드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.
국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.
Purpose: This study is to evaluate the accuracy of gypsum replica models made from various gypsum products. Methods: One main model was made of stainless steel by CNC milling process. Molds were formed from the main model, and the gypsum replica models were made using 8 types of type IV gypsum, 10 pieces each. The main model was digitized by a contact scanner (Incise; Renishaw) and the gypsum replicas were digitized by an optical scanner (E4; 3Shape A/S). The difference between the main model and the gypsum replicas were measured by inspection software (3D Systems). One-way ANOVA was performed to evaluate the statistical significance of differences between groups. In addition, the independent sample T test was performed to determine the difference between the conventional and scannable stone group (n=10, α=0.05). Results: The root mean square of the stone models were 7.24 ㎛ to 10.78 ㎛, and statistical significance was found between the two groups (SR, FR) and the other 6 groups (IS, SG, CA, CS, ER, EBG) (p<0.05). The accuracy of the gypsum replicas was 9.04 ㎛ and 7.62 ㎛ in the conventional and scannable stone group, respectively. There was statistical significance between the two groups (p<0.01). Conclusion: In the limited results of this study, the product with low setting expansion and the scannable showed high accuracy. Therefore, in order to obtain a stable and accurate scan model, it is more effective in terms of accuracy to use a scannable stone with a low setting expansion.
In this paper, we propose an automatic procedure to improve the accuracy of finite element solutions using enriched 2D solid finite elements (4-node quadrilateral and 3-node triangular elements). The enriched elements can improve solution accuracy without mesh refinement by adding cover functions to the displacement interpolation of the standard elements. The enrichment scheme is more effective when used adaptively for areas with insufficient accuracy rather than the entire model. For given meshes, an error for each node is estimated, and then proper degrees of cover functions are applied to the selected nodes. A new error estimation method and cover function selection scheme are devised for the proposed adaptive enrichment scheme. Herein, we demonstrate the proposed enrichment scheme through several 2D problems.
Projection stereolithography is an additive manufacturing method that uses beam projection to cure the photo-reactive resin used. The light source of a cross-section layer-form illuminates photo-curable resin for building a three-dimensional (3D) model. This method has high accuracy and a fast molding speed because the processing unit is a face instead of a dot. This study describes a Scalable Projection Stereolithography 3D Printing System for improving the accuracy of the stereolithography. In a conventional projection 3D printer, when printing a small sized model, many pixels are not used in the projection or curing. The proposed system solves this problem through an optical adjustment, and keeps using the original image as possible as filling the whole projection area. The experimental verification shows that the proposed system can maintain the highest level of precision regardless of the output size.
