• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제9권4호
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• pp.253-262
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• 2006

경제규모의 증대와 더불어 해상물동량이 많아지고 운행하는 선박의 숫자가 증가함에 따라 해상에서의 해난 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 선박의 충돌 사고에 대한 연구는 주로 충돌 사고의 원인 분석에 중점을 두어 왔으나 보다 정확한 분석을 위해서는 역학적인 해석이 더 첨가되어야 한다. 본 연구는 FRP 재질의 어선간의 여러 충돌 상황에서의 시간에 따른 변형 거동에 대한 것이다. 선체에 대한 3차원 기하학적인 모델링을 수행 한 후, 유한요소 모델을 구성하고 역학적인 해석 기법인 유한 요소법을 이용하여 동적 해석을 수행하였다. 7.93톤급의 소형어선과 39톤급의 대형어선을사용하고 두 가지의 충돌각도($90^{\circ},\;135^{\circ}$)와 세 가지의 충돌속력(5, 10, 15 노트)의 조건을 조합하여 해석을 수행하였으며 각각의 경우에 대하여 응력분포와 변형상태를 살펴보았다. 전체적으로 $90^{\circ}$ 충돌 각도에서 $135^{\circ}$ 경우보다 응력이 컸으며, 두 선박이 모두 운항 중에 발생하는 충돌에서 더 큰 최대 응력이 발생하였다. $90^{\circ}$ 충돌각도의 경우 소형어선 간 충돌이나 소형 어선과 대형 어선간의 충돌에서도 충돌하는 전체의 선수부보다 충돌당하는 선체의 측면 부위에서 큰 응력이 발생하였다. $135^{\circ}$ 충돌각도로 정지된 소형 어선과 대형어선이 충돌하는 경우에는 대형 어선에서 치대 응력이 발생하였다. 150 ms의 해석시간인 경우 $90^{\circ}$ 충돌각도에서는 10knot, 15knot 모두 충돌하는 선체나 층돌 당하는 선체에서 파단이 발생하는 것으로 나타났다. 해석 결과는 추후에 부분 별 강도를 고려한 선체의 설계나 충돌사고재구성을 위한 기초 데이터로 사용될 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제23권4호
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• pp.328-340
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• 2019

Purpose: To generate phase images with free of motion-induced artifact and susceptibility-induced distortion using 3D radial ultrashort TE (UTE) MRI. Materials and Methods: The field map was theoretically derived by solving Laplace's equation with appropriate boundary conditions, and used to simulate the image distortion in conventional spin-warp MRI. Manufacturer's 3D radial imaging sequence was modified to acquire maximum number of radial spokes in a given time, by removing the spoiler gradient and sampling during both rampup and rampdown gradient. Spoke direction randomly jumps so that a readout gradient acts as a spoiling gradient for the previous spoke. The custom raw data was reconstructed using a homemade image reconstruction software, which is programmed using Python language. The method was applied to a phantom and in-vivo human brain and abdomen. The performance of UTE was compared with 3D GRE for phase mapping. Local phase mapping was compared with T₂* mapping using UTE. Results: The phase map using UTE mimics true field-map, which was theoretically calculated, while that using 3D GRE revealed both motion-induced artifact and geometric distortion. Motion-free imaging is particularly crucial for application of phase mapping for abdomen MRI, which typically requires multiple breathold acquisitions. The air pockets, which are caught within the digestive pathway, induce spatially varying and large background field. T₂* map, that was calculated using UTE data, suffers from non-uniform T₂* value due to this background field, while does not appear in the local phase map of UTE data. Conclusion: Phase map generated using UTE mimicked the true field map even when non-zero susceptibility objects were present. Phase map generated by 3D GRE did not accurately mimic the true field map when non-zero susceptibility objects were present due to the significant field distortion as theoretically calculated. Nonetheless, UTE allows for phase maps to be free of susceptibility-induced distortion without the use of any post-processing protocols.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제47권3호
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• pp.111-133
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• 2022

The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권5호
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• pp.163-171
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• 2004

