• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.231-244
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• 2015

VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 결정하는 것은 서로 다른 우주측지기술들을 연계하는 콜로케이션을 수행하기 위한 필수적인 사항이다. 본 연구에서는 VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 산출할 수 있는 3D circle fitting 방법에 대한 비교와 분석을 수행하였다. 이를 위하여 평면상의 관측점 평행이동과 정규직교 좌표계 설정을 기반으로 하는 방법론과 unitary 좌표변환을 활용하는 방법론을 제시하고, 비교 대상 방법별로 fitting 정확도를 평가하였다. 각 방법의 3D circle fitting 정확도를 향상시키기 위하여 관측점과 fitting 모델 사이의 잔차로써 직교거리를 산출하고, 과대오차를 소거하는 반복계산 과정을 수행하였다. 연구의 결과, unitary 좌표변환을 기반으로 하는 3D circle fitting 방법론이 VLBI 안테나의 방위각과 앙각축에 대한 최적의 방정식을 결정하는데 가장 적합한 것으로 나타났다. 상기 방법으로 결정된 두 축의 교차점을 VLBI 안테나의 기준점으로써 계산하였고, 이러한 결과는 향후 VLBI 관측성과의 국가기준점 연계를 위한 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.388-393
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• 2019

외란(Outlier)이 있는 데이터를 피팅(Fitting)하는 방법으로 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)알고리즘이 선, 원, 타원 등 의 피팅에 많이 사용되고 있다. 본 논문은 다수의 평면에 대한 3차원 포인트 데이터가 주어질 때 각 평면에 대해 RANSAC기반 평면 피팅을 최근 딥러닝 등에 많이 사용되는 GPU의 하나인 CUDA를 이용하여 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 CPU와 비교하여 보인다. 외란이 많고 인라이어(inlier) 비율이 낮을수록 CPU대비 속도가 향상되고 평면의 개수가 많을수록 평면당 데이터개수가 많을수록 병렬처리에 의한 속도가 가속됨을 보인다. 제안된 방법은 다중 평면 피팅외의 다른 피팅에도 쉽게 적용할 수 있다.

• 한국의류학회지
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• 제34권11호
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• pp.1824-1835
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• 2010

This study develops tight-fitting torso patterns for performance garments by taking into account the skin deformation generated directly from a 3D scan during arm movements. The skin deformation caused during the arm movements was scanned after scanning the skin surface stamped with a circle. To create a torso pattern in response to skin deformation, the ratio and direction of the skin deformation were first measured and analyzed so that the 3D human body could be segmented. After translating, the 3D skin surface was segmented into 2D flat patterns, designing nude patterns and reducing them as well as tight-fitting shirts: the skin deformation segment shirts were made in response to the skin deformation. The features of the fabric deformation and the garment pressure were analyzed and evaluated. In comparison with a clothing construction segment shirt, the diameter of the skin deformation segment shirt was smaller as well the ratios of extension and reduction was less. The garment pressure of the skin deformation segment shirt was higher. The skin deformation segment shirt fitted more tightly compared to a clothing construction segment shirt as it covered the body more thoroughly and was as comfortable as the other shirts with less fabric deformation made as the body moved.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2016

셰일가스 개발 과정에서 수압 파쇄에 의해 발생하는 미소지진의 진원 분포는 균열대의 특성을 파악하는 데 필요한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 가상의 진원에 대하여 부정확한 속도 구조 모델이 선형 역산법을 이용한 진원 결정 프로그램인 hypoellipse와 hypoDD의 결과에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해서 알아보았다. 총 98개의 가상 관측소를 반경 4 km의 원내에 배치하였고, 25개의 지진들이 판상으로 분포한 가상 지진 세트를 관측망의 중심부에서부터 남쪽으로 1 km 간격으로 5곳에 배치하였다(S0 ~ S4). 역산 결과의 정확성을 정량적으로 평가하기 위해 진원들의 평균 위치의 차이를 의미하는 $d_1$, 가정한 진원에 대한 면적비 r, 근사 평면과 실제 평면의 경사 차이 ${\theta}$, 근사 평면과 실제 평면의 주향 차이 ${\phi}$, 근사 평면으로부터 진원들이 떨어진 거리의 제곱평균제곱근 $d_2$, 평면상에서의 진원들의 패턴의 정확성 $d_3$의 6가지 파라미터를 정의하였다. 층상 구조를 가정한 기준 속도 구조를 만들어 합성 주시자료를 계산하였으며, 속도 구조의 부정확성을 고려하기 위하여 진원 역산에 사용한 속도 구조 모델은 각 층의 기준 속도를 중심으로 0.1 km/s, 0.2 km/s, 및 0.3 km/s의 표준편차를 가지는 정규분포를 이용하여 구성하였다. 속도의 부정확성에 비례하여 오차가 커지는 파라미터에는 $d_1$, r, ${\theta}$, 및 $d_3$가 있으며, 나머지 두 파라미터는 S4의 경우를 제외하면 속도 부정확성의 정도와 관계없이 일정한 오차를 보여준다. S0, S1, S2, S3의 경우, hypoellipse와 hypoDD 모두 비슷한 $d_1$ 값을 나타낸다. 하지만 다른 파라미터의 경우 hypoDD가 훨씬 나은 결과를 보여주며, 진원의 상대적 오차는 속도 구조의 부정확도와 관계없이 수 미터 이하이다. 수압 파쇄의 부피 양상을 알기 위한 목적으로 상대적 진원 위치 부정확성을 수 미터 이내로 제한시키기 위해서 hypoellipse에서는 0.2 km/s 이내의 속도 오차의 표준편차를 가져야하며, hypoDD에서는 속도 오차의 표준편차 값이 0.3 km/s일 때에도 상대적 진원 위치 오차를 수 미터 이내로 제한시킬 수 있다.

