• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권5호
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• pp.346-353
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• 2023

In this paper, we propose an innovative approach that leverages deep learning to find optimal reference points for achieving precise tooth segmentation in three-dimensional tooth point cloud data. A dataset consisting of 350 aligned maxillary and mandibular cloud data was used as input, and both end coordinates of individual teeth were used as correct answers. A two-dimensional image was created by projecting the rendered point cloud data along the Z-axis, where an image of individual teeth was created using an object detection algorithm. The proposed algorithm is designed by adding various modules to the Unet model that allow effective learning of a narrow range, and detects both end points of the tooth using the generated tooth image. In the evaluation using DSC, Euclid distance, and MAE as indicators, we achieved superior performance compared to other Unet-based models. In future research, we will develop an algorithm to find the reference point of the point cloud by back-projecting the reference point detected in the image in three dimensions, and based on this, we will develop an algorithm to divide the teeth individually in the point cloud through image processing techniques.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.441-449
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• 2021

지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권1호
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• pp.73-78
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• 2015

목 적 : 본 연구는 위상 기반 방식으로 배열 된 사차원 전산화 단층 촬영 영상(4DCT, 4-dimensional computed tomography)를 이용하여 진폭 기반 방식으로의 재구성 하였을 때의 위상 차이를 분석하였다. 대상 및 방법 : 2015년 02월부터 03월 까지 호흡동조 방사선 치료를 받은 간암 환자 10명의 사차원 전산화 단층 촬영 영상을 대상으로 분석 하였다. RPM respiratory gating (RPM 1.7.5, Varian, USA)장치를 이용하여 위상 기반 배열 방식의 호흡주기별 영상을 획득 하였으며, 획득된 호흡 주기별 영상은 치료계획시스템(Pinnacle 9.2, Philips, USA)을 이용하여 호흡주기별 복부의 움직임 값을 측정하였다. 최대 호기(50%)와 최대 흡기(0%)에서의 복부 움직임을 진폭으로 하여 10개 위상의 진폭 기반 호흡위상을 재구성하고, 이를 위상 기반 사차원영상촬영영상의 호흡 위상과 비교하였다. 결 과 : 위상 기반 및 진폭 기반 사차원단층촬영영상으로 재구성한 영상에서의 위상 차이는 최대 30% 호흡위상에서 확인할 수 있었으며, 30% 호흡 위상에서 평균 0.13 cm (최대 0.24 cm)의 위치 차이를 확인할 수 있었고, 동일 측정 점 위치가 가지는 위상차는 30% 위상에서 평균 8.7%(최대 16.5%)의 위상차를 확인하였다. 전체 호흡 구간에서 평균 위치 차이는 0.4 cm, 평균 위상 차이는 13.0% 임을 확인하였다. 결 론 : 본 연구 결과는 위상 기반 방식으로 배열된 4DCT 영상을 진폭 기반 방식으로의 변환하였을 때 계산 값과 실측값을 분석한 결과 최대 16.5% 의 위상차가 발생함을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권1호
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• pp.30-38
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• 2004

