BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
도심지 내 지하구조물 개발의 필요성이 증가함에 따라, TBM 터널 시공 중 터널 굴진면 전방예측에 대한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 TBM 터널 굴착 중 복합지반을 조우하는 상황을 모사한 유한요소(finite element) 수치해석 모델을 개발하였다. 개발된 수치해석 모델은 이론해와 실내실험으로부터 측정된 전기 비저항 결과값과의 비교를 통해 그 성능을 검증하였다. 이후 실제 터널의 형상과 지반조건, 측정전극의 배열 조건 등 전기 비저항 탐사에 대한 영향 변수를 설정하고 이에 따른 매개변수 해석을 수행하였다. 그 결과, 복합지반 내 경계면의 경사가 가파를수록, 복합지반을 구성하는 두 지반 사이의 전기 비저항 차이가 클수록, TBM 굴착 중 전기 비저항 측정값이 더 급격하게 변화함을 확인하였다. 또한, 보다 효율적이고 정확한 복합지반 예측을 위해 적절한 전극 간격 및 전극 배열 위치 선정의 중요성을 제고하였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 수치해석 모델을 통한 터널 막장면 전방 복합지반 예측은 TBM 터널 시공 과제의 구조적 안정성과 경제적 효율성 증대에 이바지할 것으로 사료된다.
전통공법에서는 주로 소나무를 수가공하여 구조부재로 사용하고 있다. 주먹장 접합(이음, 맞춤)은 일반 가구나 구조부재의 접합에 사용되고 있으며, 수가공이나 간단한 기계가공에 의해 쉽게 가공할 수 있는 이점이 있다. 비록 외관상 선형적인 가공이 주를 이루지만, 손쉬운 짜맞춤이 될 수 있어야 하는 고도의 가공정밀성이 요구된다. 더욱이, 장부와 장부받이는 틈새없는 긴결한 접합이 이루어져야 한다. 주먹장접합부에 대한 과학적인 연구는 체계적으로 수행된 예가 많지 않으므로 전통공법과 국산재 활용이라는 관점에서 낙엽송집성재를 기계가공하여 이용하였다. 통주먹장이음 접합부의 인장성능을 파악하기 위하여 150 mm 정각 낙엽송 집성재를 사용하였으며, 내력성능에 영향을 끼치는 주먹장의 다양한 기하학적 요소(장부 너비, 길이, 각도)에 대해 조사하였다. 보강목을 설치하지 않은 시험편은 장부받이(장부홈)의 모서리부에서 할렬이 발생하며 내력도 낮게 나타났다. 기둥머리의 화통맞춤 및 주두와 같은 상황을 고려한 보강시험편은 최대인장내력에서 2배 이상의 성능을 발휘하였다. 장부의 적정각도는 25도 수준이었으며, 어깨폭의 변화와는 상관성이 없는 것으로 나타났다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.
무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.
목적: 본 연구의 목적은 신장의 정확한 방사능 섭취량을 얻기 위해서 기하학적 평균 감쇠보정을 이용한 conjugate view 방법(CVM)을 평가하고 Gate 방법과 비교하는 것이다. 대상 및 방법 : 본 연구는 신장의 방사능 섭취량을 시뮬레이션하기 위해서 몬테칼로 코드, SIMIND와 Zubal 팬텀을 사용하였다. 또한 이중 감마카메라를 이용하여 직경 5cm인 팬텀들을 직경 20cm인 실제 팬텀에 삽입하여 실험을 하였다. CVM 방법을 평가하기 위해서 산란과 감쇠가 없는 이상적 데이터와 비교되었다. 또한, CVM 방법을 Gate 방법과 비교하였고, 산란보정의 적용 또는 비적용으로 나누어 CVM 방법을 실행하였다. Gate 방법은 임상에서 사용하는 것처럼 산란보정을 적용하지 않았으며, $0.12cm^{-1}$와 $0.15cm^{-1}$ 감쇠계수들을 적용하였다. 관심영역 내에 있는 평균계수, 신장영상 위에서 얻어진 프로파일, 선형회귀분석을 이용하여 데이터를 분석하였고, 이상적 데이터와의 상관계수를 계산하였다. 결과: 컴퓨터 시뮬레이션의 경우, 이상적 데이터, CVM 방법, Gate 방법으로부터 얻어진 평균계수들은 각각 (오른쪽: $998{\pm}209$, 왼쪽: $896{\pm}249$), (오른쪽: $911{\pm}207$, 왼쪽: $815{\pm}265$), (오른쪽: $1065{\pm}267$, 왼쪽 $1546{\pm}267$)이었다. CVM 방법은 이상적 데이터와 좋은 상관관계를 보여주었고, 이상적 데이터와 대한 CVM 방법, Gate방법의 상관계수는 각각 (오른쪽: 0.91, 왼쪽: 0.93)와 (오른쪽: 0.85, 왼쪽 0.90)이었다. 결론: 기하학적 평균 감쇠보정을 이용한 CVM 방법은 Gate 방법보다 정량적으로 더 정확한 값을 제공하였다. 결론적으로, 신장 깊이에 영향을 받지 않는 CVM 방법으로 더욱 정확하게 신장의 방사능 섭취량을 측정할 수 있을 것으로 생각된다.
