목적 : 기존의 fan-beam을 이용한 triple detector system에서 parallel collimator를 이용한 dual detector system으로 변화에 있어 acquisition과 processing 부분에서 발생할 수 있는 여러 가지의 변수를 phantom과 volunteer test를 통하여 실험해 보았다. 1 day protocol brain spect를 위하여 parallel collimator에서만 적용되는 OSEM2D와 OSEM3D의 비교 분석을 중점으로 하였고, 모든 연구는 동등한 검사시간으로 fan-beam을 사용하였던 Triple gamma camera보다 parallel을 사용한 dual camera에서 보다 우수한 영상을 구현하고자 하는 목표를 지향하였다. 실험재료 및 방법 : Normal time scan과 short time scan을 실시하였고, collimator 변화에 따른 영상의 변화도 알아보았다. Jaczack performance phantom과 Body IEC phantom을 이용하여 SNR과 contrast를 평가해보았고 Hoffman 3D phantom의 실험을 거쳐 volunteer test를 실시하였다. 결과 : Normal time과 short time의 비교에서는 FLASH3D를 제외한 OSEM2D와 FBP는 분석방법으로 부적합하였다. LEAP는 resolution과 sharpness 등 전체적인 영상의 질이 기존의 fan-beam을 이용한 영상과 유사하였고, LEUHR은 감도의 저하로 1 day protocol을 적용하기 위한 scan time에는 부적합하였다. 재구성법의 비교에서는 Flash-3D를 이용한 결과들이 기존의 FBP와 OSEM-2D보다 월등히 정확함을 정성적으로 확인하였다. 결론 : OSEM3D 재구성법으로 Dual detector system에서의 1 day protocol brain SPECT 시 Fan-beam보다 sensitivity가 떨어지는 parallel collimator의 단점을 보완하면서 영상의 질 또한 de-noising과 scatter correction, resolution recovery 등의 효과를 얻을 수 있으므로 1 day protocol brain SPECT의 검사의 적용에 유용할 것으로 사료된다. 그러나 이러한 half-time method라 제공되는 다양한 프로그램의 임상적용에 대한 광범 위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 계속적인 연구가 기대되는 바이다.
일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
디지털 멀티미디어 방송(DMB)은 대용량의 멀티미디어 정보를 무선환경의 이동체에 전송하기 위해 제안된 방식이다. 이러한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 DM시스템은 COFDM 변조방식을 사용하여 다중 경로 페이딩 현상을 극복하고, 동시에 강력한 채널오류 정정 능력을 필요로 한다. DMB 수신기를 위한 비터비 디코더(구속장 7, code rate 1/4)는 가변 부호화된 데이터의 복호화를 수행해야 하고, 방송시스템이므로 실시간으로 동작하기 위해서 효율적인 구조를 가져야 한다. 따라서 DMB 시스템을 위한 비터비 디코더를 구현하기 위해서는 복호화 과정을 고속으로 수행할 수 있는 별도의 전용 하드웨어 모듈을 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있는 결합된 Add-Compare-Select(ACS)와 Path Metric Normalization(PMN)구조를 새롭게 제안하고자 한다. PMN구조에서의 단점인 comparison tree에 의한 임계 경로(critical path)의 문제를 고정치(fixed value)에 의한 선택 알고리즘을 적용함으로써 고속 동작이 가능하게 하였고, ACS구조에서는 분할 기법(decomposition method)과 선계산(pre-computation)을 이용하여 덧셈기, 비교기, 표준화기의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과 펑처드 비터비 디코더는 일반적인 구조를 적용했을 때 보다 면적 $3.78\%$, 전력소모 $12.22\%$, 최대 게이트 지연 $23.80\%$의 감소율을 보였다.
확장현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 카메라를 개발함에 따라 설비의 부담 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해져 FBX와 같은 3D 형식과 결합하여 실시간 애니메이션 생성이 가능해졌다. 하지만 키넥트는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보인다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라 기반 FBX 형식의 모션 캡쳐 애니메이션 시스템에서의 자연스러운 인체 움직임을 구현하고자 관절 추정 오류를 보정하는 두 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로 키넥트로 사람의 위치 정보를 취득하고 깊이 지도를 생성하여 인체 부위 길이 제약 정보를 이용해 잘못된 관절 위치 값을 보정, 새로운 회전 값을 추정한다. 두 번째로 기존 및 추정된 회전 값들에 미리 설정된 관절 가동 범위 제약을 적용, FBX로 구현해 비정상적인 동작을 제거한다. 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였고 알고리즘 간 오차를 비교하여 시스템의 우수성을 입증하였다.
