Jung Hyun, Kim;Jong-Min, Lee;Uicheul, Yoon;Hyun-Pil, Kim;Bang Bon, Koo;In Young, Kim;Dong Soo, Lee;Jun Soo, Kwon;Sun I., Kim
대한의용생체공학회:의공학회지
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제25권5호
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pp.323-328
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2004
대뇌조직 구분을 위한 실험적인 정보를 제공하기 위한 뇌조직 확률 지도를 개발하는 경우 개인마다 구조적으로 다양한 형태를 가진 뇌의 특성과 특히 인종간의 두드러진 차이론 반드시 고려해야 한다 본 연구에서는 특정 그룹에 대한 뇌조직 확률 지도를 제작하는데 필요한 절차를 알아보고 나이에 따른 그룹간의 뇌조직 확률 지도의 구조적인 차이를 살펴보고자 한다 피험자 그룹은 100명의 건강한 한국인이며 나이에 따라 두 그룹으로 분류하였다. 뇌 확률 지도의 기준 좌표계를 설정하기 위해 전체 그룹 내의 모든 피험자의 뇌 영상에 대한 평균 영상을 구하고, 각 뇌 영상을 기준 좌표계로 정규화 시킨다. 정규화 과정에서 얻어진 변환 매개 변수를 미리 각 뇌조직(회질, 백질, 뇌척수액)으로 분할된 피험자의 영상에 적용하고 각 그룹 내에서 변환된 뇌 조직 영상을 평균함으로써 뇌 조직 확률 지도를 완성하였다. 나이에 따른 구조적인 차이를 살펴보기 위해 그룹간 확률 값의 차이 영상을 구하였다. 이전 연구결과에서와 마찬가지로 나이가 증가함에 따라 뇌실이 확대되고 회질의 위축이 전체적인 뇌 영역에서 일어났다. 그러므로 우리는 대뇌 조직 분할을 위해 설험적인 정보들을 사용하고자 할 때는 특정 그룹에 대한 뇌 확률 지도를 사용할 것을 제안한다.
본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.
GPS는 1일 24시간 고정밀(高情密) 3차원 위치해석이 가능한 위성측위 system으로서 국토개발을 위한 측지분야는 물론, 지구물리, 군사 및 Time 보정에 이르기까지 여러 분야에서 효율적인 수단으로 부각되고 있다. 그러나 GIS를 우리나라에 실제적용하기 위해서는 WGS84 타원체 상의 좌표 값을 Bessel 타원체로 변환시킬 수 있는 변환체계의 정립과 우리나라 지형에 적합한 Geoid Undulation의 model개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내의 경도$126^{\circ}{\sim}129^{\circ}$ 위도$36^{\circ}{\sim}37^{\circ}$ 중위권 지역에 대한 Geoid Undulation을 GPS와 수준측량성과의 조합 해석(GPS/Leveling)으로 부터 다항식 Model로 도출하고 지구중력장 model(OSU91A OSU86F)에 대한 보정 다항식을 유도하여 이에 의한 geoid height을 산정, 그 특성을 고찰하였다.
현재 지적의 기초점으로 사용되고 있는 삼각점들은 오랜시간의 경과와 관리소홀로 망실되거나 이동된 것이 많고 그 성과도 재래적인 방법에 의존하고 있어 이들 성과의 이용에 많은 문제점이 제기되고 있다. 이에 국가적 차원에서 지적 삼각점들에 대한 재정립과 성과의 갱신이 필요하나 기존의 장비와 관련기술 만으로는 전반적인 점검과 조정에 있어 막대한 시간과 경비가 소요되므로 이를 효과적으로 해결할 수 있는 기법에 대한 연구가 요망되고 있다. 본 연구는 단시간내에 높은 정밀도로 3차원 좌표를 결정할 수 있는 GPS를 지적삼각점의 위치결정에 응용하고자 GPS에 의한 지적삼각망의 정합성 분석을 연구한 것이다. 대전시 전역의 16개 지적삼각점을 선정하여 지적삼각망을 구성, 이에 대한 정확도를 분석하였다. 좌표변환방법과 X, Y 망조정 방법에 의한 GPS측량 성과를 지적삼각점의 기존성과와 비교 분석하므로서 지적삼각점 성과에 포함된 과대오차를 검출할 수 있었고 GPS 관측망 형태에 따른 정밀도를 분석하므로서 효율적인 관측망 형태를 제시할 수 있었다. 따라서 GPS를 지적삼각망의 점검과 조정에 효과적으로 적용할 수 있음은 물론, 향후 지적삼각점의 평지화와 신설 등 지적분야에서 GPS의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
디지로그 북(Digilog book)은 서적과 디지털 콘텐츠을 융합함으로써, 아날로그적 감성과 디지털 오감을 함께 제공하는 증강현실기반 차세대 출판물이다. 디지로그 북을 저작할 수 있는 저작도구 소프트웨어인 아틀렛(ARtalet)은 최상위 레벨 사용자 인터페이스의 기능을 갖춘 저작 도구로서, 증강현실환경에서 3 차원 사용자 인터페이스를 이용한 직관적인 저작 환경을 제공한다. 본 논문은 아틀렛을 이용한 3D 객체에 정적 속성 저작 이후, 이동궤적과 같은 움직임 속성을 저장/편집 하거나 이미 저장된 이동궤적 템플릿을 3D 객체에 삽입할 수 있는 저작 기법을 제안한다. 카메라 추적된 조작 도구인 프롭(prop)으로 3D 객체를 선택 후, 기준 평면인 책으로부터의 상대적인 좌표 변환 행렬을 시간의 흐름에 따라 실시간으로 저장한다. 저장된 이동궤적은 템플릿으로 관리되며 사용자가 원하는 3D 객체에 중복 삽입이 가능함으로 다양한 조합의 이동궤적을 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안된 기술을 활용하여, 기존의 정적인 3D 객체에 움직임 속성을 삽입하여 책의 이야기를 창의적으로 꾸밀 수 있게 하여 독자의 흥미를 높일 것으로 기대한다.
