최근 지형공간정보 분야의 눈부신 발전과 함께 지적 분야에서도 지적도면 전산화 사업이 진행되고 있으며 다양한 토지관련 정보의 통합관리 및 활용을 위하여 토지정보 및 건물정보의 통합에 관한 요구가 증가하고 있지만 3차원지적제도 구축에 있어 기본이 되는 건물의 지적도 등록 시 전국에 산재되어 있는 수많은 건물을 일일이 지상측량방법을 통하여 지적도에 등록하는 것은 많은 어려움이 뒤따르는 실정이다. 이 연구에서는 유럽을 중심으로 활발히 연구되고 있는 3차원지적제도의 이론을 고찰하고 실험대상지역을 선정하여 지적기준점에서 토탈스테이션을 이용하여 건물위치를 직접 측량하였고, 수치지형도와 수치정사영상을 제작하여 건물위치를 측량한 후 건물좌표들을 비교 분석하여 지적도에 건물등록 시 가장 효율적인 측량 방법을 제시하고 지적도에 건물을 등록한 후 등록된 건물에 기존 토지지번과는 별도로 새로운 건물번호를 식별자로 부여하여 지적도를 제작하였고, 건축물관리대장과 건물등기부 및 관련 속성정보와 건물사진 등을 연계하여 토지와 건물관리를 통합 관리할 수 있는 새로운 3차원정보지적도 모델을 구축 하였다.
The aim of this paper is to show that there exists a weakly quasisymmetric homeomorphism $f:(X,d){\rightarrow}(Y,d^{\prime})$ between two locally compact non-complete metric spaces such that $f:(X,d_h){\rightarrow}(Y,d^{\prime}_h)$ is not quasi-isometric, where dh denotes the Gromov hyperbolic metric with respect to the metric d introduced by Ibragimov in 2011. This result shows that the answer to the related question asked by Ibragimov in 2013 is negative.
SPECT에서 Uniformity는 균일한 방사능을 갖는 선원에 대하여 균일한 영상을 제공하는 능력이다. 영상에서 다양한 이유로 불균일이 발생하게 되고, 불균일은 artifacts를 발생시켜 임상적으로 진단하는데 영향을 줄 수 있다. Uniformity correction map은 검사에 사용되는 방사성 동위원소를 이용하여 영상에서 Uniformity의 변동폭을 최소화 시켜주는 역할을 한다. 본원에서 시행되고 있는 $^{201}Tl$을 이용한 심근 SPECT에서는 $^{99m}Tc$으로 기본 설정되어 있는 Uniformity correction map을 사용하고 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$ 두 가지 핵종으로 Uniformity correction map을 각각 설정하였을 때 영상의 질에 차이가 있는지 비교 분석하고, 영상의 질을 최적화 할 수 있는 방법에 대하여 모색해 보고자 한다. 장비는 GE Ventri Gamma camera, Flood phantom, Jaszczak ECT phantom을 이용하였다. 실험에 앞서 Collimator를 제거한 상태에서 Detector 표면 중심으로부터 2.5 m 떨어진 지점에 1 cc 주사기에 $^{99m}Tc$ 25.9 Mbq, $^{201}Tl$ 14.8 Mbq의 방사성 동위원소를 주입한 point source를 이용하여 장비사에서 권고하는 $6{\times}10^7count$로 $^{99m}Tc$와 $^{201}Tl$ 각각의 방사성 동위원소로 Uniformity Mapping을 실시하였다. Flood phantom에는 $^{201}Tl$ 21.3 kBq/mL, Jaszczak ECT phantom에는 $^{201}Tl$ 33.4 kBq/mL를 주입하여 phantom을 제작하였다. Flood Phantom으로 획득된 데이터는 Xeleris ver 2.05 프로그램을 이용하여 Integral uniformity, Differential uniformity을 두 가지 항목에 대하여 분석하였다. Jaszczak ECT Phantom으로 획득된 데이터를 본원에서 자체 개발한 Interactive Data Language 프로그램에 입력하여 Integral uniformity, Contrast, Coefficient of variation, Spatial Resolution을 4가지 항목에 대하여 분석하였다. Flood phantom test 에서는 $^{99m}Tc$에서의 Flood I.U값은 3.6%, Flood D.U값은 3.0%으로 나타났고, $^{201}Tl$ Flood I.U값은 3.8%, Flood D.U값은 2.1%으로 나타났다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Flood I.U값은 감소하였으나 Flood D.U은 향상되어 Flood 영상에서는 크게 영상의 질이 개선되었는지는 알 수 없었다. 반면 Jaszczak ECT Phantom test에서는 $^{99m}Tc$에서의 SPECT I.U값은 13.99%, Coefficient of variation값은 4.89%, contrast값은 0.69, $^{201}Tl$에서의 SPECT I.U값은 11.37%, Coefficient of variation값은 4.79%, contrast값은 0.78로 나타났으며, 육안 분석을 실시한 Spatial Resolution 항목에서는 육안으로 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Spatial Resolution 을 제외한 SPECT I.U, Coefficient of variation, Contrast 세 항목에서 각각 18%, 2%, 13%의 향상된 수치를 보였다는 점에서 영상의 질이 개선되었음을 알 수 있었다. Uniformity correction map이 영상의 질을 크게 좌우할 수 없으나, 개선의 효과를 가져다 준다는 점에서 임상적으로 진단에 영향을 주는지 또한 다른 검사에서 또 다른 방사성 동위원소로 Uniformity correction map을 설정했을 경우 영상의 질을 개선시킬 수 있는지에 관하여 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
In this paper, a new approach is proposed for the efficient generation of computer-generated holograms (CGHs) using the spatially redundant data on a 3D object and the novel look-up table (N-LUT) method. First, the pre-calculated N-point principle fringe patterns (PFPs) were calculated using the 1-point PFP of the N-LUT. Second, spatially redundant data on a 3D object were extracted and re-grouped into the N-point redundancy map using the run-length encoding (RLE) method. Then CGH patterns were generated using the spatial redundancy map and the N-LUT method. Finally, the generated hologram patterns were reconstructed. In this approach, the object points that were involved in the calculation of the CGH patterns were dramatically reduced, due to which the computational speed was increased. Some experiments with a test 3D object were carried out and the results were compared with those of conventional methods.