오피스의 수급 불균형은 도시 성장을 약화시킨다. 오피스의 초과공급이 공실률을 높이고 임대료가 하락하는 등 시장의 불안정성을 키울 수 있기 때문이다. 또한 오피스의 초과수요가 기업의 임차비용을 상승시켜 도시의 산업 성장을 제한할 수 있다. 최근 대규모의 신규 공급이 서울 오피스시장의 변동성을 높였다. 그럼에도 불구하고 오피스 공급에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울 오피스 신규 공급의 영향요인을 확인하고 수급 불균형의 주요 원인인 시차를 고려하여 결정요인들의 동태적 구조적인 움직임을 분석하였다. 이를 위해 시계열모형인 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하여 2003년부터 2015년까지 서울 오피스시장의 분기별 자료를 분석하였다. 분석결과, 서울 오피스 신규 공급에 영향을 주는 요인은 1분기 전 오피스 신규 공급량(-), 1분기 전 오피스 고용자 수(+), 2분기 전 이자율(+), 1분기 전 cap rate(-), 2분기 전 cap rate(-)으로 확인되었다. 이를 바탕으로 영향요인들 간의 시간에 따른 상호의존성과 변동에 따른 상대적 기여도를 분석한 결과, 이자율과 cap rate은 신규 공급량에 단기적인 영향을 미친 반면 고용과 공실률은 장기적이고 지속적인 영향을 미쳤다. 따라서 예측 가능한 오피스 시장 전망을 위해서는 이러한 오피스 신규 공급 영향요인에 대한 공신력 있는 자료 구축이 필요하고 지속적인 모니터링이 필요하다. 오피스는 기업과 산업의 성장을 이끄는 핵심적인 도시인프라이기 때문이다.
본 연구는 NTRIP 기반 보정서비스를 활용한 저가 GPS 수신기의 실시간 측량방법별 정적 및 동적 측위 정확도를 제시한 내용이다. 이를 위해 u-blox사의 LEA 6T GPS 수신 자료와 GNSS 상시관측소의 보정 정보를 NTRIP 캐스터를 매개로 RTKNAVI 공개용 GNSS 해석 툴에 실시간 연계하여 6가지 측량방법(Single, SBAS, DGPS, PPP, RTK, TCP/IP_RTK)으로 위치 정확도를 비교하였다. 정적 실험모형의 적용결과, GPS L1 RTK 측량의 위치오차 평균 및 표준편차는 $N=0.002m{\pm}0.001m$, $E=0.004m{\pm}0.001m$, $h=-0.116m{\pm}0.003m$로서 정밀상대측위 좌표에 근접한 성과를 구현할 수 있었다. 특히, 동적 실험모형에서도 도로 주변 장애물의 영향은 있지만, 모호정수가 고정된 구간의 경우, VRS Network RTK 측량 궤적에 근접한 주행궤적을 보였다. 또한, TCP/IP_RTK 측량용 기준국을 구성하고 정적측량의 활용성을 검토하였다.
최근 도시화된 지역의 지하개발로 인한 각종 문제가 증가함에 따라 정확한 지하시설물 정보관리가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실시간으로 지하공간통합지도를 활용하기 위해 현장 취득 GPR (Ground Penetration Radar) 탐사 데이터와 지하공간통합지도의 상호 위치를 비교하는 기능, 지하시설물 분석 기능, GPR 탐사 단면을 지하공간통합지도 상에 중첩하여 가시화 하는 기능, 측량 데이터를 3차원 공간상에 정위치 및 속성 편집을 통해 셰이프 파일로 변환하는 기능, 셰이프파일을 지하공간통합지도 모바일 센터에 제출하는 기능을 정의하여 프로그램으로 개발하였다. 또한, 개발 프로그램의 현장 적용 테스트를 위해 상수관로 매설 공사 현장에서 지하시설물 실시간 측량 현장에서 활용하는 시나리오와 GPR 탐사 현장에서 활용하는 시나리오를 도출하였으며, 서울시 관내 4개소에서 현장 실증을 수행하여 활용 시나리오의 현장 적용 문제점 및 기능의 오류 없이 정상적으로 작동함을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램의 현장 활용성을 확인할 수 있었으며, 현장에서 측량 성과의 품질 확인 및 지하공간통합지도의 갱신 자동화에 기여할 수 있을 것이다. 또한, 국토교통부에서 추진하는 지하시설물도 정확도 향상 확산사업에 시범 적용하여 개발 프로그램의 활용성을 더욱 높일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 손 동작을 포함한 전신 동작 생성이 가능하고 동작 생성 딜레이를 조절할 수 있는 새로운 딥러닝 기반 동작 복원 기술을 제안한다. 제안된 방법은 범용적으로 사용되는 센서인 바이브 트래커와 딥러닝 기술의 융합을 통해 더욱 정교한 동작 복원을 가능하게함과 동시에 IK 솔버(Inverse Kinematics solver)를 활용하여 발 미끄러짐 현상을 효과적으로 완화한다. 