폐광산의 갱도 입구를 통해 고속 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 장비가 탑재된 무인이동체를 투입하여 폐광의 갱도를 형상화하기 위한 기술이 제안되었다. 직경이 1.5 m 이상인 좁은 갱도에 바닥이 슬러지 형태로 미끄럽고 장애물이 있는 환경에서 무인 이동체를 운영할 때 고려할 사항을 검토하였다. 육상환경 이동을 위해 4족 보행 로봇을 활용하였으며 항공 환경 이동을 위해 쿼드콥터 드론이 활용되었다. 수중환경의 갱도에 투입하기 위해서 수중 드론이 사용되었다. 무인 이동체를 실제 광산 현장에 투입하여 폐광 현장용 이동체가 고려해야 할 변수들을 도출하였다. 폐광산 갱도 형상화용 센서로서 2차원 영상 기반의 solid-state 라이다가 사용되었다. 방사형으로 측정되는 라이다의 특성을 고려하여 고정 경사각을 두어 회전시켜 운영하여 갱도 형상화를 위한 효율성을 높이고 동시에 장애물 감지도 같이 수행할 수 있도록 제안하였다. Solid-state 라이다를 이용하여 측정데이터로부터 센서의 자세와 로봇의 자세를 반영하여 현실 좌표계 데이터로 변환하기 위한 계산기법이 도출되었다. 라이다 센서와 무인 비행체가 결합하여 실제 현장에 투입하여 갱도 형상을 추출하였다. 마지막으로 실제 현장에서 효용성을 높이기 위한 요소를 도출하였다.
LSIV (Large Scale Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 처리가 용이한 좋은 LSIV의 영상을 만들기 위해서는 높은 고도에서 내려다 보며 영상을 획득하는 것이 측정의 정밀도를 높이는 데 도움이 된다. 이를 위해 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 이동용 LSIV를 개발하고 있다. 이 때 기중기의 흔들림에 따라 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유속을 측정할 수 있는 영상 처리 알고리듬이 필요하게 된다. 이 연구에서는 PTV(Particle Tracking Velocimetry)의 입자 추적 알고리듬과 LSIV의 좌표 변환 알고리듬, LSIV의 유속 산정 알고리듬을 조합하여 흔들리는 영상에서 표면 유속을 측정하는 알고리듬을 개발하였다. 입자 추적 알고리듬은 비디오 카메라로 촬영된 연속 영상의 참조점들의 움직임을 추적하여 카메라의 위치 변동을 파악한다. 영상 분석된 결과들을 이러한 참조점들을 기준으로 변환하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해서 실험 수로에서 동일한 흐름에 대해 흔들리지 않은 영상과 흔들리는 영상의 두 가지 영상을 만들었다. 흔들림이 없는 영상의 처리결과를 기준으로 삼아, 흔들림이 있는 영상의 처리 결과를 검토하였다. 그 결과, 흔들림이 지나치게 커서 참조점들의 추적이 불가능한 경우를 제외하고는 두 자료의 처리 결과는 거의 동일하였으며, 유속 측정의 최대 오차는 약 5 % 내외로 나타났다. 이 오차는 흔들림 때문에 생기는 영상의 열화 때문으로 추정된다. 이 알고리듬은 이동용 LSIV 시스템에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.비용적 측면이나 생태 보존적 측면에서 유리할 것으로 판단된다.one)을 설치하는 대책이 필요하다. 저수지 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 저수지 내부의 탁도 거동을 정확히 예측할 수 있어야 한다. 따라서 추후 동수역학 및 열역학에 기초한 3차원 수치모형 연구와 성층흐름에 정밀한 밀도류 실험연구 및 이에 대한 적용이 필요할 것으로 판단된다.함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.이용, 수자원의 지속적 확보기술의 특성에 따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익
