본 본문에서는 유한요소법을 사용하여 여러 가지 헬멧 모델의 강도안전에 관한 응력과 변형률을 해석하였다. 차세대 헬멧은 작업자의 안전성과 작업성을 높일 수 있도록 제작되어야 하고, 오랫동안 착용해도 불편함이 없으면서 머리를 보호할 수 있어야 한다. 결국 헬멧은 안전하고, 착용성이 좋아야 하며, 헬멧의 모체 구조물을 가볍게 제작해야 한다. 따라서 헬멧은 화재나 가스폭발과 같은 가혹한 작업조건에 잘 견딜 수 있어야 한다. FEM 해석결과에 의하면, 외부의 충격력이 헬멧모체 구조물의 정상부 지역에 가해졌을 경우 최대응력과 변형률은 하중이 작용되는 지점부위에서 발생하였다. 따라서 헬멧의 모체 구조물에는 보강뼈대를 설치하고 두께를 늘려서 강도안전성을 확보하는 것이 중요하다. 반면에 헬멧의 일반적인 균일한 두게는 줄여서 헬멧의 경량화를 추구하는 것도 중요하다.
간접 시선 추적 시스템은 적외선 조명을 각막에 반사시켜 그 모습을 카메라로 촬영하여 얻은 이미지에서 시선을 계산한다. 적외선 조명이 각막에 반사되어 이미지에 나타난 점을 글린트라고 한다. 최근 간접 추적 시스템은 머리의 움직임에 민감하지 않고 캘리브레이션 과정을 거치지 않도록 하기 위해 여러 개의 적외선 조명, 즉 여러개의 글린트를 사용하는 경우가 많다. 하지만 실험 도중 글린트의 일부가 보이지 않을 수 있는데, 이러한 경우 해당 프레임에서는 시선 계산을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 여러 개의 적외선 조명을 사용하는 시선 추적 시스템에서 여러 가지 이유로 유실되거나 인식이 어려운 글린트의 모습을 살펴본 후, 인식이 가능한 나머지 글린트 위치를 이용하여 이러한 글린트의 위치를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 시선 추적 시 유효한 이미지 프레임의 개수를 증가 시키고, 복원 단계에서 글린트의 위치 변형 모델을 이용하여 글린트의 왜곡 또한 보정하여 시선 추적 결과의 오차도 줄일 수 있다.
머리 측두부 디지털 영상 및 통신 표준 영상을 이용한 외이도 길이, 상하 굴곡각도, 내 외경 비율에 따른 음향민감도를 외이도 모델링으로 시뮬레이션하고 측정하였다. 실험은 인간 가청주파수 기준으로 200Hz씩 증가하면서 1 파스칼의 압력으로 일정하게 전달된 주파수를 고막 음향크기로 나타내어 그 측정값들을 선형과 이차곡선 회귀분석으로 나타내었다. 그 결과 외이도 길이는 길수록, 외 내경 둘레의 비율은 높을수록 낮은 주파수에서 빠른 음향적 반응을 나타내었다. 회귀분석을 이용한 메타모델의 음향민감도 상관관계는 외이도 길이가 77%, 외 내경 비율 5%의 영향으로 나타났지만 상하 굴곡각도는 특별한 관계를 나타내지 못하였다. 이로써 인간의 청각음향 민감도는 외이도 길이가 길수록, 외 내경 둘레의 비율 차이가 높을수록 낮은 주파수에서 빠르게 반응하는 인자임을 알 수 있었다.
말벌 종은 모양이 매우 유사하기 때문에 비전문가가 분류하기 어렵고, 객체의 크기가 작고 빠르게 움직이기 때문에 실시간으로 탐지하여 종을 분류하는 것은 더욱 어렵다. 본 논문에서는 바운딩 박스를 이용한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 말벌 종을 실시간으로 분류하는 시스템을 개발하였다. 훈련 영상의 레이블링 작업 시 바운딩 박스 안에 포함되는 배경 영역을 최소화하기 위하여 말벌의 머리와 몸통 부분만을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 실시간으로 말벌을 탐지하고 그 종을 분류할 수 있는 최선의 알고리즘을 찾기 위하여 기존의 바운딩 박스 기반 객체 인식 알고리즘들을 실험을 통하여 비교한다. 실험 결과 컨볼루션 레이어의 활성함수로 mish 함수를 적용하고, 객체 검출 블록 전에 공간집중모듈(Spatial Attention Module, SAM)을 적용한 YOLOv4 모델을 사용하여 말벌 영상을 테스트한 경우 평균 97.89%의 정밀도(Precision)와 98.69%의 재현율(Recall)을 나타내었다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.
