Purpose: This study aimed to generate virtual mandibular first molars using deep learning technology, specifically deep convolutional generative adversarial network (DCGAN), and evaluate the accuracy and reliability of these virtual teeth by analyzing their morphological characteristics. These morphological characteristics were classified based on various evaluation criteria, facilitating the assessment of deep learning-based dental prosthesis production's practical applicability. Methods: Based on our previous research, 1,000 virtual mandibular first molars were generated, and based on morphological criteria, categorized as matching, non-matching, and partially matching. The generated first molars or the categorization of the generated molars were analyzed through the expert judgment of dental technicians. Results: Among the 1,000 generated virtual teeth, 143 (14.3%) met all five evaluation criteria, whereas 76 (7.6%) were judged as completely non-matching. The most frequent issue, with 781 (78.1%) instances, including some overlapping instances, was related to occlusal buccal cusp discrepancies. Conclusion: The study reveals the potential of DCGAN-generated virtual teeth as substitutes for real teeth; however, additional research and improvements in data quality are necessary to enhance accuracy. Continued data collection and refinement of generation methods can maximize the practicality and utility of deep learning-based dental prosthesis production.
International journal of advanced smart convergence
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제3권1호
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pp.11-14
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2014
We have been designing human interactions for some learning support system or education system. The design is based on a symbol grounding model. The model is applicable to many learning domains using virtual reality technology. The design policy is simple and compact. In order to realize the policy we use/reuse some devices from the viewpoint of virtual reality. This paper introduces basic ideas and explains several example cases based on the idea.
본 논문에서는 기존의 내용 전달 위주의 학습 메타버스 플랫폼이 아닌 실제 수업 활동에서 이루어지는 다양한 학습 상호작용에 기반한 가상 학습 플랫폼을 제안한다. 본 연구에서는 AI와 가상환경을 융합한 학습 환경을 제공하여 실시간 AI와 대화하며 문제를 풀어가는 방식을 활용하고 있다. 또한, 수업의 몰입도를 향상하기 위해 G-러닝 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 VirtualEdu 플랫폼은 자기주도적 학습, 게임을 통한 흥미 유발, 그리고 PBL 수업 방식을 조합하여 효과적인 학습 경험을 제공하고 있다. 이를 기반으로 학생들의 참여도와 학습 효과를 향상 시키는 새로운 교육 방식을 제안하고 있다. 실험으로는 50명 이상의 학습자가 실시간 화상 학습 활동 기반의 다양한 학습 활동애 대해 성능 실험을 하였고, 결과로서 안정하게 원활한 수업이 진행됨을 얻을 수 있었다.
상호작용적인 가상현실 기술은 실제 환경의 제약을 극복할 수 있으며 사용자에게 흥미와 적극적인 참여를 유도하여 과학적 탐구학습에도 적극 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 주로 특정 교안에 대한 응용 프로그램의 개발에 중점을 두고 있어서 다른 교안을 위한 탐구학습가상환경 개발에 쉽게 활용하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 과학적 탐구학습 가상환경의 개발을 도와주는 통합적인 가상현실 시스템 SASILE (System for Augmenting Scientific Inquiry Learning Environments)을 개발하였다. 본 논문에서는 먼저 가상현실을 활용한 과학적 탐구학습 관련 연구를 살펴보고, 제안하는 시스템의 구조와 구현에 대해서 설명한다. 그리고 이 시스템을 이용하여 가상현실 모양성에서 한옥에 나타난 대류현상에 대한 과학적 탐구학습 환경 개발 사례와 가상환경 화성 암석의 성분을 측정하여 운석이 떨어진 곳을 찾는 화성 탐사 개발사례를 설명한다. 마지막으로 이 시스템의 향후 연구 방향에 대해 논한다.
To enhance the automatic performance of existing predicting and planning algorithms that require a predefined probability of the states' transition, this paper proposes a multiple sequence generation system. When interacting with unknown environments, a virtual agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. We describe a sequential behavior generation method motivated from the change in the agent's state in order to help the virtual agent learn how to adapt to unknown environments. In a sequence learning process, the sensed states are grouped by a set of proposed motivation filters in order to reduce the learning computation of the large state space. In order to accomplish a goal with a high payoff, the learning agent makes a decision based on the observation of states' transitions. The proposed multiple sequence behaviors generation system increases the complexity and heightens the automatic planning of the virtual agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library to elucidate the process of the system.
