A low cost personal computer and image processing S/W were empolyed to derive Digtal Elevation Model(DEM) of tidal flat from multitemporal LANDSAT TM images, and to create three-dimensional(3D) perspective views of the tidel flat on Komso bay in west coasts of Korea. The method for generation of Digital Elevation Model(DEM) in tidal flat was considered by overlapping techniques of multitemporal LANDSAT TM images and interpolations. The boundary maps of tidal flat extracted from multitemporal images with different water high were digitally combined in x, y, z space with tide in formation and used as an inputcontour data to obtain an elevation model by interpolation using spline function. Elevation errors of less than $\pm$0.1m were achived using overlapping techniques and a spline interpolation approach, respectively. The derived DEM allows for the generation of a perspective grid and drape on the satellite image values to create a realistic terrain visualization model so that the tidal flat may be viewed from and desired direction. As the result of this study, we obtained elevation model of tidal flats which contribute to characterize of topography and monitoring of morphological evolution of tidal flats. Moreover, the modal generated here can be used for simulation of innudation according to tide and support other studies as a supplementary data set.
디지털 헬스케어는 의료 분야와 IT가 결합한 분야이며 소셜미디어에서도 디지털 헬스케어에 대한 다양한 정보가 제공되고 있다. 본 연구는 소셜미디어를 통해서 헬스케어와 관련된 자료들을 수집하고 분석하여 디지털 헬스케어의 연구 동향을 파악하고자 한다. 본 연구를 위해서 Naver와 Daum의 뉴스와 블로그에서 2008년 1월에서 2019년 6월까지 자료를 수집하였으며 기간별로 빈도가 높은 주요한 키워드들을 추출하여 워드클라우드로 시각화하였고 주요 키워드 간의 관계를 분석하기 위해서 네트워크 분석을 하였다. 2008년에서 2011년 까지는 의료 분야 및 IT가 결합한 연구, 2012년에서 2015년까지는 의료 분야 및 IT를 기반으로 다양한 융합연구, 2016년에서 2019년 6월까지는 빅데이터, 블록체인, 인공지능 등의 4차 산업혁명 기술들을 적용한 융합연구가 활발히 진행되었다.
기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.
본 연구에서는 주요한 소음원의 하나인 도로교통소음의 도심지에서의 전파양상과 피해정도의 명확한 분석을 위해 항공 LiDAR자료를 이용하여 건축물이 포함되지 않은 지형자료(DEM; Digtal Elevation Model) 및 건축물 정보가 포함된 지형자료(DBM; Digital Building Model)를 각각 작성하고, 각 자료별로 소음영향평가를 수행하여 그 결과를 비교하였다. 그 결과, 건축물 정보가 없는 경우 도로교통소음의 전파로 인하여 연구대상지역의 약 60%의 면적이 60dB(A) 이상의 소음께 노출되는 것으로 분석되었으나. 건축물 정보가 있는 경우는 약 30% 정도의 면적만이 노출되는 것으로 분석되었다. 또한, 정온한 환경으로 인식되는$45{\sim}50dB$(A)소음도구간의 면적이 건축물이 없는 경우 0%에서 건축물이 있는 경우 43%로 나타나 건축물에 의해 도로교통소음의 전파양상이 크게 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서 정확한 도로교통소음의 영향을 예측하기 위해서는 건축물 형상에 대한 정보가 필수적으로 포함하여야 할 것으로 판단되었다. 이러한 연구의 결과를 토대로 향후 항공 LiDAR 측량 등을 통하여 전국적인 규모의 건축물 정보가 획득된다면, 도로교통량정보를 이용한 도로교통소음 영향평가를 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 이는 U-City 등과 같은 대규모 도시건설에서 소음문제예방, 교통계획 및 시공계획 수립 등을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것이다.
최근 항공사진측양 기술의 발달로 토공양 산정에 있어 수치지형모델의 이용이 증대되고 있으며, 토공양 산정은 토목공사의 계획 및 설계시 큰 비중을 차지하고 있어 정확도를 높이는 것은 매우 중요한 요소중의 하나이다. 본 연구에서는 DTM이 자료의 표고 정확도에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기초로하여 지형별 data의 밀도에 따라 실제 설계시 토공양의 정확도를 예측할 수 있는 단면형상계수의 예측 model 식을 개발함으로써 토공양 및 공사비산정에 크게 기여할 것이다. 여기서 토공양의 정확도는 data 간격보다 횡단면 간격에 의한 영향이 더 크며, 표고의 표준오차가 미치는 영향은 횡단면 간격이 클수록 감소되었다. 연구결과 제시된 단면형상계수의 예측 model 식을 일반적인 경우에 적용하여 예측한 토공양의 증차와 일반적 계산에 의한 토공양의 오차와의 차는 평탄지에서 0.8374~3.1437$cm^3$/m, 산악지에서 1.5628~6.9675$cm^3$/m로서 매우 미소하므로 본 연구에서 제시된 예측 model을 적용함으로써 정확한 토공양의 오차를 예측할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 치과분야에서 가장 큰 변화를 가져온 자동화 시스템의 보급화로 CAD/CAM이 사용됨에 따라, 로스트왁스 테크닉 기법 시스템을 대체 하고 있다. 이에 따라 인상재를 이용하여 구강을 채득하는 방법에서 구강스캐너를 활용하여 디지털 데이터로 치과보철물을 제작하고 있다. 그러나 구강스캐너의 스캐닝 방법에 따라 디지털 데이터의 정밀도가 많을 영향을 받고 있는 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 구강스캐너 (Intraoral scanner)의 스캔 작업 방법에 따라 나타날 수 있는 왜곡현상 및 데이터 정확도를 평가하고자 한다. 데스탑 3D 모형 스캐너로 임상에서 사용된 석고 모델을 이용하여 표준 스캔 데이터를 만들고 동일한 모델을 사용하여 구강스캐너로 세 가지 다른 방법의(AS그룹, ZS그룹, OS그룹) 스캔 방법으로 구분하여 각 5회씩 그룹별로 스캔 데이터를 만들었고, ZS그룹에서 0.121mm, AS그룹 0.172mm, OS그룹 0.423mm 정확도를 보여 ZS그룹에서 가장 높은 정확도를 보였고, 최대오차 값은 ZS그룹 0.113mm, AS그룹 0.169mm, OS그룹 0.246으로 최대 오차는 ZS그룹이 가장 낮고 OS그룹이 가장 높게 측정되었다. 세 가지의 스캔 방법은 정확도나 재현성에 있어 확실한 차이를 보였으며 임상에서도 역시 의미 있는 결과로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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