자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
볼루스는 방사선치료에서 피부면이 경사지거나 요철이 있는 경우 종양에 균등한 선량을 처방 시 사용된다. 이때, 피부면에 선량은 증가하게 나타난다. 환자의 고유한 신체 구조와 불규칙한 피부로 인해 볼루스와 피부 사이 공극이 발생할 수 있어 치료의 정확성을 저하시킬 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 볼루스와 3D 프린팅으로 자체 제작된 볼루스를 비강 부위에 적용하여 치료계획 후 표면선량과 광자극발광선량계(Optically Stimulated Luminescence, OSL)로 직접 측정한 선량과 차이는 기존의 볼루스 97%, PLA 100.33%, ePETELA 75A의 경우 100.53%, ePETELA 85A는 100.36%의 비율로 나타났다. 재질별 측정값과 치료계획값이 오차가 적다는 걸 확인할 수 있었다. 또한, 기존 볼루스를 적용하였을 때와 비교 시 -3%에서 3D 프린팅 볼루스는 +0.5% 이내의 차이를 확인할 수 있어 3D 프린팅을 통해 제작된 맞춤형 볼루스는 기존 볼루스의 단점을 보완할 수 있을 것으로 사료된다.
일치기법은 이웃한 개체 간의 정보교환을 통하여 개체들의 상태를 동일한 상태로 수렴시키는 것이 목적이며 다개체 시스템의 제어를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 실제 시스템에서는 각 개체의 측정 변수가 서로 다르거나 통신상의 정보 손실이 발생할 수 있고, 통신상의 안정성을 위하여 각 상태에 대한 서로 다른 네트워크를 구성해야 할 수 있다. 또한, 시스템에 존재하는 입력 포화 및 외란으로 인하여 그룹의 불안정성을 야기할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 상태 정보와 입력 포화 및 외란을 고려하여 다개체 시스템의 군집을 위한 PID(Proportional-Integral-Derivative) 기반의 일치 제어 기술을 연구한다. 구체적으로 2차 시스템으로 모델링된 다중 추종 개체들과 단일 리더 개체를 고려하였고, 오차 시스템의 안정성 판별을 통하여 일치를 달성하기 위한 조건을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 위치 그래프의 연결성만 보장된다면 일치를 달성할 수 있음을 확인하였고, 일치 알고리즘을 확장하여 다개체 시스템에 대한 편대 제어 문제를 연구하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
연약지반의 성토나 구조물 축조할 때, 지반의 침하와 안전에 대한 관리가 중요하다. 하지만 실제 지반의 거동과 설계 계획과는 현저한 차이를 보일때가 많다. 본 연구에서는 연약지반 설계시 이론식에 의해 추정되는 설계침하량과 시공시 게측되는 계측침하량의 차이를 통한 침하량 예측을 통하여 그 결과를 비교,분석하고자 하였다. 집중공 18개소에 대한 침하량 분석결과, 역해석 침하량은 계측침하량과 유사한 결괏값을 확인하였으나, 설계침하량의 경우 계측침하량 대비 높은 침하량 값을 확인하였다. 설계침하량의 경우 계측값을 통해 도출된 역해석 침하량과 실내침하량 보다 1.2~1.4배 이상 높은 값을 보였다. RMSE 분석결과, 설계침하량의 경우 0.6212m, 역해석침하량의 경우 0.1697m로 확인되었다. 역해석침하량과 계측침하량의 차이가 설계침하량과 계측침하량의 차이보다 70%이상 낮은 결과를 보였으며, 이는 역해석침하량 값이 설계침하량보다 더 낮은 오차율을 보인다는 것을 확인할 수 있다.
