Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.
최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.
목적: 본 연구는 치과용 모형 스캐너를 이용하여 단일 전장관과 3본 고정성의치 모형을 스캔하는 과정에서 지대치의 중첩 과정이 최종 가상 모형에 미치는 영향을 알아보려 하였다. 재료 및 방법: 평가를 위해 단일 전장관과 3본 고정성의치를 위한 석고 모형을 제작하였다. 그리고 Pindex system을 이용하여 핀 작업된 모형을 제작하였다. 기준 스캔 데이터(CAD Reference Model)와 실험 스캔 데이터(CAD Test Model)를 획득하기 위해서 치과용 모형 스캐너(E1, 3Shape A/S, Copenhagen, Denmark)를 이용했다. 기준 스캔 데이터는 지대치를 분할한 후 탈착하지 않고 스캔하였다. 그리고 실험 스캔 데이터는 분할된 지대치를 분리하여 스캔 후, 기준 스캔 데이터에 중첩되었다(n = 20). 마지막으로 3차원 검사 소프트웨어(release 2018.0.0; Geomagic control X; 3D Systems)를 이용하여 root mean square (RMS)를 분석하였고, 통계 분석은 Mann-Whitney U test를 사용하였다 (${\alpha}=.05$). 결과: 단일 전장관 지대치의 RMS 평균은 $10.93{\mu}m$, 3본 고정성의치 지대치의 RMS 평균은 $6.9{\mu}m$가 나왔다. 두 그룹의 RMS 평균값은 통계적으로 유의한 차이를 보여줬다 (P < .001). 또한 두 그룹의 양(positive)과 음(negative)의 오류는 단일 전장관 지대치는 $9.83{\mu}m$, $-6.79{\mu}m$, 3본 고정성의치 지대치는 $6.22{\mu}m$, $-3.3{\mu}m$의 평균값이 나왔다. 두 그룹의 양과 음의 오류 평균값은 통계적으로 모두 3본 고정성의치 지대치가 단일 전장관 지대치보다 통계적으로 유의하게 낮은 값을 보여주었다 (P < .001). 결론: 핀 작업된 모형의 스캔 과정에서 지대치의 개수가 증가하여도 지대치의 중첩에 의한 오류는 증가하지 않았다. 또한 단일 전장관 지대치에서 유의하게 높은 오류를 보였지만 임상적으로 허용 가능한 스캔 정확도의 범위에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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