시대가 발전함에 따라 정보가 다양해지고 이를 얻는 방법도 다양해진다. 살아가면서 얻는 정보의 양 중 약 80%는 시각적 감각으로 습득한다. 하지만 시각장애인들은 시각 자료를 해석하는 능력이 제한된다. 그래서 점자라는 시각장애인용 문자가 등장했다. 그러나 시각장애인들의 점자 해독률은 5%에 불과하며 시간에 지남에 따라 다양한 형태의 플랫폼이나 자료를 원하는 시각장애인들의 요구가 늘어나면서 시각장애인들을 위한 개발 및 물품 제작이 이루어지고 있다. 물품 제작의 예로는 점자 도서를 들 수 있는데 이 점자 도서는 장점보단 단점이 많아 보이고 비장애인과 다르게 아직도 정보 접근에 대해서는 많이 어려운 것이 사실이다. 본 논문에서는 시각장애인이 정보를 기존의 방법보다 쉽게 얻을 수 있도록 CNN 기반 점자 변환 및 음성 출력 장치를 설계하였다. 이 장치는 점자로 되어 있지 않고 점자로 제작이 되지 않은 책, 텍스트 이미지나 손글씨 이미지 등을 카메라 인식을 통해 점자로 변환할 수 있도록 하고, 점자로 변환 후 시각장애인들의 요구에 따라서 음성으로 변환해 출력할 수 있는 기능을 설계해 시각장애인들이 정보를 얻을 수 있게 도와주어 삶의 질을 높이고자 한다.
본 연구는 2015 개정 과학과 교육과정의 8가지 '기능'을 활용한 과학 탐구 수업을 실시했을 때 고등학생들의 과학과 핵심역량에 대한 인식 변화와 변화 이유에 대하여 조사하였다. 본 연구의 과학 탐구 수업에 전라남도 소재 고등학교 1학년 15명이 참여하였으며, 수업은 20시간(하루 5시간 4일) 진행하였다. 수업에서 이용한 탐구 활동은 연구 문제, 연구 방법, 연구 결과, 결론의 4개 활동 단계로 구성되어 있으며 각 활동 단계에 8가지 '기능 (문제 인식, 모형의 개발과 사용, 탐구 설계와 수행, 자료의 수집·분석 및 해석, 수학적 사고와 컴퓨터 활용, 결론 도출 및 평가, 증거에 기초한 토론과 논증, 의사소통)'이 최소 1회 이상 포함되도록 구성하였다. 연구 결과, 탐구 수업을 통해 학생들의 5가지 과학과 핵심역량에 대한 인식이 유의수준 0.01 기준으로 통계적으로 유의미하게 증가하였으며, 93% 이상의 학생들이 수업을 통해 과학과 핵심역량이 향상하였다고 인식했다. 하지만 본 연구의 수업은 소수 학생을 대상으로 실시하였기 때문에 수업의 효과를 일반화하기는 어려우므로, 많은 학생을 대상으로 한 정량적 연구 수행이 필요하다.
본 연구는 온실환경의 변화 정도에 따라 환경제어 구동기를 조합하고 제어할 수 있게 하는 다중 위상 처리구조를 갖는 온실 복합환경제어 알고리즘을 설계하고 검증한다. 복합환경제어 시스템은 온실 내외부에 설치된 센서들이 감지한 정보를 복합환경제어기가 분석하여 작물 생육 환경이 유지되도록 각종 구동기를 복합적으로 작동시키는 시스템이다. 복합환경제어기는 복합환경제어 알고리즘으로 제어를 지시하는데, 복합환경제어 알고리즘은 측정장치의 입력값, 구동장치의 상태값, 초기 설정값 등으로 구동기 제어장치 운영에 필요한 결과값을 산출한다. 기존의 알고리즘들은 대부분 반복주기별로 구동기 제어장치들의 제어절차를 단일 위상에서 수행하는데, 산출값의 오차로 인해 온실환경에 이상변화를 일으킬 수 있다. 제안한 알고리즘은 환경통제, 환경조절, 장치운영이라는 다중 위상에 제어절차를 분산하였다. 즉 매 반복주기 마다 먼저 환경통제 위상에서 환경변화를 감지하고, 다음으로 환경조절 위상에서 해당 환경을 조절할 수 있는 구동기 제어장치들을 조합하며, 마지막으로 장치운영 위상에서 구동기 제어장치가 제어하는데 필요한 제어값을 산출한다. 제안한 알고리즘은 온실 환경요소와 구동기 제어장치 간의 관계를 분석한 결과를 기반으로 하여 설계되었다. 검증 분석에 의하면, 다중 위상 처리구조는 구동기 제어장치의 설정값을 수정 또는 보완할 수 있는 여지를 제공하고, 관련된 환경요소의 변화를 한꺼번에 반영한 구동기 제어장치의 운영을 가능하게 한다. 또한 이 구조는 기존 조건 기반 복합환경제어 알고리즘 개선에 적용할 수 있어서 최적 온실환경 조성을 목표로 하는 복합환경제어 시스템의 개발에 기여할 것이다.
