Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제36권5호
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pp.417-422
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2010
Introduction: Bone density is one of the important factors for the long term success of endosseous implants. The bone density varies from site to site and from patient to patient. A preoperative evaluation of the bone density is quite useful to oral surgeons for planning dental implantation. More accurate information on the bone density will help surgeons identify suitable implant sites, thereby increase the success rate of dental implantation. This study examined the correlation between the bone density measured preoperatively by computed tomography (CT) and the implant primary stability measured by resonance frequency analysis. Furthermore, the effects of the implant sites, gender, age and generalized systemic disorder patients on the bone density and primary implant stability were examined. Materials and Methods: One hundred and fourteen patients were selected. None of the patients had undergone a tooth extraction or bone graft history in the previous year. Preoperatively, the patients underwent CT scanning to evaluate the Hounsfield unit (HU), and resonance frequency analysis (RFA) was used to evaluate the implant primary stability at the time of implant installation. All implants were 4.0 mm diameter and 11.5 mm length US II. All patients were recorded and the HU and implant stability quotient (ISQ) value were evaluated according to the sites, gender and age. Results: The highest HU values were found in the mandibular anterior site ($827.6{\pm}151.4$), followed by the mandibular molar site ($797{\pm}135.1$), mandibular premolar site ($753.8{\pm}171.2$), maxillary anterior site ($726.3{\pm}154.4$), maxillary premolar site ($656.7{\pm}173.8$) and maxillary molar site ($621.5{\pm}164.9$). The ISQ value was the highest in the mandibular premolar site ($81.5{\pm}2.4$) followed by the mandibular molar site ($80.0{\pm}5.7$), maxillary anterior site ($77.4{\pm}4.1$), mandibular anterior site ($76.4{\pm}11.9$), maxillary premolar site ($74.2{\pm}14.3$) and maxillary molar site ($73.7{\pm}7.4$). The mean HU and ISQ value were similar in females and males. (HU: P=0.331, ISQ: P=0.595) No significant difference was also found in the age group respectively. However, the correlation coefficients between the variables showed a closed correlation between the HU and ISQ value. Conclusion: These results showed close correlation between the bone density (HU) and primary stability value (ISQ) at the time of implant installation (Correlation coefficients=0.497, P<0.01). These results strengthen the hypothesis that it might be possible to predict and quantify the initial implant stability and bone density from a presurgical CT diagnosis.
The purpose of this study was to fine out the general physical status of the neonates, and to identify the risk factors of the mothers and the neonates which were significantly related to the neonatal diseases during hospitalization. The data were obtained from clinical records of 1098 neonates born in Seoul Red cross Hospital between January 1st of 1984 and December 31th of 1986. The results of this study were summarized as follows: 1. General characteristics of the maternal group. 1) The average of maternal age was 26.6 years, the $91.7\%$ of the mothers de liveried at the age of 20-34 years old. 2) The distribution of the types of delivey were as follows : spontaneous delivery $39.9\%$, cesarean section $32.4\%$, vaccum extraction $25.7\%$, and breech delivery$2.0\%$. 3) The $40.3\%$ of the total de liveried mother had experienced abortion. 4) The $42.3\%$ of the total deliveried mother had one or more obstetric risk factors. 2. General characteristics of the neonatal group. 1) In the distribution of sex, male was $49.4\%$, female $50.6\%$. 2) The average of birth weights was 3,020gm. The distribution of birth weight were as follows; nomal weight $85.5\%$, low birth weight $12.7\%$ and high birth weight $2.5\%$. 3) The average of gestational age was 39.2 weeks. The distribution of gestational age were as follows; full term $77.4\%$, preterm $13.7\%$, and postterm $8.9\%$. 4) The average of Apgar Score was 9.0 at one minute and 9.6 at five minutes. 5) The $5.7\%$ of the neonates had one or more neonatal risk symptoms and signs at birth. 3. Apgar Score by the maternal and neonatal factors. In Apgar Score at one minute, normal group was higher than that of abnormal group. Apgar Score at five minutes was slightly higher than that at one minute. 4. The distribution of the maternal risk factors and the neonatal risk factors. 1) The total numbers of the maternal risk factors were 1376. The distribution of the maternal risk factors were as follows: obstetric factor $33.7\%$, abortion $32.2\%$, breech and cesarean section delivery $27.5\%$ and maternal age under 19 years and over 35 years $6.6\%$. 2) The total numbers of the neonatal risk factors were 517. The distribution of the neonatal risk factors were as follows: gestational age under 37 weeks and over 42 weeks $48.0\%$, birth weight under 2500gm and over 4000gm $12.2\%$, Apgar score under 4 at one munute $6.4\%$ and Apgar score at five munutes $2.7\%$. 3) The total numbers of the obstetric risk factors were 661. The types of the obstetric risk factors were meconium stained amniotic fluid $22.0\%$, premature rupture of membrane $17.5\%$. absence prenatal care $14.1\%$, unmarried pregnancy $10.3\%$, placenta problem $9.0\%$, toxemia $8.0\%$. 4) The total numbers of the neonatal risk symptoms and signs at birth were 83. The types of the neonatal risk symptoms and signs were respiratory distress $65.1\%$, neonatal apnea $14.4\%$, convulsion $13.3%$, meconium aspiration syndrome $4.8\%$, cyanosis $2.4\%$. 5. The relationship between the maternal risk factors and the neonatal risk factors. 1) Maternal age under 19 years or over 35 years was significantly related to Apgar Score under 4 at 5 minutes. 2) Breech delivery or cesarean section was significantly related to neonatal risk factor at birth such as birth weight, gestational age, Apgar Score at one minute and at five minutes. and neonatal risk symptoms and signs. 3) Obstetric risk factors were significantly related to the neonatal risk factors at birth. 4) Abortion was not related to the neonatal risk factors. 6. The relationship between neonatal diseases during hosptalization and the maternal or the neonatal risk factors. 1) The total numbers of neonatal diseases during hospitalization were 281. The distribution of neonatal diseases were as follows: birth trauma $38.1\%$, infectious disease $31.3\%$, hematologic disease $21.4\%$, respiratory disease $6.0\%$, neurologic disease $2.5\%$. cardiovascular disease $0.7\%$. 3) Most maternal risk factors except abortion were significantly related to neonatal diseases. 4) Most neonatal risk factors at birth were significantly related to neonatal diseases.