목적. 이 연구의 목적은 치의학 교육을 위한 프로토타입 로봇 시뮬레이터를 제작하고, 하악운동을 시뮬레이션 할 수 있는지 여부를 테스트하며, 치과실습 중 자극에 대한 시뮬레이터의 반응 가능성을 평가하는 것이었다. 재료 및 방법. 가상 시뮬레이터 모델은 cone-beam computed tomography (CBCT) 데이터를 사용하여 경조직을 구획화한 후 제작되었다. 시뮬레이터의 프레임은 polylactic acid (PLA) 소재를 사용하여 3D 프린팅 되었으며, 덴티폼과 실리콘 얼굴 스킨을 장착하여 모델을 형성하였다. 서보 액추에이터는 시뮬레이터의 움직임을 제어하는데 사용되었고, 다양한 센서들로 시뮬레이터의 반응을 생성하였다. 수위 센서가 반응하는 물의 양을 측정하기 위해 수위테스트가 수행되었다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델을 통해 시뮬레이터의 하악운동과 하악운동 범위를 테스트하였다. 결과. 프로토타입 로봇 시뮬레이터는 작동 장치, 전기 장치가 있는 상반신, 턱관절을 포함하는 머리 및 덴티폼으로 구성되었다. 시뮬레이터의 턱관절은 회전 및 병진 운동을 구현하면서 2자유도를 구동할 수 있었다. 수위 테스트에서 수위 센서의 특정 임계값은 10.35 ml였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델 모두에서 인간의 움직임을 모방하였고, 시뮬레이터의 하악운동 시 개구범위는 50 mm였다. 결론. 효율성과 안정성을 개선하기 위해서는 더 많은 발전이 필요하지만, 본 상반신 프로토타입의 시뮬레이터는 향후 치과실습 교육에 잠재적으로 유용할 것으로 기대된다.
수 MHz의 초음파를 이용하는 저주파 광음향 영상장치에 적용하는 것을 목적으로 압전단결정 PMN-PZT를 사용한 바늘형 수중청음기를 설계 제작하고, 그 특성을 수신감도가 알려져 있는 상용 PVDF(Polyvinylidene Fluoride) 수중청음기와 비교하여 평가하였다. 설계한 수중청음기의 임펄스응답을 KLM 모델에 의해 시뮬레이션한 결과, $50{\Omega}$의 종단 임피던스에 걸리는 최대 전압을 기준으로 한 수신감도는 -261.6 dB re $1V/{\mu}Pa$이며, 2 ~ 12 MHz 대역에서 5 dB 이내의 비교적 평탄한 특성을 가지는 것으로 예측되었다. 제작한 수중청음기의 수신감도를 순음 펄스를 사용하여 측정한 결과, 측정 가능한 2 ~ 8 MHz 대역에서 상용의 수중청음기에 비해 평균 10.9 dB 높게 나타났으며, 그 값은 $-255.8{\pm}2.8$ dB re $1V/{\mu}Pa$이었다. 나아가, 제작한 수중청음기를 기계주사형 광음향 영상장치에 적용하여 머리카락에 대한 영상을 획득하였는바, 수신된 광음향 신호가 상용의 것보다 크고, 영상 또한 우수함을 알았다.
본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 가장 최근의 동영상 표준인 H.264에서 가변 블록 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 병합 절차를 추가함으로써 매크로블록의 최종 모드를 결정하는 시간을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. H.264에서는 매크로블록의 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측은 실시함으로써 부호화 효율을 극대화시킨 반면 이러한 움직임 예측이 부호화기의 복잡도를 높이는 주요 요인으로 현재 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 움직임 예측이 끝난 후 인접한 두 블록 사이의 거리론 임계값(Threshold)과 비교하여 다음 모드의 움직임 예측의 실시 여부를 먼저 절정함으로써 필요한 움직임 예측에 소비되는 시간을 단축시켰다. 여기서 실험 조건으로 명시하고 있는 것은 대표적인 단일모드 중에서 수행 성능이 가장 좋은 $8{\times}8$ 모드를 기본모드로 사용하고 병합 시 $16{\times}16$ 모드 쪽으로 상향식(bottom-up) 방법의 병합을 수행해 나아간다 모의실험을 통해 수행 성능과 전체 부호화 시간 측면을 본 논문에서 제안한 방법과 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우, $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우를 비교하였다. 실험 결과 $8{\times}8$ 단일모드보다 수행 성능이 향상되었으며, 시간 단축 면에서 제안한 방법이 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자 한다. 개방형 문
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[게시일 2004년 10월 1일]
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