경상남도 창녕군과 대구지역 양로원 및 노인복지관을 방문하여 50세 이상 근용안경을 사용하는 사람중 질환이나 기형이 없는 남자 257명, 여자 472명의 근용동공중심간 거리를 측정하고 한천식 근거리 시표를 사용하여 검사거리 35cm에서 교정시력이 0.5일 때의 근용교정 도수를 측정한 결과 근용동공중심간 거리는 평균적으로 남자 58.93mm로 조사되었다. 또한 연령별 교정도수는 연령이 증가할수록 근용굴절력이 증가하는 것으로 조사 되었다.
본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
본 연구에서는 보행자-차량 충돌사고 분석을 위한 국내외 사고재현모형을 비교하였다. 충돌 후 보행자의 전도거리를 종속변수로, 차량의 충돌속도를 독립변수로 하는 모형을 비교하였으며, 수집된 총 432건의 사고 자료 중 신뢰성 있는 전도거리와 충돌속도 자료의 확보가 가능한 49건을 선정하여 절대평균백분위오차를 산출 후 비교하였다. 또한 전도거리에 영향을 새로운 변수의 도출을 위해 차량의 전면부 형상을 조사하고 이를 변수화하여 모형 구축에 반영하였다. 분석결과 차량의 범퍼높이가 다른 변수에 비해 전도거리에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 보다 폭넓고 많은 데이터 수집 및 분석을 통하여 신뢰성을 높은 모형개발이 이루어져야 할 것이다.
실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
센서노드의 이동성 허용은 센서 네트워크의 효율적인 설계 및 시스템 성능 향상에 기여할 수 있다. 하지만, MAC 프로토콜 및 라우팅 프로토콜에 많은 기능적 변화가 필요하다. 특히, 노드 이동성을 고려한 에너지 효율적인 전송 메커니즘에 대한 연구가 매우 중요하다. 본 논문은 모바일 센서 네트워크 환경에서 센서노드가 싱크노드를 향하여 데이터를 전달할 때 인접 노드들의 거리 정보에 따라 다음 노드를 결정하고, 이를 토대로 거리에 따른 전송 출력을 적절히 제어하는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 방법을 통한 성능분석 결과, 본 논문에서 제안한 메커니즘이 평균 에너지 소모량, 네트워크 수명 등의 성능 지표에 대해 기존 최단 홉 라우팅 방식보다 에너지 효율을 향상시킨 것으로 분석되었다.
다음은 이 논문에서는 임펄스 잡음과 함께 다중경로 특성을 가진 수중 통신 채널에 대해, 확률거리 최소화와 델타함수열을 이용한 블라인드 적응등화 알고리듬을 소개하고 임펄스 잡음에 대한 강인성을 입증하였다. 기존의 자승평균오차 기반의 CMA는 임펄스 잡음 환경에서 다중경로 채널을 보상하지 못하는 현상을 보였고 엔트로피에 기반을 둔 코렌트로피 등화알고리듬도 일반적 변조방식에서 성능이 만족스럽지 못한 것으로 나타났으나, 델타함수열을 이용한 확률분포 거리최소화 방법은 이러한 임펄스 잡음 문제와 다중경로 채널 블라인드 등화문제를 동시에 해결함을 보였고, 임펄스 잡음에 대해 탁월한 강인성을 가짐을 이론적 분석과 함께 시뮬레이션 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 깊이 카메라에 의해 촬영된 깊이 영상을 이용하여 객체의 부피를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 정보를 활용하여 물체의 영역의 실제 거리 단위의 폭과 높이를 계산하여 물체의 부피를 측정한다. 배경 깊이 영상과 촬영된 깊이 영상에서 화소 값의 차이를 통해 영상을 이진화하여 물체 영역을 구한다. 이진화된 영상으로부터 검출된 물체 영역에 해당하는 화소의 3차원 좌표를 이용하여 실제 단위의 거리를 계산한다. 각 화소가 가지는 깊이 정보를 이용하여 인접한 4개의 화소로 이루어진 2×2화소 영역 사각형에 대한 부피를 계산한다. 모든 2×2화소 영역들에 대한 부피를 더하여 물체의 부피를 계산한다. 부피를 계산하였을 때 60cm의 측정거리에서 평균 2.1%의 오차가 측정된다.
본 연구는 2004년도 2월에서 3월까지 철원분지의 민간인통제지역에서 두루미와 재두루미의 차량에 대한 반응 행동과 함께 방해요인과 먹이와의 수지균형에 관하여 실시하였다. 재두루미의 도로로부터의 평균취식거리는 두루미에 비하여 가까웠다. 두루미와 재두루미 모두 무리크기가 클수록 도로로부터 떨어진 평균거리는 증가하였다. 두루미와 재두루미는 차량의 근거리 정지에 대하여 경계, 걷기, 뛰기, 비행의 반응을 보였으며, 도로에서 가까울수록 차량에 대하여 민감하게 반응하였다. 도로에서 멀수록 차량의 정지에 대한 반응 시간은 두루미와 재두루미 모두 감소하였다. 차량의 정지에 대하여 반응을 보이지 않는 반응역치거리는 두루미와 재두루미 모두 250m이었다. 두루미는 200m내에서 재두루미에 비하여 민감하게 반응하였다. 도로 교통량이 증가함에 따라 동일거리에서의 반응시간은 변화가 없었지만, 도로인근 지역에서 멀어지게 하고 해당지역을 취식지로 이용하지 않게 하는 영향이 있었다. 두루미와 재두루미가 차량 통행 등의 방해요인에도 불구하고 낙곡을 취식했던 것은 도로인근 지역의 잔존 낙곡의 밀도가 높았기 때문이었다.
목적: 본 연구 목적은 이상적인 임플란트 근원심적 식립 위치 결정에 필요한 정보를 제공하기 위해서 콘빔형 전산화단층영상(cone-beam CT)을 사용하여 건강한 자연치열에서 백악-법랑 경계부와 치조골 흡수를 가정한 그 하방 2 mm에서 전치, 소구치, 대구치의 치간거리를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 원광대학교 치과대학병원에서 cone-beam CT를 촬영한 건강한 치열의 200명 환자를 선정하였다. Cone-beam CT 이미지를 DICOM (digital imaging and communication in medicine) 파일로 전환하여, 3차원 영상으로 재구성하였고, cone-beam CT 이미지를 표준화하기 위하여 head reorientation을 시행한 후, 전용 소프트웨어를 이용해 재구성된 파노라마 이미지를 얻었다. 모든 계측은 3명의 치과의사에 의해 최적화된 파노라마 이미지 상에서 시행되었다. 결과: 백악-법랑 경계부에서 상악 평균 치간거리는 전치 1.84 mm, 소구치 2.07 mm, 대구치 2.08 mm 그리고 하악은 전치 1.55 mm, 소구치 2.20 mm, 대구치 2.36 mm였다. 백악-법랑 경계부 하방 2 mm에서 상악 평균 치간거리는 전치 2.19 mm, 소구치 2.51 mm, 대구치 2.60 mm 그리고 하악은 전치 1.86 mm, 소구치 2.53 mm, 대구치 3.01 mm였다. 결론: 자연치열에서 치간거리는 전치부보다는 구치부에서 더 컸으며, 백악-법랑 경계부보다 그 하방 2 mm에서 더 크게 나타났다. 전 치열에서 가장 좁은 곳은 하악 전치, 가장 넓은 곳은 하악 대구치였다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌·우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30cm∼200cm 정도의 거리에서 기준 거리(100cm)를 설정하고, 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(100cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험3은 98.54%, 실험4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리변화율을 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며, 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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