• Imaging Science in Dentistry
• /
• 제51권4호
• /
• pp.363-372
• /
• 2021

Purpose: This systematic review and meta-analysis assessed the diagnostic accuracy of imaging examinations for the detection of peri-implant bone defects and compared the diagnostic accuracy between titanium (Ti) and zirconium dioxide (ZrO₂) implants. Materials and Methods: Six online databases were searched, and studies were selected based on eligibility criteria. The studies included in the systematic review underwent bias and applicability assessment using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2) tool and a random-effect meta-analysis. Summary receiver operating characteristic (sROC) curves were constructed to compare the effect of methodological differences in relation to the variables of each group. Results: The search strategy yielded 719 articles. Titles and abstracts were read and 61 studies were selected for full-text reading. Among them, 24 studies were included in this systematic review. Most included studies had a low risk of bias (QUADAS-2). Cone-beam computed tomography (CBCT) presented sufficient data for quantitative analysis in ZrO₂ and Ti implants. The meta-analysis revealed high levels of inconsistency in the latter group. Regarding sROC curves, the area under the curve (AUC) was larger for the overall Ti group (AUC=0.79) than for the overall ZrO₂ group (AUC=0.69), but without a statistically significant difference between them. In Ti implants, the AUCs for dehiscence defects(0.73) and fenestration defects(0.87) showed a statistically significant difference. Conclusion: The diagnostic accuracy of CBCT imaging in the assessment of peri-implant bone defects was similar between Ti and ZrO₂ implants, and fenestration was more accurately diagnosed than dehiscence in Ti implants.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.29-41
• /
• 2022

Alien species cause problems in various ecosystems, reduce biodiversity, and destroy ecosystems. Due to these problems, the problem of a management plan is increasing, and it is difficult to accurately identify each individual and calculate the number of individuals, especially when researching alien turtle species such as GPS and PIT based on capture. this study intends to conduct an individual recognition study using a UAV. Recently, UAVs can take various sensor-based photos and easily obtain high-definition image data at low altitudes. Therefore, based on previous studies, this study investigated five variables to be considered in UAV flights and produced a test paper using them. OCR was used to monitor the displayed turtles using the manufactured test paper, and this confirmed the recognition rate. As a result, the use of yellow numbers showed the highest recognition rate. In addition, the minimum threat distance was confirmed to be 3 to 6m, and turtles with a shell size of 6 to 8cm were also identified during the flight. Therefore, we tried to propose an object recognition methodology for turtle display text using OCR, and it is expected to be used as a new turtle monitoring technique.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.147-156
• /
• 2023

Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제46권2호
• /
• pp.72-81
• /
• 2023

This research proposes a novel approach to tackle the challenge of categorizing unstructured customer complaints in the automotive industry. The goal is to identify potential vehicle defects based on the findings of our algorithm, which can assist automakers in mitigating significant losses and reputational damage caused by mass claims. To achieve this goal, our model uses the Word2Vec method to analyze large volumes of unstructured customer complaint data from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). By developing a score dictionary for eight pre-selected criteria, our algorithm can efficiently categorize complaints and detect potential vehicle defects. By calculating the score of each complaint, our algorithm can identify patterns and correlations that can indicate potential defects in the vehicle. One of the key benefits of this approach is its ability to handle a large volume of unstructured data, which can be challenging for traditional methods. By using machine learning techniques, we can extract meaningful insights from customer complaints, which can help automakers prioritize and address potential defects before they become widespread issues. In conclusion, this research provides a promising approach to categorize unstructured customer complaints in the automotive industry and identify potential vehicle defects. By leveraging the power of machine learning, we can help automakers improve the quality of their products and enhance customer satisfaction. Further studies can build upon this approach to explore other potential applications and expand its scope to other industries.

• 대한치과의료관리학회지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.11-18
• /
• 2018

The aim of this study was to evaluate the competency of the Easyperio test, a genetic test method based on real time PCR for the detection of bacteria that cause dental caries and periodontal disease. To verify the validity of this text, various dental health evaluations were administered to 33 boys between the ages of 12 to 14, as this age group commonly experiences dental caries. These evaluations included a dental caries experience survey, a first molar health evaluation, the Dentocult Streptococcus mutans (SM) strip mutans, the Dentocult Lactobacillus spp (LB) test, and the Easyperio test. The correlation coefficients between the level of the Dentocult SM strip mutans and the dental caries experience were DT (R=0.570, p=0.001), DMFT (R=0.376, p=0.031), and first molar health (R=-0.395, p=0.023). The correlation coefficients between the amount of SM in the Easyperio test and dental caries experience were DT (R=0.528, p=0.002), DMFT (R=0.369, p=0.035), and first molar health (R=-0.426, p=0.013). The correlation coefficients between the level of the dentocult SM strip mutans and the SM amounts of the Easyperio test were S.mi (R=0.564 p=0.001) and S.mu (R=0.621, p=0.002). The correlation coefficients between the level of the Dentocult LB test and the SM amount of Easyperio test was S.mi (R=0.495, p=0.003). In conclusion, Easyperio test may be an easy and effective method for the differentiation and diagnosis of dental caries through quantitative and qualitative analysis of oral bacteria.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권3D호
• /
• pp.349-352
• /
• 2006