본 논문은 학습된 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 트래커 데이터에 적절한 캐릭터 동작의 실시간 복원이 가능하고, 동작 복원 딜레이를 조절할 수 있는 방법을 제안한다. 복원된 전신 동작에 적합한 손 동작을 생성하기 위해 FCN(Fully Connected Network)을 사용하여 손 동작을 생성하고, 오토인코더에서 복원된 전신 동작과 FCN 에서 생성된 손 동작을 합쳐 손 동작이 포함된 캐릭터의 전신 동작을 생성할 수 있다. 앞서 딥러닝 기반의 방법으로 생성된 동작에서 발 미끄러짐 현상을 완화시키기 위해 본 논문에서는 IK 솔버 를 활용한다. 캐릭터의 발에 위치한 트래커를 IK 솔버의 엔드이펙터(end-effector)로 설정하여 캐릭터의 발 움직임을 정확하게 제어하고 보정하는 기술을 제안함으로써, 생성된 동작의 전반적인 정확성을 향상시켜 고품질의 동작을 생성한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 딥러닝 기반 동작 복원에서 정확한 동작 생성과 사용자 입력에 따라 프레임 딜레이 조정이 가능함을 검증하였고, 생성된 전신 동작의 발미끄러짐 현상에 대해 IK 솔버가 적용되기 이전 전신 동작과 비교하여 보정에 대한 성능을 확인하였다.
부유사 농도는 유사이송해석, 하천 및 구조물의 안정성 평가 등에 있어서 매우 중요한 자료라 할 수 있다. 그러나, 국내의 경우 주로 재래식 채집방식으로 유사량을 관측하고 있어 유사량 자료가 현저히 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 수평초음파도플러유속계(H-ADCP)에서 제공하는 신호대잡음비(SNR)와 레이저부유사측정기(LISST-100X)를 활용한 실측 부유사농도와의 상관관계를 구축하여 H-ADCP를 활용하여 공간 시간적으로 정밀한 유사량을 지속적으로 추정할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 H-ADCP의 신호대잡음비 보정식을 개발하였으며, 실규모 하천에서 유사를 인위적으로 공급하며 H-ADCP와 LISST를 활용하여 신호대잡음비와 부유사농도 자료를 계측하고, 개발된 보정식이 적용된 신호대잡음비-부유사농도(SNR-SSC) 관계식을 시범적으로 구축해 보았다. 구축한 SNR-SSC 관계로부터 상관계수 0.85~0.88의 상대적으로 높은 상관도를 가진 선형회귀식을 구성할 수 있었으며, 본 연구 결과는 자동유량측정장치로 사용되고 있는 H-ADCP를 적절히 활용할 경우 실시간 유사량 관측이 가능하다는 점을 시사한다.
본 연구에서는 남, 여 중학생의 체형인식에 딱른 외모관리 행동의 실태를 파악하고 비교 분석하여 청소년의 긍정적인 신체이미지 형성의 바람직한 방향을 제시하고자 하였다 조사 대상자는 광주소재 남 여 공학 중학교 7곳의 2. 3학년에 재학중인 435명의 남, 여중학생이었다. 결과분석은 SPSS Package 12.0(Kr)을 활용하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같았다. 먼저, 남, 여중학생들은 실제체형보다 비만하게 인식하는 것뿐만 아니라 실제체형보다 수척하게 인식하는 경향도 컸다. 자신의 체형을 제대로 인식할 수 있는 교육이 필요하다고 본다. 둘째, 신체인식 요인과 외모관리행동의 상관관계를 살펴보면 남, 여 중학생 모두 비만인식에 대해 운동보다는 다이어트로 외모관리를 하는 경향을 보이는데 이것에 대한 적절한 지도가 필요하다고 생각된다. 셋째, 자신의 실제체형보다 수척하게 인식하는 수척왜곡 인식집단과 정상집단의 외모관리행동을 살펴보면 남중학생은 운동관리만 하고 여중학생은 운동관리만 하지 알았다. 서로 차별화된 교육이 필요하다고 생각된다. 넷째 비만왜곡인식집단은 남 여중학생 모두 다이어트관리를 하는 반면 신체보정관리나 운동관리를 하지 않는 경향을 보였다. 실제적으로 운동관리가 가장 필요하다고 인식해야할 집단이 다이어트에만 의존하는 경향은 시정이 꼭 필요하다고 생각된다. 이상과 같이 우리나라 남 여 중학생의 왜곡된 신체인식과 외모관리행동을 바로 잡기 위해서 정규 교과목인 가정과목을 통해 표준체형에 대한 교육이 이루어져야 할 것이며 자신의 실제체형을 올바르게 인식할 수 있도록 하는 지도가 병행되어야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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