목적: 방사선 치료 시 환자의 움직임을 최대한 고정시켜 줄 수 있으며 환자 자세에 대한 Setup 오차를 감소시키고 환자 전신에 산재한 병소를 위치화하고 좌표화할 수 있는 전신 정위 고정장치 제작과 제작한 고정장치에 대한 고정효과 및 재현성을 나타내는 환자 자세의 Setup 오차를 평가하였다. 대상 및 방법: 자체 제작한 고정장치는 크게 기본판(base plate)과 고정틀(Immobilizer), Vacuum cushion, 벨트로 이루어진다. 기본판은 50${\times}$130${\times}$1 ㎤ 베크라이트로 고정틀은 견고한 아세탈 재질을 사용하여 제작하였다. 초기의 Lax frame의 경우, side panel에 부착되어 있는 좌표계(coordinates)를 기본판 바닥에 radiopaque catheter wire를 사용하여 N 타입으로 새겨서 넣어 위치측정이 가능한 좌표계로 적용할 수 있도록 하였다. 제작된 고정장치에 대한 성능실험으로 방사선 투과율 측정 실험과 가상표적을 부착한 지원 환자를 대상으로 표적에 대한 위치측정실험이 수행되었다. 그리고 CCTV 카메라와 Digital Video Recorder (DVR)를 이용하여 획득된 환자 영상을 Matlab 프로그램으로 환자 자세에 대한 Setup 오차를 분석하였다. 결과: 전신 정위 고정장치는 CT 촬영과 방사선치료 시 사용 가능성에 중점을 두고 제작되었다. 이 고정장치의 구조는 갠트리의 회전각의 변화에 따라 충돌하지 않게 제작되었고 측면으로 경사지게 입사되는 빔의 투과율을 최대화할 수 있게 제작되었다. 고정틀의 고정효과를 높여주는 고정벨트는 입사된 빔의 방향에 방해되지 않게 제작되었다. 고정장치에 대한 방사선 투과율은 10과 21 MV의 에너지에서 95, 95%로 측정되었고 지원 환자에 부착한 가상 표적의 위치는 CT 촬영으로 파악할 수 있었다. Matlab 프로그램으로 분석한 setup 오차는 흉부의 측면과 중심부위에서 3.69$\pm$1.60, 2.14$\pm$0.78 mm이고 복부의 측면과 중심부위에서 7.11$\pm$2.10, 6.54$\pm$2.22 mm이며 여자 환자 경우, 가슴 측면의 Setup 오차는 6.33$\pm$1.55 mm으로 측정되었다. 결론: 전신 정위 고정장치의 제작과 실험을 통해 extra-cranial 암에 대한 방사선수술에서 매우 실용적이고 유용하게 사용될 것으로 사료되며 표적 위치 결정과 환자 고정 도구로서 사용될 것이다. 더 많은 환자 치료자세의 Setup 오차 측정이 수행되면 정확한 환자의 Setup 오차의 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.312-321
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• 2003

본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.41-50
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• 2022

본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.131-145
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• 2010

ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국어류학회지
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• 제27권1호
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• pp.10-15
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• 2015

현재 IUCN의 취약 등급인 대왕바리(giant grouper, Epinephelus lanceolatus) 친어의 효율적인 관리 시스템 구축을 위한 기반연구로서 기 개발되어 있는 동종의 microsatellite 마커를 이용한 가계도 분석 효율을 조사하였다. 대왕바리 친어 32마리를 8개의 microsatellite 마커로 분석한 결과 총 52개의 대립유전자가 검출되었으며, 기대치 이형접합율은 0.663, 근친교배계수는 0.011로 조사되어 현재 확보된 대왕바리 친어는 유전 다양성이 비교적 잘 유지되고 있었다. 하지만 유효집단 크기가 35로 추정됨으로써 지속적인 친어 확보의 필요성을 보였다. 해당 마커를 이용한 동일 유전자형 출현 확률은 무작위 집단에서 $6.85{\times}10^{-11}$ 그리고 한쪽 부모의 유전자형 확보 및 양친의 유전자형이 확보된 상태에서의 부권 부정률은 각각 0.00835, 0.00027로 나타났으며, 주좌표 분석 결과 친어의 유전자형은 중복되지 않았다. 따라서 본 연구에 이용한 8개의 microsatellite 마커로도 유전자형 데이터베이스를 기반으로 한 대왕바리 친어 관리 시스템 구축이 가능할 것이며, 이를 활용한 유전 다양성이 높은 자손 생산 및 유전적으로 유사한 개체의 중복 확보를 방지할 수 있어 친어 확보의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-11
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• 2009

홍수시 댐 방류에 따른 하류하천의 침수지역을 신속하게 가시화하는 것은 댐관리 업무에 매우 중요하다. 하천구간별로 모의된 홍수위를 기반으로 침수지역을 효과적으로 표출하기 위해서는 하천의 만곡부에서 나타나는 중복영역을 제거해야 된다. 본 연구에서는 홍수분석모형 (COSFIM)과 FLDWAV 모델을 연계하여 하천 만곡부를 고려한 침수지역 가시화를 위해 배수강제 알고리듬을 적용하였다. 배수강제 알고리듬은 자동유역추출시 지형상의 함몰점을 제거함으로서 수문학적 처리연구 등에 장점을 주는 보간법의 일종이다. 본 연구에서는 남강댐 하류구간을 대상으로 하천만곡부를 고려한 침수지역 레이어 제작기법을 제시하였으며, 이러한 프로세스를 자동으로 수행하기 위해 Arcobject 컴포넌트 기반의 시스템을 개발하였다. 침수지역레이어 자동추출시스템은 시간측면에서 대용량 데이터를 기반으로 수행되는 홍수범람가시화 업무를 효과적으로 절감시킬 수 있었다. 또한 침수지역 레이어는 IKONOS 위성영상과의 연계를 통해 홍수 재해관련 업무에 실감정보를 제공할 수 있었다.