최근가지는 건축물을 정확히 기록 보존하는 방법으로 실측에 의한 방법이 주로 이용되어 왔으나, 노력과 시간이 많이 소요되고 숙련도에 따라 정확도가 좌우되는 단점이 있다. 또한 최근에 이르러 정보산업의 급속한 발달로 지형정보체계의 자료기반구축 및 갱신에 있어서 빠르고 정확한 정보의 취득이 요구되는 실정이지만 기존의 방법으로는 신속·정확한 갱신이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 보다 간편하고 경제적이며 정확한 근거리 사진측량기법을 이용하여 건축물을 정밀관측하고, 획득된 영상을 다중영상접합기법을 이용하여 처리함으로써 3차원 수치모형을 생성하고자 한다. 또한 완성된 건축물의 입면, 평면등을 다중영상접합에 의해 정밀도화 할 수 있는 기법을 제시하고, 해석적 방법을 정립하여 각 부재의 정확한 치수와 3차원 좌표를 결정하므로써 필요시 건축물의 정확한 준공도면 등의 자료로 제공할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
이 연구의 목적은 부산항에 입항하는 대형 콘테이너 선박의 안전 접안 조종을 위한 한계풍속을 설정하는데 있다. 계산결과, 정상풍속 13.5m/sec 이하의 바람에서는 예선 4500H.P.의 Z. peller 2척을 이용하여 안전 접안 조선하는데 큰 위험이 없음을 알았다. 그러나 돌풍율 25%를 포함한 강풍 16.9m/sec 이상의 기상상태에서는 선박조종이 위험하게 됨을 알았고, 돌풍율을 포함하여 풍속이 16.9m/sec 에 달하는 강풍하에서 대형 콘테이너 선박을 부득이 접안 조종할 때는 4500 H.P.Z. peller 3척으로 조선보조를 받아야 함을 알았다.
After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.
본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 동작 및 위치 인식 기법을 제안한다. 동작 인식은 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의한다. 각각의 AHRS 디바이스로부터 측정되는 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 인식하고 신체 분절 간의 관절각을 추출하여 동작을 보정한다. 위치인식은 AHRS 디바이스의 관성센서를 통해 보행 정보를 추출하여 상대위치를 인식하고 BLE Fingerprint를 이용하여 누적오차를 보정한다. 제안하는 동작 및 위치인식 기법의 구현을 위해 AHRS기반의 위치인식과 관절각 추출 실험을 진행하였다. 위치 인식 실험의 평균 오차는 0.25m, 관절 각 추출 실험에서 관절 각 평균 오차는 $3.2^{\circ}$로 나타났다.
In this study, the concept and techniques to generate the level lA, lB and 2A image products have been reviewed. In particular, radiometric and geometric corrections and bands registration used to generate level lA, lB and 2A products have been focused in this study. Radiometric correction is performed to take into account radiometric gain and offset calculated by compensating the detector response non-uniformity. And, in order to compensate satellite altitude, attitude, skew effects, earth rotation and earth curvature, some geometric parameters for geometric corrections are computed and applied. Bands registration process using the matching function between a geometry, which is called 'reference geometry', and another one which is corresponds to the image to be registered is applied to images in case of multi-spectral imaging mode. In order to generate level-lA image products, a simple radiometric processing is applied to a level-0 image. Level-lB image has the same radiometry correction as a level-lA image, but is also issued from some geometric corrections in order to compensate skew effects, Earth rotation effects and spectral misregistration. Level-2A image is generated using some geo-referencing parameters computed by ephemeris data, orbit attitudes and sensor angles. Level lA image is tested by visual analysis. The difference between distances calculated level 1 B image and distances of real coordinate is tested. Level 2A image is tested Using checking points.
이 논문에서는 다수의 에이전트, 외부 자원, 처리 작업이 존재하는 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업 처리를 위한 조정 협동 기법에 대해 기술한다. 에이전트는 특정 작업들을 실행할 수 있고, 외부 자원은 하나의 에이전트에 의해 사용되거나 여러 에이전트에 의해 공유될 수 있다. 작업은 에이전트에 의해 실행될 수 있는 여러 개의 부작업들로 구성된다. 여러 에이전트가 동일한 부작업을 실행할 수 있지만, 어떤 에이전트가 수행하느냐에 따라 비용이 달라질 수 있다. 따라서, 효율적인 작업 처리를 위해서는, 부작업을 적절한 에이전트에 할당하는 것과 각 에이전트에 할당된 부작업들에 대한 실행 순서를 정하는 스케줄링과 같은 에이전트 조정 작업이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업처리를 위한 유전알고리즘(genetic algorithm) 기반의 조정 협동 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 유용한 멀티에이전트 시스템 조정 협동 방법임을 보인다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.
