This study presents a new method to improve the speed of high quality volume rendering. We improve the speed of ambient occlusion which is one of the global illumination techniques used in traditional volume visualization. Calculating ambient occlusion takes much time because it determines an illumination value of a sample by integrating opacities of nearby samples. This study proposes an improved method for this by using local statistics such as averages and standard deviations. We calculate local statistics for each volume block, a set of nearby samples, in pre-processing time. In the rendering process, we efficiently determine the illumination value by assuming the density distribution as a normal distribution. As the results, we can generate high quality images that combine ambient occlusion illumination with local illumination in real time.
In this work, a dielectrophoresis-based particle-separation device is developed which is to be used to continuously separate particles in microchannels. We fabricated the particle-separation device with combining the benefits of electrode-based DEP and insulator-based DEP. The DEP forces are generated by an array of electrodes located in both sidewalls of a main channel. According to the magnitude and frequency of electrical signals, particles with different dielectric properties experience different DEP forces, and therefore, continuously move along different streamlines in the main flow channel without need of pre-focusing process. Based on this mechanism, we examined the performance of the device by controlling the trajectory of polystyrene particles. This device is applicable to the investigation of dielectric properties of biological cells as well as the continuous separation of biological cells.
Oral cancer surgery changes the morphologic characteristics of the human upper airway. These changes can affect the flow patterns. In this study, computational fluid dynamics (CFD) simulations with transient solver were performed to numerically investigate the air flows in the human upper airways depending oral cancer surgery. 3D reconstructed models were obtained from 2D CT images of one patient. For the boundary condition, the realistic breathing cycle of human was applied. The hydraulic diameters of cross-sections for post-surgical model are changed greatly along streamwise direction, so these variations can cause higher wall shear stress and flow disturbance compared to pre-surgical model. The recirculation flows observed in the protruding region result in the relatively large pressure drop. These results can be helpful to understand the flow variations after resection surgery of oral cancer.
Viral surface proteins are known to play an essential role in attachment of the virus particle to the host cell membrane. In case of the hepatitis B virus (HBV) several reports have described potential receptors on the target cell side, but no definite receptor protein has been isolated yet. As for the viral side, it has been suggested that the preS region of the envelope protein, especially the preS1 region, is involved in binding of HBV to the host cell. In this study, preS1 region was recombinantly expressed in the form of a maltose binding protein (MBP) fusion protein and used to identify and visualize the expression of putative HBV receptor(s) on the host cell. Using laser scanned confocal microscopy and by FACS analysis, MBP-preS1 proteins were shown to bind to the human hepatoma cell line HepG2 in a receptor-ligand specific manner. The binding kinetic of MBP-preS1 to its cellular receptor was shown to be temperature and time dependent. In cells permeabilized with Triton X-100 and treated with the fusion protein, a specific staining of the nuclear membrane could be observed. To determine the precise location of the receptor binding site within the preS1 region, several short overlapping peptides from this region were synthesized and used in a competition assay. In this way the receptor binding epitope in preS1 was revealed to be amino acid residues 27 to 51, which is in agreement with previous reports. These results confirm the significance of the preS1 region in virus attachment in general, and suggest an internalization pathway mediated by direct attachment of the viral particle to the target cell membrane.
배열형 DBMS는 배열형 자료의 저장 및 분석이 가능하므로 과학자들로부터 많은 기대를 받고 있다. 본 논문은 배열형 DBMS를 이용하여 위성원격탐사 영상을 처리하는 방법의 기술이다. 하지만 기존의 연구 방법들은 크게 두 가지 문제가 있다. 첫째, 지구곡률 등에 의해 왜곡된 데이터가 그대로 시각화되는 문제를 가진다. 둘째, 기 작성된 질의를 통해 얻어진 시각화 결과를 다른 분석에 활용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 이런 문제점을 해소하고 더 나아가 기존의 2차원 시각화가 아닌 위성원격탐사 영상의 3차원 시각화 방법을 제안한다. 아울러 논문의 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 위성원격탐사 영상을 배열 데이터베이스에 저장, 분석, 가공하는 방법을 기술한다. 둘째, 가공된 결과물의 3차원 시각화 방법을 제안한다. 마지막으로 본 논문의 학술적 기여도는 배열형 DBMS에서의 위성원격탐사 영상의 활용 방법과 함께 위성데이터의 3차원 시각화 기법을 제안했고, 위성원격탐사 영상의 활용범위 확대에 기여할 것으로 요약된다.
