This study aimed to investigate which areas AI is sensitive when inputting panoramic radiographs with dental area masked and when inputting unmasked ones. Therefore, the null hypothesis of this study was that masking dental area would not make a difference in the sensitive areas of osteoporosis determination of AI. For this study 1165 female(average age 48.4 ± 23.9 years) from whom panoramic radiographs were taken were selected. Either osteoporosis or normal should be clearly defined by oral and maxillofacial radiologists. The panoramic radiographs from the female were classified as either osteoporosis or normal according to the mandibular inferior cortex shape. VGG-16 model was used to get training, validating, and testing to determine between osteoporosis or normal. Two experiments were performed; one using unmasked images of panoramic radiographs, and the other using panoramic radiographs with dental region masked. In two experiments, accuracy of VGG-16 was 97.9% with unmasked images and 98.6% with dental-region-masked images. In the osteoporosis group, the sensitive areas identified with unmasked images included cervical vertebrae, maxillary and mandibular cancellous bone, dental area, zygomatic bone, mandibular inferior cortex, and cranial base. The osteoporosis group shows sensitivity on mandibular cancellous bone, cervical vertebrae, and mandibular inferior cortex with masked images. In the normal group, when unmasked images were input, only dental region was sensitive, while with masked images, only mandibular cancellous bone was sensitive. It is suggestive that when dental influence of panoramic radiographs was excluded, AI determined osteoporosis on the mandibular cancellous bone more sensitively.

본 연구는 360도 파노라마 동영상을 활용하여 해상풍력 경관의 유형을 분류하고 유형별 경관 선호 매 트릭스 요소에 따른 경관 선호도를 분석하고자 한다. 이를 위해 첫째, 연구대상지로 제주 탐라해상풍력 단지로 선정하였으며, 연구대상지를 조망할 수 있는 지점들을 추출하고 방문하여 360도 파노라마 동영 상을 촬영하였다. 둘째, 구축된 360도 파노라마 동영상 자료를 바탕으로 경관의 미학적 특성을 분석하 고 해상풍력 경관의 유형을 분류했다. 셋째, 해상풍력 경관의 유형별로 경관 선호 매트릭스 요소와 경관 선호도를 설문조사했다. 넷째, 수집된 데이터를 활용하여 해상풍력 경관 유형별 선호 매트릭스 요소에 따른 경관 선호도 관계를 분석했다. 분석 결과 해상풍력 경관 유형이 High Continuity(HCN), High Color (HCL), Low Visual Impact(LVI), High Visibility(HVI)로 분류되었다. 또한, HCN경관 선호도에 영향을 주 는 요소로는 응집성이, HCL경관 선호도에 영향을 주는 요소로는 응집성과 신비성이, LVI경관 선호도 에 영향을 주는 요소로는 응집성과 복잡성이, HVI 경관 선호도에 영향을 주는 요소로는 응집성과 가독 성이 도출되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 해상풍력 경관 선호도 향상을 위한 전략으로 (1)시각적 영향 을 줄일 수 있는 식재계획 및 동선설계, (2)해상풍력 터빈의 생상 대비 극대화, (3)해상풍력 터빈 설치전 경관 시뮬레이션을 제안하였다.

The purpose of this study was to verify the sensitive areas when the AI determines osteoporosis for the entire area of the panoramic radiograph. Panoramic radiographs of a total of 1,156 female patients(average age of 49.0±24.0 years) were used for this study. The panoramic radiographs were diagnosed as osteoporosis and the normal by Oral and Maxillofacial Radiology specialists. The VGG16 deep learning convolutional neural network(CNN) model was used to determine osteoporosis and the normal from testing 72 osteoporosis(average age of 73.7±8.0 years) and 93 normal(average age of 26.4±5.1 years). VGG16 conducted a gradient-weighted class activation mapping(Grad-CAM) visualization to indicate sensitive areas when determining osteoporosis. The accuracy of CNN in determining osteoporosis was 100%. Heatmap image from 72 panoamic radiographs of osteoporosis revealed that CNN was sensitive to the cervical vertebral in 70.8%(51/72), the cortical bone of the lower mandible in 72.2%(52/72), the cranial base area in 30.6%(22/72), the cancellous bone of the mandible in 33.3%(24/72), the cancellous bone of the maxilla in 20.8%(15/72), the zygoma in 8.3%(6/72), and the dental area in 5.6%(4/72). Consideration: it was found that the cervical vertebral area and the cortical bone of the lower mandible were sensitive areas when CNN determines osteoporosis in the entire area of panoramic radiographs.

