유치 치수 치료의 근관세척

조용범,Cho, Yong-Bum 대한소아치과학회 2016 大韓小兒齒科學會誌 Vol.43 No.4

유치나 영구치를 막론하고 근관내의 세균 감염으로 인한 치수 괴사 및 이에 따른 치근단 병소의 유발은 임상의로 하여금 근관치료나 발치와 같은 도전적인 치료에 직면하게 한다. 특히 유치에 근관치료를 필요로 하는 경우, 소아 환자의 행동조절이 한계가 있고, 치아의 해부학적 차이, 또는 계승치의 존재로 인해 근관치료가 아닌 발치와 같은 차선의 치료로 접근할 수 있다. 영구치나 유치를 막론하고 치수내 잔존 세균과 유기조직 잔사를 기계적 방법과 함께 적절한 근관세척액을 사용하여 가능한 많이 제거함으로써 치근단 주위조직의 치유를 유도하여야 한다. 차아염소산 나트륨은 우수한 항균효과와 조직용해성, 독소의 무력화 또는 도말층을 제거할 수 있는 성질 등으로 이상적인 근관세척제의 조건에 거의 합당한 약제이다. 그러므로 러버댐 및 추가적인 차폐 조치를 한 다음, 저농도의 차아염소산 나트륨을 사용하는 것이 바람직하다. Successful root canal treatment can be obtained by the removal of microorganisms from the pulpal space of the root canal system through biomechanical technique with instruments and irrigation. Due to the difference in the dimension of the pulpal structure such as thin wall of the root, large portion of chamber, the primary teeth should be considered in a different way of approach. Traditionally, fluids have been dispensed passively into the root canals for improve the cleansing. The use of sodium hypochlorite as an irrigant in root canal treatment is widespread and common, because it meets requirements for the ideal irrigants.

무선 링크에서 TCP 처리율 향상을 위한 Enhanced Snoop 프로토콜

조용범,원기섭,조성준,Cho Yong-bum,Won Gi-sup,Cho Sung-joon 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.6b

Snoop 프로토콜은 유무선이 혼재된 망에서 무선 링크에서 발생하는 TCP 패킷 손실을 효과적으로 보상하여 TCP 처리율(throughput)을 향상시킬 수 있는 효율적인 프로토콜이다. 하지만, 무선 링크에서 연집한(burst) 패킷 손실이 발생하는 경우에는 지역 재전송을 효과적으로 수행하지 못하여 효율이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 Snoop 프로토콜의 단점을 개선한 Enhanced Snoop(E-Snoop) 프로토콜을 제안한다. E-Snoop 프로토콜은 Snoop 프로토콜과 같이 중복 ACK 패킷 수신과 지역 재전송 타이머 만료에 의해 무선 링크에서의 패킷 손실을 인지할 수 있을 뿐만 아니라, new ACK 패킷 수신을 통해서도 패킷 손실을 인식할 수 있도록 설계되었다. 따라서, 무선 링크상의 연속한 패킷 손실을 빨리 인지하고 신속한 지역 재전송을 수행함으로써 TCP 처리율을 향상시킬 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 E-Snoop 프로토콜은 기존의 Snoop 프로토콜보다 TCP 처리율을 더 효율적으로 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었고, 특히 패킷 손실율이 높은 무선 링크에서 더 높은 성능 향상을 얻을 수 있었다. Snoop protocol is one of the efficient schemes to compensate TCP packet loss and enhance TCP throughput in wired-cum-wireless networks. However, Snoop protocol has a problem; it cannot perform local retransmission efficiently under the bursty-error prone wireless link. In this paper, we propose Enhanced Snoop(E-Snoop) protocol to solve this problem of Snoop protocol. With E-Snoop protocol, packet losses can be noticed by receiving new ACK packets as well as by receiving duplicate ACK packets or local retransmission timeout. Therefore, TCP throughput can be enhanced by fast recognition of bursty packet losses and fast local retransmissions. From the simulation results, E-Snoop protocol can improve TCP throughput more efficiently than Snoop protocol and can yield more TCP improvement especially in the channel with high packet loss rates.

AT-Snoop 프로토콜의 지역 재전송 시간에 관한 연구

조용범,조성준,Cho Yong bum,Cho Sung joon 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.4B

