Objective: To investigate the pattern of accuracy change in artificial intelligence-assisted landmark identification (LI) using a convolutional neural network (CNN) algorithm in serial lateral cephalograms (Lat-cephs) of Class III (C-III) patients who underwent two-jaw orthognathic surgery. Methods: A total of 3,188 Lat-cephs of C-III patients were allocated into the training and validation sets (3,004 Lat-cephs of 751 patients) and test set (184 Lat-cephs of 46 patients; subdivided into the genioplasty and non-genioplasty groups, n = 23 per group) for LI. Each C-III patient in the test set had four Lat-cephs: initial (T0), pre-surgery (T1, presence of orthodontic brackets [OBs]), post-surgery (T2, presence of OBs and surgical plates and screws [S-PS]), and debonding (T3, presence of S-PS and fixed retainers [FR]). After mean errors of 20 landmarks between human gold standard and the CNN model were calculated, statistical analysis was performed. Results: The total mean error was 1.17 mm without significant difference among the four time-points (T0, 1.20 mm; T1, 1.14 mm; T2, 1.18 mm; T3, 1.15 mm). In comparison of two time-points ([T0, T1] vs. [T2, T3]), ANS, A point, and B point showed an increase in error (p < 0.01, 0.05, 0.01, respectively), while Mx6D and Md6D showeda decrease in error (all p < 0.01). No difference in errors existed at B point, Pogonion, Menton, Md1C, and Md1R between the genioplasty and non-genioplasty groups. Conclusions: The CNN model can be used for LI in serial Lat-cephs despite the presence of OB, S-PS, FR, genioplasty, and bone remodeling.
PSC 보의 비파괴 손상검색을 위한 고유진동수 이용 손상추정법과 모드형상 이용 손상추정법을 제시하였다. 먼저, 고유진동수의 변화를 사용하여 손상의 위치를 예측하는 알고리즘과 고유진동수 1차 섭동 이론에 근거하여 균열크기를 예측하는 알고리즘을 요약하였다 다음으로, 모드형상의 변화로부터 모드민감도의 변화를 감지하고 이를 통해 손상의 위치와 크기를 추정하는 손상지수 알고리즘을 요약하였다. PSC 보의 유한요소모델을 사용하는 수치실험을 통해 고유 진동수 이용 손상추정법과 모드형상 이용 손상추정 법의 정확성을 검증하였다. 분석결과 두 방법 모두 실험 대상 구조에 도입된 균열의 위치를 정확하게 예측하였으며 균열의 크기를 비교적 근사하게 예측하였다.
Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
기존의 부브노프-갤러킨 자연요소법(BG-NEM)에서 발생하는 수치적분의 부정확성을 페트로프-갤러킨 자연요소법(PG-NEM)에서 완벽히 해결할 수 있음을 저자들의 이전 논문에서 확인하였다. 본 논문에서는 PG-NEM을 확장하여 2차원 기하학적 비선형 문제를 다룬다. 해석을 위해 선형화된 토탈 라그랑지 정식화를 도입하고 PG-NEM을 적용하여 근사화한다. 각 하중 단계마다 절점은 새로운 위치로 갱신되며, 재분포된 절점을 바탕으로 형상함수를 새롭게 구성한다. 이러한 과정은 PG-NEM이 더 정확하고 안정적인 근사함수를 제공하는 것을 가능하게 한다. 개발된 포트란 시험 프로그램을 이용하여 대표적인 수치 예제를 수행하였으며, 수치결과로부터 PG-NEM이 효율적이고 정확하게 대변형 문제를 근사화하는 것을 확인하였다.
