• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

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.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제27권2호
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• pp.150-157
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• 2002

One of the latest concepts in bonding are "total etch", in which both enamel and dentin are etched with an acid to remove the smear layers, and "wet dentin" in which the dentin is not dry but left moist before application of the bonding primer Ideally the application of a bonding agent to tooth structure should be insensitive to minor contamination from oral fluids. Clinically, contaminations such as saliva, gingival fluid, blood and handpiece lubricant are often encountered by dentists during cavity preparation. The aim of this study was to evaluate the effect of contamination by hemostatic agents on shear bond strength of compomer restorations. One hundred and ten extracted human maxillary and mandibular molar teeth were collected. The teeth were removed soft tissue remnant and debris and stored in physiologic solution until they were used. Small flat area on dentin of the buccal surface were wet ground serially with 400, 800 and 1200 abrasive papers on automatic polishing machine. The teeth were randomly divided into 11 groups. Each group was conditioned as follows : Group 1: Dentin surface was not etched and not contaminated by hemostatic agents. Group 2: Dentin surface was not etched but was contaminated by Astringedent$^{\circledR}$(Ultradent product Inc., Utah, U.S.A.) Group 3: Dentin surface was not etched but was contaminated by Bosmin$^{\circledR}$(Jeil Pharm, Korea.). Group 4: Dentin surface was not etched but was contaminated by Epri-dent$^{\circledR}$(Epr Industries, NJ, U.S.A.). Group 5: Dentin surface was etched and not contaminated by hemostatic agents. Group 6: Dentin sorface was etched and contaminated by Astringedent$^{\circledR}$. Group 7 : Dentin surface was etched and contaminated by Bosmin$^{\circledR}$. Group 8: Dentin surface was etched and contaminated by Epri-dent$^{\circledR}$. Group 9: Dentin surface was contaminated by Astringedent$^{\circledR}$. The contaminated surface was rinsed by water and dried by compressed air. Group 10: Dentin surface was contaminated by Bosmin$^{\circledR}$. The contaminated surface was rinsed by water and dried by compressed air. Group 11 : Dentin surface was contaminated by Epri-dent$^{\circledR}$. The contaminated surface was rinsed by water and dried by compressed air. After surface conditioning, F2000$^{\circledR}$ was applicated on the conditoned dentin surface The teeth were thermocycled in distilled water at 5$^{\circ}C$ and 55$^{\circ}C$ for 1,000 cycles. The samples were placed on the binder with the bonded compomer-dentin interface parallel to the knife-edge shearing rod of the Universal Testing Machine(Zwick Z020, Zwick Co., Germany) running at a cross head speed or 1.0 mm/min. Group 2 showed significant decrease in shear bond strength compared with group 1 and group 6 showed significant decrease in shear bond strength compared with group 5. There were no significant differences in shear bond strength between group 5 and group 9, 10 and 11.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권2호
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• pp.175-195
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• 1998

위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.