• Journal of Acupuncture Research
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• 제34권2호
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• pp.75-82
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• 2017

Objectives : The purpose of this study was to determine the electrical properties of the buccal area using facial surface electromyography (sEMG). Methods : This research was conducted on 44 healthy participants irrespective of their sex. Surface electrodes were attached to the midpoints of three imaginary lines connecting ST4 (Dicang) to ST6 (Jiache), ST4 to SI18 (Quanliao), and ST4 to the center point of SI18 and ST6. Then, the participants were trained in the movement that included a comprehensive action of buccal area. While the participants were performing the motion, sEMG values ($E_1$, $E_2$, $E_3$) and the distance change of the three imaginary lines ($D_1$, $D_2$, $D_3$) were measured. The data were statistically analyzed using SPSS ver. 22.0. Results : Significant differences were observed in the distance changes ($D_1$>$D_3$, $D_2$>$D_3$) and sEMG values ($E_1$<$E_2$<$E_3$). Moreover, there were positive correlations between $D_1$ and $E_1$, $D_2$ and $E_2$. Conclusion : We suggest that the measurement at ST4 to the center point of ST6 and SI18 with this motion would be adequate to check the electrical characteristics of the buccal area.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.619-628
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• 2009

LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.130-137
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• 2008

본 논문은 레이다 표적 인식에서 레이다 산란신호에 대한 3차원 산란점 추출을 위한 고해상도 기법에 대해 기술하고 있다. 또한, 3차원 산란점 추출에서 신호의 극점을 획득하기 위해 3차원 짝 맞춤 절차를 소개하고 있다. 짝 맞춤 절차는 기존의 일반적인 방법보다 더 정확하고 견고한 특징을 가지고 있다. 3차원 산란점을 추출하기 위해서는 우선 주어진 3차원 레이다 산란 데이터로부터 상호 분산 행렬을 생성해야 한다. 그리고 matrix pencil 기법을 이용하여 3차원 산란점을 추출한다. 본 논문에서 MSSP를 이용하여 상호 분산 행렬을 생성하였으며, 관측 행렬은 sparse scanning order conception 방법을 이용하여 만들었다. 제시한 기법의 성능을 보여주기 위해서 본 논문에서는 이상적인 점 산란체를 생성하여 이에 대한 결과를 보여주고 있다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.96-105
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• 2023

This study focuses on developing a building object recognition technology for efficient use in the remodeling of buildings constructed without drawings. In the era of the 4th industrial revolution, smart technologies are being developed. This research contributes to the architectural field by introducing a deep learning-based method for automatic object classification and recognition, utilizing point cloud data. We use a TD3D network with voxels, optimizing its performance through adjustments in voxel size and number of blocks. This technology enables the classification of building objects such as walls, floors, and roofs from 3D scanning data, labeling them in polygonal forms to minimize boundary ambiguities. However, challenges in object boundary classifications were observed. The model facilitates the automatic classification of non-building objects, thereby reducing manual effort in data matching processes. It also distinguishes between elements to be demolished or retained during remodeling. The study minimized data set loss space by labeling using the extremities of the x, y, and z coordinates. The research aims to enhance the efficiency of building object classification and improve the quality of architectural plans by reducing manpower and time during remodeling. The study aligns with its goal of developing an efficient classification technology. Future work can extend to creating classified objects using parametric tools with polygon-labeled datasets, offering meaningful numerical analysis for remodeling processes. Continued research in this direction is anticipated to significantly advance the efficiency of building remodeling techniques.

• Journal of Korean Vacuum Science & Technology
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 1999

This paper presents a newly enhanced damage model in Monte Carlo (MC) simulation for the accurate prediction of 3-Dimensional (3D) as-implanted impurity and point defect profiles induced by ion implantation in (100) crystal silicon. An empirical electronic energy loss model for B, BF2, As, P and Si self implant over the wide energy range has been proposed for the ULSI device technology and development. Our model shows very good agreement with the SIMS data over the wide energy range. In the damage accumulation, we considered the self-annealing effects by introducing our proposed non-linear recomvination probability function of each point defect for the computational efficiency. For the damage profiles, we compared the published RBS/channeling data with our results of phosphorus implants. Our damage model shows very reasonable agreement with the experiments for phosphorus implants.

