• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.67-81
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• 2006

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제24권2호
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• pp.310-321
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• 1999

In this in vitro study, confocal laser scanning microscopic morphology of dentin-resin interface and its relationship to shear bond strength were investigated after the exposed dentin surfaces were treated with 3 different kinds of dentin adhesive systems[three-step; Scotchbond Multi-Purpose Plus(SMPP), self-priming bonding resin; Single Bond(SB), self-etching primer; Clearfil Liner Bond 2(LB2)]. 52 extracted human molar teeth without caries and/or restorations. The experimental teeth were randomly divided into three groups of seventeen teeth each. In five teeth of each group, class V cavities(depth: 1.5mm) with 900 cavosurface angles were prepared at the cementoenamel junction on buccal and lingual surfaces. Bonding resins of each dentin adhesive system were mixed with rhodamine B. Primer of SMPP was mixed with fluorescein. In group 1. the exposed dentin was conditioned with etchant, applied with above primer and bonding resin of SMPP. In group 2, with etchant and self-priming bonding agent of SB. In group 3, with self-etching primer and bonding agent of LB2. After treatment with dentin adhesive systems, composite resin were applied and photocured. The experimental teeth were cut longitudinally through the center line of restoration and grounded so that about $90{\mu}m$-thick wafers of buccolingually orientated dentin were obtained. And, $70{\sim}80{\mu}m$-thick wafers sectioned horizontally, thus presenting a dentinal tubules at 900 to the cut surface of a remaining tooth, were obtained. Primer of SMPP mixed with rhodamine B was applied to these wafers. Confocal laser scanning microscopic investigations of these wafers were done within of 24 hours after treatment. To measure shear bond strength, the remaining twelve teeth of each group were grounded horizontally below the dentinoenamel junction, so that no enamel remained. After applying dentin adhesive systems on the dentin surface, composite was applied in the shape of cylinder. The cylinder was 5mm in diameter, and 2mm in thickness. Shear bond strength was measured using Instron with a cross-head speed of 0.5mm/min. It was concluded as follows ; 1. Hybrid layer of SMPP(mean: $4.56{\mu}m$) was thicker than that of any other groups. This value was not statistically significant thicker than that of SB(mean: $3.41{\mu}m$, p>0.05), and significant thicker than that of LB2(mean: $1.56{\mu}m$, p<0.05). There was a statistical difference between SB and LB2(p<0.05). 2. Although there were variations in the length of resin tag even in a sample, and in a group, most samples in SMPP and SB showed resin tags extending above $20{\mu}m$. But samples in LB2 showed resin tags of $10{\mu}m$ at best. 3. Besides primer's infiltration into demineralized peritubular dentin and dentinal tubules, fluorophore of primer was detected in the lateral branches of dentinal tubules. 4. All groups demonstrated statistically significant differences from one another(p<0.05), with shear bond strengths given in descending order as follows: SMPP(18.3MPa), SB(16.0MPa) and LB2(12.4MPa). 5. LB2 having thinnest hybrid layer($1.56{\mu}m$) showed the lowest shear bond strength(12.4MPa).

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.