• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제37권2호
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• pp.84-89
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• 2012

Objectives: This study analyzed the difference in color caused by different thickness in enamel layer of composite resins when applied with single and layering placement technique, and evaluated if the results agreed with the shade guide from the manufacturers to verify reliability of the color matching process of the manufacturers. Materials and Methods: For single composite resin samples, 6 mm diameter and 4 mm thickness cylindrical samples were fabricated using Ceram-X mono (DENTSPLY DeTrey) and CIE $L^*a^*b^*$ values were measured with spectrophotometer. Same process was done for layering composite resin samples, making 3 dentinal shade samples, 4 mm thickness, for each shade using Ceram-X duo (DENTSPLY DeTrey) and enamel shade resins were layered in 2 mm thickness and CIE $L^*a^*b^*$ values were measured. These samples were ground to 0.2 mm thickness each time, and CIE $L^*a^*b^*$ values were measured to 1 mm thickness of enamel shade resin. Results: Color difference (${\Delta}E^*$) between single and layering composite resin was 1.37 minimum and 10.53 maximum when layering thicknesses were between 1 mm and 2 mm and 6 out of 10 same shade groups suggested by manufacturer showed remarkable color difference at any thickness (${\Delta}E^*$ > 3.3). Conclusion: When using Ceram-X mono and duo for composite resin restoration, following the manufacturer's instructions for choosing the shade is not appropriate, and more accurate information for Ceram-X duo is needed on the variation and expression of the shades depending on the thickness of the enamel.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권5호
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• pp.427-435
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• 2005

인터넷 상에 단백질 및 관련 데이터의 축적에 따라, 도메인에 기반하여 단백질의 상호작용을 계산적으로 예측하는 많은 기법들이 제안되었다. 그러나, 대부분의 기법들이 예측에서 낮은 정확도와 복수개의 단백질 쌍에 대한 상호작용 가능성들 간에 순위 정보를 제공하지 못하는 등의 한계로 인하여 실무 적용에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 예측 기법을 재평가하고 상호작용하는 것으로 예측되는 복수개의 단백질 쌍들에서 이들의 상호작용 가능성들 간에 순위를 부여하는 방법을 제시한다. 순위 부여 방법은 도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 방법의 틀 내에서 확률 식을 고안하여 제시한다. 제시된 순위 부여 기법을 사용함으로써, 상호작용을 하는 것으로 예측된 단백질 쌍들간에 상호작용 가능성이 좀 더 높은 것을 구별해 낼 수 있다. 또한 순위 부여 기법의 검증 과정에서 학습에 사용된 단백질 집단의 PIP(Primary Interaction Probability)값과 일치된 PIP값을 가지는 단백질 쌍 그룹의 경우에는, 상호작용 확률과 예측 정확도 사이에 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.141-151
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• 2019

개체 간의 상호 작용을 나타내기 위해 그래프 데이터 형태의 네트워크가 많은 애플리케이션에서 사용되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 처리해야할 네트워크의 크기가 점점 커짐에 따라 하나의 서버에서 이를 처리하기 어려워졌기 때문에 분산 처리의 필요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 그래프 데이터가 분산 저장되어있는 환경에서 서브 그래프 탐색을 효율적으로 수행하기 위한 분산 처리시스템을 제안한다. 불필요한 탐색을 줄이기 위해 데이터의 통계정보를 활용해 확률적인 스코어링을 통해 탐색 순서를 정한다. 그래프 네트워크의 정점과 차수의 관계는 데이터의 종류에 따라 다른 특성을 보일 수 있기 때문에 여러 분포적 특성을 갖는 그래프에 대해 다른 스코어링 방법을 통해 불필요한 탐색을 줄이기 위한 스코어를 계산하여 탐색 순서를 결정한다. 결정된 순서에 따라 그래프가 분산 저장된 서버에서 순차적으로 탐색한다. 성능평가에서는 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 비교를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법보다 탐색 시간이 약 3~10% 향상됨을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권2호
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• pp.79-88
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• 2019

최근 기계 번역에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있고 한국어와 몽골어 간의 상호 기계 번역 시스템도 개발되고 있다. 한국어와 몽골어는 계통적으로 같은 어족에 속하며 '주어+목적어+서술어'라는 비교적 자유로운 어순을 가지는 언어이고 어미와 조사가 발달한 것이 그 특징이다. 따라서 기계 번역 시 양언어의 조사나 어미의 의미를 잘 번역하는 것이 중요하다. 그러나 한국어 목적격 조사를 몽골어로 번역할 때 한국어 목적격 조사가 몽골어의 여러 격 어미로 번역이 될 수 있는데, 기존의 연구들은 한 가지 격 어미로만 번역해 정확한 의미를 전달하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 한국어 형태소 분석과 동시에 품사 및 동형이의어 태깅 시스템인 유태거(UTagger)를 기반으로 하여 한국어 목적격 조사의 몽골어 격 어미 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 한국어 목적격 조사에 대응하는 몽골어 격 어미들을 살펴보고 데이터 테이블을 설계하여 적절한 격 어미를 결정한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 한국어기초사전에서 데이터를 추출하고 유태거와 비교 실험하였다. 실험 결과 목적격 조사를 바로 대격 어미로 번역한 유태거의 정확률은 46.9%인데 반해 본 논문에서 제안한 방법은 88.38%로 제안한 방법이 41.48%p 더 우수한 결과를 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.201-209
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• 2019