This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm using the stereo image. Given a pair of stereo image, we automatically extract several important facial feature points using the disparity map, the gabor filter and the canny edge detector. To detect the facial feature region , we propose a region dividing method using the disparity map. On the indoor head & shoulder stereo image, a face region has a larger disparity than a background. So we separate a face region from a background by a divergence of disparity. To estimate 3D head pose, we propose a 2D-3D Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the 3D coordinates of the facial features using the correspondence of a stereo image. We can estimate the head pose of an input image using Error Compensated-SVD (EC-SVD) method. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately.
Mu dJ(km lac) peron 융합을 이용하여 Salmonella typhimurium에서 산소에 의해 조절되는 여러개의 새로운 유전자좌를 확인하였다. 산소가 있는 조건에서 유도된 9개의 유전자와 무산소조건에서 유도된 13개의 유전자가 분리되었다. 유전자 융합체들은 조절윤전자 oxrA의 control에 근거하여 2classe로 구분되었는데, class I 유전자들은 ozrA에 의해 조절되고, class II 유전자들은이 조절 유전자에 의해 영향을 받지 않았다. 몇몇 anti-lacZ 유전자 융합체들으 최소배지에서 발현되지 않았고, LB상에서나 혹은 CAA 첨가배지에서 그 활성을 나타내었다. 대부분의 유전자 융합체들은 nitrate와 fumarate에서 발현이 억제되었다. ani 유전자 가운데 3개의 유전자는 상호형질도입 빈도에 의해 각각 $59{\pm}0.14$ map unit (YK114), $64{\pm}0.2$ map unit(YK120), and $93{\pm}0.29$ map unit(YK112) 로 결정되었다.
본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.
화재예방 및 신속대응을 위한 다양한 기술, 시스템 및 법제도가 도입되고 있지만 매년 화재로 인한 인명 및 재산피해는 줄지 않고 있다. 화재로 인한 재난을 관리하기 위해서는 공간정보 기반의 안전상태지도의 개발이 필요하며, 각 위치정보에 대한 속성정보의 적합성을 확보하는 것이 필요하다. 안전상태지도는 목적에 맞는 안전상태 평가의 평가항목을 도출하고, 지수화 한 후, 다양한 방법으로 조사한 결과를 위치정보에 정합시켜서 제작된다. 본 논문에서는 3D 안전상태지도 제작을 위한 건물 화재안전 평가항목을 도출한다. 우선, 국내외 안전평가 모델의 평가항목을 조사하여 한국 3D 안전상태지도로의 적용성을 분석한다. 다음으로 화재안전 평가모델의 평가항목을 도출한다. 평가항목은 정보수집 활동에 따라 '건물의 기본정보를 통하여 평가가 가능한 항목'과 '현장조사를 통하여 평가가 가능한 항목'으로 구별되어 도출된다. 항목 도출 결과, 다섯 개 카테고리(업종위험, 건물 안정성, 소방 설비 시설, 화재위험성, 화재대응상태)에 걸쳐 총 14개의 평가항목을 도출하였다.
Recently, DGPS or RTK-GPS techniques enable us to use satellite based positioning systems with high accuracy. But in urban area, navigation systems suffer from problems such as signal blockage by high-rise buildings, multi-path problems, and so on. So we have to know numbers of visible satellites and quality of signals received at the ground level in urban area as accurate as possible. In this paper, we developed a simulation system called LoQAS [Location service Quality Assessment System, 2002, the University of Tokyo] which can simulate numbers of visible satellites and DOP values using accurate satellite orbital data and 3-D digital map. In this time, we evaluated this system and extended it to deal with reflected signals to assess multi-path problems.
본 논문의 목적은 이동 로봇이 일정한 작업 공간을 이동하며 정보를 수집한는 시스템을 구성하는 것이다. 작업 공간에는 초음파 발신장치가 있어 로봇이 이 초음파를 수신하여 자신의 위치를 확인한다. 로봇은 특정 위치의 정보를 획득하여 중앙 서버로 전송하고 서버는 이 정보를 바탕으로 3D map을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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