디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
Julia Correa Raffaini;Eduardo Jose Soares;Rebeca Franco de Lima Oliveira;Rocio Geng Vivanco;Ayodele Alves Amorim;Ana Lucia Caetano Pereira;Fernanda Carvalho Panzeri Pires-de-Souza
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제15권5호
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pp.227-237
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2023
PURPOSE. This study aimed to assess and compare the color stability, flexural strength (FS), and surface roughness of occlusal splints fabricated from heat-cured acrylic resin, milled polymethyl methacrylate (PMMA)-based resin, and 3D-printed (PMMA) based-resin. MATERIALS AND METHODS. Samples of each type of resin were obtained, and baseline measurements of color and surface roughness were recorded. The specimens were divided into three groups (n = 10) and subjected to distinct aging protocols: thermomechanical cycling (TMC), simulated brushing (SB), and control (without aging). Final assessments of color and surface roughness and three-point bending test (ODM100; Odeme) were conducted, and data were statistically analyzed (2-way ANOVA, Tukey, P <.05). RESULTS. Across all resin types, the most significant increase in surface roughness (Ra) was observed after TMC (P < .05), with the 3D-printed resin exhibiting the lowest Ra (P < .05). After brushing, milled resin displayed the highest Ra (P < .05) and greater color alteration (∆E00) compared to 3D-printed resin. The most substantial ∆E00 was recorded after brushing for all resins, except for heat-cured resin subjected to TMC. Regardless of aging, milled resin exhibited the highest FS (P < .05), except when compared to 3D-printed resin subjected to TMC. Heat-cured resin exposed to TMC demonstrated the lowest FS, different (P < .05) from the control. Under control conditions, milled resin exhibited the highest FS, different (P < .05) from the brushed group. 3D-printed resin subjected to TMC displayed the highest FS (P < .05). CONCLUSION. Among the tested resins, 3D-printed resin demonstrated superior longevity, characterized by minimal surface roughness and color alterations. Aging had a negligible impact on its mechanical properties.
PURPOSE. This study aimed to predict the positional coordinates of incisor points from the scan data of conventional complete dentures and verify their accuracy. MATERIALS AND METHODS. The standard triangulated language (STL) data of the scanned 100 pairs of complete upper and lower dentures were imported into the computer-aided design software from which the position coordinates of the points corresponding to each landmark of the jaw were obtained. The x, y, and z coordinates of the incisor point (XP, YP, and ZP) were obtained from the maxillary and mandibular landmark coordinates using regression or calculation formulas, and the accuracy was verified to determine the deviation between the measured and predicted coordinate values. YP was obtained in two ways using the hamularincisive-papilla plane (HIP) and facial measurements. Multiple regression analysis was used to predict ZP. The root mean squared error (RMSE) values were used to verify the accuracy of the XP and YP. The RMSE value was obtained after crossvalidation using the remaining 30 cases of denture STL data to verify the accuracy of ZP. RESULTS. The RMSE was 2.22 for predicting XP. When predicting YP, the RMSE of the method using the HIP plane and facial measurements was 3.18 and 0.73, respectively. Cross-validation revealed the RMSE to be 1.53. CONCLUSION. YP and ZP could be predicted from anatomical landmarks of the maxillary and mandibular edentulous jaw, suggesting that YP could be predicted with better accuracy with the addition of the position of the lower border of the upper lip.
Windows 운영체제는 다양한 데이터를 타임스탬프와 함께 로깅한다. 타임스탬프 변조는 안티포렌식의 한 행위로 용의자가 범행과 관련된 데이터의 타임스탬프 조작을 통해 흔적을 숨겨 분석관이 사건의 상황 재현을 어렵게 하여 수사를 지연시키거나 중요한 디지털 증거 획득을 실패하게 만든다. 따라서 이를 대처하기 위해 타임스탬프 변조를 탐지하는 여러 기법이 개발되었다. 그러나 만일 용의자가 타임스탬프 패턴을 인지하고 정교하게 시간을 조작하거나 변조 탐지에 활용되는 시스템 아티팩트를 변경한다면 탐지가 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 용의자가 파일의 타임스탬프를 조작하더라도 저장장치의 속도에 비례하여 1초 미만의 단위값까지를 고려한 정교한 변경이 어려움에 착안하여, 타임스탬프 변조를 탐지할 수 있는 기법을 설계하고자 한다. 설계한 탐지 기법에서는 우선 변조가 의심스러운 파일의 타임스탬프를 확인하여 해당 파일의 쓰기시간을 확인한다. 그다음 확인된 시간을 저장장치의 성능을 고려하여 시간 내에 기록된 파일 크기와 대조한다. 마지막으로 특정 시간에 파일이 쓰인 총용량을 구하고 저장장치의 최대 입출력 성능과 비교하여 파일의 변조 여부를 탐지한다.
블록체인은 물류, 핀테크, 의료, 공공 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 공공정보 소프트웨어 사업에서 개발 산출물과 프로젝트 관리 방법론에서 요청하는 산출물이 일치하지 않아 산출물이 누락되는 경우가 발생하고 대금을 지급하기 위해 별도의 프로세스가 필요하다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인을 사용하여 분산 환경을 구성하고 모든 산출물이 승인되었을 경우 자동으로 대금이 지급되게 공공정보 소프트웨어 사업산출물 관리 시스템을 제안한다. 이를 통해 시스템 장애가 발생해도 정상 서비스를 제공하고, 산출물 관리의 투명성과 추적성을 제공하며, 자동화된 대금 지급으로 발주사와 수행사 간 갈등을 줄이고자 한다. 본 시스템에서 산출물의 정보는 블록체인에 저장하고, 산출물은 버전 정보와 이전 산출물 파일의 해시값까지 활용하여 계산된 해시값을 파일명으로 SFTP 서버에 저장한다. 실험을 통해 수행사에서 등록한 산출물의 해시값이 정확한지 확인하고, SFTP 서버에 저장된 산출물의 파일명이 이더리움 블록체인에 등록된 해시값과 같은지 확인하였으며, 모든 산출물이 승인되었을 때 수행사의 이더리움 주소로 대금이 자동 송금되는 것을 확인하였다.
인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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