이 연구의 목적은 소아 환자들의 측모방사선 사진을 대상으로 시판되는 3종의 자동 계측점 식별 프로그램의 정확성을 평가하고 소아치과 임상에서의 사용 가능성을 예측하는 것이다. 영구 중절치가 맹출한 만 7 - 12세 건강한 어린이 60명의 측모방사선 사진에 14개의 계측점을 표시하였다. 1명의 검사자가 3회 반복 측정한 결과의 평균을 기준점으로 정의하여 자동으로 식별된 계측점과의 거리 차이를 계측하였다. 3종의 자동 계측점 식별 프로그램은 평균 2.53 mm의 오차를 나타냈다. Orbitale과 Gonion을 제외한 12개의 계측점에서 3종의 프로그램 사이에 유의미한 차이는 없었으나, 검사자가 모든 계측점에서 3종의 프로그램보다 유의미하게 높은 정확도를 보였다. 이 연구를 통하여 사춘기 전 소아의 측모방사선 분석 시 자동 계측점 식별 프로그램이 검사자를 대체할 정도는 아니나 짧은 소요시간과 임상 허용 가능한 범위 이내의 정확도를 갖는 효과적인 진단 보조기구임을 알 수 있다.
We, at The Korea Democracy Movement Archives opened temporarily at SungKongHoe University(SKHU), have currently collected about 100,000 recorded materials of democratization movement related with labor, farmer, civilian, human rights, peace, unification, young people, student and women's movements by investigating, collecting and receiving donations from civil organizations and individuals, and about 70,000 data out of this 100,000 data were converted into computer files. The Korea Democracy Movement Archives(temp) at SKHU has a significance in that it is the first archive opened by an organization. Furthermore, the opening of this Archive means the expansion of awareness on recording culture and accumulation of the achievements of the democratization movement in Korea. However, many obstacles still remain in the establishment of this Archive in a full-scale. This article examined many theoretical and realistic obstacles posed to the archivists, who are the professionals responsible for record management, in process of establishing the Archive, and the role and future perspectives of the archivists at The Korea Democracy Movement Archives(temp). The first obstacles in the process of organizing and separating the recorded materials at the Archive is a difficulty in the description of classifying the different movement organizations. The second obstacle is a difficulty in specifically applying the international standard, ISAD(G), of record description in the process of establishing the description items. Through many trials and errors, we need to try to confirm the description befitting. The Korea Democracy Movement Archives through continuous adjustment and complementary measures. The third obstacle is a difficulty in estimating the range and physical and quantitative amount of the recorded materials since the collection of recorded materials is complete. Thus, the answers to these problems lie in continuous efforts to establish a creative classification system befitting the democratization movement in Korea in the process of many trials and errors and endeavor. The evaluation classification done by archivists is a creative act forming record heritage, and archivists need to form record heritage reflecting the evaluation system of a certain period. Moreover, they transmit the shape of the current era in a maximum scale to the future by using the minimum amount of records. An archivist is responsible for two tasks, i.e., preserving a record and making other people to utilize the record by working with record. However, We, at The Korea Democracy Movement Archives(temp), have an additional task of contributing to the democratization movement in korea that has not ended by collecting, preserving and making people to utilize the fragments of memory in the recent history of Korea by establishing the Archives.
From early 2000, many researchers in the groundwater and soil environment remediation project tried to calculate the pollution level and pollution remediation cost and reflect it in the design. In addition, by identifying the movement characteristics of oil pollutants in the underground environment, many researchers tried to derive design factors necessary for pollution purification. However, although the test should be conducted in an area contaminated with oil, the toxicity and risk are too great for testing by deliberately leaking pollutants that are harmful to the human body. And as oil-contaminated areas are promoted by military units such as returned US military bases, there is a limit to access by the general public. In addition, since the indoor simulation test and the field application test have been carried out separately from each other, it was difficult to compare and review various simulation tests Therefore, in this study, PITT (Partitioning Interwell Tracer Test) and analysis methods were specifically presented through actual tests so that field workers could easily use them with the help of the military base and the Korea Rural Community Corporation Soil Environment Restoration Team. However, in order to directly reflect the distribution tracer test results in the pollution remediation design, it is necessary to reduce the analysis errors by comparing the analysis results of the existing soil pollution survey, physical exploration, and numerical modeling. In addition, it is judged to be cautious in the analysis because errors can easily occur due to various factors such as the type of oil at the polluted site, the hydraulic conductivity of the aquifer, and the skill of the researcher.
