• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권10호
• /
• pp.1193-1203
• /
• 1999

본 논문에서는 한글과 영문 문서 영상들에 대한 기울어짐 추정(skew estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 전체 문서 영상에서 텍스트 요소들이 밀집되어 있는 영역을 선별하고, 선별된 영역에 대해 허프 변환을 적용하는 선택적 주의집중(selective attention) 방식을 채택한다. 제안 방법의 기울기 추정 과정은 2단계로 구성되는데, coarse 단계에서는 전체 영상을 몇 개의 영역으로 나누고 동일한 영역에 속하는 데이타들간의 연결 각도를 계산하여 각 영역별 accumulator에 저장한다. accumulator에 저장된 빈도치를 기준으로 $\pm$45$^{\circ}$범위 내에서 최대 $\pm$1$^{\circ}$의 오차를 가진 각 영역별 기울기를 계산한 후, 이들 중 최대 빈도값을 갖는 영역을 선정하고 그 영역의 기울기 각도를 문서 영상의 대략적인 기울기 각도로 결정한다. Refine 단계에서는 coarse 단계에서 선정된 영역에 허프 변환을 적용하여 정확한 기울기를 계산하는데, coarse 단계에서 추정한 기울기의 $\pm$1$^{\circ}$범위 내에서 0.1$^{\circ}$간격으로 측정한다. 이와 같은 선택적 주의집중 방식을 통해 기울기 추정에 소요되는 시간 비용은 최소화하고, 추정의 정확도는 최대화 할 수 있다.제안 방법의 성능 평가를 위한 실험은 다양한 형태의 영문과 한글 문서 영상 2,016개에 적용되었다. 제안 방법의 평균 수행 시간은 Pentium 200MHz PC에서 0.19초이고 평균 오차는 $\pm$0.08$^{\circ}$이다. 또한 기존의 기울기 추정 방법과 제안 방법의 성능을 비교하여 제안 방법의 우수성을 입증하였다.Abstract In this paper we propose a skew estimation algorithm for English and Korean document images. The proposed method adopts a selective attention strategy, in which we choose a region of interest which contains a cluster of text components and then apply a Hough transform to this region. The skew estimation process consists of two steps. In the coarse step, we divide the entire image into several regions, and compute the skew angle of each region by accumulating the slopes of lines connecting any two components in the region. The skew angle is estimated within the range of $\pm$45 degree with a maximum error of $\pm$1 degree. Next we select a region which has the most frequent slope in the accumulators and determine the skew angle of the image roughly as the angle corresponding to the most frequent slope. In the refine step, a Hough transform is applied for the selected region within the range of $\pm$1 degree along the angle computed from the coarse step, with an angular resolution of 0.1 degree. Based on this selective attention strategy, we can minimize the time cost and maximize the accuracy of the skew estimation.We have measured the performance of the proposed method by an experiment with 2,016 images of various English and Korean documents. The average run time is 0.19 second on a Pentium 200MHz PC, and the average error is $\pm$0.08 degree. We also have proven the superiority of our algorithm by comparing the performance with that of other well-known methods in the literature.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제13권1호
• /
• pp.21-26
• /
• 2002

블록을 사용한 부정형 전자선 조사면에서의 선량율(relative output factor, ROF)을 계산하는 전자선 알고리듬을 개발하고, 측정값과 계산값을 비교하여 알고리듬을 평가하였다. 전자선의 선량은 산란판, 전자선 cone 등 모든 요소를 고려한 1차선 부분과 블럭에 의한 2차선의 합으로 표시할 수 있다고 가정하였으며, 1차선은 가우스 분포를, 2차선은 거리역제곱 법칙만을 따른다고 가정하였다. 2차선 블럭 산란에 의한 각 분포는 고려하지 않았다. 이런 방법으로 전자선의 ROF를 유효 SSD, 1차선 분포 표준편차, 2차선 발생율 등 3가지의 인자만을 이용하여 선량율을 계산할 수 있는 단순한 방식을 고안하였다. 6, 9, 12, 16, 20 MeV의 전자선을 사용하여 이 모델을 검증하였다. 측정은 항상 개방 조사면의 선량 최대지점 깊이에서 실시하였으며 다양한 정사각형 치료면 측정으로 3개의 인자를 구할 수 있었다 직사각형 조사면과 부정형 조사면에 대하여 이 모델을 이용한 계산값과 측정값의 차이는 평균 1.0％이내였으며, 최대 2.1％를 넘지 않았다. 본 연구에서 개발한 알고리듬은 필요한 인자가 3개이면서 매 전자선 콘마다 5∼6회 측정으로 구할 수 있어서 임상 적용에 편리하며, 계산 결과가 정확하여 특이 오차를 보이는 유형에 관한 보완 연구를 수행하면 임상에 사용할 수 있음을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.242-250
• /
• 2019

