방사선 수술시 예상되는 치료효과를 위해 종양에 미리 정의된 방사선량이 조사되도록 수술을 계획한다. 이러한 수술계획시 다양한 모양의 종양에 대해 수술 계획을 수행하는 것은 많은 시간과 숙련된 수술계획자가 요구된다. 최근 들어, 뛰어난 컴퓨터 기술의 발달로 컴퓨터를 이용한 수술계획 방법들이 많이 연구 발표되고 있으나 현재 대부분의 수술계획은 주로 시행착오를 통한 방법으로 이루어진다. 본 연구에서는 방사선 수술계획시 고려되는 많은 빔관련 변수들을 고려하고 다양한 형태의 종양들을 원통형으로 가정한 후 이 종양모델을 50% 등선량 곡선내에 포함시킬수 있는 변수들을 찾아 이들을 비교 분석하였다. 수많은 변수들 중 본 연구에서 고려한 변수는 콜리메이터 크기, isocenter의 개수와 isocenter 간의 거리이고 이때 얻어진 선량분포는 Dose Volume Histogram(DVH)과 Dose Profile로 서로 비교하였다. 비교결과 우리가 가정한 50% 등선량 곡선내에 종양모델을 포함시키기 위해서는 일정 개수 이상의 isocenter의 사용은 치료의 복잡성만을 증가시킬뿐 Dose Profile과 DVH에서의 변화는 눈에 뛰게 향상되지 않았다. 또한 같은 콜리메이터 크기로 같은 개수의 isoceter를 사용할 때 isocenter의 거리가 지름대비 1.0-1.2일 경우의 DVH와 Dose profile이 상대적으로 우수하게 나타났다.
멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.
날개 없는 선풍기는 특유의 형태로 인한 안전성과 청소의 간편함, 심미성으로 제품화에 성공하였다. 그러나 기존 선풍기에 비해 약한 바람과 모터에 의한 소음과 같은 단점은 구매력을 감소시키는 주요인이며, 따라서 모터의 속도를 증가시키지 않고 바람의 세기를 증가시키는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 질량유량에 영향을 주는 인자, 수준을 선정하고 이를 실험계획법인 직교배열표를 이용하여 실험점을 배치하였다. 질량유량의 값은 전산유체해석 프로그램인 ANSYS FLUENT를 사용하여 질량유량의 값을 확인하였으며, 평균분석을 통해 질량유량에 가장 큰 영향을 주는 인자는 노즐 간격임을 확인할 수 있었다. 또한 예측 모델 식을 통해 얻은 질량유량의 값과 전산유체해석의 질량유량의 값이 가장 큰 값으로 일치하는 것을 나타내었다. 본 연구를 통해서 모터의 속도를 증가시키지 않더라도 형상 변화를 통해 질량유량의 증가시킴을 확인할 수 있었다.
VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 결정하는 것은 서로 다른 우주측지기술들을 연계하는 콜로케이션을 수행하기 위한 필수적인 사항이다. 본 연구에서는 VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 산출할 수 있는 3D circle fitting 방법에 대한 비교와 분석을 수행하였다. 이를 위하여 평면상의 관측점 평행이동과 정규직교 좌표계 설정을 기반으로 하는 방법론과 unitary 좌표변환을 활용하는 방법론을 제시하고, 비교 대상 방법별로 fitting 정확도를 평가하였다. 각 방법의 3D circle fitting 정확도를 향상시키기 위하여 관측점과 fitting 모델 사이의 잔차로써 직교거리를 산출하고, 과대오차를 소거하는 반복계산 과정을 수행하였다. 연구의 결과, unitary 좌표변환을 기반으로 하는 3D circle fitting 방법론이 VLBI 안테나의 방위각과 앙각축에 대한 최적의 방정식을 결정하는데 가장 적합한 것으로 나타났다. 상기 방법으로 결정된 두 축의 교차점을 VLBI 안테나의 기준점으로써 계산하였고, 이러한 결과는 향후 VLBI 관측성과의 국가기준점 연계를 위한 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