The aim of this study was to investigate radiographic features of osteosclerosis on digital panoramic radiographs. Osteoscleosis was diagnosed with its radiographic features of amorphous non- expansible radiopacity with unknown etiology. In diagosing osteosclerosis, differential diagnosis is needed from periapical cemental dysplasia, osteoma, benign cementoblastoma, and anatomic structures. Fifty-eight osteosclerosis on digital panoramic radiopgraphs from 46 patients with osteoscleosis were selected for this study. All of the osteosclerosis were found in the mandible. Among them, 53(91.4%) occurred on the posterior region. The mean diameter was 9.1㎜. The internal structure was radiopaque in 39(67.2%) and mixed radiolucent and radiopaque in 19(35.3%). There was no specific effect on the surrounding structures. In 16(27.6%), partial or complete radiolucent margin was noted which might be digital image artifact by enhancement.

This study was performed as a part of serial experiments of applying convolutional neural network(CNN) in determining osteoporosis on panoramic radiograph. The purpose of this study was to investigate how sensitively CNN determine osteoporosis on cropped panoramic radiograph. Panoramic radiographs from 1268 female patients(mean age 45.2 ± 21.1 yrs) were selected for this study. For the osteoporosis group, 633(mean age 72.2 ± 8.5 yrs) were selected, while for the normal group 635(mean age 28.3 ± 7.0 yrs). AlexNet was utilized as CNN in this study. A multiple-column CNN was designed with two rectangular regions of interest on the mandible inferior area. An occluding method was used to analyze the sensitive area in determining osteoporosis on AlexNet. Testing of AlexNet showed accuracy of 99% in determining osteoporosis on panoramic radiographs. AlexNet was sensitive at the area of cortical and cancellous bone of the mandible inferior area including adjacent soft tissue.

Deep convolutional network is a deep learning approach to optimize image recognition. This study aimed to apply DCNN to the reading of mandibular cortical thinning in digital panoramic radiographs. Digital panoramic radiographs of 1,268 female dental patients (age 45.2 ± 21.1yrs) were used in the reading of the mandibular cortical bone by two maxillofacial radiologists. Among the subjects, 535 normal subject’s panoramic radiographs (age 28.6 ±7.4 yrs) and 533 those of osteoporosis pationts (age 72.1 ± 8.7 yrs) with mandibular cortical thinning were used for training DCNN. In the testing of mandibular cortical thinning, 100 panoramic radiographs of normal subjects (age 26.6 ± 4.5 yrs) and 100 mandibular cortical thinning (age 72.5 ± 7.2 yrs) were used. The sensitive area of DCNN to mandibular cortical thinning was investigated by occluding analysis. The readings of DCNN were compared by two maxillofacial radiologists. DCNN showed 97.5% accuracy, 96% sensitivity, and 99% specificity in reading mandibular cortical thinning. DCNN was sensitively responded on the cancellous and cortical bone of the mandibular inferior area. DCNN was effective in diagnosing mandibular cortical thinning.

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.