Snoop 프로토콜은 유무선이 통합된 망에서 효율적으로 TCP 전송률을 향상시킬 수 있는 프로토콜이지만 연속적인 패킷 손실이 발생하는 무선 링크에서 사용되는 경우 지역 재전송을 비효율적으로 수행하는 문제점이 있다. AT-Snoop 프로토콜은 Snoop 프로토콜을 기반으로 하면서 Adaptive Timer를 사용하여 이러한 Snoop 프로토콜의 단점을 개선한 프로토콜이다. 본 논문에서는 AT-Snoop 프로토콜의 TCP 전송률 성능을 무선 링크 환경을 변화시키면서 분석하구 각 무선 링크 환경에서 향상된 TCP 전송률을 얻기 위한 AT-Snoop 프로토콜의 파라미터 값들을 도출하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 AT-Snoop 프로토콜의 두 파라미터인 지역 재전송 임계값과 지역 재전송 시간값이 무선 링크에서의 페이딩의 변화 속도와 밀접한 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 지역 재전송 임계값은 무선 링크의 평균 WSRTT(Wireless Smoothed Round Trip Time)보다, 지역 재전송 시간은 무선 링크의 평균 불량 기간보다 각각 약간 크게 설정하는 것이 AT-Snoop 프로토콜을 사용할 때 높은 TCP 전송률을 얻을 수 있었다. Although Snoop protocol can enhance TCP throughput efficiently in a wired-cum-wireless environment, it has a problem in performing local packet retransmissions under a burst error-prone wireless link. AT-Snoop protocol is proposed to cope with this Snoop protocol's problem by adopting adaptive timer. In this paper, TCP throughputs of AT-Snoop protocol have been analyzed with varying wireless link conditions and the ways of setting parameters of AT-Snoop protocol for higher TCP throughput are found out through computer simulations. From the simulation results, AT-Snoop protocol's two parameters, local retransmission threshold value and local retransmission timeout value, are closely related with the fading changing rate. To get higher TCP throughput, local retransmission threshold value and local retransmission timeout value should be set to a little bit larger values than average WSRTT(Wireless Smoothed Round Trip Time) and mean bad period of the wireless link, respectively.

자기공명 위상대조도 기법에서 병렬영상기법 변화에 따른 혈류정량 측정에 관한 연구

조용범(Cho yong-bum),양선욱(Yang seon-wook),손순룡(Son soon-yong) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2017 No.5

심리적 웰빙 인식이 한과류 선택 속성과 고객만족도에 미치는 영향

조용범(Yong Bum Cho),최순희(Soon Hee Choi) 한국조리학회 2011 한국조리학회지 Vol.17 No.4

As increased demand for well-being food caused more interest in hangwa, or Korean traditional sweets and cookies, this study attempted to analyze the effects of psychological well-being awareness on selection attributes for it and customer satisfaction based on the customers who buy hangwa. As a result of statistical analysis, psychological well-being awareness positively affects selection attributes for hangwa. It also has a positive effect on customer satisfaction.

디지털 TV에서 디지털 이미지의 Thumbnail Browsing 가속화

조용범(Yong-Bum Cho),박태진(Tae-Jin Park),최윤철(Yoon-Chul Choy) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.1

디지털 TV가 발전함에 따라 디지털 TV에 요구하는 기능들이 증가하고 있다. 그 중 디지털 이미지를 넓은 화면을 가진 디지털 TV에 표시하는 기능은 널리 사용되는 중요 기능이다. 이 기능에서 사용자에게 빠른 응답속도를 꼭 보여주어야 하는 요소로써 Thumbnail Browsing이 있다. Thumbnail Browsing은 사용자가 디지털 TV에 표시할 디지털 이미지를 선택하고 확인하는 역할을 하는 것으로써, 디지털 이미지를 표시하기 위해 반드시 거쳐야 하는 과정이다. 이 과정에서 사용자에게 쾌적한 사용환경을 제공하는 Thumbnail DB를 구축하여 Browsing 가속화를 꾀한다.

기술수용모델을 적용한 O2O서비스 특성이 만족도와 행동의도에 미치는 영향: 사이렌오더(Siren Order)서비스를 중심으로

조용범(Yong-Bum Cho),조은혜(Eun-Hye Cho) 한국조리학회 2019 한국조리학회지 Vol.25 No.6

동결김치분말을 첨가한 스낵류의 맛과 품질에 미치는 영향

조용범(Yong-Bum Cho),박우포(Woo-po Park),허민수(Min-Su Hur),이양봉(Yang-Bong Lee) 한국식품과학회 2004 한국식품과학회지 Vol.36 No.6

초음파 ATS-539팬텀의 Dynamic Range항목 평가시 인공지능을 이용한 평가비교

조용범(Yong-Bum Cho),정양화(Yang-Hwa Jung),진미경(Mi-Kyung Jin),김현진(Hyun-Jin Kim) 대한초음파의료영상학회 2021 대한초음파의료영상학회 학술대회 초록집 Vol.5 No.1