최근, 도시 교통체계 운항으로 수직이착륙이 가능한 UAM(Urban Air Mobility, UAM)의 관심이 고조되고 있다. 따라서 첨단 기술이 적용된 친환경 미래형 교통수단으로 다양한 스타트업 기업에서 관련 기술들을 개발하고 있다. 하지만, UAM의 운항에서 안전성을 높일 수 있는 방안들에 관한 연구들은 아직 미미한 편이다. 특히, 자율주행이 탑재된 UAM이 도심에서의 착륙을 시도하는 과정에서 발생되는 위험에 대한 안전성을 향상시킬 수 있는 노력이 더욱 절실하다. 이에, 본 연구에서는, 도심에서 자율주행 UAM이 착륙을 시도 할 때, 방해가 되는 위험영역을 회피하여 안전하게 착륙할 수 있도록 하는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, UAM의 센서에 의해 관측되는 위험물들의 위도 및 경도 좌표값을 산출하고, 이를 바탕으로, 3차원 영상에서 왜곡이 고려된 평면 영상의 좌표를 위도와 경도로 변환한 후 산출된 위도와 경도를 이용하여 미리 학습된 특징 서술자와HOG(Histogram of Oriented Gradients, HOG) 특징 서술자와의 비교하여 위험영역을 추출하는 방안을 제안한다. 위험영역을 완벽히 추출할 수는 없었지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 이에, 제안된 연구 방법이 자율주행 기술이 탑재된 UAM의 이착륙장 선정에 따른 막대한 비용을 줄이고, 도심과 같은 복잡한 환경에서 착륙을 시도할 때 위험성을 감소시키고 안전성을 높이기 위한 기초적인 방안에 기여할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 각기 다른 수직 점프 동작 시 근육의 길이와 근육의 수축속도 변화를 비교 분석하는데 있다. 피험자의 운동학적 변인들을 분석하기 위해 2대의 고감도 카메라를 (60 Hz, Panasonic AG455) 사용하여 점프 동작을 촬영하였다. 대퇴직근, 내측광근, 외측광근, 중간광근, 대퇴이두근(단두), 내측과 외측 비복근의 길이와 근수축 속도는 Brand et al. (1982)에 의해 제시되어진 하지근 기시 정지점의 3차원 좌표값과 동작분석을 통한 하지 분절간의 회전 및 변환행렬을 사용하여 측정되어졌다. 일반적인 근육 길이와 수축속도의 변화 형태는 각기 다른 점프간에 매우 유사한 형태를 보였다. 상승기 초기에 대퇴사두근의 길이가 최대인것으로 나타났으며, 이에 반해 대퇴이두근과 내외측 비복근은 공중 동작이 발생하는 시점에 근의 길이가 최대인 것으로 나타났다. 근육의 길이 변화 범위는 대퇴직근이 35.9에서 47.5 cm, 외측광근이 29.4에서 38.8 cm, 중간광근이 31.5에서 38.0 cm, 내측광근이 30.9에서 38.6 cm, 대퇴이두근이 21.3에서 39.1 cm, 외측비복근이 31.4에서 33.5 cm, 내측비복근이 30.5에서 33.2 cm인 것으로 나타났다. SQ와 CMJ에서는 대퇴사두근의 최대 단축성 수축 속도와 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 공중동작이 발생하기 바로 전에 이루어졌다. 대퇴사두근의 최대 신장성 수축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 단축성 수축은 일반적으로 피험자가 착지하는 순간에 발생되어졌다. 그러나 HJ와 DJ에서는 대퇴사두근의 최대 신장성 추축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 하강기 초반에 발생되어졌다.
본 논문은 깊이 영상의 부호화를 위해 이차 곡면 모델링 방법을 통한 화면 내 예측 방법을 제안한다. 깊이 영상 내 깊이 화소는 거리 정보를 통해 3차원 좌표로 변환한다. 화면 내 예측을 위한 참조 화소들에 대해 최소자승법을 통해 오차가 제일 작은 이차 곡면을 찾는다. 참조 화소로는 상단의 화소들 또는 좌단의 화소들 중 하나가 될 수 있다. 이차 곡면을 통한 화면 내 예측에서, 한 화소에 대해 두 개의 예측 값이 계산된다. 각각의 참조 화소에 대해 예측 값들과 참조 화소의 차아의 제곱합으로 두 오차 값을 계산한다. 계산된 총 4개의 오차 중 제일 작은 오차를 가지는 참조 화소 선택 방법과 예측 화소 선택 방법이 선택되고, 이를 통해 블록 내 화소를 예측한다. 실험 결과는 최신 영상 부호화 방법과 비교하여 왜곡과 비트율이 각각 최대 5.16%과 5.12% 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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