논문은 한국불교의 사후 칠칠재의 전형과 변용을 의례적 관점에서 살펴본 글이다. 현재 널리 유행되고 있는 사십구재라는 명칭은 근래에 이르러 쓰이기 시작했다. 불교의 생사관에 의하면 인간은 사후 49일이라는 중유 기간에 본인의 선업과 다른 이들이 지내주는 칠칠재에 의해 다음 생에 더 나은 곳에 태어날 수 있다고 한다. 사후 7일마다 행하는 칠칠재는 망자를 위해 명부시왕에 권공하는 것이 핵심인데, 이는 십선을 권장하고자 하는 데 목적이 있다. 망자의 공덕을 닦아주는 또 하나 의 의식으로는 경전을 염송해 주는 법석이 있으며, 법석 가운데 법화법 석이 영산재로 발전하였다. 이와 아울러 불보살의 명호를 칭명하는 정근의식도 칠칠재에서 활발하게 이어지고 있다. 하지만 근현대에 이르러 시왕권공 중심의 칠칠재 의식이 지장보살에 대한 권공의식으로 변천해 가고 있다. 이는 명부시왕의 부정적 이미지가 상단[지장]권공의 긍정적 이미지에 덮이게 된 데 기인하였을 것으로 보인다. 칠칠재(사십구재)는 망자와 산자의 소통통로이자 함께 잘 사는 신행이라고 할 수 있다.

This study aimed to measure ramal lengths and angles on panoramic radiography applying a polar coordinate system for analyzing facial asymmetry within normal range. Panoramic radiographs taken from 15 males and 15 females (mean age 31.33±3.7 yrs in males and 28.87±2.72 yrs in females) with symmetric-looking faces were selected. The polar coordinate system, length of condylar and ramal height and angles between the ramus tangent and the connecting line of the most inferior point of bilateral orbital rim were measured from panoramic radiographic images. Bilateral differences in the ramal and condylar heights and angles were determined by asymmetric index. The polar coordinate applied for analyzing facial asymmetry uses length and angle measure. The normal range of facial asymmetry was measured using mean and standard deviation of asymmetry index of length and angle measure. A new analysis method using polar coordinate system on panoramic radiograph may provide more accurate analysis for facial asymmetry.

This study was conducted as part of a series of studies to introduce the Convolutional Neural Network(CNN) into the diagnostic field of osteoporosis. The purpose of this study was to compare the results when testing Digital Radiography(DR) and Computed Radiography(CR) panoramic radiographs by CNN that were trained by DR panoramic radiographs. The digital panoramic radiographs of females who visited for the purpose of diagnosis and treatment at Chonnam National University Dental Hospital were taken. Two Oral and Maxillofacial Radiologists were selected for the study to compare the panoramic radiographs with normal and osteoporosis images. Among them, 1068 panoramic radiographs of females{Mean [± standard deviation] age: 49.19 ± 21.91 years} obtained by DR method were used for training of CNN. 200 panoramic radiographs of females{Mean [± standard deviation] age: 63.95 ± 6.45 years} obtained by DR method and 202 panoramic radiographs of females{Mean [± standard deviation] age: 62.00 ± 6.86 years} obtained by CR method were used for testing of CNN. When the DR panoramic radiographs were tested, the Accuracy was 92.5%. When the CR panoramic radiographs were tested, the Accuracy was 76.2%. It can be seen that the CNN trained by DR panoramic radiographs is suitable to be tested with the same DR panoramic radiographs.

본 연구에서는 전라북도 부안군 채석강 지역에 대한 3D파노라마 가상 현실 지질 답사 투어 학습자료를 개발하였다. 개발된 프로그램은 360˚×180˚ 파노라마로서 관측 지점의 모든 면을 볼 수 있고, 확대, 축소, 화면 돌리기 등의 상호작용이 가능하다. 이 프로그램의 교육적 효과를 얻기 위해 컴파스 활용하기, 지층의 경사 등을 측정하기 위한 이동 가능한 각도기 제공, 관찰 지점의 표본에 대한 3D 관찰하기 등을 제공하였다. 또 주요 관찰 포인트에는 확대된 사진, 팝업창, 전문가 설명 등으로 학습을 도왔다. 이 프로그램의 교육적 효과를 알아보기 위하여 중학교 과학 영재반 학생 35명에게 적용해본 결과 약 85% 이상의 긍정적인 반응을 보여주었다. 따라서 이 프로그램은 중학교 과학과 지질학 수업 시 간접적 상황학습이 될 수 있고, 시간문제, 비용문제, 안전문제 등을 줄일 수 있는 하나의 보충적인 지질 답사 방법이 될 것이다.

