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포인트 클라우드 데이터 기반 군집형 솔리드 건물 모델 자동 생성 기법 (Automatic Generation of Clustered Solid Building Models Based on Point Cloud)

  • 김한결;황윤혁;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_1호
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    • pp.1349-1365
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    • 2020
  • 최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.

가정용 Sensory Processing Measure(SPM)의 국내적용을 위한 번역연구 (Translation and Cross-Cultural Adaptation Study on a Korean of Sensory Processing Measure Home Form)

  • 이혜림;유은정;김경미
    • 대한감각통합치료학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.22-31
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    • 2021
  • 목적 : 본 연구의 목적은 아동의 감각처리능력을 확인하는데 사용하는 가정용 Sensory Processing Measure(SPM)을 우리나라에 적용하기 위해 번역과정을 거친 후 내용타당도를 알아보는 것이다. 연구방법 : 내용타당도 연구를 위해 번역, 역번역 과정에서 항목을 수정하였고, 전문가 집단을 구성하여 내용타당도를 검증하였다. 전문가 집단은 각 지역별 작업치료학과 교수 3명을 전문가 집단으로 구성하여 내용타당도를 확인하였다. 내용타당도는 각 항목에 대하여 의미성와 구조성으로 나누어 4점 척도로 실시하였으며 1점은 매우 타당하지 않음, 2점은 타당하지 않음, 3점은 타당함, 4점은 매우 타당함으로 점수화하였다. 역번역은 이중언어를 사용하는 2명이 참여하여 2개의 역번역본에서 일치하는 않는 부분을 확인한 다음 전문가 집단에서 토의 후 보완하였다. 이렇게 번역된 한국어판은 작업치료를 받고 있는 아동의 부모 13명을 대상으로 이해도 검증을 실시하였다. 결과 : 전문가 집단을 대상으로 원본 SPM과 한국어로 번역한 SPM을 비교한 결과 평균 3.54± .74(리커트 4점 척도), 의미성에 대한 평균방식의 척도 내용타당도 지수(Scale-level Content Validity Index; S-CVI/Avg)는 .92, 구조성에 대한 평균방식의 척도 내용타당도 지수(S-CVI/Avg)는 .86이었다. 역번역 결과, 내용 일치도는 평균 3.77± .47로 나타나 내용이 일치한다고 볼 수 있다. 역번역 및 수정을 거친 SPM을 부모 집단을 대상으로 이해도 검증 결과 평균 3.48 ± .63(리커트 4점 척도)이었으며 평균방식의 척도 내용타당도 지수(S-CVI/Avg)는 .94로 나타났다. 결론 : 본 연구는 타문화권에서 개발된 SPM을 번역 및 역번역 과정을 거쳐 내용타당도를 검증함으로써 한국어판 가정용 SPM을 우리 문화권에 사용하기 위한 기초자료를 제시하는데 연구의 의의가 있다.

이종 디바이스 환경에 효과적인 신규 딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석 (Novel Deep Learning-Based Profiling Side-Channel Analysis on the Different-Device)

  • 우지은;한동국
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권5호
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    • pp.987-995
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    • 2022
  • 딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 사전에 소비전력과 같은 부채널 정보와 중간값과의 관계를 신경망이 학습한 뒤, 학습된 신경망을 이용하여 공격 파형의 비밀키를 찾아내는 기법이다. 최근에는 실제 부채널 분석 환경을 고려하기 위하여 교차 디바이스 환경에서의 분석 방안들이 제안되고 있다. 그러나 이러한 환경은 프로파일링 디바이스와 공격 디바이스의 칩이 다르면 공격 성능이 낮아지는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공격자가 프로파일링 디바이스와 다른 칩을 가지는 공격 디바이스를 가지고 있는 환경을 이종 디바이스라고 정의하고, 이러한 환경을 고려한 분석 방안을 제안하고자 한다. 프로파일링 데이터와 공격 데이터에서 발생하는 도메인 차이를 줄이기 위해 비지도 도메인 적응을 사용하였다. 또한, 각 데이터의 특징을 잘 추출하기 위하여 여러 전처리 데이터와 원본 데이터를 학습하는 신경망 구조인 MCNN를 이용하였다. 이종 디바이스 환경을 구성하기 위해 8-bit 기반 프로세서 1개, 32-bit 기반 프로세서 5개를 이용하여 AES-128 전력 파형을 수집하였다. 제안한 방법론을 적용한 신경망과 적용하지 않은 신경망의 공격 성능을 비교했을 때, 제안한 방법론을 적용한 신경망의 최소 분석 파형 수가 최대 25배 이상 낮아졌다.