자동차 수의 급증으로 야기되는 교통혼잡, 교통사고, 주차난 등의 많은 문제에 효율적으로 대응하기 위해서는 제한된 인력과 비용을 사용하는 자동차 관리가 필수적인데 이를 위한 많은 연구들이 국내외적으로 현재 진행되고 있다. 현재 진행되고 있는 여러 연구 분야 중에서 특히 자동차의 차량번호판인식 기술은 법규위반 차량 식별, 통행료 징수, 자동차세 징수, 도난 도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 많은 분야에 응용되고 있다. 자동차의 차량번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련예제를 최대한 활용하여 분류성능을 향상시키기 위한 방안의 하나로, 수집된 훈련예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상예제를 훈련예제로 추가하여 학습하는 여러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 차량번호판 문자 인식의 성능 향상을 위해 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상예제 생성방안 및 다양한 생성비율에 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인한다.

• Spatial Information Research
• /
• 제20권5호
• /
• pp.99-109
• /
• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.57-78
• /
• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 기술혁신학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.576-606
• /
• 2017

제품 수명주기의 급격한 단축화와 기술융합의 가속화와 같은 환경 변화의 대응 방안으로서 경쟁뿐만 아니라 기업 간 협력의 중요성도 강조되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 디스플레이 산업에서 나타나는 코피티션의 맥락과 동향을 파악하고자 다음과 같은 연구목적 하에 연구를 진행하였다. 첫째, 전 세계 디스플레이 산업에서 기업들의 협력과 경쟁을 결정하는 경영 및 기술 관련 행위의 특성을 규명한다. 둘째, 전 세계 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위에서 향후 중요하게 부각되는 요소를 파악한다. 셋째, 한국의 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위의 특징과 향후 견지해야 할 전략적 방향을 제시한다. 이를 위하여, 최근 15년간의 전 세계 기업들의 협력 및 경쟁 행위 관련 정보를 수집하였으며, 기술시장의 전환시점을 고려하여 이를 두 기간으로 구분하였다. 기업 행위 정보를 이용하여 구축한 키워드 네트워크의 네트워크 지표 분석과 군집 분석을 통해 전 세계 기업과 국내 기업의 코피티션 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과, 디스플레이 산업에서의 코피티션은 다양한 주제가 분산되어 나타나기보다는 특정 주제들이 중심이 되어 협력과 경쟁 활동을 주도하는 경향을 보였으며, 한국의 파생기술과 산업주도권 선점을 위한 선제적 활동이 두드러지게 나타났다. 본 연구는 전 세계 디스플레이 산업에서 나타나는 기술 분야의 전조 현상 및 이와 관련한 전략적 행동들을 포착하고, 한국 기업들의 선제적 역할을 파악하였다는데 의의가 있다. 연구결과는 향후 제품개발 및 기술마케팅 혁신 방향의 예측가능성을 제시하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.127-135
• /
• 2020

비정형 데이터의 수집, 분석 그리고 활용에 대한 필요성이 대두되고 있지만 여전히 비정형 데이터를 효과적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 유수 이동통신 기업의 통신 시설장비 점검 시스템에 기록된 비정형데이터를 분석하여 장비고장 대응과 예방에 적극 활용할 수 있는 기반을 만들고자 하였고, 약 220만 건의 작업일지 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 구조화/정형화 하였다. 이를 위해 장비 고장과 관련된 4가지 분석 프레임, 고장인지, 고장원인, 고장대상, 조치결과를 구성하였고 분석 결과로는 크게 3가지의 효율화 방안과 관련한 인사이트를 얻을 수 있었다. 첫 번째로는 신속한 조치를 통한 시간 단축을 도모하고, 두 번째로는 고장장비 Unit 수요를 예측하고, 마지막으로 현장 출동의 최소화를 지원할 수 있을 것으로 기대되었다. 결론적으로, 본 사례연구는 통신시설 장비 고장 대응을 위해 데이터 분석 대상을 정형 데이터뿐만 아니라 장비일지라는 비정형 빅데이터로도 범위를 확장했으며, 이를 분석에 활용하기 위해 처음으로 텍스트 마이닝을 시도를 했다는데 의의를 가진다. 또한 N사는 정형 데이터 뿐 만아니라 년 80만 건씩 축적되던 비정형 데이터의 활용 가치를 확인할 수 있던 기회를 가졌으며, 향후 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 발전방향 그리고 추후의 정형 데이터와의 연계 분석 방안 등에 대한 가이드를 확보할 수 있었다.