This study aimed to investigate the association between carotid artery calcification (CAC) on panoramic radiograph and intima-media thickeness (IMT) measured on ultrasound. Panoramic radiographs which were taken from dental patients aged 50 years and older who visited for dental treatment were screened for the presence of CAC. The study group was composed of seven patients (four males and three females, average age 74.4±4.2 yrs) with CAC detected on panoramic radiographs, and the control group eleven patients (seven males and four females, average age 64.5±10.1 yrs) without CAC. All the patients underwent carotid ultrasonography to measure carotid IMT. The IMT was compared between the groups by nonparametric analysis of covariance (ANCOVA). The range of IMT of the study group was 1.10~2.0 mm, while that of the control group 0.60~1.10 mm. The mean of IMT was 1.50±0.34 mm in the study group and 0.85±0.14 mm in the control group, and there was statistically significant difference between the two groups (p<.01). In conclusion, CAC detected on panoramic radiograph might have an association with atherosclerosis

가상 야외 답사(VFT)는 전통적인 야외 답사의 매력적인 대안으로 간주되지만, 지구과학 교육과정에서 어떻게 가장 효과적으로 활용될 수 있는지는 아직 명확하지 않다. 이 연구에서는 플래시 파노라마 기반 VFT를 활용한 지구과학 수업이 고등학교 학생들의 공간 시각화 능력과 화산 개념 이해에 미치는 영향을 알아보았다. 플래시 파노라마 기반 VFT 활용의 효과를 알아보기 위해 수업 처치 사전 및 사후에 공간 시각화 능력 및 화산 개념 검사를 실시하였으며, 수업 처치 결과를 분석하기 위해 공변량 분석과 선형 회귀 분석을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 실험집단의 공간 시각화 능력 향상 정도가 통제 집단에 비해 통계적으로 유의미하게 더 높게 나타났다. 특히, 공간 시각화 능력의 세 가지 하부 범주 중 공간 조작 능력 향상이 가장 큰 것으로 나타났다. 둘째, 대부분의 범주에서 실험 집단의 화산 개념 이해 향상 정도가 통제 집단에 비해 더 높게 나타났으나, 1개 범주를 제외하고 통계적으로 유의미한 차이는 아니었다. 셋째, VFT 활용 후 실험 집단이 통제 집단에 비해 공간 시각화 능력과 화산 개념 이해 간의 상관관계가 현저하게 증가하였다.

이 연구에서는 플래시 파노라마 기반 가상야외답사(VFT)를 활용한 야외 지질 답사 활동의 효과를 공간 시각화 능력, 개념 이해와 인식 측면에서 분석하고자 하였다. 17명의 강원도 소재 중학교 학생을 대상으로 Kim and Lee (2011)에 의해 제안된 플래시 파노라마 기반 VFT 활용을 위한 3단계 모형을 적용하여 제주도 일대에서 2박 3일간 실제 지질 답사 활동을 수행하였다. 전실험 연구 설계를 적용하여 단일 집단에 대하여 사전과 사후의 공간 시각화 능력과 화산 개념 이해 변화를 각각 분석하였으며, 사후 설문을 통해 VFT 활용 효과에 대한 학생들의 인식을 조사하였다. 플래시 파노라마 기반 VFT 활용 모형을 적용하여 야외 답사 활동을 수행한 결과, 공간 시각화 능력에서는 '공간 관계' 능력이, 화산 개념 이해에서는 '지식'과 '이해'에서 유의미한 증가를 나타내었다. 또한, 공간 시각화 능력과 화산 개념 이해에서 대부분의 학생들의 향상 지수가 양(+)으로 산출되었다. 한편, 참가 학생들은 플래시 파노라마 기반 VFT 활용에 대해서 높은 흥미와 만족도를 나타내었으며, 야외 답사 활동에서 플래시 파노라마 기반 VFT의 활용에 대해 매우 긍정적으로 인식하는 것으로 분석되었다. 또한 플래시 파노라마 기반 VFT 활용이 인지적, 지리적 요소에서 실제 야외 답사 활동에 많은 도움이 되는 것으로 인식하였다.