목 적: 본 연구에서는 EPID와 GafChromic EBT3 film을 이용하여 picket fence test를 시행하여 갠트리 각도에 따른 중력 효과로 인한 다엽콜리메이터의 엽의 위치 오차를 분석하여 정확성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 테이블에 5 cm의 고체 팬텀을 놓고 SAD를 100 cm이 되도록 설정하였다. EBT3 film을 고체 팬텀 위에 정확하게 놓이게 한 후 1.5 cm의 고체 팬텀을 놓고 picket fence test를 시행하였다. EPID는 선원 검출기간 거리 100 cm에서 EBT3 film과 같은 조건으로 측정했다. 갠트리 각도에 따른 다엽콜리메이터 이동 위치를 알아보기 위해 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$에서 각각 측정하였다. 다엽콜리메이터의 기하학적 평가를 위해 분석 프로그램을 이용하여 다엽콜리메이터의 엽의 위치 정확성을 분석하였다. 결 과: EPID의 경우 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 갠트리 각도를 변경했을 때 엽의 위치 오차는 각각 평균 0.18 mm, 0.31 mm, 0.20 mm, 0.26 mm였고, 오차의 최댓값은 각각 0.44 mm, 0.54 mm, 0.34 mm, 0.44 mm였다. EBT3 film은 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 갠트리 각도를 변경했을 때 엽의 위치 오차는 각각 평균 0.19 mm, 0.21 mm, 0.19 mm, 0.31 mm였고, 오차의 최댓값은 각각 0.35 mm, 0.45 mm, 0.36 mm, 0.48 mm였다. 결 론: 본 연구는 갠트리 각도에 따른 다엽콜리메이터의 엽의 위치 오류를 분석해본 결과 중력효과에 의한 엽의 위치 오류를 확인하였고, EPID와 EBT3 film을 이용하여 갠트리 각도 변화에 따른 엽의 정확성을 비교한 결과 EPID을 이용한 오차 분석방법에서 EBT3 film보다 더 큰 오차가 발생했다. 따라서 다엽콜리메이터를 기반으로 하는 세기조절방사선치료의 경우 정확한 선량 조사에 대한 검증뿐만 아니라 다엽콜리메이터의 정확하고 정밀한 작동에 대한 정도관리와 분석방법에 대한 비교 및 검증이 필요할 것으로 사료된다.
N-13 암모니아 PET 동적영상을 이용하여 심근혈류량을 측정할 때, 부분용적효과와 스필오버현상을 보정하는 새로운 방법을 고안하고, 이 방법을 이용하여 측정한 심근혈류량을 2구획모델만을 이용한 종래의 방법과 비교, 분석하여 새로운 방법에 대한 효율성과 정확성을 고찰한다. 9명의 관상동맥 환자에서 20mCi의 N-13 암모니아를 안정상태와 부하상태에서 주사한 후, PET 동적영상을 얻어 심근의 3부분(중격, 전면벽, 측면벽)과 좌심실방에 관심영역을 그려 시간-방사능곡선을 얻었다. 심근의 3부분에 대한 심근혈류량과 스필오버분획을 기하학적 관심영역 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법과 종래의 2구획모델 방법으로 각각 구하였다. 이때 관심영역의 위치에 따른 심근혈류량을 알아보기 위해서 심근 밖에서 좌심실 중심쪽으로 20개의 관심영역을 그리고, 위의 두 방법을 이용하여 심근혈류량을 구하였다. 종래의 N-13 암모니아 2구획모델과 기하학적 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법으로 모델 합치 곡선을 구하였다. 관심영역 위치 변화에 대한 심근혈류량의 값을 종래의 방법과 새로운 방법으로 구하고, 부분용적효과를 정확하게 보정하기 위하여 관심영역을 심내막쪽에 설정하였다. 총 108개의 심근관심영역에서 두 가지 방법을 이용하여 구한 심근혈류량 사이의 회귀곡선 기울기는 1.57, 상관계수는 0.88이었다. 그리고 같은 방법으로 얻어진 스필오버분획들도 선형적 상관관계(r=1.00, 기울기=0.98)가 있었다. 결론적으로 N-13 암모니아 PET 동적영상과 기하학적 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법을 이용하여 구한 심근혈류량은 종래의 방법보다 더 효율적이며 정확하게 정량화되어짐을 알 수 있었으며, 앞으로 임상환경에서 심근혈류량 정량분석연구에 유용할 것이라고 생각한다. 환자 군에 비해 유의하게 낮았다(p<0.01). 결론적으로, 흉통을 호소한 환자에서 심근관류 신티그라피상 정상인 경우에는 심장사건의 발생율이 낮음을 알 수 있었고, 특히 관동맥조영술에 관동맥병변이있는 환자와 없는 환자간에 1차 심장사건의 발생율에 유의한 차이가 없는 것을 고려하면, 심근관류 신티그라피가 정상소견을 보이는 흉통환자는 정상 관동맥조영술 소견을 보이는 환자에 준하여 치료하여도 좋을 것으로 사료되었다.리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.TEX>-CIT SPECT는 파킨슨병의 조기진단 및 진행 추적에 임상적으로 유용할 것으로 판단된다., SCC 4예, AC 1예)였으며, 11예 중 9예(81.8%)에서 방사선학적 검사결과와 Tc-99m MIBI섭취율의 변화가 일치하였다. 결론적으로, Tc-99m MIBI SPECT는 폐암병소의 국소화 및 방사선치료 효과의 판정에 어느정도 유용하리라 사료되었다.냈고 4명에서는 low CBD obstruction을 나타내었으며 후에 CBD stone, CBD carcinoma,
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.