• Imaging Science in Dentistry
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• 제45권3호
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• pp.141-145
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• 2015

Purpose: This study evaluated the diagnostic accuracy of the reverse contrast mode in intraoral digital radiography for the detection of proximal dentinal caries, in comparison with the original digital radiographs. Materials and Methods: Eighty extracted premolars with no clinically apparent caries were selected, and digital radiographs of them were taken separately in standard conditions. Four observers examined the original radiographs and the same radiographs in the reverse contrast mode with the goal of identifying proximal dentinal caries. Microscopic sections $5{\mu}m$ in thickness were prepared from the teeth in the mesiodistal direction. Four slides prepared from each sample used as the diagnostic gold standard. The data were analyzed using SPSS (${\alpha}=0.05$). Results: Our results showed that the original radiographs in order to identify proximal dentinal caries had the following values for sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy, respectively: 72.5%, 90%, 87.2%, 76.5%, and 80.9%. For the reverse contrast mode, however, the corresponding values were 63.1%, 89.4%, 87.1%, 73.5%, and 78.8%, respectively. The sensitivity of original digital radiograph for detecting proximal dentinal caries was significantly higher than that of reverse contrast mode (p<0.05). However, no statistically significant differences were found regarding specificity, positive predictive value, negative predictive value, or accuracy (p>0.05). Conclusion: The sensitivity of the original digital radiograph for detecting proximal dentinal caries was significantly higher than that of the reversed contrast images. However, no statistically significant differences were found between these techniques regarding specificity, positive predictive value, negative predictive value, or accuracy.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.293-298
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• 1995

A digital preview controller is designed for tandem cold mills to achieve a better improvement of the thickness accuracy. And simultaneously a blocked noniteracting controller is synthesized for rejecting the interactive effects among adjacent stands and for controlling independently each roll stand of landem cold mills. The performance effects and characteristics of the suggested roll control system are discussed in the practical view points. The simulation results show that the thickness accuracy of tandem cold mills can be largely improved by the blocked noninteracting and digital preview contoller.

• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.173-181
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• 2001

수치지도 일반화 과정을 통해 생성된 수치지도의 공간데이터에 관한 품질을 평가하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는, 공간데이터 품질유지 측면에서, 변환된 수치지도 데이터가 해당 축척의 수치지도 규정 및 정확도에 위배되지 않도록 하기 위해 이론적 기대정확도의 허용범위를 살펴보고 공간데이터의 품질 평가 기준을 정립하였다. 그리고, 대축척 수치지도를 소축척 수치지도로 변환할 때, 단순화, 완만화, 정리 등과 같은 처리과정을 통해 복잡성을 감소시키게 되면 공간적인 위치변화는 항상 발생하게 될 것이다. 따라서, 각 지점의 변환된 위치에 관한 공간정확도를 분석하는 것은 매우 힘든 일이기 때문에 평가방법으로서 버퍼링기법을 이용하였다. 비록 축척 1/1,000 및 l/5,000에 대한 일반적인 위치오차의 허용범위는 관련법규를 기준으로 결정되었다 하더라도, 각 처리요소에 적용된 알고리즘들은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에, 알고리즘에 따라 적절한 매개변수와 허용오차를 결정하지 않는다면, 일반화 처리후의 허용범위를 만족할 수 없을 것이다. 허용범위에 근거를 둔 각 알고리즘의 변수에 관한 본 연구에서의 실험결과는 단순화 및 위치오차의 매개변수가 각각 0.2617 m, 0.4617 m를 나타내고 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권1호
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• pp.46-52
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• 2018

이 논문은 자체 개발된 드론을 이용하여 사진측량기술을 적용하여 3차원 수치지표면모델(DSM)개발 연구를 수행하였다. 이 DSM을 개발하기 위하여 제주도 지역을 선정하여 24장의 사진을 개발된 드론으로 직접 촬영을 수행하였다. 촬영된 사진의 정확한 3차원 좌표를 부여하기 위하여, 10개의 지표기준점(GCP)점을 선정하여 상대측위 지구위치시스템(DGPS)측량을 실시하였다. 사진의 정확도를 평가하기 위하여 3개의 GCP점을 선정하여 사진상의 좌표와 지상점의 좌표의 정확도를 비교하였다. 사진좌표계과 지상좌표계의 정확도를 평가한 결과 수평오차는 8.8-14.7 cm로 나타났으며, 연직오차는 12.4 cm로 나타났다. 이 정확도는 국토지리정보원(NGII)이 인정하는 1/1,000 수치지도의 정확도를 가지는 측량결과이다. 이 연구를 통하여 본 연구에서 개발된 드론과 사진측량기법이 제주지역에서 우리가 원하는 DSM자료를 얻는데 유용한 기술임을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.243-250
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• 1998

사진측량은 초기의 기계적 사진측량과 해석사진측량을 통해 현재는 컴퓨터에 저장된 영상을 이용한 수치사진측량 단계로 발전하고 있다. 항공사진을 이용해서 수치지형모델과 수치정사사진 등의 많을 결과물을 수치사진측량을 통해 생성할 수 있다. 특히 수치지형모델은 수치정사사진 정확도 향상에 중요한 요소이므로 이에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 이 논문에서는 경사변환선을 포함한 경우와 그렇지 않은 경우의 수치지형모델을 사용해서 수치정사사진을 생성하고자 한다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2009년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.75-78
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• 2009

