• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.81-87
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• 2012

New car assessment program (NCAP) originated from USNCAP in 1979 has been implemented in several countries or markets, for instance USA, Europe, Korea, Japan, China and Australia. NCAP has contributed greatly to reduce accidental tolls. But recently, NCAP performance has no distinction between cars because manufacturer have been continuously developed to improve NCAP performance. Therefore, NHTSA announced new USNCAP protocol becoming effective from MY2011. NHTSA had carried out many NCAP tests based on the new test protocol and announced these test results. In this paper, USNCAP test results were reviewed by statistical method. This review was focused on passenger cars and frontal crash test results in order to investigate effect of changes in new NCAP protocol. There are two key changes, one is sited female dummy in passenger position, the other is enlarged to 4 scoring body regions in each dummy. Results of this review were summarized as followings. Performance in Passenger (12.5%) is lower than Driver's (50%) for number of 5 star vehicle. Neck injury criterion is dominant to NCAP star rating for both dummies in the mean sense. For standard deviation, chest deflection is showed largest value in driver dummy but neck injury criterion is showed for passenger's. DKAB and PKAB were equipped 28.1% and 6.2%, respectively. Consequently, the countermeasure for new USNCAP frontal crash test is essential to control well dummy kinematics with some safety features including KAB to reduce neck injuries.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.21-28
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• 2021

전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)는 다른 방사선 촬영 장치와 비교하면 피폭이 많다는 문제점이 있다. 이러한 피폭을 감소하기 위하여 저선량 촬영을 하게 되면 영상에 잡음이 증가하게 된다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 감소시키면서 영상의 화질을 향상하는 다양한 잡음 제거 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 우수한 시간 분해능을 가진 CT 장치에 효과적으로 적용할 수 있는 median modified Wiener filter (MMWF) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 MMWF 알고리즘의 마스크 크기를 최적화하고, 기존의 알고리즘들에 대한 MMWF 알고리즘의 잡음 제거의 우수성을 보는 것이다. MATLAB 프로그램을 이용하여 획득한 Gaussian 잡음이 부가된 MASH 팬텀 복부 영상들로부터 각각의 마스크 크기가 설정된 MMWF 알고리즘을 적용한 후 root mean square error (RMSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), coefficient correlation (CC) 그리고 universal image quality index (UQI) 값을 비교하였다. 그 결과 5 × 5 마스크 크기에서 RMSE 값이 가장 낮고, PSNR, CC, UQI 값이 가장 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최적화된 마스크 크기로 Gaussian 필터, median 필터, Wiener 필터에 대한 MMWF의 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 비교하였으며 그 결과 MMWF 알고리즘에서 가장 개선된 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 얻을 수 있었다.