MIMS 시스템은 액체 시료의 용존 가스 농도를 정확하게 측정하는데 이용되어 왔는데, 본 연구에서는 해수와 퇴적물 공극수에 존재하는 용존 메탄 농도를 정량화하는데 사용되었다. 측정의 정밀성을 파악하기 위하여, 여러 분압의 메탄 농도에 대해서 포화된 액체 시료를 준비하였으며 이를 MIMS 시스템으로 측정하였다. 측정된 값은 용존 기체의 포화 상수로부터 계산된 값과 잘 일치하였다. 측정의 표준 오차는 평균값의 $0.13{\sim}0.9%$ 정도였다. 이 시스템을 이용하여 한반도 남해안 인근 해수의 용존 메탄 농도를 측정한 결과, 용존 메탄의 깊이별 분포는 물리적인 요소가 좌우하고 있음을 알 수 있었다. MIMS system을 이용하여, 각 수괴 간의 미세한 용존 메탄 농도의 차이를 구분하여 살펴볼 수 있었다. 또 다른 실험에서는 MIMS 시스템의 inlet 부분을 탐침 형태로 제작하여 퇴적물 깊이에 따른 용존 메탄을 측정할 수 있었다.
마이크로폰의 주파수 응답 특성은 마이크로폰이 레벨 허용 범위로 재생할 수 있는 주파수 범위를 나타내는 것으로, 마이크로폰이 가지고 있는 특성을 평가하는 기준으로 사용되는 가장 중요한 음향 특성 파라메타 중의 하나이다. 이와 같은 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기 위한 기존의 방법들은 그 측정 조건이 매우 까다로울 뿐만 아니라, 고가의 장비를 사용하여 측정하여야 한다는 문제점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 간단하게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터로 생성한 Optimized Aoshima's Time Stretched Pulse(OATSP) 신호를 표준 스피커를 통하여 발생시킨 다음, 측정하고자 하는 마이크로폰으로 수음된 신호와 역 OATSP 신호를 컨볼루션시켜 마이크로폰의 임펄스 응답을 측정하고, 이 신호를 이용하여 측정할 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 구하는 방범이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 제안한 알고리즘을 이용하여 구한 마이크로폰의 주파수 응답 특성 측정값과 그들이 갖고 있던 주파수 응답 특성 데이터를 비교 분석하였다. 비교 결과, 측정한 각각의 마이크로폰 주파수 응답 특성들 사이에 오차가 발생하였으나, 오차가 그 측정값들이 허용 오차(${\pm}3{\sim}{\pm}5dB$) 범위에 내에 있었으므로 제안한 알고리즘이 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기에 적합한 방법임을 입증하였다.
Sung-Hoon Han;Jisup Lim;Jun-Sik Kim;Jin-Hyoung Cho;Mihee Hong;Minji Kim;Su-Jung Kim;Yoon-Ji Kim;Young Ho Kim;Sung-Hoon Lim;Sang Jin Sung;Kyung-Hwa Kang;Seung-Hak Baek;Sung-Kwon Choi;Namkug Kim
대한치과교정학회지
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제54권1호
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pp.48-58
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2024
Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.
고분자전해질막 연료전지는 작동온도가 낮아, 다른 종류의 연료전지에 비해 빠른 시동과 응답 특성을 가진다는 장점이 있다. 시뮬레이션 연구는 비용과 시간 측면에서 이점이 있어 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 수식에 단위전지의 기체확산층에 잔류하는 물의 저항을 추가하여 실제 데이터와 모델데이터를 비교했다. 실험은 25 cm2 단위 전지로 진행됐으며, 1차 임피던스 측정, 활성화, 분극곡선 데이터 획득 후 정지 시간을 0, 10, 60분으로 가지는 샘플로 나눠 실험했다. 이는 기체확산층 내부의 잔류 중인 물이 증발할 시간을 0분, 10분, 60분 부여했다고 볼 수 있다. 휴식기간을 가지지 않는 경우, 같은 전위 및 같은 유량에서 성능 향상의 폭은 큰 차이를 보이지 않았으나, 휴식기간을 가진 막전극 접합체의 경우 임피던스 측정 시 성능 향상이 확인되었다. 저항 감소크기를 과전압으로 바꿔, 연료전지모델에 잔류수가 존재할 경우와 존재하지 않을 경우의 전압 차이를 비교했으며 그 결과로 농도손실이 주를 이루는 고전류밀도 영역의 오차율이 줄어든 것을 확인하였다.