목적: 방사선치료 시 OBI (on board imager) 시스템으로 환자 셋업 오차(set-up error)를 확인, 보정한 결과를 분석하여, 셋업 오차(set-up error)의 경향 및 원인을 살펴보고, 기존 필름과 EPID (electronic portal imaging device)를 사용한 방법에 비해 OBI의 정확성과 유용성에 대하여 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 2006년 3월부터 2006년 5월까지 본원에 내원한 3차원 치료계획 환자 130명을 대상으로 주 1회 이상 OBI를 이용하여 치료전 셋업 영상의 분석을 시행하였다. 직각으로 획득한 2개의 영상을 모의 치료실에서 획득한 기준영상(reference image)과 합성(Fusion) 후 분석을 하였다. 분석 후 Vertical, Lateral, Longitudinal 방향으로 변위(Shift)거리를 측정하여 오차를 분석했다. 또한, 주요 부위별, 방향별로 구분하여 셋업 오차(set-up error) 요인들을 비교, 평가하였다. 결과: OBI를 적용하여 분석한 환자 41.5%에서 변위가 없이 Setup이 정확하였고, 52.3%에서 $1{\sim}5mm$정도의 오차가 존재하였다. 5 mm오차 이상인 환자도 6.1%가 확인되었다. 5 mm이상의 오차를 보인 환자들은 치료실내에서 확인한 결과 환자의 움직임이나 모의치료 자세와의 차이에서 오는 결과임을 알 수 있었다. 또한, 3 mm이상의 오차 경향이 3번 이상 지속될 경우에는 모의 치료실로 이동하여 보정후 치료를 시행하였다. 결론: 치료 전 2인의 근무자가 셋업을 정확히 하고 3면의 레이저와 조사야를 확인하였지만, 직각의 KV 영상으로 분석한 결과 셋업 오차가 발생할 수 있음을 확인하였다. 기존의 EPID에 의한 MV 영상은 낮은 영상의 특성과 환자의 피폭선량 증가라는 단점이 존재하지만, 본 연구에서 분석한 OBI는 모의 치료와 같은 높은 화질의 영상으로 셋업 오차의 정확한 계산과 객관적인 셋업 보정이 가능하여 영상유도 방사선치료의 정확도와 유용성을 입증할 수 있었다.
본 연구는 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고, 얼굴에서 파악되는 감성과 그들 간의 관계를 파악하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 세부 요소들 및 요소들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점까지의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 비율값을 제외한 길이값들을 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기준으로 정규화(normalization)하였다. 그런 다음 35개의 얼굴 내부 특징요소들과 다섯 가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: principal component analysis)을 실시하였으며, 그 결과 얼굴의 물리적 특징 요소들은 얼굴외곽형 성분, 눈 세로 성분, 가로 성분, 눈썹부위 성분의 네 성분으로 대략 묶일 수 있었다. 여기에 한 개의 성분을 더하여 다섯 개의 요인점수를 기반으로 얼굴에 대한 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간에서 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역은 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 다른 한편에서는 얼굴의 감성 구조를 파악하기 위하여 잡지와 설문을 통해 어휘를 수집하고 이를 정리하였다. 요인분석(factor analysis)과 다차원척도 분석(MDS: multidimensional staling) 결과 얼굴과 관련된 감성 어휘는 '날카롭다-부드럽다', '앳되다-성숙하다'의 2차원 공간에서 표현될 수 있었다.