• 한국컴퓨터게임학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.61-70
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• 2018

본 논문은 골프 스윙 자세 학습자를 위하여 골프 스윙의 참조 모델인 3D 모델과 학습자의 골프 스윙을 촬영한 동영상을 대상으로 스윙 동작 시 각각의 위치 및 시간에서 각 동작을 정밀하게 비교 분석하기 위해 3D 모델의 골프 스윙 동작과 학습자의 스윙 동작을 동기화 시키는 방법을 제안하고 구현한 결과를 제시한다. 3D 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생하기 위해서 먼저 학습자의 골프 스윙 동영상을 촬영하고, 촬영한 동영상으로부터 어드레스 자세부터 피니쉬 자세까지 골프 클럽의 위치에 따라 상대적 시간 정보를 추출한다. 고품질 모션 캡쳐 장비를 통해 초당 120프레임으로 캡처된 골프 전문가의 움직임 정보를 3D 모델에 리깅한 3D 참조 모델에 학습자 스윙 동영상으로부터 추출한 골프 클럽의 위치별 시간 정보를 적용하여 3D 참조 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생함으로 학습자는 골프 스윙의 각 위치에서 참조 모델과 자신의 자세를 정밀하게 비교함으로 자세를 교정하거나 학습할 수 있다. 동기화된 재생을 통하여 기존의 수동적으로 위치를 조정하며 참조 모델과 학습자의 스윙을 비교 분석하는 시스템의 기능을 편리하게 사용할 수 있도록 개선할 수 있으며, 골프 자세의 각 위치를 검출하는 영상 처리 기술을 적용한 부분을 제외하고, 동기화시키기 위해 동영상에서 자동적으로 각 위치의 시간 정보를 추출하여 동기화시켜 재생하는 방법은 일반적인 생활 스포츠 분야로 확대하여 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.849-853
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• 2021

양전자 방출 핵종은 진단영상인 PET영상 만드는데 이용된다. 이때 양전자의 비정은 영상의 해상도를 결정하는 인자이며, 본 연구에서는 방사선학적 기준을 통하여 새로운 비정 측정 방법을 제시하고자 한다. 실험은 MCNP6로 진행하였으며, 대표적인 양전자 방출 핵종인 ¹⁸F, ¹¹C, ¹³N, 및 ¹⁵O를 대상으로 하였다. 방사선학적 기준은 영상을 만드는 신호인 소멸 복사선의 발생위치를 기준으로 하였다. 실험결과 양전자의 방사선학적 비정은 2.3 mm(¹⁸F), 3.9 mm(¹¹C), 5.0 mm(¹³N), 7.9 mm(¹⁵O)로 나타났으며, 양전자의 발생에너지가 높을수록 기존의 비정인 CSDA range와의 차이가 크게 나타났다. CSDA range는 현재 가장 많이 이용 되는 비정 측정방법으로 전자가 물리적으로 날아간 거리를 뜻하는 물리적 비정이므로, 방사성동위원소를 인체에 투여하는 핵의학의 경우 방사선학 기준을 적용한 방사선학적 비정을 적용하여야 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.279-286
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• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.661-666
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• 2019

확산형 콜리메이터는 촬영 대상을 축소 촬영하거나 넓은 관심영역을 작은 감마카메라를 사용하여 검출하기 위해서 사용한다. 확산형 콜리메이터와 블록형 섬광체 및 픽셀형 섬광체 배열을 사용하는 감마카메라에서 방사선원이 관심영역 주변에 위치할 때 섬광체 표면에 감마선이 대각선으로 입사하게 되면, 섬광체 깊이 방향으로 대각선으로 검출되기 때문에 공간 분해능이 저하된다. 본 연구에서는 이러한 관심영역 외곽에서의 공간 분해능을 향상하기 위한 새로운 시스템을 설계하였다. 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용하여 각 섬광 픽셀을 콜리메이터 구멍의 각도와 크기에 맞게 일치하도록 구성하면, 감마선이 섬광체의 여러 깊이에서 반응하더라도, 하나의 섬광 픽셀 위치로 영상화 할 수 있다. 즉, 대각선 방향의 여러 지점에서 검출되더라도, 감마선은 하나의 섬광 픽셀과 상호 작용하기 때문에 공간 분해능의 저하가 발생하지 않는다. Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션을 통해 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라와 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라를 설계하여 공간 분해능을 비교 평가하였다. 관심영역 외곽에서 발생한 감마선을 통해 획득한 영상에서 공간 분해능은 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 4.05 mm였고, 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 2.97 mm의 공간 분해능을 보였다. 사다리꼴 셀형 섬광체를 사용한 시스템에서 26.67% 공간 분해능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한치과의사협회지
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• 제56권12호
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• pp.695-706
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• 2018