항공기 이착륙 시 정확한 유도는 중요하며, 이를 위해 계기착륙시스템 ILS (instrument landing system) 가 이용된다. 안정된 ILS 운용을 위하여 정기 점검이 진행되며, 지상차량 및 측정항공기 외 드론을 이용한 점검 수행 연구가 있다. 광대역 주파수 수신용 SDR과 단일보드컴퓨터를 이용하고, GNU Radio를 통해 ILS의 로컬라이저 신호를 수신 처리하는 소형시스템을 설계하였다. GNU Radio를 통한 신호처리 특성을 실행하고 MATLAB Simulink로 시뮬레이션 및 이론 값을 확인하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 항공기가 활주로 진입할 때 DDM (difference in depth of modulation)과 진입 각도를 계산할 수 있다. 또한 GNU Radio에서 TCP (transmission control protocol)를 통해 무선으로 실시간 신호를 처리할 수 있게 구현하였다. 이를 활용해 항공기가 활주로 중심선으로 진입할 때는 약 0.5%, 1도 각도로 진입할 때는 0.27% 이내 오차가 있는 결과를 얻었다. 항공기 또는 지상 차량 이용 ILS 신호 검사 및 유지보수 방식과 비교하여 차별성이 있는 드론 이용 검사에 장착 가능한 소형 SDR 사용 수신시스템 구현을 가능하게 할 것이라 예상한다.
Background: Most of the biomass equations were developed using sample trees collected mainly from pan-tropical and tropical regions that may over- or underestimate biomass. Site-specific models would improve the accuracy of the biomass estimates and enhance the country's measurement, reporting, and verification activities. The aim of the study is to develop site-specific biomass estimation models and validate and evaluate the existing generic models developed for pan-tropical forest and newly developed allometric models. Total of 140 trees was harvested from each diameter class biomass model development. Data was analyzed using SAS procedures. All relevant statistical tests (normality, multicollinearity, and heteroscedasticity) were performed. Data was transformed to logarithmic functions and multiple linear regression techniques were used to develop model to estimate aboveground biomass (AGB). The root mean square error (RMSE) was used for measuring model bias, precision, and accuracy. The coefficient of determination (R2 and adjusted [adj]-R2), the Akaike Information Criterion (AIC) and the Schwarz Bayesian information Criterion was employed to select most appropriate models. Results: For the general total AGB models, adj-R2 ranged from 0.71 to 0.85, and model 9 with diameter at stump height at 10 cm (DSH10), ρ and crown width (CW) as predictor variables, performed best according to RMSE and AIC. For the merchantable stem models, adj-R2 varied from 0.73 to 0.82, and model 8) with combination of ρ, diameter at breast height and height (H), CW and DSH10 as predictor variables, was best in terms of RMSE and AIC. The results showed that a best-fit model for above-ground biomass of tree components was developed. AGBStem = exp {-1.8296 + 0.4814 natural logarithm (Ln) (ρD2H) + 0.1751 Ln (CW) + 0.4059 Ln (DSH30)} AGBBranch = exp {-131.6 + 15.0013 Ln (ρD2H) + 13.176 Ln (CW) + 21.8506 Ln (DSH30)} AGBFoliage = exp {-0.9496 + 0.5282 Ln (DSH30) + 2.3492 Ln (ρ) + 0.4286 Ln (CW)} AGBTotal = exp {-1.8245 + 1.4358 Ln (DSH30) + 1.9921 Ln (ρ) + 0.6154 Ln (CW)} Conclusions: The results demonstrated that the development of local models derived from an appropriate sample of representative species can greatly improve the estimation of total AGB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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