• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제10권3호
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• pp.262-269
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• 2005

Many researchers have employed cryopreserved amniotic membrane (CAM) in the treatment of a severely damaged cornea, using corneal epithelial cells cultured on an amniotic membrane (AM). In this study, two Teflon rings were made for culturing the cells on the LAM and CAM, and were then used to support the AM, which is referred to in this paper as an Ahn's AM supporter. The primary corneal epithelial cells were obtained from the limbus, using an ex-plantation method. The corneal epithelium could be reconstructed by culturing the third­passage corneal epithelial cells on the AM. A lyophilized amniotic membrane (LAM) has a higher rate of graft take, a longer shelf life, is easier to store, and safer, due to gamma irradiation, than a (AM. The corneal epithelium reconstructed on the LAM and (AM, supported by the two­Teflon rings, was similar to normal corneal epithelium. However, the advantages of the LAM over that of the (AM make the former more useful. The reconstruction model of the corneal epithelium, using AM, is considered as a good in vitro model for transplantation of cornel epithelium into patients with a severely damaged cornea.

• 로봇학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.94-102
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• 2021

This study addresses a method for 3D reconstruction using acoustic data with heterogeneous sonar devices: Forward-Looking Multibeam Sonar (FLMS) and Profiling Sonar (PS). The challenges in sonar image processing are perceptual ambiguity, the loss of elevation information, and low signal to noise ratio, which are caused by the ranging and intensity-based image generation mechanism of sonars. The conventional approaches utilize additional constraints such as Lambertian reflection and redundant data at various positions, but they are vulnerable to environmental conditions. Our approach is to use two sonars that have a complementary data type. Typically, the sonars provide reliable information in the horizontal but, the loss of elevation information degrades the quality of data in the vertical. To overcome the characteristic of sonar devices, we adopt the crossed installation in such a way that the PS is laid down on its side and mounted on the top of FLMS. From the installation, FLMS scans horizontal information and PS obtains a vertical profile of the front area of AUV. For the fusion of the two sonar data, we propose the probabilistic approach. A likelihood map using geometric constraints between two sonar devices is built and a monte-carlo experiment using a derived model is conducted to extract 3D points. To verify the proposed method, we conducted a simulation and field test. As a result, a consistent seabed map was obtained. This method can be utilized for 3D seabed mapping with an AUV.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.957-967
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권1호
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• pp.38-48
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• 2007

본 논문에서는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)로 표현된 3차원 곡면을 복원하기 위한 영상 기반 곡면 모델링 기법을 제안한다. 카메라 보정이 수행된 복수의 영상으로부터 사용자가 대응곡선을 지정하면 카메라의 정보를 이용하여 대응 곡선의 3차원 복원을 수행한다. 사용자 인터페이스에 의해 각 영상에서 곡선을 지정하기 위하여 본 논문에서는 NURBS 곡선을 이용하였으며 bilinear surface, ruled surface, generalized cylinder, surface of revolution등의 기본 곡면뿐 아니라 skinned surface, swept surface, boundary patch등의 고급 곡면 생성을 지원하여 다양한 모양의 곡면 물체를 모델링 할 수 있다. 또한 영상을 기반으로 view-dependent 텍스처 생성방법을 지원하여 좀더 사실적인 곡면의 복원을 수행한다. 생성된 3차원 곡선 또는 곡면은 VRML과 같은 표준 형식으로 출력하여 재사용할 수 있다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제31권2호
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• pp.158-166
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• 2009

The application of CT with basis on 3 dimensional-reconstruction is getting more widely practiced. With the data obtained from cone-beam computed tomography(CBCT), not only the diagnosis of the patient with skeletal abnormality but also the virtual simulation of the orthognathic surgery were performed and its application would be popular in orthodontic field. We reported a case, a 19-year old man who was diagnosed mandibular prognathism and required orthognatic surgery. In this case, the virtual orthognathic surgery was simulated and surgical wafer was fabricated by using CBCT data. That wafer was applied the actual orthognathic surgery. After preoperative orthodontic treatment, we prepared surgery as follows. : (l)Acquisition of 3D image data, (2)Reconstruction of 3-dimensional virtual model, (3)Virtual model surgery, (4)Extraction of stere-olithographic image, (5)Check-up for occlusal interference, (6)Fabrication of surgical stent by stereolithography. Bilateral sagittal split ramus osteotomy was operated and used stereolithographic surgical stent. 1 month later, we superimposed CBCT datas of virtual surgery and that of actual surgery, and then compared the result. CT data's application for othognathic surgery yielded satisfactory outcomes.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제4권4호
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• pp.153-158
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• 2008

This paper deals with the geometric fitting algorithms for parametric curves and surfaces in 2-D/3-D space, which estimate the curve/surface parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the curve/surface and the given points. We identify three algorithmic approaches for solving the nonlinear problem of geometric fitting. As their general implementation we describe a new algorithm for geometric fitting of parametric curves and surfaces. The curve/surface parameters are estimated in terms of form, position, and rotation parameters. We test and evaluate the performances of the algorithms with fitting examples.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.293-301
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• 2023

표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.47-54
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• 2017

최근 unmanned aerial vehicle(UAV)를 이용하여 영상을 취득하고 지도제작 및 3차원 형상을 구축하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정합(image matching) 기술을 이용하여 3차원 형상을 재현하고, 형상 변화가 있을 경우 이를 탐지하여 면적 및 부피를 계산하는 방법론을 제시하는 실험으로 측정 정확도를 평가하였다. 이를 위해 모의 구조물을 구축하여 형상변화 전 후의 UAV 영상을 취득하고, 영상정합 결과물인 포인트 데이터의 비교를 위해 변화 전 데이터는 격자 형태로 변환하여 높이 값을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 가로 세로 30cm 이상의 형상변화는 매우 높은 정확도로 면적 및 부피를 계산하였으나, 그 이하의 형상변화는 아직 영상정합기술의 한계에 기인하여 적용이 어려운 것으로 검증되었다. 하지만 제안한 방법론은 불법건축물 판별, 구조물의 일정규모 이상 피해의 정량적 분석 및 관리 등에 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.403-409
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• 2003

LiDAR(Light Detection and Ranging) is considered to be a very accurate and useful tool for detection and reconstruction of ground objects. LiDAR data has information about both intensity and x,y,z position of the ground objects. LiDAR data can be collected from both first and last-return, which are called multi-return, with up to 5 different returns simultaneously. In this paper, an approach to reconstruct buildings in urban area using LiDAR multi-return data is presented. The reconstructed buildings are combined with DEM(Digital Elevation Model) produced from DSM(Digital Surface Model) in given area to implement 3D modeling. As a result, it is shown that buildings in urban area can be reconstructed and classified by the integration of the multi-return and intensity data of LiDAR.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.35-44
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• 2007

넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 카메라 교정(calibration), 공간의 3차원 재구성(reconstruction) 등에 널리 응용되고 있다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 카메라 모델에 의해 컨투어로 사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어 성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 컨투어를 이루는 대응점에 대한 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의 거리 오차를 단계별로 최소화하는 카메라 파라미터를 계산한다. 등거리(equidistance) 사영된 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 카메라의 위치 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다.