• 터널과지하공간
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• 제18권5호
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• pp.338-342
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• 2008

기존의 연구에서 터널 종단변형도는 대부분 수치해석적 방법으로 구해졌으나, 본 논문에서는 실제 계측치를 이용하여 종단변형도를 구성하고 굴착에 따른 터널의 종단변위 발생 경향을 검토하였다. 막장전방의 변위는 수평경사계 계측치의 최대변위에 대한 지점 변위를 비교 분석하여 가장 적합한 결과를 나타내는 지점의 변위를 채택하였고, 막장 후방은 천단변위계에 의한 계측치를 회귀분석하여 구하였다. 연구 대상 터널의 계측치로 천단변위를 분석한 결과, 막장 3D 이전부터 변위가 발생하였고, 막장에서는 수치해석적으로 구한 내공 변위에 비해 10%, 정도 높은 약 40%의 변위가 발생하였으며, 막장 후방 4D 이후 최종변위에 수렴하는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.295-302
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• 2014

3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.670-684
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• 2024

3D Cross-Modal Retrieval (3DCMR) is a task that retrieves 3D objects regardless of modalities, such as images, meshes, and point clouds. One of the most prominent methods used for 3DCMR is the Cross-Modal Center Loss Function (CLF) which applies the conventional center loss strategy for 3D cross-modal search and retrieval. Since CLF is based on center loss, the center features in CLF are also susceptible to subtle changes in hyperparameters and external inferences. For instance, performance degradation is observed when the batch size is too small. Furthermore, the Mean Squared Error (MSE) used in CLF is unable to adapt to changes in batch size and is vulnerable to data variations that occur during actual inference due to the use of simple Euclidean distance between multi-modal features. To address the problems that arise from small batch training, we propose a Noisy Center Loss (NCL) method to estimate the optimal center features. In addition, we apply the simple Siamese representation learning method (SimSiam) during optimal center feature estimation to compare projected features, making the proposed method robust to changes in batch size and variations in data. As a result, the proposed approach demonstrates improved performance in ModelNet40 dataset compared to the conventional methods.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.269-279
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• 2020

This paper presents the design and implementation of embedded systems and autonomous path generation for autonomous speed sprayer. Autonomous Orchard Systems can be divided into embedded controller and path generation module. Embedded controller receives analog sensor data, on/off switch data and control linear actuator, break, clutch and steering module. In path generation part, we get 3D cloud point using Velodyne VLP16 LIDAR sensor and process the point cloud to generate maps, do localization, generate driving path. Then, it finally generates velocity and rotation angle in real time, and sends the data to embedded controller. Embedded controller controls steering wheel based on the received data. The developed autonomous speed sprayer is verified in test-bed with apple tree-shaped artworks.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.552-556
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• 2016

Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and whether to stop or go. A 3D depth camera (Microsoft KINECT) is used to scan the 3D point data of the scene, extract information on obstacles, and produce a steering direction for obstacle avoidance. To be specific, ground detection is applied to extract the obstacle candidates from the scanned data and the candidates are projected onto a 2D map. The 2D map provides discretized information of the extracted obstacles to decide on the avoidance direction (left or right) of the wheelchair. As an additional function, cliff detection is developed. By defining the "cliffband," the ratio of the predefined band area and the detected area within the band area, the cliff detection algorithm can decide if a cliff is in front of the wheelchair. Vehicle tests were carried out by applying the algorithm to the electric wheelchair. Additionally, detailed functions of obstacle detection, such as providing avoidance direction and detecting the existence of cliffs, were demonstrated.