현재 야외답사는 개발된 야외 학습장의 부족과 접근의 어려움, 학급 당 학생 수의 과밀화, 거리와 시간의 문제, 그리고 비용의 문제 등으로 극히 제한된 범위에서만 행해지고 있다. 이러한 이유로 실제야외답사의 이점을 장점으로 살리면서 현실적인 어려움을 보완하기 위한 대안이 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 플래시 파노라마를 활용하여 웹-기반의 가상야외지질답사를 개발하고 이를 다양하게 활용하기 위한 방안을 탐색하는 것이다. 개발된 제주도 VFT의 특징은 다음과 같다: 중 고등학생들에게 화산 지형과 지질에 관한 학습을 위한 가상의 공간을 제공한다; 웹-기반으로 개발되어 학습 내용에 비순차적으로 접근할 수 있으며, 학생들이 자신의 능력에 따라 학습 속도를 조절할 수 있다; 시공간적 제약과 경제적인 부담이 없고, 같은 장소를 얼마든지 반복적으로 탐구 할 수 있다; 학교급에 따라 수준별로 학습할 수 있는 활동지가 제공된다; 지형 지물의 근접 촬영 이미지, 탐구활동과 관련된 질문과 설명, 해당지역의 실제 암석의 표본 사진 및 박편 이미지 등의 다양한 보충적인 웹 콘텐츠들을 제공한다. 개발된 제주도 VFT를 과학 수업 및 비교과 영역에서 활용할 수 있는 방안과 지도 모형을 각각 제안하였다.

본 연구의 목적은 관광을 위하여 전체적인 지형을 쉽게 이해하고, 전반적인 위치를 암기하기 쉽게 하는 3차원 지도 개발이다. 이를 위하여 파노라마 전경의 블록 유닛 형태 그리고 파노라마 블록 유닛 전경의 색채계획에 관하여 논하였다. 우선 도로 블록을 제작하기 위하여 28 종류를 정의하였고, 이를 기초로 12종류의 주요 그룹을 제작하였다. 그리고 파노라마 블록 유닛을 제작하기 위하여 지도에 표현된 지형 42 종류를 정의하였다. 후, 조합되어지는 방식의 유사도 따라서 5종류의 그룹으로 분류하였고 그리고 표현되어지는 면적의 크기에 따라서 5종류의 그룹으로 분류하였다. 이를 기초로 파노라마 블록 유닛을 3차원 그래픽 구조물의 형태로 디자인하였다. 마지막으로 파노라마 블록 유닛 각각을 5가지의 다른 색깔 클래스로 구분하여 색채를 계획하였다. 색채 계획의 타당성을 조사하기 위하여 문 스팬스의 미적 측정값을 조사하였다. 결과 값은 0.5보다 크므로 제작된 칼라의 조합은 잘 조화된 것으로 평가되었다.

영상 인식 기술은 평면 영상에 대해서 많이 연구되고 그 성능 또한 발전하고 있다. 그러나 평면 영상이 아닌 구면 파노라마 영상과 다양한 환경에서 주어지는 특수한 형태의 영상에 대한 인식은 평면과 다르게 기하학적인 왜곡으로 인해서 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 평면영상의 인식 기술에서 최근 각광받는 훈련을 통한 신경망 인식 기법이 구면 파노라마 영상의 인식에서도 쓰일 수 있음을 보인다. 또한 구면 영상에 대한 기존 신경망 모델의 인식률을 높이기 위해서 큐브맵 변환을 활용하는 방법을 제시한다.