본 연구의 목적은 발달장애인 부모가 발달장애인의 의사를 잘 대리하는지를 분석하는데 있다. 분석 자료는 2014년 장애인실태조사 원자료를 활용하였다. 발달장애인 본인이 응답한 내용과 발달장애인을 대신하여 부모가 응답대리한 항목의 값의 일치도를 통해 부모 대리응답자의 의사표시의 정합성과 편향성을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 부모 대리응답자는 발달장애인에 대해 삶의 만족도와 같은 실태에 대해 잘 응답대리하고 있으나 비용 항목은 심하게 과대 계상하는 긍정편향을, 차별 인식은 부정 편향 대리가 나타났다. 둘째, 자립과 관련되어 다수의 발달장애인 부모 대리응답자는 발달장애인 본인과 의사표시 정합성이 높았다. 다만, 약 5~10% 정도의 부모 대리응답자가 발달장애인과 의견과 달리 시설 형태의 비일반주택을 선호하여 자립정책을 왜곡할 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 향후 발달장애인을 대상으로 하는 욕구 및 자립의향 연구조사시 가능한 당사자의 응답을 받을 수 있어야 함을 제안하였고, 대리응답의 정합도 연구가 다차원적으로 필요함을 논의하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.283-295
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• 2021

본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.169-184
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• 2021

최근 초분광 영상을 기반으로 토지피복을 분류하는 연구에서 토지피복 분광 라이브러리가 많이 활용되고 있다. 해외에서는 다양한 기관에서 토지피복 분광 라이브러리를 구축 및 제공하고 있지만, 국내의 경우 토지피복 분광 라이브러리의 구축 및 제공이 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내 토지피복의 분류 연구에서 국내외 분광 라이브러리의 활용 가능성을 제시하는데 목적이 있다. 분광 라이브러리의 비교분석 및 분광 라이브러리를 이용한 토지피복분류에는 밴드매칭이 요구되며, 본 연구에서는 이를 자동적으로 수행하기 위한 자동화 로직을 제시하였다. 또한 직접 구축한 국내 토지피복 분광 라이브러리와 기구축 해외 토지피복 분광 라이브러리를 비교분석하였으며, 그 결과 직접 구축한 토지피복 분광 라이브러리의 상관계수가 0.974로 가장 높게 나타났다. 최종적으로 정확도 평가를 위해 국내외 토지피복 분광 라이브러리를 이용하여 연구대상지역의 항공 초분광 영상을 SAM기법으로 감독분류 하였으며, 그 결과 직접 구축한 분광 라이브러리의 전체정확도가 91.78%로 가장 높게 나타났다. 정확도 평가 결과 해외 토지피복 분광 라이브러리의 분류항목 중 Soils, Artificial Materials, Coatings는 국내에서도 충분히 피복을 분류하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• 한국노년학
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• 제40권2호
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• pp.269-289
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• 2020

본 논문의 목적은 중장년층의 활동적 노화를 지원하기 위하여 첫째, 서울특별시50플러스 정책 및 사업사례를 분석하고, 둘째, 분석 결과에 근거하여 활동적 노화와 평생학습을 추진하기 위한 정책 및 사업의 방향을 제안하는 것에 있다. 연구방법은 단일 사례연구를 활용하였으며, 사례의 분석틀은 정책 및 사업의 배경-환경, 이념-목표, 주체-대상, 과정-영역의 4가지로 접근하였다. 분석 자료는 서울특별시50플러스 정책 및 사업 관련 연구보고서와 관련 연구 자료, 재단 실무자의 간담회 발표 자료를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 정책 및 사업의 배경·환경에서는 고령사회로의 환경 변화 대응은 정책의 필수적 요소로 나타났다. 정책이념-목표에서는 '새로운 인생비전 창조'의 이념과 활동적 노화를 위한 일자리창출, 사회적 참여, 인생설계 측면의 3가지 측면의 정체성 접근이 주로 이루어지고 있다. 주체-대상측면에서는 정책의 실행 주체는 서울50플러스재단, 50플러스캠퍼스, 50플러스센터의 체계적인 3단계로 구성되어 있으나 대상은 50+세대(50~64세)로만 제한되어 있고, 희망자만 참여하는 문제점을 가지고 있다. 과정-영역 분석에서는 중장년층의 특성에 맞추어 교육지원, 일·창업 지원, 상담정보 제공, 신노년문화 창조 활동 등의 프로그램이 연계적으로 부가가치를 높이도록 설계되어 있다. 향후 제언으로는 정책 및 사업은 중장년층의 특성에 맞추고, 지역의 산업과 대학 등과 연계하여 추진하며, 대상자의 확대가 필요하고, 사업 간 가치를 높이기 위한 연계가 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.