>$H_2O$/g membrane, 고정이온농도가 5.25 meq/g $H_2O$인 PVA/PAA-$160^{\circ}C$ 15% 막으로 예측된다. 첨가시에 무첨가시보다 접착정도가 더 높았으며, 가장 높은 접착율은 $\beta$-GlcNAc'ase 첨가시 나타났다. 또한 모든 glycosidase 처리시 2시간 배양한 정자보다는 배양하지 않은 정자에서 투명대에 대한 접착정도가 높게 나타났으며, $\alpha$-D-mannosidase의 처리시 유의적인 차이를 보였다 (P<0.05). 본 연구의 결과, $\beta$-GlcNAc'ase가 주로 돼지정자의 원형질막내에 존재하는 것으로 추측되며, 배양된 정자에 의한 투명대 접착정도와 침입율이 낮았음에도 불구하고 glycosidase activity가 증가하는 것으로 나타났다. 마련되어져야 할 것으로 판단되어진다. 와이어형, 기본형의 순으로 작게 나타났다.한 인자로 제시 되었다. 따라서 채식을 하는 폐경 후 여성의 경우 골격건강을 위하여 단백질의 급원이 되는 식품의 섭취에 더욱 관심이 필요한 것으로 보여 진다. 그러나 본 연구의 경우 대상자의 수가 적은 제한점이 있기 때문에 보다 많은 연구가 계속적으로 수행되어야 할 것으로 생각된다.reas(RW-2 and RW-3), lower part of the dam (RW-1) and seawater areas(RW-4 and RW-5).하는 비율이 가장 높았다. 에너지 섭취를 고려한 INQ는 칼슘과, 비타민 A는 남녀 모두, 비타민 B$_2$는 여자가
목적 : 고선량률의 Ir-192 선원을 이용한 근접조사의 모의촬영 영상을 개인컴퓨터(PC)에 입력하여 해부학적 영상에 선량분포를 구현하고 히스토그램, 선량-용적히스토그램 및 3차원 선량분포를 전산화하였다. 대상 및 방법 : 선량전산화에 이용된 선원은 원격근접조사장치(Buchler 3K, 독일)의 Co-60 대체선원으로 한국원자력 연구소와 공동으로 개발한 Ir-192이다. 선원 모양에 의존하는 선량분포의 비등방성은 선원을 미소 분할하여 구한 선량과 선원 중심에서 측방 기준점의 공중선량을 기준으로 규격화한 값을 이용하였다. 선원 주위의 조직선량은 선원 중심에서 측방으로 실측된 조직감쇠와 산란에 의한 보정계수와 에너지에 따른 공기 저지능에 대한 조직의 저지능 비로 공중-조직선량 변환계수를 적용하고 기준점에 대해 규격화한 선량률표를 검색하여 얻도록 하였다. 선량계획 전산화 과정에 모의촬영 영상입력, 선원입력과 선원의 축면 결정과 해부학적 영상을 이용한 선량분포와 점선량, 히스토그램 및 선량-용적 히스토그램을 구현하였다. 결과 : 저자들이 개발한 근접조사 선량계획시스템에는 선원모의촬영 영상을 스켄하여 비트맵 파일로 저장하고, 좌표원점과 확대율을 정해, 선원위치를 결정하고 선량분포와 선량분석 프로그램을 포함한 선량전산화를 구현하였다. 실험에 이용된 Ir-192 선원의 조직내 선량은 공중선량율과 조직에 의한 감쇠 및 산란에 의한 실험식을 이용하였다. 선원 중심에서 축상의 거리와 축에서 떨어진 거리에 따른 선량률표에서 행렬 검색하여 얻도록 하였다. 근접조사선량계획은 선원좌표 입력과 선원의 축면(principal plane)을 결정하여 선원이 포함된 평면상의 선량을 구현하였으며, 시뮬레이션 영상인 관상면과 시상면에 선량분포를 구현하였다. 선량-히스토그램에 의한 선량분포 분석은 임의의 해부학적 영상면 위에 커서가 놓인 위치의 선량 스켓치로 얻었다. 임상에 필요한 선량분석은 선원의 축에서 면의깊이를 이동하여 선량분포를 구할 수 있게 하였으며, 선량-용적 히스토그램과 3차원 선량분포를 구현하였다. 결론 : 고선량률 Ir-192를 이용하여 근접조사선량계획을 전산화하였으며, 선량분포의 분석에는 해부학적 영상의 선량분포와 선량-히스토그램, 선량-용적히스토그램을 구현하였으며, 선량분포의 면을 임의 선택할 수 있고 3차원 선량분포를 포함한 선량계획시스템을 준비하였다.
강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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