Purpose: The use of micro-computed tomography (micro-CT) scans in biomedical and dental research is growing rapidly. This study aimed to explore the scientific literature on approaches and applications of micro-CT in restorative dentistry. Materials and Methods: An electronic search of publications from January 2009 to March 2021 was conducted using ScienceDirect, PubMed, and Google Scholar. The search included only English-language articles. Therefore, only studies that addressed recent advances and the potential uses of micro-CT in restorative and preventive dentistry were selected. Results: Micro-CT is a tool that enables 3-dimensional imaging on a small scale with very high resolution. In this method, there is no need for sample preparation or slicing. Therefore, it is possible to examine the internal structure of tissue and the internal adaptation of materials to surfaces without destroying them. Due to these advantages, micro-CT has been recommended as a standard imaging tool in dental research for many applications such as tissue engineering, endodontics, restorative dentistry, and research on the mineral density of hard tissues and bone growth. However, the high costs of micro-CT, the time necessary for scanning and reconstruction, computer expertise requirements, and the enormous volume of information are drawbacks. Conclusion: The potential of micro-CT as an emerging, accurate, non-destructive approach is clear, and the valuable research findings reported in the literature provide an impetus for researchers to perform future studies focusing on employing this method in dental research.
병력감축 등 국방 및 안보환경의 변화에 따라 육군의 경계시스템에도 변화가 시급한 상황이다. 또한 경계작전의 특성상 인간의 실수가 번번이 발생하고 있으며 이러한 실수가 전체 경계작전의 실패로 귀결되는 상황은 경계시스템의 인공지능 도입이 필요한 것에 대한 중요한 이유이다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망 방법을 활용하여 군사용 CCTV에 적합한 인공지능 영상인식 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발한 시스템의 주요 특징은 먼저, 군사용 CCTV의 특징상 상대적으로 작은 객체를 인식해야하는 상황에 적합한 학습데이터를 활용한 것이다. 둘째, 학습용 데이터 셋에 대해 데이터 증강 알고리즘을 활용하여 군사용에 보다 적합하도록 유도한 것이다. 셋째, 군사용 영상의 위장, 악천후 등 상황을 고려하여 영상의 잡음을 개선하는 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 성능 평가결과 객체의 인식능력이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.
RISC-V는 오픈 소스 명령어 집합 구조로, 간단한 기본 구조를 가지며 목적에 따라 명령어 집합을 유연하게 확장할 수 있다. 본 논문에서는 소형, 저전력 32-bit RISC-V 프로세서를 설계하여 RISC-V 임베디드 시스템 연구를 위한 기반을 마련하고자 하였다. 설계한 프로세서는 2단계 파이프라인으로 구성하였고, RISC-V ISA 중 FENCE, EBREAK 명령어를 제외한 32-bit 정수형 ISA 및 인터럽트 처리를 위한 특권 ISA를 지원한다. Vivado Design Suite를 이용하여 합성한 결과 Xilinx Zynq-7000 FPGA에서 1895개의 LUT 및 1195개의 플립플롭을 사용하였고, 0.001W의 전력을 소모하였다. 이를 GPIO, UART, 타이머와 함께 시스템을 구성하여 합성하였고, FPGA 상에서 FreeRTOS를 포팅하여 16MHz에서의 동작을 검증하였다. Dhrystone, Coremark 벤치마크를 통해 성능을 측정하여 목적에 따라 확장 가능한 저전력 고효율 프로세서임을 보였다.
본 연구에서 고찰되는 가상발전소(VPP; Virtual Power Plant) 솔루션 플랫폼은 전력회사가 발전·송전설비 등의 건설에 소요되는 비용과 이와 관련된 투자리스크를 최소화 한다. 또한, 소비자의 전력 수요를 충족할 수 있도록 수요대응(DR; Demand Response) 프로그램운영 기능을 포함시켜 VPP도입으로 발전 및 송·배전부문에 대한 대규모 설비투자 없이 현존하는 발전기와 DR 프로그램 등을 통해서 소비자의 부하변화에 실시간으로 대처하여 보다 친환경적이고 효율적인 전력공급이 가능하도록 한다. 태양광 및 ESS 연동 장치에 통신 Device를 연동하기 위해서는 Device 장치와 Edge System간 제어·상태에서 데이터를 전달하고 IoT Device 및 연동 플랫폼 개발(OneM2M)이 필요하다.
안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 적으로부터 은밀히 아군에게 통신 신호를 전송하기 위해서 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 기반 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 돌고래 휘슬음을 여러 개의 OFDM 심볼과 대응되는 시간 슬롯들로 나눈 후, 매 슬롯에서 돌고래 휘슬음이 위치한 주파수 대역을 갖는 부반송파에 Differential Phase Shift Keying(DPSK) 심볼을 매핑하여 변조한다. 제안한 방법은 기존의 Chirp Spread Spectrum(CSS)와 Frequency Shift Keying(FSK) 기반의 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법들에서 발생하는 주파수 윤곽의 불연속성을 줄일 수 있고, 변조 차수를 증가시켜도 모방 성능 열화량이 작다는 장점이 있다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법의 Bit Error Rate(BER)과 모방 성능이 기존의 CSS와 FSK에 비해 우수함을 보였다.
Kang, Seonghee;Choi, Chang Heon;Park, Jong Min;Chung, Jin-Beom;Eom, Keun-Yong;Kim, Jung-in
한국의학물리학회지:의학물리
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제32권4호
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pp.153-158
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2021
Purpose: This study evaluated the features of a pressure mapping system for patient motion monitoring in radiation therapy. Methods: The pressure mapping system includes an MS 9802 force sensing resistor (FSR) sensor with 2,304 force sensing nodes using 48 columns and 48 rows, controller, and control PC (personal computer). Radiation beam attenuation caused by pressure mapping sensor and signal perturbation by 6 and 10 mega voltage (MV) photon beam was evaluated. The maximum relative pressure value (mRPV), average relative pressure value (aRPV), the center of pressure (COP), and area of pressure distribution were obtained with/without radiation using the upper body of an anthropomorphic phantom for 30 minutes with 15 MV. Results: It was confirmed that the differences in attenuation induced by the FSR sensor for 6 and 10 MV photon beams were small. The differences in mRPV, aRPV, area of pressure distribution with/without radiation are about 0.6%, 1.2%, and 0.5%, respectively. The COP values with/without radiation were also similar. Conclusions: The characteristics of a pressure mapping system during radiation treatment were evaluated on the basis of attenuation and signal perturbation using radiation. The pressure distribution measured using the FSR sensor with little attenuation and signal perturbation by the MV photon beam would be helpful for patient motion monitoring.
긴 길이의 적응 필터와 높은 상관도의 입력신호를 사용하는 적응 필터링 응용에서 적응 필터의 수렴성능을 향상 시키기 위해 가변 스텝사이즈를 이용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용한 M-부밴드 구조에서 각 적응 부필터별 서로 다른 스텝사이즈를 사용함으로써 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 각 갱신시점에서 적응 필터의 평균자승오차를 최소화하도록 유도된 스텝사이즈는 가변 스텝사이즈를 사용하는 기존 알고리즘에 비해 좋은 수렴성능을 보인다. 기존 알고리즘에 비해 우수한 제안한 알고리즘의 수렴성능을 확인하기 위해 시스템 식별 모델을 고려하여 AR(1)과 AR(2) 유색 입력 신호에 대한 최소자승편차에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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