In this study, we design an applicable model enabling internet protocol television (IPTV) service providers to use a virtual network (VN) for IPTV service delivery. The model addresses the guaranteed service delivery, cost effectiveness, flexible control, and scalable network infrastructure limitations of backbone or IP overlay-based content networks. There are two major challenges involved in this research: i) The design of an efficient, cost effective, and reliable virtual network topology (VNT) for IPTV service delivery and the handling of a VN allocation failure by infrastructure providers (InPs) and ii) the proper approach to reduce the cost of VNT recontruction and reallocation caused by VNT allocation failure. Therefore, in this study, we design a more reliable virtual network topology for solving a single virtual node, virtual link, or video server failure. We develop a novel optimization objective and an efficient VN construction algorithm for building the proposed topology. In addition, we address the VN allocation failure problem by proposing VNT decomposition and reconstruction algorithms. Various simulations are conducted to verify the effectiveness of the proposed VNT, as well as that of the associated construction, decomposition, and reconstruction algorithms in terms of reliability and efficiency. The simulation results are compared with the findings of existing works, and an improvement in performance is observed.
네트워크를 이용한 가상현실에 실시간 동영상이 도입되면서 가상공간은 더욱 현실감이 있게 되었다. 그러나 인터넷과 같이 자원을 예약할 수 없는 네트워크를 이용하여 가상현실을 제공하는 시스템에서 실시간 동영상을 처리하기 위해서 시스템의 확장성(scalability)을 고려하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 실시간 동영상을 처리하는 가상현실 시스템을 위한 가상공간의 품질조정 방법을 제안하여 확장성을 고려한 네트워크형 가사연실 시스템을 설계 및 구현을 한다. 제안한 방법은 가상공간의 각 객체들의 중요도를 나타내는 IoP(Importance of Presence)를 제안하고, 가상현실 시스템에 과부하가 발생하면 제안된 IoP를 토대로 객체들의 품질을 제어함으로써 시스템의 확장성을 제공한다.
3GPP (3rd Generation Partnership Project) LTE (Long Term Evolution) 시스템의 하양링크에서는 초기 동기화 및 셀 탐색 과정을 수행하기 위해 PSS (primary synchronization signal) 와 SSS (secondary synchronization signal) 시퀀스를 사용한다. 단말기는 PSS를 이용하여 슬롯 타이밍과 주파수 동기, 그리고 셀 ID를 획득한 후 SSS를 검출해야 하는데, 3GPP LTE에서 지원되는 2 종류의 CP (Cyclie Prefix) 길이로 인해 2번의 FFT를 수행하여 SSS reference 신호와의 cross-correlation을 이용해 무선 프라밍 타이밍과 셀 그룹 ID를 획득한다. 본 논문에서는 단말기의 셀 탐색기에서 SSS 검출 시 복잡도를 최소화하기 위해 extended CP로 전송한 경우 CP 길이를 선 결정하여 FFT와 cross-correlation의 계산 복잡도를 최대 50%까지 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 매우 작은 성능 열화를 가지면서, 복잡도는 크게 감소하는 결과를 확인할 수 있었다.
무선통신의 발달로 인해 사람들은 언제, 어디서나 서로 통화할 수 있는 시대에 살고 있다. 하지만, 이동통신의 개방성은 심각한 보안위협에 노출되며, 안전한 통신채널을 제공하기 위해 이동통신망에서 보안은 필수적이다. 이동통신망의 보안을 위해서 사용하는 가장 일반적인 방법중의 하나는 스트림 암호이다. 일반적으로, 이 스트림 암호는 LFSR (Linear Feedback Shift Reigster)을 주로 사용하여 구현된다. 본 고에서는 이동통신망의 스트림 암호의 비도를 향상시키기 위해서 블록 암호알고리즘에서 주로 사용하는 S박스의 변형된 메커니즘을 제안하며. 이 메커니즘은 랜덤성을 고려한 3개의 변형된 S박스 메커니즘이다. 일반적으로, S박스는 비선형 특성을 가진 함수로서 임의 데이터를 공격에 더 강하도록 만들어준다. 제안된 알고리즘의 랜덤성 테스트는 Ent 의사난수 테스트 프로그램을 사용하고, 실험결과 각각의 테스트에서 기존의 스트림 알고리즘보다 더 좋은 랜덤성과 serial correlation coefficient를 가진다는 것을 증명한다.