최근 고령화 사회에 접어들고 있는 의료현장에서 치아건강에 대한 관심이 커지면서 진단을 위한 치아 방사선 검사의 횟수가 증가하고 있다. 이는 국민 전체의 방사선피폭량 또한 증가하고 있다고 볼 수 있다. 또한 치과방사선에 대한 국민들의 방사선 피폭에 대한 관심도 증가하고 있어 치과 파노라마 촬영장치에 대한 기본 데이터 확보와 이에 대한 조사 및 선량의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 ALOKA PDM-117 선량계를 이용하여 치과파노라마장치(VATEC Pax-400)에서 발생되는 2차원적인 선량분포도를 측정하고 그 분포에 대한 평가를 환자의 방사선피폭 차원에서 확인하였다. 치과파노라마장치의 선량분포는 치아부분 이외에도 턱과 안면부위에서 높았으며 산란선의 영향까지 고려한다면 방사선에 민감한 수정체에까지 불필요한 방사선의 피폭됨을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 다양한 크기의 검사체와 선량 측정위치에서 보다 정확한 선량평가를 하는데 매우 유용하게 이용될 것으로 사료된다.

Cone Beam CT 데이터를 3차원 컴퓨터 프로그램을 이용하여 기존의 파노라마 영상과 재구성된 파노라마 영상을 재현해서 악궁형태에 따른 치아의 왜곡을 분석하고자 하였다. Cone Beam CT의 횡단면 영상과 재구성 파노라마에서 측정된 치아의 직경은 전치부에서 구치부로 갈수록 큰 변화없이 일치되는 것을 알 수 있었다. 하지만 파노라마는전치부에서 약간의 왜곡이 보이다가 구치부로 갈수록 왜곡이 더 심한 것을 알 수 있었다. 환자 개개인의 악궁에 맞게 재구성된 파노라마가 일반적으로 사용되는 파노라마 촬영보다 왜곡이 더 감소한다는 것을 알 수 있었다. 또한 파노라마는 전치부에서 구치부로 갈수록 왜곡이 더 심해지는 것을 알 수 있었는데, 이 또한 재구성된 파노라마 영상에서는 왜곡이 감소한다는 것을 알 수 있었다.

치과 방사선 발생장치 중 파노라마는 구강악안면의 넓은 해부학적 구조물을 관찰할 수 있으나, 길이나 각도, 형태의 왜곡이 일어날 수 있다. CBCT는 3차원적 영상진단을 할 수 있으며, 해부학적 구조물 사이의 중첩과 간섭에 의한 오차가 현저히 적은 영상을 얻을 수가 있으나, 시간이 길어 피사체의 움직임에 의해 상의 질이 저하될 수 있고 구강 내에금속 같은 방사선 불투과성 물체가 존재하면 그 물체를 중심으로 방사상으로 방사선 불투과성 선이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 파노라마와 CBCT로 측정된 사랑니 길이와 실제 발치된 치아를 비교하여 치아의 왜곡을 분석함으로써파노라마와 CBCT의 정확도를 분석하고, 치과 치료시 해부학적으로 유용한 정보를 얻고자 한다.실험결과 파노라마와 Digital Vernier Caliper의 오차는 크게는 110.7%, 작게는 103.9%로 평균적으로 파노라마가평균 7.3%로 확대됨을 알 수 있었다. CBCT와 Digital Vernier Caliper에서 측정된 사랑니의 길이는 오차범위 1.3%로나타났고, 파노라마와 Digital Vernier Caliper에서 측정된 사랑니의 길이는 오차범위 7.3%를 나타냄으로써 CBCT가파노라마보다 약 6% 정확한 영상을 나타냄을 알 수 있었다.CBCT가 파노라마보다 정확한 영상을 나타냄을 확인할 수 있었지만 CBCT는 파노라마보다 검사비용이 비싸고 피폭선량 또한 많아서 검사 시 적절한 방법을 찾아야 할 것으로 사료된다.