목적 : 초음파 정도 관리 ATS-539 phantom(A CIRS company, USA)의 항목 중 Dynamic Range 영상출력(이하 Grayscale)의 합격여부 결정시 평가자의 주관적인 파단으로 평가되고 있다. 그에 대한 재현성 저하와 오류 가능성을 증명하고 이를 해결할 수 있도록 인공지능 프로그램을 적용해 평가 가능한지를 알아보았다. 대상 및 방법 : 2011년부터 2021년 까지 Supersonic Imagine사의 Aixplorer(Flance Ver 6.04) 장비로 분기마다 시행한 정도관리 Grayscale영상 38장을 재취합하여 정도관리 경험이 있는 평가자 30명에게 보여주고 인공물의 보이는 개수를 체크하였다. 4개 이하로 보이는 영상을 취합한 기준으로 평가 시 조절가능한 파라메터인 영상의 B모드 밝기, TGC조절, 동적범위(DR: danamic range), 변화를 조합한 3500장의 영상을 만들어 불합격영상으로 인공지능을 학습시켰고 합격영상도 마찬가지로 4개이상이 잘 보인 영상을 조합하여 1000장의 영상을 학습시켰다. 실험에 사용된 인공지능(이하 AI)은 Google사의 TecherbleMachine을 이용하였다. AI와 평가자가 판단한 영상을 서로 비교하였고 38장의 영상을 다시 평가자들에게 보여주고 평가하도록 실시하여 재현성이 있는지 비교하였으며 신호강도를 분석하여 평가자들이 4개 이하로 보이는 팬텀의 신호강도 차이를 규정해보았다. 통계는 사람과 AI의 결과비교를 위한 독립표본 T검정과 평가자들의 평가 신뢰도를 위한(Cronbach’s) 알파값을 구하였다.(P<0.05) 결과 : 평가자들의 평가를 통해 38장의 영상 중 평균 5개 이상 보이는 사진은(1차평가/2차평가) (4/2) 장이었으며 4개이상 (24/23)장, 4개미만 (10/13), 3장이하는 (0/0)로 나타났으며 4개미만을 불합격으로 판정했을 때 38장중 불합격 비율은 (26.3/34.2)%였다. 똑 같은 영상으로 AI로 판정하였을 때 90%이상의 합격이 25장, 80%이상의 합격이 5장, 60%이하의 불합격이 8장으로 비율이 21%로 나타났다. 또한 평가자들이 재평가를 실시하였을 때 똑 같은 영상의 보이는 개수 차이율은 1개이상 차이 14.75(38.8%)개, 2개이상 차이는 5개(13.1%)로 차이가 났다. 결론 : 평가자들과 AI를 비교했을 때 불합격 판정율의 차이는 (5.3/13.2)%(1차평가/2차평가)로 나타났으며 평가자들이 영상을 재 평가했을 시 다시 1차 평가와의 차이율이 평균 51.9%로 재현성이 저하될 우려가 있다. 정도관리 Grayscale항목 평가 시 AI를 활용한다면 재현성 저하를 예방하고 보다 객관적인 평가가 가능하리라 사료된다. Purpose: It is evaluated by the evaluator’s subjective judgment when deciding whether to pass the gray scale among the items of ATS-539 phantom. We checked whether it can be evaluated by applying an artificial intelligence program to prove and solve the reproducibility degradation and error possibility. Materials and Method : From 2011 to 2021, 38 quality control gray scale images conducted quarterly by Supersonic Image’s Aixplorer (Flance Ver 6.04) equipment were re-collected and shown to 30 evaluators with quality control experience and cheked the number of artifacts. Based on the collection of images that appear to be less than four, 3,500 images of B mode brightness, TGC control, and dynamic range (DR), which are adjustable parameters, were created to learn artificial intelligence as rejected images. Artificial intelligence (AI) used Google’s Techerble Machin. AI and evaluators compared passing rejected images to each other, compared 38 images to show and evaluate them again to see if they were reproducible, and analyzed the signal strength to determine the difference in the signal strength of Phantom with less than four evaluators. Statistics obtained independent sample T tests for comparison of human and AI outcomes and alpha values for evaluators’ evaluation reliability (Cronbach’s).(P>0.05) Results : Evaluators assessed that the average number of images of more than five of the 38 images was 4/2, with more than four (24/23), less than four (10/13), and less than three(0/0), with less than four rejected (26.3/34.2). Judging the same image by artificial intelligence, more than 90% had 25 chapters, 80% had 5 chapters, and less than 60%, had 8 chapters (21%). In addition, when the evaluators re-evaluated, the difference in the number of the same images was 14.75 (38.8%) if there were more than one difference and 5 (13.1%) if there were more than two differences. Conclusion : Comparing evaluators and AI, the difference in rejection rates was (5.3/13.2)% (first evaluation/secondary evaluation), and when evaluators re-evaluated the images, again, the difference rate from the first evaluation is feared to decrease reproducibility to an average of 51.9%. It is believed that if AI is used to evaluate quality control gray scale items, it will prevent reproducibility and enable more objective evaluation.

2.3GHz 휴대인터넷 무선 링크에서 페이딩의 변화에 따른 snoop 프로토콜의 성능 분석

조용범(Yong-Bum Cho),원기섭(Gi-Sup Won),김영철(Young-Chul Kim),조성준(Sung-Joon Cho) 한국통신학회 2004 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2004 No.7