레이저 프로파일링 시스템의 등장으로, 기존에는 얻을 수 없었던 도시 지역에 대한 DTM이 취득 가능해졌고, 더욱 정확한 정사투영영상 또한 제작할 수 있게 되었다. 하지만, 높이변화를 보이는 자연지물과 인공구조물이 있는 지역에 대해 기존의 정사투영사진 제작기법이 적용될 때, 폐색이나 이중매핑과 같은 문제가 발생하여 정사투영영상의 품질을 저해하는 주요한 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM을 이용하여 폐색영역을 탐지하고, 폐색이 안된 다른 영상의 정보를 통해 폐색영역을 복원하여 더욱 완전한 정사투영영상을 제작할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에 의해 자연지물이나 인공구조물에 의한 폐색영역을 탐지할 수 있었고 폐색영역의 많은 부분을 부가영상을 이용하여 복원하였다. 건물에 대한 사전지식을 이용하여 폐색영역을 탐지하는 국내 연구가 있지만, 본 연구는 건물에 대한 부가정보나 모델링을 사용하지 않고 DTM과 카메라 외부표정요소만을 이용하여 폐색영역을 탐지한다는 점에서 이러한 연구들과 차별성을 가진다.
본 논문은 에피폴라기하를 이용하여 신속하게 폐색지역을 탐지하고 유사한 패턴을 자동으로 찾아 폐색지역을 복원하여 정밀 정사투영영상을 자동적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 기존에는 건물에 대한 부가적인 정보를 이용하여 영상의 폐색지역을 탐지하였지만, 본 논문에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM 정보만을 이용하여 폐색지역을 자동으로 탐지하고 탐지된 폐색지역에 대한 복원은 우선적으로 중복된 영상을 사용하여 복원을 수행한 후, K-평균 군집화 알고리즘을 사용하여 대표 패턴을 찾아 폐색지역을 완벽하게 복원한다. 이 때, 중복된 영상의 동일한 지역을 자동으로 빠르게 탐지하기 위해 에피폴라 알고리즘을 사용한다.
본 논문에서는 실내에서 실시한 Filtration실험을 통하여 지하수 흐름하에서 이탈한 풍화 잔류토의 세립자가 흙-토목섬유 복합체를 통과하면서 발생하는 이동 (Transportation), 퇴적 (Deposition), 그리고 폐색 (Clogging)되는 과정을 분석하였다. 본 연구에서는 한국의 풍화 잔류토에 적합한 토목섬유 배수재의 새로운 설계기준을 제시함으로써 풍화 잔류토상에 축조되는 터널 구조물 시공시 광범위하게 사용되고 있는 토목섬유재인 부직포의 투수 및 배수특성과 세립토사에 의한 폐색 (Clogging)영향을 분석할 수 있게 되었다.
유리피판을 이용한 두경부 재건후 폐색전은 드물게 발생한다. 수술후 예상하기 힘들고 갑작스럽게 발생하기 때문에 환자가 아주 위험한 상황에 빠질 수 있다. 즉각적인 발견과 적절한 치료만이 환자의 생명을 구할 수 있다. 유리피판을 이용한 두경부 재건후 발생한 폐색전증 2예를 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
현재 철도 신호시스템 추세는 이동폐색 및 무인운전, 안전에 주안점을 두어 연구개발 되고 있다. 본 논문에서는 철도환경에 적합하고 경제성이 고려된 무선에 의한 새로운 열차검지기법인 토대로 이동폐색을 구현 및 평가하기 위하여 적용한 방법에 대하여 기술하고자 한다. 시험선에서 1편성의 열차 조건으로 이동폐색을 검증하기 위하여 선두열차를 모형열차(Dummy Train)로 시스템을 구성하여 정적인 상태에서 평가를 통해 검증하였다.
