• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.75-83
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• 2023

월파를 근본적으로 차단하기 위한 구조물 마루높이의 증가와 같은 하드웨어적인 대책과 더불어 호안의 배후지역에 월파에 대한 정보를 신속·정확하게 전달하여 피난 및 통행을 규제하는 소프트웨어적인 방재 대책이 동시에 요구되고 있다. 본 연구에서는 현장에서 월파 정보 제공을 위한 현장 월파계측 시스템을 목표로 구조물의 마루높이를 초과하는 월파고의 시간변동을 이용하여 월파량을 추정하는 방법을 제안하였다. 직립식 호안구조물을 대상으로 수리모형실험을 수행하여 파랑 조건 및 구조물의 여유 마루높이에 따른 월파량 및 월파고를 계측하였다. 월파 발생시 구조물의 마루에서 발생하는 침수유속을 장파유속으로 가정한 월파유량계수를 도입하고 월파고의 시간변동으로부터 월파량을 추정하여 실험결과와 비교·검토하였다. 월파유량계수를 합리적으로 산정하는 경우 월파고만으로 월파량 추정이 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.133-140
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• 2023

리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.

• 대한치과기공학회지
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• 제45권2호
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• pp.31-38
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• 2023

Purpose: This in vitro study aimed to compare the trueness of 3-unit fixed dental provisional prostheses (FDPs) fabricated by three different additive manufacturing and subtractive manufacturing procedures. Methods: A reference model with a maxillary left second premolar and the second molar prepped and the first molar missing was scanned for the fabrication of 3-unit FDPs. An anatomically shaped 3-unit FDP was designed on computer-aided design software. 10 FDPs were fabricated by subtractive (MI group) and additive manufacturing (stereolithography: SL group, digital light processing: DL group, liquid crystal displays: LC group) methods, respectively (N=40). All FDPs were scanned and exported to the standard triangulated language file. A three-dimensional analysis program measured the discrepancy of the internal, margin, and pontic base area. As for the comparison among manufacturing procedures, the Kruskal-Wallis test and the Mann-Whitney test with Bonferroni correction were evaluated statistically. Results: Regarding the internal area, the root mean square (RMS) value of the 3-unit FDPs was the lowest in the MI group (31.79±6.39 ㎛) and the highest in the SL group (69.34±29.88 ㎛; p=0.001). In the marginal area, those of the 3-unit FDPs were the lowest in the LC group (25.39±4.36 ㎛) and the highest in the SL group (48.94±18.98 ㎛; p=0.001). In the pontic base area, those of the 3-unit FDPs were the lowest in the LC group (8.72±2.74 ㎛) and the highest in the DL group (20.75±2.03 ㎛; p=0.001). Conclusion: A statistically significant difference was observed in the RMS mean values of all the groups. However, in comparison to the subtractive manufacturing method, all measurement areas of 3-unit FDPs fabricated by three different additive manufacturing methods are within a clinically acceptable range.

• 구강회복응용과학지
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• 제38권4호
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• pp.233-241
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• 2022

목적: 이 연구목적은 3차원 프린팅의치의 후경화후로 인한 의치의 체적변화를 평가하고자하였다. 연구 재료 및 방법: 상·하악 의치를 Exocad DentalCaD 프로그램을 이용하여 디자인하였으며, STL 파일로 추출하였다. DLP 방식의 치과용 3차원 플린터를 이용하여 상·하악 의치 STL파일을 상·하악 각기 10개씩 출력하였다. 출력된 상·하악 의치는 세척하였고, 후경화를 시행하기전과 후에 각 각 모형스캐너를 이용하여 스캔파일을 만들었다. 후경화 전후의 스캔된 의치파일을 중첩하여 변화를 평가하였으며, 의치상의 계측점사이의 거리를 측정하였다. 통계는 SPSS를 이용하였으며, 유의수준은 5%였다. 결과: 상악의치는 후경화 후에 전반적으로 수축하였으며, 후구개부위에서 가장 뚜렷한 변화를 보였다. 상악의치 전후방 (A-D, A-E, A-F)의 길이와 양측제1대구치사이(B-C)의 길이 감소가 통계학적으로 유의성을 보였다. 하악의치는 후경화 후에 전후방의 길이변화보다는 폭경의 변화가 비교적 뚜렷하였는데, 의치후방(A-M, A-D, A-E, A-L, A-H, A-I, H-I)과 설측(J-K, L-M)에서 통계학적으로 유의성있는 길이변화가 관찰되었다. 결론: 이 실험의 결과내에서, 3차원 프린터로 출력되는 상·하악 의치는 후경화 후에 길이와 폭이 모두 변화하였다. 결론적으로, 의치의 변형을 최소화할 수 있는 후경화 방법과 재료의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제47권4호
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• pp.195-203
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• 2022