본 연구는 100년 전 제작된 1918년 제주도 정밀 고지도를 바탕으로 당시 제주도의 노거수에 대한 기록정보를 확인하고 복원하여 기초정보를 구축하는데 목적이 있다. 고지도 분석을 위해 ArcGIS를 활용하여 대표지점 선정을 통한 좌표계 및 배율 일치작업을 수행하였다. 고지도에서 표기한 독립수 좌표정보를 점 추출법을 활용하여 디지타이징하였으며, 지도에서의 범례 형태 및 상대적 크기를 바탕으로 속성정보를 추출하였다. 100년 전의 고지도를 바탕으로 제주에 분포했던 노거수 현황을 파악하였으며, 당시 노거수의 특성을 분석하였다. 또한 현재 보호되고 있는 노거수 정보를 바탕으로 과거와 현재 노거수의 특성 및 제주 경관과 식생에서의 노거수 기여 가능성을 분석하였다. 연구결과 100년 전 제주도에는 1,013개체의 노거수가 섬 전역에 분포하고 있었다. 목재이용에 집약적이었던 당시 시대적 상황에도 불구하고 마을과 인접한 저지대에서도 노거수는 보호의 대상이 되었으며, 제주 고유 경관의 대표적인 구성요소로 존재해 왔다. 현재 잔존하고 있는 노거수는 총 159그루로 파악되었다. 과거와 마찬가지로 저지대 인가 주변에서 분포가 확인되고 있으며, 개체수의 감소는 섬 전역에서 확인된다. 개체 감소의 주요 요인으로는 제한수명 도달, 자연적 교란(태풍, 병해충, 건조 등)과 함께 인위적 교란(대규모 개발 사업, 목재이용 등)이 주도적으로 영향을 미친 것으로 판단된다. 그러나 405개체에 이르는 많은 수의 개체는 제주 식생의 복원과정에서 중요 종급원으로 기여하여 현재의 숲을 형성하는데 주도적인 역할을 감당한 것으로 판단된다.
안정동위원소 질량분석기를 이용한 탄소와 산소의 동위원소비 측정은, 이산화탄소 표준기체의 동위원소 비에 대하여 그 상대적인 값을 측정함으로써 이루어진다. 따라서 실험실 표준기체는 ${\delta}^{13}C$와 ${\delta}^{18}O$ 값의 국제 표준물질인 PDB와 V-SMOW에 대해 보정된 이산화탄소이여야 하며, 이는 국제적 자료의 비교와 검증을 위해 필수적이다. 그러나 표준기체는 제작 기간이 길며, 가격이 비싼 단점이 있고, 장기간 사용 시 실린더 내부 압력의 변화로 동위원소의 분별이 생길 우려가 크다. 따라서 본 연구는 실험실 표준기체 관리의 효율성을 높이기 위해 장기간 안정적 보관이 가능한 고체 표준물질로부터 동위원소 분별없이 순수한 이산화탄소 기체를 추출하여, 실험실 표준기체로 사용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 Coplen et al.(1983)에 의하여 제안된 방법을 기초로 한 다량의 이산화탄소 표준 기체 제작에 초점을 두었다. 이산화탄소는 탄산칼슘과 100% 순수 인산의 반응에 의해 생성되는데, 두 물질의 반응에 필요한 실험 장치 및 실험 과정을 상세히 기술하였으며, 최적의 실험 조건 결정을 위한 다양한 분석 결과를 소개하였다. 이어 생성된 이산화탄소 기체의 추출, 정제와 포집은 자체 제작된 진공관에서 이루어졌으며, 각 단계에 대한 자세한 설명이 주어진다. 이산화탄소의 ${\delta}^{13}C$와 ${\delta}^{18}O$ 측정은 서울대학교 기초과학교육연구 공동기기원에서 운영 중인 안정동위원소 질량분석기(VG Isotech, SIRA Series II)를 이용하여 이루어졌다. 탄산칼슘 고체 표준물질로부터 이산화탄소 기체 추출과 추출된 기체의 정제 포집 등 전체 분석과정의 정밀도 검증을 위해 동일한 Solenhofen-ori $CaCO_3$(< $63{\mu}m$) 고체 시료로 부터 15회에 걸쳐 표준기체를 제작하였고, 매회 100 mg $CaCO_3$을 이용하여 총 15개의 표준기체 제작이 8일에 걸쳐 이루어졌다. 이 표준기체들의 분석 표준편차($1{\sigma}$)는 ${\delta}^{13}C$의 경우 ${\pm}0.01$‰, ${\delta}^{18}O$는 ${\pm}0.05$‰로 매우 높은 정밀도를 보여주었다. 이러한 분석 정밀도는 안정동위원소 질량분석기기 자체와 같은 내부 정밀도에 상응하며, 본 연구에서 제시한 실험실 표준기체 제작방법의 높은 신뢰성과 재현성을 입증하는 결과이다. 따라서 본 연구는 표준기체 보유가 어려워 정밀, 정확한 안정동위원소 분석에 어려움이 많았던 연구 분야에 자체 표준기체 제작 기술을 제공하는데 크게 기여할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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