Objectives: The purpose of this study was to investigate the ratio of 4 root canals and the incidence of Radix Entomolaris in mandibular first molars and find out anatomical difference according to number of roots by analysis of cone-beam CT images in a Korean population. Materials and Methods: Total 142 images containing mandibular first molars were selected from CBCT images taken from 2013 to 2017 at Gangneung-Wonju National University Dental Hospital. After reconstructing the image with reference to the Cemento-enamel junction, the root canals were detected at the bottom of the pulpal floor and the number of roots and root canals were analyzed. Various lengths and MLO-DLO-DBO angle were measured between each canal orifices and the external contour line of the tooth, and the distolingual canal wall thickness was measured. Student t-test was used for statistical significance. Results: Among the total 142 teeth, 4 canals were 42.2% and Radix Entomolaris was 25.3%. As the results of measuring various lengths and the angle, the distolingual canal orifice in Group 2(with Radix Entomolaris) tends to deviate to the lingual side than the mesiolingual canal orifice and to the mesial side than the distobuccal canal orifice. Besides, thickness of the distolingual canal wall in Group 2(with Radix Entomolaris) was significantly thinner than that of Group 1 at every level except pulpal floor level. Conclusion: It is necessary to consider the difference according to the presence of Radix Entomolaris in endodontic treatment.

• 보존과학회지
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• 제37권3호
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• pp.232-244
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• 2021

본 연구는 금관가야가 위치한 김해지역에서 출토된 유리구슬을 중심으로 색상, 크기 및 형태, 열처리 등 외형적 특징과 비파괴 분석을 통하여 화학 조성을 융제, 안정제, 착색제 특성으로 분류해 보았다. 금관가야 유리구슬 129점은 8가지 색상 계통으로 분류되며 이 중에서 67% 점유하는 감청색이 대표적인 색상이다. 크기는 외경을 기준으로 3가지로 구분한 결과, 시기가 지남에 따라 대형화하는 양상을 보인다. 형태는 내경과 직경을 기준으로 대롱형, 둥근형, 도넛형으로 구분되며 둥근형이 대표적이다. 늘린기법으로 제작된 유리구슬 단면은 열처리 정도에 3가지 유형이 확인된다. 구슬 양끝이 모두 열처리된 HT-III형이 주류이고 다른 유형에 비하여 열처리 기술이 높은 단계로 추정된다. 비파괴분석에서 확인되는 화학 조성은 포타쉬유리군 63점과 소다유리군 9점이다. 고찰 결과, 금관가야 유리구슬은 색상, 크기, 형태, 제작기법을 포함한 외형적 특징은 화학 조성과 상관성을 보이며 시기별, 지역별에 따른 특징이 나타난다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.944-953
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• 2020

객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.9-17
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• 2022

Rural spaces are increasingly valuable as areas for introducing renewable energy infrastructure to achieve carbon neutrality. Rural areas are the living grounds of rural residents, and the balance of conservation and development for rural areas is important for the introduction of reasonable facilities. In order to maintain a balance between development and preservation and to introduce reasonable renewable energy facilities, it is necessary to develop a current status survey and an effective survey method to utilize a space capable of introducing renewable energy facilities such as idle land and vacant houses. Therefore, this study was conducted to verify the readability using an unmanned aerial vehicle, and the main results are as follows. The detection of photovoltaic power generation facilities using unmanned aerial vehicles was effective in analyzing the location and area of photovoltaic panels located on the roofs of buildings, and it was possible to calculate the expected power generation by region through the area calculation of photovoltaic panels. The vacant house detection can be used to select an investigation target for an vacant house condition survey as it can identify damage to buildings that are expected to be empty houses, management status, and electricity supply facilities through aerial photos. It is judged that the unmanned aerial vehicle detection capability can be utilized as a method to improve the efficiency of investigation and supplement the data related to solar power generation facilities and vacant houses provided by public institutions. Although this study detected the status of solar power generation facilities and vacant houses through high-resolution aerial image analysis, as a follow-up study, automatic measurement methods using the temperature difference of solar power generation facilities and general characteristics of vacant houses that can be read from the air were investigated. If the deriving research is carried out, it is judged that it will be possible to contribute to the improvement of the accuracy of the detection result using the unmanned aerial vehicle and the expansion of the application range.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.