배 경: 폐색전증의 임상증상은 비특이적이어서 임상증상 만으로 진단이 어렵다. 폐색전증의 진단을 위하여 폐환기관류주사가 선별검사로 널리 사용되고 있으나 PIOPED(the prospective investigation of pulmonary embolism diagnosis) 연구의 결과처럼 저 중등도 확률 소견일 경우 폐색전증의 진단을 내리거나 배제하는데 도움이 되지 않으며 PIOPED 연구의 약 60%의 환자가 저 중등도 확률 소견을 보인다. 이러한 환자들은 확진을 위해 폐동맥조영술이 필요하지만 침습적이며 쉽게 시행할 수 없다는 단점이 있다. 최근 가공 영상을 줄이고 조영제 일시주사 기술로 혈관구조를 조영할 수 있게 한 spiral CT가 폐동맥조영술을 대신하여 폐색전증의 진단에 이용하는 전향적 연구가 이루어지고 있다. 이에 저자들은 폐색전증의 진단에서 spiral CT의 유용성을 알아보고자 폐색전증을 의심하여 spiral CT를 찍은 환자를 대상으로 후향적 조사를 시행하였다. 방 법: 1994년 10월부터 1997년 2월까지 삼성서울병원에 입원한 환자 중 폐색전증이 의심되어 spiral CT를 시행한 20명(남자 : 13명, 여자 : 7명, 평균연령 : 58세)을 대상으로 하였다. 폐색전증의 위험인자로 심부정맥혈전증과 고령이 가장 많았고 폐색전증이 의심된 임상증상으로 갑자기 발생하였거나 악화된 호흡곤란이 가장 많았다. 결 과: 20명의 환자 중 spiral CT로 폐색전증으로 진단된 환자는 16명이었고 3명은 각각 폐암, 폐기종 환자에서 발생한 폐농양을 동반한 폐렴, 울혈성 심부전에 의한 흉막삼출증으로 색전을 확인할 수 없었다. 나머지 1명은 spiral CT에서 정상 소견이었다. 폐환기관류주사에서 고확률로 판정된 12명의 환자중 1명에서 spiral CT로 폐기종 환자에서 발생한 폐농양을 동반한 폐렴인 위양성으로 진단할 수 있었다. 폐환기관류주사에서 저 중동도 확률을 보이는 4명 중 3명에서 spiral CT로 폐색전증을 진단할 수 있었다. 야간, 기계호흡 등의 이유로 폐환기관류주사를 시행치 못한 3명에서 spiral CT로 폐색전증을 진단 또는 배제할수 있었다. 폐색전증으로 진단된 16명 중에서 폐엽동맥 수준 이상의 색전은 11례 였으며 분절하동맥 수준 이하의 색전 경우는 5례였다. 결 론: 이상의 결과로 spiral CT는 폐분절동맥까지의 폐색전증의 진단에 유용하며, 특히 중심성 폐색전증의 확진과 배제에 있어서 중요한 진단방법이라고 생각된다. 향후 폐색전증의 진단에 spiral CT가 진단과정에 도입될 수 있는지에 대한 대규모의 전향적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
열차를 안전하면서도 신속하게 운행하기 위해서는 항상 선행열차와 후속열차가 일정한 간격을 유지하면서 운행하여야 한다. 이를 위해 일정한 간격의 폐색구간을 설정하고, 열차의 안전운전을 위해 단일 폐색구간에는 1대의 열차만이 운행될 수 있도록 제어하는 폐색시스템이 필수적으로 요구된다. 기존의 폐색시스템은 신호기에 신호를 현시하는 계전기 방식의 자동폐색장치(ABS: Automatic Block System)로 구성되며, 이것은 연동장치를 통해 궤도회로 등선로변 장치들과 연동된다. 연동장치의 경우 국산 전자연동장치로 교체되고 있지만, 폐색장치는 여전히 아날로그 방식의 계전기 형태를 사용하고 있으며, 다른 선로변 장치들과 독립적으로 설치된다. 따라서 기존의 폐색장치는 건설과 유지보수 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한 현재 국내 기존선에 사용되고 있는 ABS와 선로변 전자장치(LEU: Lineside Electronic Unit)는 동일한 장소에서 동일한 신호 정보에 의해 열차를 제어하고 있음에도 불구하고 별개 시스템으로 분리되어 설치되기 때문에, 각 제품의 단가 및 유지보수 비용 측면에서 효율적이지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 폐색장치인 ABS에 통신 및 디지털 전자 기술을 접목시킨 통합형 전자폐색제어장치(integrated electronic block system)와 그것의 현장시험 결과를 소개한다. 현장시험은 1월초부터 8월말까지 8개월간 총 8번의 주기점검을 통해 시행하였으며, 이를 통해 개발된 전자폐색장치의 유효성과 적합성을 확인하였다.
스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.
3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.
본 연구는 지하철의 표정속도 향상을 통해 승객의 총통행시간을 절감시키고자 수행하였다. 본 연구가 갖는 기존연구와 차별성은 열차의 신호시스템측면을 고려하여 승객의 통행시간변화를 분석했기 때문에 기존의 운영계획측면에서 임의로 운전시격을 변화시켜 분석한 열차의 승객통행시간 절감효과보다 신뢰성과 현실성을 높일 수 있다. 본 연구의 주요내용은 열차운행의 신호시스템측면에서 기존의 고정폐색방식보다 우수한 이동폐색방식을 적용하여 사례노선의 최소운전시격을 산정(시뮬레이션)한 후, 이를 단독 또는 Skip-stop방식과 혼용하여 승객통행시간 절감효과를 분석 제시하였다. 본 연구의 분석결과, 이동폐색방식은 고정폐색방식보다 총통행시간과 표정속도에서 각각 24.4%, 32.3% 향상 효과가 나타났으며, 이를 Skip-stop방식 중 격역정차방식과 혼용하여 적용할 경우, 총통행시간은38.1~52.5%, 표정속도는 최대 58.1%까지 향상되는 시너지 효과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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