기존의 수치지도는 2차원 도엽기반으로 되어 있어 정확성 및 최신성을 요하는 사용자의 요구조건을 충족하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 객체형 연속수치지도의 요구사항을 분석하고 관련 시스템을 설계하였다. 객체형 연속수치지도는 3차원 연속객체로 최선성과 정확성을 갖고 있으며, 관리, 변환, 서비스, 변화정보관리, 수신갱신 및 동시갱신 시스템으로 세분화하여 시스템을 설계하였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권4호
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• pp.59-65
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• 2014

최근 북극지역은 지구온난화에 따른 각종개발 및 기후변화 연구 등을 위하여 수치표고모델 수요가 증가되고 있기 때문에 수치표고모델을 활용하기 위해서는 정확도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 대부분이 빙하로 덮여 있는 그린란드에 구축된 수치표고모델 중 ASTER GDEM과 GIMP DEM을 검증하였다. 수치표고모델을 검증하기 위하여 토지피복도를 사용하여 그린란드를 내륙빙상지역과 해안비빙상지역으로 나누었으며, 두 수치표고모델과 ICESat 표고값과의 차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 그 결과 내륙빙상지역에서는 GIMP DEM의 정확도가 더 높았으며, 해안비빙상지역에서는 ASTER GDEM의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권1호
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• pp.9-17
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• 2019

Although digital mammography is a representative method for breast cancer detection. It has a limitation in detecting and classifying breast tumor due to superimposed structures. Machine learning, which is a part of artificial intelligence fields, is a method for analysing a large amount of data using complex algorithms, recognizing patterns and making prediction. In this study, we proposed a technique to improve the diagnostic accuracy of energy-selective mammography by training data using the machine learning algorithm and using dual-energy measurements. A dual-energy images obtained from a photon-counting detector were used for the input data of machine learning algorithms, and we analyzed the accuracy of predicted tumor thickness for verifying the machine learning algorithms. The results showed that the classification accuracy of tumor thickness was above 95% and was improved with an increase of imput data. Therefore, we expect that the diagnostic accuracy of energy-selective mammography can be improved by using machine learning.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제47권1호
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• pp.25-31
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• 2017

Purpose: The aim of this study was to compare the diagnostic accuracy of previously trained endodontists in the detection of artificially created periapical lesions using cone-beam computed tomography (CBCT) and digital periapical radiography (DPR). Materials and Methods: An ex vivo model using dry skulls was used, in which simulated apical lesions were created and then progressively enlarged using #1/2, #2, #4, and #6 round burs. A total of 11 teeth were included in the study, and 110 images were obtained with CBCT and with an intraoral digital periapical radiographic sensor (Instrumentarium dental, Tuusula, Finland) initially and after each bur was used. Specificity and sensitivity were calculated. All images were evaluated by 10 previously trained, certified endodontists. Agreement was calculated using the kappa coefficient. The accuracy of each method in detecting apical lesions was calculated using the chisquare test. Results: The kappa coefficient between examiners showed low agreement (range, 0.17-0.64). No statistical difference was found between CBCT and DPR in teeth without apical lesions (P=.15). The accuracy for CBCT was significantly higher than for DPR in all corresponding simulated lesions(P<.001). The correct diagnostic rate for CBCT ranged between 56.9% and 73.6%. The greatest difference between CBCT and DPR was seen in the maxillary teeth (CBCT, 71.4%; DPR, 28.6%; P<.01) and multi-rooted teeth (CBCT, 83.3%; DPR, 33.3%; P<.01). Conclusion: CBCT allowed higher accuracy than DPR in detecting simulated lesions for all simulated lesions tested. Endodontists need to be properly trained in interpreting CBCT scans to achieve higher diagnostic accuracy.

• 산업공학
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• 제23권2호
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• pp.100-107
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• 2010

For proper ergonomic evaluation using a digital human model simulation (DHMS) system such as $RAMSIS^{(R)}$, the postures of humanoids for designated tasks need to be predicted accurately. The present study (1) evaluated the accuracy of driving postures of humanoids predicted by RAMSIS, (2) proposed a method to improve its accuracy, and (3) examined the effectiveness of the proposed method. The driving postures of 12 participants in a seating buck were measured by a motion capture system and compared with their corresponding postures predicted by RAMSIS. Significant discrepancies ($8.7^{\circ}$ to $74.9^{\circ}$) between predicted and measured postures were observed for different body parts and driving tasks. Two methods (constraints addition and user-defined posture) were proposed and their effects on posture estimation accuracy were examined. Of the two proposed methods, the user-defined posture method was found preferred, reducing posture estimation errors by 11.5% to 84.9%. Both the posture prediction accuracy assessment protocol and user-defined posture method would be of use for practitioners to improve the accuracy of predicted postures of humanoids in virtual environments.