본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장 진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.

• 대한치과보철학회지
• /
• 제59권3호
• /
• pp.261-270
• /
• 2021

목적: 본 연구의 목적은 (1) 기존에 존재하던 몇 가지 다른 임플란트 인상의 정확도 평가방법들과 역공학 기술을 비교하고 (2) 역공학 기술로 임플란트 식립 방향 및 임플란트 인상용 코핑의 종류에 따른 인상 채득의 정확도를 평가하는 것이다. 재료 및 방법: 임플란트 식립 방향에 따른 세 가지 다른 마스터 모델을 제작하였고, 그 중 임플란트를 평행하게 식립한 마스터 모델에서 두 임플란트 중심점 사이의 거리를 다음과 같은 세 가지 방법으로 측정하였다 (디지털 캘리퍼를 이용한 측정 방법(그룹 DC), 광학 사진을 이용한 측정 방법(그룹 OM) 및 역공학 기술을 이용한 측정 방법(그룹 RE)). 세 종류의 마스터 모델 별로 각각 세 가지 유형의 임프레션 코핑을 이용하여 인상을 채득한 후 총 90개의 실험 모델을 제작하였으며 각 실험 모델들과 마스터 모델 간의 각도 및 거리의 오차율(error rate)을 계산하였다. 세 가지 평가 방법 간의 비교에는 One-way ANOVA가 사용되었다 (P < .05). 각 실험 그룹들의 오차율은 two-way ANOVA를 이용하여 분석하였다 (P < .05). 결과: 그룹 DC의 오차율과 그룹 RE의 오차율 간에는 통계적으로 유의한 차이가 있었지만 (P < .05), 그룹 OM의 오차율을 다른 그룹들과 비교하였을 때는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(P > .05). 역공학 기술로 측정한 오차율의 표준 편차는 디지털 캘리퍼 및 광학 사진 측정으로 계산한 오차율의 표준 편차보다 상당히 낮았다. 하이브리드 인상용 코핑 그룹은 거리 오차율에서 픽업 인상용 코핑 그룹과 큰 차이가 없었다 (P > .05). 결론: 본 실험을 통해 역공학 기술이 임플란트 인상의 삼차원적인 정확도 평가 기법으로서의 잠재력이 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제4권4호
• /
• pp.95-103
• /
• 1984

본(本) 연구(硏究)에서는 기준점측량(基準點測量)의 기하학적(幾何學的)인 조건(條件)을 최적(最適)으로 하는 각조건(角條件)을 제시함으로써 기준점((基準點)들의 정확도(正確度)를 향상시키는데 목적(目的)이 있다. 이를 위해 임의의 데오돌라이트 관측점(觀測點)에서 관측(觀測)한 기준점좌표(基準點座標)의 정확도(正確度)를 평가할 수 있는 식(式)을 유도하고, 이를 적분(積分)하여 여러 좌표(座標)들의 평균오차(平均誤差)를 구하였으며, 이로부터 최적(最適)의 데오돌라이트 관측점(觀測點)의 위치(位置)를 결정(決定)하였다. 일반적(一般的)으로 정삼각형(正三角形)이 경우(境遇) 기하학적(幾何學的) 조건(條件)인 것으로 알려져 있으나, 각(各) 변(邊)들의 관측(觀測) 정밀도(精密度)가 틀리므로 밑각이 $52.77^{\circ}$인 이등변삼각형이 최적(最適)이었으며, 삼각수준측량(三角水準測量)의 경우 $45^{\circ}$일 때 최적(最適)이었다. 또한 근거리(近距離) 사진측량(寫眞測量)을 위한 기준점측량시(基準點測量時) 최적기선(最適基線)과 대상물(對象物)까지의 거리연계식(距離關係式)은 $D_0=0.357587-0.357587B_0+0.308555B_0{^2}$ 임을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.7324-7330
• /
• 2014