Objective: To investigate the pattern of accuracy change in artificial intelligence-assisted landmark identification (LI) using a convolutional neural network (CNN) algorithm in serial lateral cephalograms (Lat-cephs) of Class III (C-III) patients who underwent two-jaw orthognathic surgery. Methods: A total of 3,188 Lat-cephs of C-III patients were allocated into the training and validation sets (3,004 Lat-cephs of 751 patients) and test set (184 Lat-cephs of 46 patients; subdivided into the genioplasty and non-genioplasty groups, n = 23 per group) for LI. Each C-III patient in the test set had four Lat-cephs: initial (T0), pre-surgery (T1, presence of orthodontic brackets [OBs]), post-surgery (T2, presence of OBs and surgical plates and screws [S-PS]), and debonding (T3, presence of S-PS and fixed retainers [FR]). After mean errors of 20 landmarks between human gold standard and the CNN model were calculated, statistical analysis was performed. Results: The total mean error was 1.17 mm without significant difference among the four time-points (T0, 1.20 mm; T1, 1.14 mm; T2, 1.18 mm; T3, 1.15 mm). In comparison of two time-points ([T0, T1] vs. [T2, T3]), ANS, A point, and B point showed an increase in error (p < 0.01, 0.05, 0.01, respectively), while Mx6D and Md6D showeda decrease in error (all p < 0.01). No difference in errors existed at B point, Pogonion, Menton, Md1C, and Md1R between the genioplasty and non-genioplasty groups. Conclusions: The CNN model can be used for LI in serial Lat-cephs despite the presence of OB, S-PS, FR, genioplasty, and bone remodeling.
본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다.
Objective: This study aims to survey and compare three systemic accident investigation techniques of Accimap, STAMP and FRAM, based on the application studies of the Sewol ferry accident. Background: Traditional accident investigation methods such as domino models, FTA, etc. work well for losses caused by physical component failures or actions of human in relatively simple systems, but are unable to depict mechanisms generating errors and violations in the current complex socio-technical systems. For better understanding the structure and behavior of the socio-technical systems, systemic techniques have been developed and used. Method: This study was mainly based on survey of literatures through surfing webpages of ScienceDirect and Google, and ergonomics relevant journals. The key words of Sewol, Sewol ferry, Sewol ferry accident, etc. were used in the survey. Results: Three systemic accident investigation methods included similar actors in the Sewol ferry accident including government, Ministry of Ocean and Fisheries, Korean Coast Guard, Korean Register of Shipping, Korea Shipping Association, Chonghaejin Marine Company, crew members. The methods graphically represented each level's failures or performance variabilities of relevant functions and relationships between them. It was shown that the systemic methods consider the entire system, ranging from the environment in which the accident occurred, to the role of government in shaping the system of work. Each method has its own comparative pros and cons, but the Accimap has advantages in terms of time of analysis, data required, model complexity and degree of comprehensiveness. Conclusion: This study reviewed and compared three systemic accident investigation methods, which showed that there are systemic characteristics and pros and cons in the methods. Application: The results would be used as a guideline when selecting accident investigation methods.
사람의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생하였다면 무인 비행체를 활용하여 그 상황의 규모와 위치를 파악하여 더 큰 피해를 줄일 수 있다. 이러한 점에서 착안하여 본 논문에서는 무인 비헹체가 원활한 호버링을 수행할 수 있도록 Beta Flight를 사용하여 Roll, Pitch, Yaw의 최솟값과 최댓값을 설정한 후 센서의 작동을 감지하여 기체의 기울기의 변화에 따라 센서의 PID 값을 설정하여 수평이 유지될 수 있도록 오차를 최소화하여 안전한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 Open CV를 활용하여 라즈베리파이 프로그램을 설치한 후 HSV 색상표를 활용하여 화원과 가장 가까운 색인 붉은색을 제외한 나머지 부분을 흑백 처리하는 필터링을 씌워 공중에서 감지한 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였다. 최종적으로 0.5~5m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 반지름이 5cm 인 붉은색 원을 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 입체영상을 시청할 때 흔히 발생할 수 있는 시각 피로를 최소화하기 위한 시차 보정 기술을 제안한다. 시각 피로는 3차원 TV의 상용화에 있어 반드시 풀어야 할 문제이다. 본 논문에서 제안하는 시차 보정 기술은 좌, 우 입체카메라의 기하학적 분석을 통하여 영상의 깊이감을 조정하는 수평시차 보정과 특징 정합 기반의 수직시차 보정으로 구성된다. 기존의 시차 보정은 주로 입체영상 카메라의 기하적 관계를 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 구하고 그 결과값을 이용하였다. 그러나 캘리브레이션의 오류로 인한 시차의 오차가 여전히 발생하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 수평시차는 입체카메라의 캘리브레이션 정보를 사용하는 반면 수직시차는 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘을 사용하여 수직시차의 오차를 최소화하였다. 유사한 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘과의 비교를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다.
이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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