• 치과방사선
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• 제11권1호
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• pp.59-66
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• 1981

The dens evaginatus was a developmental variation which has arisen as a result of an evagination of inner enamel epithelium into the enamel organ. It has been given various. names by authors and was thought to be confined to Mongolian race. This study was performed to observe the incidence of dens evaginatus, and its ill-effects on the teeth and surrounding structures in 6356 Korean students and 10227 Korean adults. In plaster model, analysis was performed in accordance with forms and location of dens evaginatus on the. occlusal surface in the premolars. The pathologic changes caused by dens evaginatus were observed in paralleling periapical radiograms The results were as follows: 1. The prevalence of dens evaginatus in the student's group was 2.6%, and showed no sex predilection in the occurrence of evaginated teeth. 2. The sequence of dens evaginatus was in order of mandibular 2nd premolar, mandibular 1st premolar, maxillary 2nd premolar, and maxillary 1st premolar, respectively. 3. Of the cases with dens evaginatus, 73.5 % occured bilaterally. 4. The nipple form was the most frequent in respect of elevation of tubercle on the, occlusal surface. 5. In the base form of the tubercle, the occurrence of grooved form was the highest. 6. In the maxilla, those cases which the tubercle arose from the lingual ridge of the buccal cusp were most predominant. And in the mandible, those cases which the tubercle arose from the center of the occlusal surface were the most frequent. 7. The pulpal and periapical complications were shown in 24.4% of evaginated teeth in. periapical radiogram.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.765-774
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• 2013

본 논문에서는 분산된 광대역 인지 무선 네트워크 환경에서 상관관계를 갖는 다중 신호를 위한 협력 압축 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 나이퀴스트율 (Nyquist Rate) 이하로 샘플링된 신호를 높은 확률로 복구할 수 있는 신호처리 기법으로 기존의 광대역 스펙트럼 센싱을 위해서 필요로 했던 고속의 아날로그-디지털 변환기 구현 문제를 해결할 수 있다. 압축 센싱에서는 압축된 신호를 원본 신호로 정확하게 복구하는 복구 알고리즘을 설계하는 것이 하나의 핵심 문제이다. 본 논문에서는 나이퀴스트율 이하로 압축된 신호의 복구 성능을 높이기 위하여 연속된 다중 입력 신호로 구성된 Multiple Measurement Vector 모델을 이용하였고, 입력 신호 사이의 시간적 상관관계를 이용하는 협력 베이지안 복구 알고리즘을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2579-2585
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• 2010

본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다

• Molecules and Cells
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• 제28권5호
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• pp.463-472
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• 2009

Although the possible cellular roles of several ubiquitin-specific proteases (UBPs) were identified in Arabidopsis, almost nothing is known about UBP homologs in rice, a monocot model plant. In this report, we searched the rice genome database (http://signal.salk.edu/cgi-bin/RiceGE) and identified 21 putative UBP family members (OsUBPs) in the rice genome. These OsUBP genes each contain a ubiquitin carboxyl-terminal hydrolase (UCH) domain with highly conserved Cys and His boxes and were subdivided into 9 groups based on their sequence identities and domain structures. RT-PCR analysis indicated that rice OsUBP genes are expressed at varying degrees in different rice tissues. We isolated a full-length cDNA clone for OsUBP6, which possesses not only a UCH domain, but also an N-terminal ubiquitin motif. Bacterially expressed OsUBP6 was capable of dismantling K48-linked tetra-ubiquitin chains in vitro. Quantitative real-time RT-PCR indicated that OsUBP6 is constitutively expressed in different tissues of rice plants. An in vivo targeting experiment showed that OsUBP6 is predominantly localized to the nucleus in onion epidermal cells. We also examined how knock-out of OsUBP6 affects developmental growth of rice plants. Although homozygous T3 osubp6 T-DNA insertion mutant seedlings displayed slower growth relative to wild type seedlings, mature mutant plants appeared to be normal. These results raise the possibility that loss of OsUBP6 is functionally compensated for by an as-yet unknown OsUBP homolog during later stages of development in rice plants.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.21-30
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• 2016

최근 자동 생산 시스템은 PLC (Programmable Logic Controller) 제어 프로그램을 일반적으로 사용하고 있다. 생산제품의 수명 주기가 길지 않기 때문에 공법과 라인 및 설비 변경이 자주 일어난다. 대부분, 기존 공정을 바탕으로 이루어지고 설비의 위치 및 제어정보를 수정한다. PLC 제어 프로그램 또한 기존 공정을 바탕으로 수정이 이루어진다. 새로운 제어 프로그램을 검증하기 위해서는 실제 생산 시스템을 구축하기 전에 가상의 공간에서 실제 공정과 같이 구성하여 순차적으로 공정이 진행되는 지 확인할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 순차제어(sequential control)와 병목현상 처리에 유용한 Timed-FSA를 기반으로 하는 논리적인 모델링 방법을 사용한다. 기존에 연구되었던 I-O 모델링과 I-O 모델링에서 요구되었던 하나의 설비에 다양한 상태의 정의를 통해 사용자의 시간과 공수를 절감하기 위한 기존 모델링에 페트리네트의 토큰(Petri Nets Coloured Token) 개념을 추가한 확장된 I-O 모델링 방법을 제안한다. 예제 설비를 통하여 사용자의 모델링 시간을 절감하는 실험과 사용자 평가를 통해 제안하는 확장된 I-O 모델링의 편의성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.39-47
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• 2023