Wonseop Shin;Jaeseok Yoo;Bumsoo Kim;Yonghoon Jung;Muhammad Sajjad;Youngsup Park;Sanghyun Seo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2381-2398
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2024
The construction of virtual indoor spaces is crucial for the development of metaverses, virtual production, and other 3D content domains. Traditional methods for creating these spaces are often cost-prohibitive and labor-intensive. To address these challenges, we present a pipeline for generating digital twins of real indoor environments from RGB-D camera-scanned data. Our pipeline synergizes space structure estimation, 3D object detection, and the inpainting of missing areas, utilizing deep learning technologies to automate the creation process. Specifically, we apply deep learning models for object recognition and area inpainting, significantly enhancing the accuracy and efficiency of virtual space construction. Our approach minimizes manual labor and reduces costs, paving the way for the creation of metaverse spaces that closely mimic real-world environments. Experimental results demonstrate the effectiveness of our deep learning applications in overcoming traditional obstacles in digital twin creation, offering high-fidelity digital replicas of indoor spaces. This advancement opens for immersive and realistic virtual content creation, showcasing the potential of deep learning in the field of virtual space construction.
E-learning is a new teaching model nowadays, and Virtual Reality (VR) technology is reported that the use of virtual reality as an education tool can increase student interests, understanding, and creative learning because of encouraging students to learn by exploring and interacting with the information on the virtual environment. Besides that, LEGOs have long been the favorite of many children. LEGOs provide a mechanism to understand and do for many concepts from spatial relationships to robotics platforms. In this paper, we present a virtual reality application based on the assembly of LEGO-Like bricks to increase math and science learning by improving spatial thinking. It not only encourages students to pursue careers in science, technology, engineering, or mathematics but also enhances learner's ability to analyze and solve problems. The application is built by Processing 2.0 as the easier programming language which is a top-down approach to build the 3D interactive program.
Purpose: Among the virtual teeth generated by Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN), the optimal data was analyzed for the number of learning. Methods: We extracted 50 mandibular first molar occlusal surfaces and trained 4,000 epoch with DCGAN. The learning screen was saved every 50 times and evaluated on a Likert 5-point scale according to five classification criteria. Results were analyzed by one-way ANOVA and tukey HSD post hoc analysis (α = 0.05). Results: It was the highest with 83.90±6.32 in the number of group3 (2,050-3,000) learning and statistically significant in the group1 (50-1,000) and the group2 (1,050-2,000). Conclusion: Since there is a difference in the optimal virtual tooth generation according to the number of learning, it is necessary to analyze the learning frequency section in various ways.
본 연구는 가상 시뮬레이션기반 노인간호 실습교육 실시 후 간호대학생의 몰입경험과 학습역량이 학습만족도에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사연구이다. 연구 대상자는 간호대학 학생 72명을 대상으로 하였고, 자료수집은 2021년 4월 2일부터 5월 7일까지 온라인 설문을 통해 수행하였다. 자료분석은 SPSS/WIN 24.0을 이용하여 기술통계, 상관관계 및 다중회귀분석을 사용하였다. 연구결과, 가상 시뮬레이션 교육 후 간호대학생의 학습만족도는 몰입경험(r=.656, p<.001), 학습역량(r=.672, p<.001)과 유의한 정적 상관관계를 보였다. 학습만족도에 가장 영향력이 있는 요인은 학습역량(𝛽=.459, p<.001), 몰입경험(𝛽=.413, p<.001)으로 나타났으며 모형의 설명력은 60.9%이었다. 그러므로 가상 시뮬레이션 교육 후 학습만족도를 향상시키기 위해서 실습에 대한 몰입을 촉진하고 개개인의 학습역량을 향상시킬 수 있는 방안들을 개발할 것을 제언한다.
자연과학에 있어서 실험실습은 중요한 과정이다. 그러나 실험 과정에 대한 선행학습을 통해 자연과학 전공자들은 위험한 실험을 인지할 수 있고, 이를 통해 실제 실험에서의 위험을 피할 수 있다. 모바일 어플리케이션인 가상 실험 콘텐츠는 학습자에게 안드로이드 스마트폰이 가지고 있는 다양한 센서를 통해 상호작용을 제공한다. 그리고 본 논문에서 개발한 가상 실험 콘텐츠를 통해 학습자들은 화학 실험실습 도구를 다룰 수 있는 선행 학습을 수행하게 된다. 본 논문은 학습자들의 실험 능력을 향상시키기 위한 가상 실험 콘텐츠를 설계하고 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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