We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.
iSIMS는 한국 수력원자력 주식회사의 원자력발전소에서 수행하는 가동전/중 검사 절차를 지원하는 웹베이스의 통합 정보 시스템이다. 이 시스템은 가동전/중 검사에 적합한 적용규격(CODE, Standards) 및 규제기관에서 원하는 규제조건 등과 부합하는 검사 계획단계에서 최종 보고서 단계까지의 전체 검사공정을 지원하는데 목적을 두고 있다. 이 시스템의 주요 기능은 검사계획, 검사 및 보고서출력, 검사과정 통제 및 해당 검사부위의 정보 찾기와 그 부위를 비쥬얼하게 찾아 갈 수 있는 자원관리 부분으로 구성된다 본 시스템은 해당 용접부에 대해 2D로 된 위치정보와 3D로 제공되는 비쥬얼정보를 제공하고 이들은 데이터베이스 응용프로그램과 인터페이스 하여 서로에 대한 정보를 공유하여 사용자에게 제공한다. iSMIS는 데이터베이스 관리 도구, 2D와 3D 비쥬얼 도구 등의 상용 소프트웨어 패키지를 사용하여 구현하였다. iSIMS에 대한 주요 기능과 기술은 본문에 기술하였다.
건물의 형태가 고층화되고 대규모의 복합공간을 이루게 되면서 건물의 실내공간은 더욱 복잡하고 다양한 활동들이 일어나는 공간으로 새롭게 인식되고 있기 때문에, 실내공간을 3차원으로 모델링하여 위치정보를 기반으로 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 할 필요가 있다. 본 연구에서는 GIS 표준 웹서비스 기술과 3차원 시각화 기술을 화재 대피 시설물 관리 상권 분석과 같은 건물과 관련된 어플리케이션에 활용하여 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 3차원 실내모델의 정보를 제공할 수 있도록 하였다. GIS 표준 웹 서비스를 활용하여 건물정보를 공유할 수 있도록 건물의 3차원 실내공간을 효율적으로 모델링하고 시각화하기 위한 방안을 제시하기 위해 실내모델의 다양한 구성요소들을 분할하여 모델링 된 공간데이터베이스의 지정된 데이터테이블에 저장하고, 각각을 GIS 웹 서버를 이용하여 웹서비스 할 수 있도록 설정하였다. 3차원 그래픽 렌더링 엔진을 이용하여 GIS 웹서비스로 전달되는 실내모델을 동적으로 재구성함으로써 효율적으로 3차원 시각화할 수 있는 모듈을 개발하여 다양한 어플리케이션에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
전세계적으로 다양한 관측 센서 및 자료처리 기술개발을 통하여 현실 세계에 대한 3차원 공간정보 구축에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사생활 침해 논란에도 불구하고 도시지역 곳곳에 설치된 CCTV가 교통관리나 범죄 예방 및 재난 모니터링을 위한 핵심 관측장비로서 활용되고 있다. 도시지역의 안전 확보와 각종 재난 예방을 위해 기구축된 3차원 공간정보에 CCTV 영상이나 비디오 자료를 연계시켜 유사시 발생한 상황을 실시간적으로 인터렉티브하게 파악하고 모니터링할 수 있는 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 웹 가시화의 국제표준인 X3D를 기반으로 3차원 공간정보와 비디오 융합을 통하여 인터넷 상에서 실시간으로 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하여 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.
Although crack on concrete exists from its early formation, crack requires attention as it affects stiffness of structure and can lead demolition of structure as it grows. Detecting cracks on concrete is needed to take action prior to performance degradation of structure, and deep learning can be utilized for it. In this study, transfer learning, one of the deep learning techniques, was used to detect the crack, as the amount of crack's image data was limited. Pre-trained Inception-v3 was applied as a base model for the transfer learning. Web scrapping was utilized to fetch images of concrete wall with or without crack from web. In the recognition of crack, image post-process including changing size or removing color were applied. In the visualization of crack, source images divided into 30px, 50px or 100px size were used as input data, and different numbers of input data per category were applied for each case. With the results of visualized crack image, false positive and false negative errors were examined. Highest accuracy for the recognizing crack was achieved when the source images were adjusted into 224px size under gray-scale. In visualization, the result using 50 data per category under 100px interval size showed the smallest error. With regard to the false positive error, the best result was obtained using 400 data per category, and regarding to the false negative error, the case using 50 data per category showed the best result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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