This research investigates a Modeling Spell Checker that, similarly to Word Spell Checker for word processing software, would conform as-built 3D models to standard construction rules. The work is focused on the study of pipe-spools. Specifically pipe diameters and coplanarity are checked and corrected by the Modeling Spell Checker, and elbows are deduced and modeled to complete models. Experiments have been conducted by scanning scenes of increasing levels of complexity regarding the number of pipes, the types of elbows and the number of planes constituting pipe-spools. For building models of pipes from sensed data, a modeling method, developed at the University of Texas at Austin, that is based on the acquisition of sparse point clouds and the human ability to recognize geometric shapes has been used Results show that primitive-based models obtained after scanning construction sites can be corrected and even improved automatically, and, since such models are expected to be used as feedback control models for equipment operators, the higher modeling accuracy achieved with the Modeling Spell Checker could potentially increase the level of safety in construction. Result also show that some improvements are still needed especially regarding the co-planarity of pipes. In addition, results show that the modeling accuracy significantly depends on the primitive modeling method, and improvement of that method would positively impact the modeling spell checker.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.227-239
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• 2008

항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.515-522
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• 2005

본 논문에서는 부분적으로 파손된 치아의 수복에 사용되는 인레이/온레이 인공치아를 효과적으로 모델링하는 기법을 제안한다. 인레이/온레이는 지대치에 부착되는 내면과 밖으로 들어나는 외면으로 구성된다. 내면은 지대치와의 밀착력을 확보하기 위하여 지대치의 삭제된 표면의 확장된 부분으로 Minkowski sum을 이용하여 모델링된다. 외면을 모델링하기 위해서는 표준치아 모델, 환자 치아 석고모형을 스캔한 메쉬 자료, 환자 치아교합을 측정한 FGP(functionally guided plane) 등 세 가지 정보와 DMFFD(direct manipulation free-form deformation)[19]과 MWD(multiple wires deformation)[17]의 3D 메쉬 변형 기술들을 이용한다. 표준치아 모델은 외면의 기본적인 형태를 결정하기 위하여 사용되는 반면 석고모형 데이터와 FGP는 환자 치아 인접면과 교합면마다 약간 다르지만 정확한 기능에 매우 중요한 고유 특성을 반영하기 위해 사용되는 정보이다. 이러한 정보들을 입력으로 DMFFD 기법과 MWD 기법을 각각 적용하여 인레이/온레이 인접면과 교합면을 메쉬 자료로 자동으로 생성해낸다. 연구된 기법은 치과의사에 의한 요구사항을 반영하여 생성된 메쉬 모델을 가시화하면서 보다 정확하게 인레이/온레이를 디자인할 수 있도록 구현되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권3호
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• pp.245-250
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• 2011

Parallel imaging technique can provide several advantages for a multitude of MRI applications. Especially, in SENSE technique, sensitivity maps were always required in order to determine the reconstruction matrix, therefore, a number of difference approaches using sensitivity information from coils have been demonstrated to improve of image quality. Moreover, many filtering methods were proposed such as adaptive matched filter and nonlinear diffusion technique to optimize the suppression of background noise and to improve of image quality. In this study, we performed SENSE reconstruction using computer simulations to confirm the most suitable method for the feasibility of filtering effect and according to changing order of polynomial fit that were applied on variation of spatial resolution of sensitivity map. The image was obtained at 0.32T(Magfinder II, Genpia, Korea) MRI system using spin-echo pulse sequence(TR/TE = 500/20 ms, FOV = 300 mm, matrix = $128{\times}128$, thickness = 8 mm). For the simulation, obtained image was multiplied with four linear-array coil sensitivities which were formed of 2D-gaussian distribution and the image was complex white gaussian noise was added. Image processing was separated to apply two methods which were polynomial fitting and filtering according to spatial resolution of sensitivity map and each coil image was subsampled corresponding to reduction factor(r-factor) of 2 and 4. The results were compared to mean value of geomety factor(g-factor) and artifact power(AP) according to r-factor 2 and 4. Our results were represented while changing of spatial resolution of sensitivity map and r-factor, polynomial fit methods were represented the better results compared with general filtering methods. Although our result had limitation of computer simulation study instead of applying to experiment and coil geometric array such as linear, our method may be useful for determination of optimal sensitivity map in a linear coil array.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 자원환경지질
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• 제52권4호
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• pp.313-322
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• 2019

SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.