• 대한치과기공학회지
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• 제38권3호
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• pp.217-224
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• 2016

Purpose: This study aimed to generate 3-D occlusal curvatures and evaluate the relationship between the occlusal curvatures and mandibular occlusal morphology factors. Methods: Mandibular dental casts from 25 young adult Korean were scanned as a virtual dental models with a 3-D scanner(Scanner S600, Zirkonzahn, Italy). The curve of Spee, curve of Wilson, and Monson's sphere were generated by fitting a circle/sphere to the cusp tips using a least-squares method. The mandibular mesiodistal cusp inclination, buccolingual cusp inclination, and tooth wear parameters were measured on the prepared virtual models using RapidForm2004(INUS technology INC, Seoul, Korea). Wilcoxon signed-rank test was performed to test side difference, and Spearman's rank correlation coefficients were investigated to verify the correlation between occlusal curvatures and correlated factors (a=0.05). Results: The mean radii of curve of Spee were $83.09{\pm}33.94$ in the left side and $79.00{\pm}28.12mm$ in the right side. The mean radii of curve of Wilson were $66.82{\pm}15.87mm$ in the mesial side and $47.87{\pm}9.40mm$ in the distal side with significantly difference between mesiodistal sides(p<0.001). The mean radius of Monson's sphere was $121.85{\pm}47.11mm$. Most of the cusp inclination parameters showed negative correlation for the radius of Monson' sphere(p<0.05). Especially, the buccolingual cusp inclinations in mesial side of molar showed high correlation coefficients among the factors(p<0.05). Conclusion: The radius of Monson's sphere was greater than the classical 4-inch values, and the buccolingual cusp inclinations in mesial side of molar can be considered as one of the main factors correlating with the radius of Monson's sphere.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.158-164
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• 2015

차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.315-324
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• 2022

일반적인 조정계산에서는 독립변수의 오차는 없다고 가정하고 종속변수의 오차만을 고려하는 최소제곱해를 구한다. 그러나 지상측량에 의해 결정한 3차원 공간좌표나 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 추정좌표는 성분별로 독립적으로 결정되지 않으므로 모든 성분에 오차가 있을 뿐만 아니라 공분산도 존재한다. 따라서 좌표쌍을 이용한 평면 추정이나 좌표계 변환에서는 모든 성분의 오차를 고려하는 전최소제곱을 적용해야 한다. 이를 위한 다양한 모델이 존재하며, 특별한 제약조건을 제외하면 동등한 해를 제공한다. 본 연구에서는 가우스-헬머트 모델(GHM: Gauss-Helmert Model) 기반 전최소제곱으로 VLBI 타겟이 형성하는 자취를 이용하여 평면의 법선벡터를 추정했으며, 지역좌표계를 세계측지계로 변환하는 계수 결정에도 적용했다. 평면방정식의 경우 기존 최소제곱 방법과 비교해서 법선벡터는 동일하지만 분산요소의 안정성과 타겟 위치에 따른 분산요소 특성을 명확히 확인할 수 있었다. 좌표계 변환계수는 가우스-헬머트 모델을 적용하면 변환 전후 두 좌표계에서 모두 잔차를 계산할 수 있으며, 기존 방식보다 잔차가 더 작아진다.