• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.425-428
• /
• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.429-435
• /
• 2017

방사선의 치료효과 증대를 위해 최근에는 기존의 Photon치료를 대체한 중입자치료가 증가하고 있다. 중입자 치료는 기존 Photon치료 대비 높은 에너지와 거대한 시설로 인해 방사선안전성평가에 더욱 신경을 써야 한다. 이러한 방사선안전성평가는 주로 Monte Carlo simulation을 이용하여 차폐 및 방사화 평가를 수행하는데, 가장 우선적으로 수행해야하는 것은 기하학적 모델링이다. 중입자 치료시설은 가속장치를 싱크로트론을 사용하게 되는데 정확한 기하학적 모델링이 어려워 대부분 간략하게 모델링 한다. 본 연구는 싱크로트론 가속장치의 구성요소 중에서 Dipole magnet을 간략화 한 것과 정밀하게 구현한 것이 방사선안전성 평가에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 결과에 의하면 간략하게 구현한 기하학적 모델이 정밀하게 구현된 기하학적 모델보다 과대평과 되는 결과를 얻었다. 따라서 방사선안전성평가는 정밀한 기하하적 모델링이 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 얻는다고 판단된다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제30권8호
• /
• pp.623-629
• /
• 2006

수로정보의 다양한 사용으로 해양지리정보의 상호운용성에 대한 필요성이 증가됨에 따라 개방형지리정보위원회(OGC)는 지리정보의 상호운용을 위한 표준인 GML을 수립하였다. GML은 지리정보의 모델링, 전송, 저장을 위해 XML 스키마 문법에 따라 작성된 XML 언어로서 피쳐, 참조체계, 지오메트리, 토폴로지, 시간, 측도 등의 지리체계를 설명하기 위한 객체를 포함하고 있다. 한편, S-57은 수로정보 전송을 위한 국제수로기구(IHO)의 표준으로 다양한 수로정보를 위한 표준임에도 불구하고 표준에서 채택하고 있는 구조의 한계로 인해 전자해도(ENC) 제작 목적으로 한정되어 사용되었다. 이를 개선하기 위해 IHO는 신규 표준을 준비하고 있으며 특히, GML은 모델링 및 엔코딩 도구로 사용될 것으로 전망되고 있다. 전자해도는 해상교통에 사용될 수 있는 가장 신뢰성 있는 정보로서 그 가치가 인정되나 전자해도 활용을 위한 GML 개발연구는 진행된 바 없다. 이에 본 연구에서는 전자해도 GML 변환을 위한 기초 연구로서 GML 작성을 위한 응용 스키마 개발기법 및 방안에 대해 연구하였다.