미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제48권3호
• /
• pp.225-231
• /
• 2020

기상 조건과 상관없이 영상을 획득할 수 있는 SAR 위성에 대한 수요가 최근 들어 계속해서 증가하고 있다. 일반적으로 SAR 안테나의 주반사판은 제한적인 탑재체의 공간에 효율적으로 수납하기 위해 여러 개의 전개 가능한 패널로 구성된다. 전개형 구조물은 본질적으로 구조적 강성이 부족하며 외란이나 가진에 취약하다. 특히, SAR 위성은 더 높은 각속도 요구조건 때문에 안테나 반사면에 발생하는 진동 수준이 높을 수 있다. 이미지를 얻는 동안 이미지의 품질을 위해 반사판의 높은 표면 정확도를 유지하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 전개형 SAR 안테나의 구조적 변형 때문에 발생하는 성능 저하를 분석한다. 주반사판의 패널은 유연 구조물로 가정하였으며, 다물체 동역학 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 이를 통해, 위성의 기동 시 패널의 변형량을 계산한다. 또, 이러한 변형이 안테나 성능과 임무 수행에 얼마나 영향을 미치는지 확인하기 위해, 안테나 이득 및 빔 지향오차를 분석하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.107-119
• /
• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 대한불안의학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.39-47
• /
• 2022

Objective : This study investigated brain functional connectivity in male firefighters who showed subclinical post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms. Methods : We compared the data of 17 firefighters who were not diagnosed with PTSD and 18 healthy controls who had no trauma exposure. The following instruments were applied to assess psychiatric symptoms: Korean version of the Post-traumatic stress disorder Checklist for DSM-5 (PCL-5-K), Beck Depression Inventory-II (BDI-II), Beck Anxiety Inventory (BAI). For all subjects, functional magnetic resonance imaging was performed, and functional connectivity was compared between the two groups (family-wise error-corrected p<0.05). Additionally, correlations between psychiatric symptoms and functional connectivity were explored. Results : The following connectivity was higher than that of healthy controls: 1) the central opercular cortex-superior temporal gyrus, 2) planum polare-parahippocampal gyrus, 3) angular gyrus-amygdala, and 4) temporal fusiform cortex-parahippocampal gyrus. The functional connectivity of 1) the lateral occipital cortex-inferior temporal gyrus, 2) superior parietal lobule-caudate, and 3) middle temporal gyrus-thalamus were lower in firefighters. In firefighters, the connectivity of the planum polare-parahippocampal gyrus showed a negative correlation with the severity of arousal symptoms (rho=-0.586, p=0.013). The connectivity of the middle temporal gyrus-thalamus showed a positive correlation with the severity of intrusion (rho=0.552, p=0.022) and arousal symptoms (rho=0.619, p=0.008). The connectivity of the temporal fusiform cortex-parahippocampal gyrus was negatively correlated with intrusion (rho=-0.491, p=0.045) and arousal (rho=-0.579, p=0.015). Conclusion : Our results indicate that the brain functional connectivity is associated with occupational trauma exposure in firefighters without PTSD. Therefore, this study provides evidence that close monitoring and early intervention are important for firefighters with traumatic experience even at a subthreshold level.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.115-121
• /
• 2013