깊이정보와 역변환 기반의 포인트 클라우드 렌더링 품질 향상 방법 (Rendering Quality Improvement Method based on Depth and Inverse Warping)

  • 이희제;윤준영;박종일
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.714-724
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    • 2021
  • 포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.

소변 중 메트암페타민, 암페타민 및 대마 대사체 LC-MS/MS 정량분석에서 검량선 작성을 위한 R을 활용한 회귀모델 선택 (Regression model for the preparation of calibration curve in the quantitative LC-MS/MS analysis of urinary methamphetamine, amphetamine and 11-nor-Δ9-tetrahydrocannabinol-9-carboxylic acid using R)

  • 김진영;신동원
    • 분석과학
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    • 제34권6호
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    • pp.241-250
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    • 2021
  • 검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과 측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

스마트팩토리 확산을 위한 비파일시스템(None File System) 기반의 차세대 데이터보호에 관한 연구 (A Study on Next-Generation Data Protection Based on Non File System for Spreading Smart Factory)

  • 김승용;황인철;김동식
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제17권1호
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    • pp.176-183
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    • 2021
  • 연구목적: 우리나라 최근 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI), 사물인터넷(loT), 가상현실(VR) 등을 제조 환경에 반영한 스마트공장 도입이 활발히 추진되고 있다. 그러나 기존 운영체제 기반의 파일 시스템에서 발생하는 각종 문제점을 해결하고자 비파일시스템 기반의 데이터보호 기술을 연구·검증하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 운영체제에 의해 식별되거나 제어되지 않는 보안저장부와 디지털 키 값의 입력에 따라 보안 저장부를 활성화할 수 있는 방법연구와 BIOS 동작 시 연결을 위한 입출력 정보만 제공하는 제어부를 설정하고 보안 저장부의 활성화에 따라 제2 메타 데이터를 사용한 맵핑 동작을 수행할 수 있도록 비파일형태의 구조를 연구함. 연구결과: 첫째, 비파일시스템 기반의 보안 저장부의 생성과 데이터 입출력 시 데이터 손상 여부를 샘플 데이터의 해시함수 값과 일반 저장부 및 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 일치하는 것을 확인하였음. 둘째, 보안 저장부의 데이터 보호 성능 실험에서는 원본 파일의 해시함수 값과 랜섬웨어 활동 이후의 일반 저장부와 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 악성코드인 랜섬웨어로부터 데이터 보호 성능을 확인함. 결론: 본 연구는 국가적으로 추진하고 있는 스마트팩토리 구축 사업을 통해 기업에 도입되고 있는 정보시스템 내의 중요 데이터를 보호하기 위한 새로운 개념의 데이터 보호 기술을 구현하고 실험하였다. 정보보안의 목적인 중요 데이터의 보호를 위해 기존의 저장 개념과 달리 파일 시스템에 비의존적인 비파일 형태의 보안 저장부 생성기술을 구현하였고 그 안전성을 검증하였음.

사용성 및 프라이버시 개선을 위한 NFT 플랫폼 연구 (A Study on Non-Fungible Token Platform for Usability and Privacy Improvement)

  • 강명조;김미희
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권11호
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    • pp.403-410
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    • 2022
  • 블록체인 기반으로 생성된 NFT는 자신만의 고유한 값을 지녀 위변조가 불가하며 다른 토큰이나 코인과 교환될 수 없다. 이러한 특성을 이용해 이미지나 비디오, 예술작품, 게임 캐릭터 및 아이템 등과 같은 디지털 자산에 NFT를 발행하여 사이버상에 존재하는 수많은 사용자와 객체들 사이에서 디지털 자산의 소유권을 주장할 수 있으며, 동시에 원본 증명도 가능하다. 하지만, 2020년 초기부터 NFT에 관한 관심이 폭발하여 블록체인 네트워크에 많은 부하를 일으켰고, 이에 따라 사용자들은 연산 처리가 늦어지거나 채굴 과정에 매우 큰 수수료가 발생하는 문제점을 겪고 있다. 또한, 사용자들의 모든 행위가 블록체인 장부에 저장되고 디지털 자산은 블록체인 기반 분산 파일 저장 시스템에 저장되어 자신의 신분을 밝히고 싶지 않은 사용자의 개인정보가 불필요하게 노출될 가능성이 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 접근 게이트, 변환 테이블, 클라우드 아이디 등을 활용한 NFT 플랫폼을 제안하여 기존 시스템에서 발생하는 사용성 문제와 프라이버시 문제를 개선할 수 있도록 한다. 로컬시스템과 클라우드 시스템의 성능 비교를 위해 스마트 계약 배포 및 NFT 발행 트랜잭션 연산 처리에 사용된 가스를 측정했다. 그 결과, 클라우드 시스템이 같은 실험 환경 및 파라미터를 사용했음에도 스마트 계약 배포에는 약 3.75%, NFT 생성 트랜잭션 처리에는 약 4.6%의 가스를 절약하는 결과를 도출했고, 이를 통해 클라우드 시스템이 로컬시스템보다 효율적으로 연산을 처리할 수 있음을 확인했다.