Background: The aim of the present study was to determine radioactive concentrations in fertilizers known to contain essential nutrients. Results of this study could be used as basic data to monitor the impact of chemical fertilizers on the environment and public health. Nitrogen fertilizers, calcium fertilizers, sulfur fertilizers, phosphate acid fertilizers, and potassium chloride fertilizers were used in this study. Materials and Methods: Five chemical fertilizers were pulverized, placed in polyethylene containers, and weighed. The time to measure each specimen was set to be 3,600 seconds for a scintillator-based gamma-ray spectroscopy system. Concentration of gamma radionuclide was analyzed based on obtained spectra. At the end of the measurement, the spectrum file was stored and used to calculate radioactive concentrations using a gamma-ray spectrometer software. Results and Discussion: In the nitrogen fertilizer, 3.49 ± 5.71 Bq/kg of ¹³⁷Cs, 34.43 ± 7.61 Bq/kg of ¹³⁴Cs, and 569.16 ± 91.15 of ⁴⁰K were detected whereas ¹³¹I was not detected. In the calcium fertilizer, 5.74 ± 4.40 Bq/kg of ¹³⁷Cs (the highest concentration among all fertilizers), 22.37 ± 5.39 Bq/kg of ¹³⁴Cs, and 433.67 ± 64.24 Bq/kg of ⁴⁰K were detected whereas ¹³¹I was not detected. In the sulfur fertilizer, 347.31 ± 55.73 Bq/kg of ⁴⁰K, 19.42 ± 4.53 Bq/kg of ¹³⁴Cs, 2.21 ± 3.49 of ¹³⁷Cs, and 0.04 ± 0.22 Bq/Kg of ¹³¹I were detected. In the phosphoric acid fertilizer, 70,007.34 ± 844.18 Bq/kg of ⁴⁰K (the highest concentration among all fertilizers) and 46.07 ± 70.40 Bq/kg of ¹³⁴Cs were detected whereas neither ¹³⁷Cs nor ¹³¹I was detected. In the potassium chloride fertilizer, 12,827.92 ± 1542.19 Bq/kg of ⁴⁰K was and 94.76 ± 128.79 Bq/kg of ¹³⁴Cs were detected whereas neither ¹³⁷Cs nor ¹³¹I was detected. The present study examined inorganic fertilizers produced by a single manufacturer. There might be different results according to the country and area from which fertilizers are imported. Further studies about inorganic fertilizers in more detail are needed to create measures to reduce ⁴⁰K. Conclusion: Measures are needed to reduce radiation exposure to ⁴⁰K contained in fertilizers including phosphoric acid and potassium chloride fertilizers.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.255-266
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• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권11호
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• pp.1764-1776
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• 2021

Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.809-815
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• 2023

