Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.6
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pp.1569-1573
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2008
This paper describes a development of Ultrasonic NDE software to analyze steam generator of nuclear power plant. The developed software includes classical analysis method such as A, B, C and D-scan images. And it can analyze the detected internal cracks using 3D image processing method. To do such, we obtain raw data from specimens of real pipeline of power plants, and get the envelope signal using Empirical Mode Decomposition from obtained ultrasonic 1-dimensional data. The reconstructed 3D crack images offer useful information about the location, shape and size of cracks, even if there is no special 2D image analysis technique. The developed analysis software is applied to specimens containing various cracks with known dimensions. The results of application showed that the developed software provided accurate and enhanced 2D images and reconstructed 3D image of cracks.
The point-cloud representation of an object is performed by scanning a space through a laser scanner that is extracting a set of points, and the points are then integrated into the same coordinate system through a registration. The set of the completed registration-integrated point clouds is classified into meaningful regions, shapes, and noises through a mathematical analysis. In this paper, the aim is the matching of a curved area like a cylinder shape in 3D point-cloud data. The matching procedure is the attainment of the center and radius data through the extraction of the cylinder-shape candidates from the sphere that is fitted through the RANdom Sample Consensus (RANSAC) in the point cloud, and completion requires the matching of the curved region with the Catmull-Rom spline from the extracted center-point data using the Principal Component Analysis (PCA). Not only is the proposed method expected to derive a fast estimation result via linear and curved cylinder estimations after a center-axis estimation without constraint and segmentation, but it should also increase the work efficiency of reverse engineering.
This paper presents a new approach for the automatic mapping of discontinuities in a tunnel face based on its 3D digital model reconstructed by LiDAR scan or photogrammetry techniques. The main idea revolves around the identification of discontinuity areas in the 3D digital model of a tunnel face by segmenting its 2D projected images using a deep-learning semantic segmentation model called U-Net. The proposed deep learning model integrates various features including the projected RGB image, depth map image, and local surface properties-based images i.e., normal vector and curvature images to effectively segment areas of discontinuity in the images. Subsequently, the segmentation results are projected back onto the 3D model using depth maps and projection matrices to obtain an accurate representation of the location and extent of discontinuities within the 3D space. The performance of the segmentation model is evaluated by comparing the segmented results with their corresponding ground truths, which demonstrates the high accuracy of segmentation results with the intersection-over-union metric of approximately 0.8. Despite still being limited in training data, this method exhibits promising potential to address the limitations of conventional approaches, which only rely on normal vectors and unsupervised machine learning algorithms for grouping points in the 3D model into distinct sets of discontinuities.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.12
no.3
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pp.1-11
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2019
This study selected the national park area of Mt. Seorak in Inje-gun, Gangwon-do, where a lot of debris flow occurred due to the heavy rainfall and conducted a field survey. In addition, topographic spatial data were constructed using the GIS technique to analyze watershed characteristics. For the construction of terrain data after the disaster, the debris flow occurrence section was scanned and the 3D topographic data was constructed using the terrestrial LiDAR. LiDAR terrain data are compared to digital maps(before disaster) to assess precision and topographic data before and after the disaster were compared and analyzed. Debris flow diffusion area was calculated using FLO-2D model and compared debris flow occurred section.
The aim of this study is to develop a new software tool for 3D dose verification using $PRESAGE^{REU}$ Gel dosimeter. The tool included following functions: importing 3D doses from treatment planning systems (TPS), importing 3D optical density (OD), converting ODs to doses, 3D registration between two volumetric data by translational and rotational transformations, and evaluation with 3D gamma index. To acquire correlation between ODs and doses, CT images of a $PRESAGE^{REU}$ Gel with cylindrical shape was acquired, and a volumetric modulated arc therapy (VMAT) plan was designed to give radiation doses from 1 Gy to 6 Gy to six disk-shaped virtual targets along z-axis. After the VMAT plan was delivered to the targets, 3D OD data were reconstructed from 512 projection data from $Vista^{TM}$ optical CT scanner (Modus Medical Devices Inc, Canada) per every 2 hours after irradiation. A curve for converting ODs to doses was derived by comparing TPS dose profile to OD profile along z-axis, and the 3D OD data were converted to the absorbed doses using the curve. Supra-linearity was observed between doses and ODs, and the ODs were decayed about 60% per 24 hours depending on their magnitudes. Measured doses from the $PRESAGE^{REU}$ Gel were well agreed with the TPS doses at central region, but large under-doses were observed at peripheral region at the cylindrical geometry. Gamma passing rate for 3D doses was 70.36% under the gamma criteria of 3% of dose difference and 3 mm of distance to agreement. The low passing rate was resulted from the mismatching of the refractive index between the PRESAGE gel and oil bath in the optical CT scanner. In conclusion, the developed software was useful for 3D dose verification from PRESAGE gel dosimetry, but further improvement of the Gel dosimetry system were required.