천리안위성 2A호 위성영상을 위한 영상융합기법의 비교평가 (A Comparison of Pan-sharpening Algorithms for GK-2A Satellite Imagery)

  • 이수봉;최재완
    • 한국측량학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.275-292
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    • 2022
  • 기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

호흡기 및 비말감염 환자 전용 흉부 X-선 검사실의 바이러스 차단제 분석에 관한 연구 (A Study on the Analysis of Virus Barrier Materials in a Chest X-ray Laboratory to Respiratory and Droplet Infections Only Patients)

  • 김현주;이준호;최관용
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.169-175
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    • 2022
  • 본 연구는 호흡기 또는 비말 전파 바이러스 감염자의 흉부 X-선 검사 시 바이러스 차단설비를 갖춘 촬영실을 구상해 보았고, 설계과정에서 바이러스를 차단역할을 하는 검증된 차단제 중 X-선의 출력 및 화질의 저하가 가장 적은 재질과 두께를 찾기 위해 실험해 보았다. 그 결과 아크릴 1 cm 적용 시 X-선 출력은 차단제 없을 시 보다 약 3.27 % 감소 되었고, SNR은 40.7, CNR은 30.9로 분석되었고 SSIM 지수 분석결과 0.891로 분석되어 원본 영상과 비교하여 가장 유사한 영상으로 구현되는 것으로 분석되었다. 연구방법에서 적용한 차단제는 식약처 허가 등을 받은 제품을 사용했다는 점에서 객관성이 있었으며 향후 호흡기 관련 바이러스 발생 시 감염환자의 진단 및 치료 시설 설비 시 본 연구결과는 유용한 정보를 제공할 것으로 사료된다.

동시 PET-MRI를 위한 N-(p-maleimidophenyl) isocyanate linker-매개 합성을 이용한 복합 조영제의 평가 (Evaluation of Combined Contrast Agent using N-(p-maleimidophenyl) Isocyanate Linker-mediated Synthesis for Simultaneous PET-MRI)

  • 이길재;이훈재;이태수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.103-113
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    • 2022
  • 이 논문에서는 결합된 PET(fluorodeoxyglucose, 18F-FDG)와 MRI(magnetic nanoparticles, MNP) 조영제를 동시 PET-MRI 스캔에 사용하기 위한 가교제로 N-(p-maleimidophenyl) isocyanate를 사용하여 합성하는 방안을 제안하였다. 실험은 신경교종 줄기 세포 마우스 모델에서 결합 조영제(18F-FDG로 표지된 MNP)를 주입하기 전후에 PET-MRI 이미지를 획득하고 평가하였다. 획득한 각 영상에 대해 관심영역(ROI)을 설정한 후, 분할하여 병변의 면적을 계산하였을 때 PET 영상이 MRI 영상보다 더 크고 정확했다. 특히 동시 PET-MRI 영상은 주변 연조직과 함께 정확한 병변을 묘사하였다. 평균 및 표준편차 값은 조영제 주입 여부에 관계없이 PET 영상 또는 PET-MRI 동시 영상보다 MRI 단독 영상에서 더 높게 나타났다. 또한 동시 PET-MRI 영상값이 PET 영상보다 평균 및 표준편차 값이 높게 나타났다. 18F-FDG 라벨링된 MNP 조영제와 동시 PET-MRI 영상을 표적 영상으로 사용하고 18F- FDG 조영제만을 원본 이미지로 사용했을 때의 피크 신호 대 잡음비(PSNR) 값은 모든 실험에서 유의미 하게 나타났다. 결론적으로 동시 PET-MRI 영상에서 결합된 18F-FDG 표지 MNP 조영제가 유용함을 확인하였다. 다양한 핵종을 사용할 수 있는 SPECT-MRI 영상 연구를 통해 진단과 치료를 동시에 할 수 있는 제제를 개발하기 위해서는 향후 연구가 필요할 것이다.