본 논문에서는 골프 동영상 속 스윙 자세 사이의 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 인공지능 기술이 컴퓨터 비전 분야에 효과적인 것이 알려지면서 동영상을 기반으로 한 스포츠 데이터 분석에 인공지능을 활용하기 위한 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 자세 추정 모델을 사용하여 골프 스윙 동영상 속 사람의 관절 좌표를 획득하였고, 이를 바탕으로 각 스윙 구간별 유사도를 측정하였다. 제안한 방법의 평가를 위해 GolfDB 데이터셋의 Driver 스윙 동영상을 활용하였다. 총 36명의 선수에 대해 스윙 동영상들을 두 개씩 짝지어 스윙 유사도를 측정한 결과, 본인의 또 다른 스윙이 가장 유사하다고 평가한 경우가 26명이었으며, 이때의 유사도 평균 순위는 약 5위로 확인되었다. 이로부터 비슷한 동작을 수행하고 있는 경우에도 면밀히 유사도를 측정하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Composites Research
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• 제20권5호
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• pp.1-6
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• 2007

본 연구에서는 탄소/에폭시 복합재 적층판과 강철평판의 저속충격 거동에 관한 비교 연구를 수행하였다. 각각의 평판의 해석을 위한 판의 충격거동의 타당성을 검증하기 위해 Karas 모델을 사용하여 해석 검증을 하였다. 충격거동 비교연구를 위한 모델은 Karas 모델과 동일한 두께의 강철평판을 모사하였고, 같은 두께의 복합재 적층판을 모사하기 위하여 $[0/90/45/-45/-45/45/90/0]_{8S}$ 적층각을 이용하여 모델링 하였다. 각각의 판에 대한 저속충격 거동을 비교하기 위해 일정한 속도로 낙하하는 충격체 무게별 해석과 일정한 무게를 가진 충격체의 속도변화에 따른 해석 결과를 비교 연구하였다. 연구결과 복합재 적층판과 강철평판의 물성치로 인하여 접촉하중과 판의 변위에서는 결과값의 차이를 보였으나 복합재 적층판의 경우가 판의 유연한 특성으로 충격완화 효과가 보였으며 강철평판 보다 무게비와 충격손상에 대한 우수성을 확인하여 볼 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권3호
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• pp.545-567
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• 2023

본 연구는 이차방정식과 이차함수 단원을 중심으로 수학 문제 해결에 효과적인 ChatGPT의 프롬프트를 고찰하는 연구로 '역할-규칙-예제풀이-문제-과정'으로 이어지는 구조화된 프롬프트를 설계하였다. 본 연구에서는 GPT4, 울프람 플러그인, Advanced Data Analysis를 결합한 인공지능 모델을 활용하였으며, 계산 오류를 줄이기 위해 울프람 플러그인을 주요 연산의 도구로 사용하였다. 9종의 고등학교 수학 교과서의 이차방정식과 이차함수 단원 문제를 구조화된 프롬프트의 형태로 입력하였을 때 ChatGPT의 답변에 대한 정답률은 91%로, 제로샷 프롬프트 대비 높은 성과를 보였다. 이를 통해 수학 문제 해결에 효과적인 구조화된 프롬프트를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 설계한 구조화된 프롬프트는 개별화 교육 및 맞춤형 교육을 위한 지능형 정보시스템 구축에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1-7
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 WAN 스토리지 복제 모델의 성능평가를 위한 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 이 시뮬레이터의 각 클라우드는 가상머신의 역할을 수행하는 가상머신 에뮬레이터와 스토리지의 역할을 수행하는 스토리지 에뮬레이터로 구성된다. 가상머신 에뮬레이터는 R/W 작업비율 설정모듈, R/W 순서 조합모듈, R/W 요청모듈로 구성한다. 스토리지 에뮬레이터는 스토리지 관리모듈, 데이터 전송모듈, R/W 수행모듈, 오버헤드 처리모듈로 구성된다. 이 시뮬레이터를 이용하여 스토리지에 대한 R/W 비율, 네트워크 지연, 네트워크 대역폭 등의 변화에 따른 두 이주 방법의 성능을 평가한다. 그 결과 read 작업이 증가 할수록 선 복제 모델의 평균이 주시간은 감소 하지만 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가한다. 또한, 네트워크 지연이 증가할수록 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가 하였지만, 선 복제 모델의 평균이주시간은 일정함을 보인다. 따라서 네트워크의 지연이 증가 하는 경우 후 복제 모델보다 선 복제 모델의 성능이 우수함을 알 수 있었다. 네트워크 대역폭의 변화에 따른 평균이 주시간은 두 모델이 유사하였기 때문에 스토리지 복제 모델을 선정함에 있어 네트워크 대역폭은 중요한 요소가 아님을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.