본 논문에서는 칼라로 입력된 문서 영상에서 문자 영역추출을 위하여 k-means을 이용한 클러스트링 알고리즘을 제안하였다. 칼라 영상의 클러스트링을 위해서 HIS 좌표계에 적합한 거리함수를 제안하였다. 이를 인식하기 위한 전처리 단계인 문자분리(segmentation)방법은 연결 화소를 이용한 개별문자 추출 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘 에서는 문자분리방벙에서 접촉문자 (touching character)또는 겹친 문자(overlapped character)등과 같이 분리가 곤란한 문자를 개별문자로 분리하는 방법이다. 기존의 문자 분리방법에서는 투영(projection)dop 의한 방법과 외곽선(edge)추적에 의한 방법등을 사용하여 왔으나 제안된 방법은 문자열 추출후 한번의 투영으로 연결화소를 이용하여 개별문자를 추출한다. 문자 영역과 비 문자 영역을 구분하여 개발문자 추출을 한 결과 단순한 이진 영상이 아닌 칼라 영상에서의 문서 처리가 큰 의의가 있고 기존의 문서 처리기 보다 향상된 알고리즘인 것을 확인하였다.
본 연구에서는 사진측량 과정에서 항공삼각측량의 접합점 관측과정을 경계선 검색기법과 영상정합기법을 이용하여 특징점 추출, 영상의 정합 상좌표의 관측 과정을 자동화하였다. 본 연구를 통하여 기존에 수동적인 방법에 의하여 수행되어 오던 항공삼각측량의 접합점 선정 및 상좌표 관측 과정을 특징점 추출 및 좌우 동일점 탐색과정 수행에 의한 접합점 선정 및 관측 자동화 기법을 개발하였다. 자동화된 접합점 선정과정을 적응하여 산출된 결과물은 상좌표의 평균제곱근 오차가 $6.8{\mu}m$로서, 기존의 해석적 사진 측량방법이 작업자의 경력이나 기술 숙련도에 따라 편차가 발생하는 것에 비해, 균일한 성과를 산출할 수 있으며, 관측과정에서 소요되는 처리시간은 기존의 해석적인 방법에 비하여 61.2% 절감되어 경제적인 작업 처리가 가능하였다.
Park, Chang-Hyun;Park, Dahl;Park, Dong-Hyun;Park, Sung-Yong;Shin, Kyung-Hwan;Kim, Dae-Yong;Cho, Kwan-Ho
한국의학물리학회:학술대회논문집
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한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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pp.116-118
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2002
It has been noted that Monte Carlo simulations are the most accurate method to calculate dose distributions in any material and geometry. Monte Carlo transport algorithms determine the absorbed dose by following the path of representative particles as they travel through the medium. Accurate Monte Carlo dose calculations rely on detailed modeling of the radiation source. We modeled the effects of beam modifiers such as collimators, blocks, wedges, etc. of our accelerator, Varian Clinac 600C/D to ensure accurate representation of the radiation source using the EGSnrc based BEAM code. These were used in the EGSnrc based DOSXYZ code for the simulation of particles transport through a voxel based Cartesian coordinate system. Because Monte Carlo methods use particle-by-particle methods to simulate a radiation transport, more particle histories yield the better representation of the actual dose. But the prohibitively long time required to get high resolution and accuracy calculations has prevented the use of Monte Carlo methods in the actual clinical spots. Our ultimate aim is to develop a Monte Carlo dose calculation system designed specifically for radiation therapy planning, which is distinguished from current dose calculation methods. The purpose of this study in the present phase was to get dose calculation results corresponding to measurements within practical time limit. We used parallel processing and some variance reduction techniques, therefore reduced the computational time, preserving a good agreement between calculations of depth dose distributions and measurements within 5% deviations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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