Since 3D face can be rotated freely in 3D space and illumination effects can be modeled properly, 3D face modeling Is more precise and realistic in face pose, illumination, and expression than 2D face modeling. Thus, 3D modeling is necessitated much in face recognition, game, avatar, and etc. In this paper, we propose a 3D face modeling method based on 3D morphable shape modeling. The proposed 3D modeling method first constructs a 3D morphable shape model out of 3D face scan data obtained using a 3D scanner Next, the proposed method extracts and matches feature points of the face from 2D image sequence containing a face to be modeled, and then estimates 3D vertex coordinates of the feature points using a factorization based SfM technique. Then, the proposed method obtains a 3D shape model of the face to be modeled by fitting the 3D vertices to the constructed 3D morphable shape model. Also, the proposed method makes a cylindrical texture map using 2D face image sequence. Finally, the proposed method builds a 3D face model by rendering the 3D face shape model with the cylindrical texture map. Through building processes of 3D face model by the proposed method, it is shown that the proposed method is relatively easy, fast and precise than the previous 3D face model methods.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.38
no.4
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pp.427-439
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2014
This study identifies the foot side shapes of elderly men by classifying foot types according to 3D foot shapes and analyzing individual characteristics. The subjects were 284 elderly men over 60 years of age who lived in Gwangju and did not have foot related diseases. They were measured with a scanner (Nexcan$^{(R)}$ of K&I Technology) to obtain three dimensional feet shapes. Anthropometric measuring items consisted of 28 items estimated on the right foot of each subject. 3D scan data were analyzed by various statistical methods such as factor analysis, ANOVA and cluster analysis using the statistical program SPSS 19.0. A total of 7 factors were extracted through a factor analysis and these factors represent 77.56% of total variance. The 8 factors were: inside height and side gradient, ankle thickness, size from foot center to ankle, lateral malleolus height, forefoot height, instep and heel height and gradient. A total of 3 clusters (as foot type) were categorized using 7 factor scores by cluster analysis. Type 1 was classified as high forefoot and low midfoot compared to the length. Type 2 was classified as low forefoot and high midfoot, and type 3 was classified as low forefoot and low midfoot.
Purpose: To assess the quantitative accuracy and the clinical utility of 3D volumetric PET imaging with FDG in brain studies, 24 patients with various neurological disorders were studied. Materials and Methods: Each patient was injected with 370 MBq of 2-[$^{18}F$]fluoro-2-deoxy-D-glucose. After a 30 min uptake period, the patients were imaged for 30 min in 2 dimensional acquisition (2D) and subsequently for 10 min in 3 dimensional acquisition imaging (3D) using a GE $Advance^{TM}$ PET system, The scatter corrected 3D (3D SC) and non scatter-corrected 3D images were compared with 2D images by applying ROIs on gray and white matter, lesion and contralateral normal areas. Measured and calculated attenuation correction methods for emission images were compared to get the maximum advantage of high sensitivity of 3D acquisition. Results: When normalized to the contrast of 2D images, the contrasts of gray to white matter were $0.75{\pm}0.13$ (3D) and $0.95{\pm}0.12$ (3D SC). The contrasts of normal area to lesion were $0.83{\pm}0.05$ (3D) and $0.96{\pm}0.05$ (3D SC). Three nuclear medicine physicians judged 3D SC images to be superior to the 2D with regards to resolution and noise. Regional counts of calculated attenuation correction was not significantly different to that of measured attenuation correction. Conclusion: 3D PET images with the scatter correction in FDG brain studies provide quantitatively and qualitatively similar images to 2D and can be utilized in a routine clinical setting to reduce scanning time and patient motion artifacts.
The purpose of this study is to analyze and classify breast shape of women aged 11~15 using 3D body scan data. In this study, 250 women's body scans were selected from the 6th Size Korea dataset, and 30 items from each of the scan were measured using RapidForm XOR 3 program. The principal component analysis and cluster analysis were conducted using statistical program SPSS 17.0. The five principal components were identified; breast drooping and breast capacity, size from chest to under bust area, breast protrusion, breast height, and under breast angle & outer distance of breast. As the results of cluster analysis, woman's breast types were classified into four types. The breast type 1 was protrusion type (25.1%) which is considered as the breast maturity stage. The breast type 2 had the most drooped breast covering a large area (20.2%). The breast type 3 had the least prominent breast with a highest nipple point, which was considered as the early breast development stage (38.9%). The breast type 4 had the obesity of the chest and breast circumferences with the slightly prominent and the least drooped breast (15.8%). This study can provide fundamental information to develop sizing system and brassiere pattern for junior girls.
Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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v.37
no.3
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pp.130-137
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2021
Purpose: The various suture techniques can be utilized in order to maximize the keratinized tissue healing around dental implants. The aim of this study is to compare the soft tissue healing pattern between two different suture techniques after implant placement. Materials and Methods: 15 patients with 18 implants were enrolled in this study. Simple implant placement without any additional bone graft was performed. Two different suture techniques were used to tug in the mobilized flap near the healing abutment after paramarginal flap design. Digital intraoral scan was performed at baseline, post-operation, stitch out, and 3 months after operation. The scan data were aligned using multiple points such as cusp, fossa of adjacent teeth, and/or healing abutment. After subtracting scan data at baseline with other time-point results, closed space indicating volume increment of peri-implant mucosa was selected. The volume of the close space was measured in mm3. The volume between two suture techniques at three time-points was compared using nonparametric rank-based analysis. Results: Healing was uneventful in both groups. Both suture technique groups showed increased soft tissue volume immediately after surgery. The amount of volume increment significantly decreased after 3 months (P < 0.001). Flap folding suture group showed higher median of volume increment than interrupted suture group after 3 months without any statistical significance (P > 0.05). Conclusion: After paramarginal flap reflection, the raised flaps stabilized by flap folding suture showed relatively higher volume maintenance after 3-month healing period. However, further studies are warranted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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