Artificial intelligence, has been applied in interpreting osteoporosis on dental panoramic radiograph with high accuracy. The purpose of this study was to investigate the sensitive area of convolutional neural network(CNN), one of artificial intelligence, in interpreting osteoporosis on dental panoramic radiograph. Dental panoramic radiographs taken from 1,170 female (49.19 ±21.91 average age, 21 minimum age, and 84 maximum age) were selected for this study. Two oral maxillofacial radiologists agreed upon interpreting osteoporosis by interpreting mandibular inferior cortical changes. The region of interest included upper and lower jaws for training and testing CNN in interpreting osteoporosis. A filter which was set to look for image characteristics moved through the entire panoramic radiography to identify sensitive areas that distinguish normal groups and osteoporosis patients. In interpreting osteoporosis on panoramic radiograph, CNN responded sensitively at the cancellous bone of the upper and lower jaws while oral maxillofacial radiologists interpreted mandibular inferior cortical change.

우리나라는 겨울철에 미세조류가 성장하기에 적합하지 않은 기후조건을 가진다. 따라서, 차세대 바이오매스의 공급원료로서의 미세조류 배양을 겨울철에 이룩하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 적은 에너지를 이용하여 미세조류가 성장이 불가한 영외환경에서 미세조류를 성장시키기 위해서, 삼중막의 비닐하우스를 설치하였다. 또한 투명한 아크릴 재질로 수조를 제작하여 빛을 수조의 모든 면에서 받을 수 있게 함으로써, 빛의 이용성을 최대화하였다. 6가지의 다양한 실험조건을 설정하여 겨울철 영하의 기후조건에서 최소한의 비용으로 하수종말처리장 폐수를 사용하여 미세조류를 배양하였다. 또한 미세 조류 바이오매스를 증가시킴과 동시에 환경오염의 원인이 될 수 있는 영양염류 성분 중 질소를 최대 92%, 인을 최대 99%까지 제거시켰다. 본 연구에서 바이오디젤의 원료가 될 수 있는 가장 주된 지방산은 리놀렌산(C18 : 3n3)으로 총 지질량의 최대 61%까지 차지했다. 지방산의 생산성은 2.4 g m-2 day-1이었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 차세대 바이오매스 생산을 위한 미세조류 배양을 저온 시기에서도 이룩하였으며, 그에 따른 폐수처리에서도 좋은 성과를 이루었다.