목 적: 최신 선형가속기와 새로운 평가 장비를 도입하게 되어 이를 임상에 적용하기 위한 준비과정 중 몇 가지 문제가 발생하여 유용성을 확인하는 과정을 분석함으로써 앞으로 이 장비를 도입하는 기관에 도움이 되고자 한다. 대상 및 방법: 모든 측정은 TrueBEAM STX (Varian, USA)를 이용하였으며, 전산화치료계획장비(Eclipse ver 10.0.39, Varian, USA)를 이용하여 각 에너지 별, 조사조건 별 선량분포파일을 산출하였다. MapCHECK 2의 고유의 성능과 오차로 발생 할 수 있는 원인에 대하여 측정 및 분석하였다. MapCHECK 2의 성능 확인을 위해 6X, 6X-FFF (Flattening Filter Free), 10X, 10X-FFF, 15X의 에너지별로 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, gantry $0^{\circ}$, $180^{\circ}$ 방향에서 측정을 하였다. 또한 기존 IGRT couch의 CT값이 volumetric dosimetry에 영향을 주는지 확인을 위해서, CT 넘버 값: -800 (Carbon) & -950 (COUCH안의 공기), -100 & -950을 지정해준 상태에서 6X-FFF, 15X의 에너지별로 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, gantry $0^{\circ}$, $180^{\circ}$, $135^{\circ}$, $275^{\circ}$ 방향에서 측정을 하였고, MapPHAN에 할당된 HU 값 확인을 위해 Solid water phantom 3 cm을 위로 얹은 MapCHECK 2와 치료계획용 컴퓨터를 이용해 비교하였고, MapPHAN의 각진 모서리에 의한 측정오류문제, MapPHAN의 gantry 방향 의존성을 알아보기 위해 3가지 방법으로 측정 하였다. 세로로 세운 세팅 상태에서 6X-FFF, 15X를 GANTRY $90^{\circ}$, $270^{\circ}$ 방향에서 각각 측정하고, 가로로 세운 세팅상태에서 에너지 6X-FFF, 15X를 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, $90^{\circ}$, $45^{\circ}$, $315^{\circ}$, $270^{\circ}$의 방향에서 각각 측정하였다. 세 번째로 빔의 세기조절을 하지 않은 상태에서 open arc를 조사하였다. 결 과: MapCHECK의 기본 성능을 확인, Couch에 의한 감약 측정, MAP-PHAN에 할당하는 HU값 측정, MapPHAN의 각진 모서리에 대한 계산 정확도 확인을 위한 측정에서 모두 유효한 범위에 들어와 측정오류에 영향을 미치지 않는 것을 확인 할 수 있었다. Gantry 방향의존성 확인하기 위한 3가지 방법 중 첫 번째로 측정기를 세운 상태에서의 값은 Gantry $270^{\circ}$ (상대적 $0^{\circ}$), $90^{\circ}$ (상대적 $180^{\circ}$)에서 6X-FFF, 15X에서 각각 -1.51, 0.83%와 -0.63, -0.22%를 나타내어 AP/PA 방향에 의한 영향이 없음을 나타냈다. 측정기를 가로로 세팅한 상태에서는 Gantry $90^{\circ}$, $270^{\circ}$에서 에너지 6X-FFF 4.37, 2.84%, 15X에서는 -9.63, -13.32%의 차이가 측정되어 gamma pass rate 3%의 값보다 큰 값을 나타내므로 MapPHAN에 의한 측방향 측정값이 유효범위 안에 들지 못하는 것을 확인 할 수 있었다. 마지막 Open Arc에서 6X-FFF, 15X 에너지를 필드사이즈 $10{\times}10$ cm에 $360^{\circ}$ 회전상태에서의 선량분포를 보면 pass rate가 90% 가까이 나오는 것을 확인 할 수 있다. 결 론: 위 결과를 토대로 MapPHAN은 상대등선량분포 감마값 측정에는 적합 하지만, 측방향 빔에 대한 gantry 방향의 의존성 때문에 절대선량은 정확한 측정을 할 수 없는 것으로 판단되어진다. 본 논문에서는 더욱 정확한 치료계획 확인을 위해서 VMAT 같은 회전조사시 측방향에 대한 오차를 줄이고 정확한 절대선량을 측정하기 위해서 MapCHEK 2와 IMF (Isocentric Mounting Fixture)의 조합을 사용하여 gantry 방향 의존성에 의한 영향을 최소화 할 수 있을 것이라 판단된다.