최근 TerraSAR-X SAR, TanDEM-X 또는 COSMO-SkyMed와 같은 1 m 급의 고해상도 X-band SAR 센서를 탑재한 인공위성이 발사되어 운행되고 있다. 국내에서도 X-band를 탑재한 1m 급의 고해상도 위성 레이더인 KOMPSAT-5가 발사될 예정에 있다. 본 연구는 X-band SAR 영상을 이용한 PSInSAR 기법 적용에 보다 적합한 고정산란체 추출 및 네트워크 생성 기법을 개발하였다. 새로운 PSC 추출 알고리즘은 다음 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 진폭분산지수, 평균반사강도, 평균긴밀도를 복합적으로 이용하여 초기 PSC를 선출한다. 두 번째 초기 선출된 PSC의 네트워크 분석을 통해 추정된 각 PSC에서의 시계열 긴밀도를 직접 이용하여 최종 추출한다. 또한 PSC를 이용한 네트워크 분석의 안정성을 높이기 위한 multi-TIN 구성 기법과 비 도심지역에서 분석 신뢰도를 높이기 위한 복합 네트워크를 제안하였다. 개발된 알고리즘을 뉴올리언즈 지역에서 획득된 21개의 TerraSAR-X SAR 자료에 적용한 결과, 기존의 PSInSAR 기법으로는 관측되지 않았던 비 도심지역에서 다수의 PS가 추출되어 변위 속도 분석이 가능하였다. 이러한 결과는 주로 도심지역에서 널리 사용되어 왔던 PSInSAR 기법을 비 도심지역으로까지 확대하는 것으로, 향후 KOMPSAT-5를 활용한 한반도 지역 상시 모니터링에 기여할 것이다.
WiBro의 핸드오버는 IEEE 802.16e 기반인 하드 핸드오버 방법이고 핸드오버시 주위 neighbor advertisement 메시지에서 주위 cell의 상태와 RAS(Radio Access Station) ID를 확인하여 핸드오버를 한다. 이때 주변 RAS로 HO-notification 메시지를 보낸다. 예상되는 RAS로 HO-notification 메시지를 보냄으로써 불필요한 signal이 많이 발생하게 되고 핸드오버 수행 시 packet 손실이 발생한다. 이로 인하여 서비스의 품질저하가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 LPM(Last Packet Marker) 핸드오버 방법이 제안되었다. LPM 핸드오버는 핸드오버 동안 미리 data packet을 저장하기 때문에, seamless 핸드오버를 지원한다. 또한, GPS를 이용하여 PSS(Portable Subscriber Station)의 위치를 파악함으로써, 이동이 예상되는 RAS를 예측하는 방법과 선인증 과정을 이용하여 이동하고자 하는 RAS를 미리 예약하는 방법들이 제안되고 있다. LPM 핸드오버 방법과 선인증 과정을 이용한 방법은 PSS와 RAS에 부담을 주고, 많은 traffic이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PSS 이동 예측 알고리즘을 제안한다. PSS가 history cache를 가지고 있고 history cache가 가지고 있는 과거의 핸드오버 data와 비교하여 target RAS를 정하고 HO-notification-RSP 메시지를 target RAS로부터 받을 때 crossover node에 target RAS를 알림으로써 serving RAS와 target RAS로 data 패킷을 bicast하고 target RAS는 buffer에 저장하였다가 핸드오버 완료시 전송함으로써 패킷 손실을 막고 불필요한 시그널링 트래픽을 막는 알고리즘을 제안하였다. 시그널링 트래픽은 history cache가 성공시 약 48%의 traffic이 감소되었고 history cache 실패시 약 기존 핸드오버 보다 약 6%의 traffic이 증가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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