수 없는 시스템 내 부분 종속 조건을 고려하여 지진 리스크를 정확하게 평가할 수 있는 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 구강회복응용과학지
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• 제38권4호
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• pp.249-256
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• 2022

성공적인 상악전치부의 임플란트 식립은 많은 고려를 필요로 한다. 환자를 만족시키며 기능적이며 심미적인 보철수복을 위해서는, 치료에 앞서 정확한 진단이 선행되어야 하며 이는 구내스캔, 콘빔시티, 그리고 안면스캔을 중첩함으로 시도해 볼 수 있다. 구내스캔을 통해 얻어지는 환자의 교합양상과 콘빔시티에서 얻어지는 환자의 치조골의 양상 및 질, 그리고 안면스캔에서 얻어지는 환자의 특성과 구외평가를 어우르는 진단은 보다 성공적인 보철수복을 위한 발판이 될 수 있다. 다양한 정보의 중첩을 통해, 보철적으로 이상적인 치관의 위치를 우선순위에 두지만, 환자의 생물학적 한계를 포용하는 "탑다운"형식의 임플란트 진단은, 이를 고려한 서지컬 가이드를 3D 프린팅하고, 수술에 사용함으로써 구현되었다. 환자의 치조골 소실로 인한 임플란트 식립위치의 한계점은, 치아의 선각과 착시효과를 이용한 보철수복을 통하여 극복하려고 노력하였다. 이후, 임시수복물을 사용하고 환자가 가장 편하다고 느끼는 보철물을 장착한 뒤 디지털 교합장비(Arcus Digma II)를 이용하여 전방유도와 하악의 운동을 측정하여 이를 최종보철물에 적용하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.223-232
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• 2023

고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.