This study was conducted to find out the correlation between meat quality and muscle fat ratio in pork part meat (pork belly and shoulder butt) using CT (computed tomography) imaging technique. After 24 hours from slaughter, pork loin and belly were individually prepared from the left semiconductors of 26 pigs for CT measurement. The image obtained from CT scans was checked through the picture archiving and communications system (PACS). The volume of muscle and fat in the pork belly and shoulder butt of cross-sectional images taken by CT was estimated using Vitrea workstation version 7. This assemblage was further processed through Vitrea post-processing software to automatically calculate the volumes (Fig. 1). The volumes were measured in milliliters (mL). In addition to volume calculation, a three-dimensional reconstruction of the organ under consideration was generated. Pearson's correlation coefficient was analyzed to evaluate the relationship by region (pork belly, pork shoulder butt), and statistical processing was performed using GraphPad Prism 8. The muscle-fat ratios of pork belly taken by CT was 1 : 0.86, while that of pork shoulder butt was 1 : 0.37. As a result of CT analysis of the correlation coefficient between pork belly and shoulder butt compared to the muscle-fat ratio, the correlation coefficient was 0.5679 (R² = 0.3295, p < 0.01). CT imaging provided very good estimates of muscle contents in cuts and in the whole carcass.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.299-310
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• 2024

소프트웨어는 개발하는 과정에서 많은 비용과 시간이 소모된다. 이를 해결을 위해, 많은 기업들이 공개된 오픈소스를 사용하지만 대부분 오픈소스에 대해 정확히 파악하지 않은 채 사용하고 있다. 특히, 구버전 오픈소스 사용으로 인한 보안 취약점 문제와 라이선스 사항을 간과한 저작권 문제가 발생하고 있다. 따라서, 오픈소스의 버전, 취약점 및 라이선스 정보를 분석하는 도구가 필요하다. 기존의 블랙덕은 오픈소스의 상세한 구성 요소를 제공하지만 환경 구축에 큰 부담을 따르게 된다. 또한, Fossology는 라이선스를 탐지할 수 있지만, 자체 데이터베이스가 존재하지 않아 그 외의 다른 정보들을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 소스 코드 유사도 측정을 통해 오픈소스를 파악하여 해당 버전 및 라이선스를 탐지 하는 도구를 제안한다. 본 제안 방식은 TF-IDF 및 코사인 유사도를 기반하여 MOSS라는 기존 소스 코드 유사도 측정 도구인 프로그램보다 정확도를 향상시킨다. 또한, 웹 기반의 경랑 플랫폼 환경에서 구축함에도 오픈소스를 분석하여 라이선스, 버전 및 취약점을 제공할 수 있다. 이를 통해, 앞선 블랙덕의 환경 구축에 요구되는 부담 및 Fossology의 오픈소스의 상세 정보의 미제공 문제를 해결할 수 있다.

• 농업과학연구
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• 제51권3호
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• pp.315-329
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• 2024

This study was conducted for simulation model development of an electric all-wheel-drive vehicle to adapt the agricultural machinery. Data measurement system was installed on a four-wheel electric driven vehicle using proximity sensor, torque-meter, global positioning system (GPS) and data acquisition (DAQ) device. Axle torque and rotational speed were measured using a torque-meter and a proximity sensor. Driving test was performed on an upland field at a speed of 7 km·h^-1. Simulation model was developed using a multi-body dynamics software, and tire properties were measured and calculated to reflect the similar road conditions. Measured and simulated data were compared to validate the developed simulation model performance, and axle rotational speed was selected as simulation input data and axle torque and power were selected as simulation output data. As a result of driving performance, an average axle rotational speed was 115 rpm for each wheel. Average axle torque and power were 4.50, 4.21, 4.04, and 3.22 Nm and 53.42, 50.56, 47.34, and 38.07 W on front left, front right, rear left, and rear right wheel, respectively. As a result of simulation driving, average axle torque and power were 4.51, 3.9, 4.16, and 3.32 Nm and 55.79, 48.11, 51.62, and 41.2 W on front left, front right, rear left, and rear right wheel, respectively. Absolute error of axle torque was calculated as 0.22, 7.36, 2.97, and 3.11% on front left, front right, rear left, rear right wheel, respectively, and absolute error of axle power was calculated as 4.44, 4.85, 9.04, and 8.22% on front left, front right, rear left, and rear right wheel, respectively. As a result of absolute error, it was shown that developed simulation model can be used for driving performance prediction of electric driven vehicle. Only straight driving was considered in this study, and various road and driving conditions would be considered in future study.