연구목적: 본 연구에서는 단일 24GHz FMCW레이더를 사용하여 수집된 적은 양의 학습데이터로 학습된 AI 모델을 사용하여 학습되지 않은 사람의 3가지 자세를 구분하고자 한다. 연구방법: 실내에서 학습 대상자들의 3가지 자세(서기, 앉기, 눕기)에 대한 FFT데이터를 수집하여 2D 이미지로 변환시킨 후 제안하는 2D CNN 모델로 학습시켜 학습에 사용되지 않은 새로운 대상자들의 자세를 잘 구분할 수 있는지 실험을 통해 정확도를 분석하였다. 연구결과: 제안하는 기법을 통해 3가지 자세의 평균 정확도가 89.99%임을 보였고, 기존의 1D CNN이나 SVM 보다 성능이 향상되었다. 결론: 실내에서 재난이 발생하는 경우 단일 FMCW 레이더와 AI 기법을 통해 요구조자의 자세를 추정하고자 하였으며, 학습되지 않은 대상자의 자세도 높은 정확도로 추정이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 외부조사 광자선에 대한 3차원 선량계산 알고리즘 모델을 개발하기 위한 기초 연구로서 기존의 2D 선량 계산 알고리즘을 확장시켜 비동일 평면 조사가 가능한 2.5D 선량계산 모델을 개발하였다. 이를 위해 3차원 치료계획 및 선량계산에 적합하도록 환자 및 조사빔에 대한 3차원 좌표계 시스템을 정의하고, 이들 간의 좌표변환식을 유도하였다. 선량계산 알고리즘으로는 "Clarkson-Cunningham" 의 2D 광자선량 계산 알고리즘을 3차원으로 확장시켜 정형 조사면 및 비정형 조사면에 대한 선량계산과 wedge filter에 대한 선량계산이 가능하도록 하였고, Batho 방식을 적용하여 비 균질 보정을 구현하였다. 선량계산의 정확도를 평가하기 위해, AAPM TG #23 에 제시된 절차에 따라 자료에 제시된 4MV 광자선에 대한 실험 값과 본 연구에서 계산된 결과를 비교한 결과, 정형조 사면에 대한 PDD(percent depth dose)는 buildup 영역을 제외하면 $\pm$1% 이내, 비정형 조사면의 경우 $\pm$3% 이내에서 실험값과 일치하였다. 또한, wedge filter에 대한 PDD 및 profile은 $\pm$3% 이내, 45$^{\circ}$ oblique 입사빔에 대한 선량은 $\pm$4% 이내에서 실험값과 일치하였다. 비균질 보정의 경우 Lung/water 경계에서 7% 과소 평가되었고, Bone/water 경계에서 3% 과대 평가되는 것으로 나타났다. 이들 결과를 종합해 볼 때, 비균질 보정을 제외하고는 비교적 정확하게 선량을 계산하는 것으로 평가되었다. 추후 대부분의 상용 2.5D 치료계획시스템 (radiation treatment planning system; RTP)들이 비균질 보정 방법으로 사용하고 있는 Equivalent TAR(tissue-air ratio) 방식을 구현시키고자 하며, 본 연구에서 구현된 선량계산 모듈을 교육 및 연구용으로 활용할 수 있을 것으로 기대 한다.것으로 기대 한다.
본 연구에서는 실험적으로 현존하는 수치지형모델 구축기법간의 정확도를 비교 분석하여 효율적인 수치지형 모델 구축방안을 제시하고, 프랙탈 기하학의 수학적 알고리즘을 응용, 터보 파스칼을 이용 3차원 프랙탈 지형 모델링 프로그램을 개발하여 지형공간정보시스템 기반의 프랙탈 지형 모델링 시스템을 구현하는 기초연구를 수행함에 목적이 있다. 연구의 결과 점 데이터와 선 데이터의 조합에 의해 불규칙삼각망을 생성하는 방법이 정확도 향상의 측면에서 가장 효율적인 방법으로 나타났으며, 프랙탈 기하학을 응용한 3-D 프랙탈 지형 모델링 시스템 개발은 프랙탈을 이용한 3차원 지 형 모델링의 가능성을 제시했다는 측면에서 기초연구로서 소기의 성과를 얻을 수 있었다.
도로, 철도 및 운하 등을 비롯한 각종 건설공사를 위해서는 건설공사의 설계과정에서 건설예정지에 대한 지형측량을 실시하고 이를 기초로 종 횡단면도의 제작이 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 건설예정지에 대한 프로파일제작에 있어 NGIS구축사업에 의해 제작된 수치지형도의 지형정보를 이용하여 정밀 3차원지형모델을 구축하고, 이로부터 자동 프로파일을 생성하여 종 횡단면도로 활용할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 이를 위해 수치지형도로부터 표고 및 주요시설물의 레이어를 각각 추출하고 이를 이용하여 정밀 3차원 지형모델을 구축하는 한편, 3차원 지형모델로부터 자동 프로파일을 생성하여 종 횡단면도를 제작하였다. 그리고 생성된 프로파일의 경로에 대하여 지형측량을 실시하여 상호 분석함으로써 자동 생성된 프로파일의 정확도가 현지측량 정확도를 만족시킬 수 있는지의 여부를 검토하였다. 본 연구의 결과는 건설공사를 위해 실시되는 설계과정에서 설계기간의 단축, 설계비용의 감소와 설계업무의 효율화를 꾀할 수 있는 새로운 개념의 프로파일 생성기법으로 제안할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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