• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.102-110
• /
• 2021

최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.

• Imaging Science in Dentistry
• /
• 제51권4호
• /
• pp.399-406
• /
• 2021

Purpose: This in vitro study measured and compared 3 intraoral scanners' accuracy (trueness and precision) with different span lengths. Materials and Methods: Three master casts were prepared to simulate 3 different span lengths (fixed partial dentures with 3, 4, and 5 units). Each master cast was scanned once with an E3 lab scanner and 10 times with each of the 3 intraoral scanners (Trios 3, Planmeca Emerald, and Primescan AC). Data were stored as Standard Tessellation Language (STL) files. The differences between measurements were compared 3-dimensionally using metrology software. Data were analyzed using 1-way analysis of variance with post hoc analysis by the Tukey honest significant difference test for trueness and precision. Statistical significance was set at P<0.05. Results: A statistically significant difference was found between the 3 intraoral scanners in trueness and precision (P<0.05). Primescan AC showed the lowest trueness and precision values(36.8 ㎛ and 42.0 ㎛;(39.4 ㎛ and 51.2 ㎛; and 54.9 ㎛ and 52.7 ㎛) followed by Trios 3 (38.9 ㎛ and 53.5 ㎛; 49.9 ㎛ and 59.1 ㎛; and 58.1 ㎛ and 64.5 ㎛) and Planmeca Emerald (60.4 ㎛ and 63.6 ㎛; 61.3 ㎛ and 69.0 ㎛; and 70.8 ㎛ and 74.3 ㎛) for the 3-unit, 4-unit, and 5-unit fixed partial dentures, respectively. Conclusion: Primescan AC had the best trueness and precision, followed by Trios 3 and Planmeca Emerald. Increasing span length reduced the trueness and precession of the 3 scanners; however, their values were within the accepted successful ranges.

• Imaging Science in Dentistry
• /
• 제52권3호
• /
• pp.303-308
• /
• 2022

Purpose: This technical report aims to describe and detail the use of micro-computed tomography for a reliable evaluation of the bulk-fill composite/tooth interface. Materials and Methods: Bulk-fill composite restorations in tooth cavities were scanned using micro-computed tomography to obtain qualitatively and quantitatively valuable information. Two-dimensional information was processed using specific algorithms, and ultimately a 3-dimensional (3D) specimen reconstruction was generated. The 3D rendering allowed the visualization of voids inside bulk-fill composite materials and provided quantitative measurements. The 3D analysis software VG Studio MAX was used to perform image analysis and assess gap formation within the tooth-restoration interface. In particular, to evaluate internal adaptation, the Defect Analysis addon module of VG Studio Max was used. Results: The data, obtained with the processing software, highlighted the presence and the shape of gaps in different colours, representing the volume of porosity within a chromatic scale in which each colour quantitatively represents a well-defined volume. Conclusion: Micro-computed tomography makes it possible to obtain several quantitative parameters, providing fundamental information on defect shape and complexity. However, this technique has the limit of not discriminating materials without radiopacity and with low or no filler content, such as dental adhesives, and hence, they are difficult to visualise through software reconstruction.

• 방송공학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.625-633
• /
• 2012

카메라로부터 획득한 여러 장의 영상에서 3차원 정보를 얻어내기 위한 Extended Depth of Focus(EDF) 알고리듬은 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 피사물체의 깊이정보에 따른 제한된 초점으로 인해 초점이 일부분 맞는 여러 장의 이미지를 가지고 EDF알고리듬은 각 영상들의 focus 영역에서 하나의 focused 영상과 depth영상을 취득한다. 대부분의 영상처리 알고리듬이 그렇듯, EDF 알고리듬에 사용되는 파라메타들의 초기설정에 따라 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 EDF알고리듬을 적용하기 전 입력영상의 기반으로 pyramid, wavelet transform, complex wavelet transform을 사용하였으며 EDF알고리즘에서 사용되는 파라메타들의 설정에 따른 각 알고리즘의 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 파라메타들은 입력영상의 크기에 따른 down sampling의 단계, 영상의 기반 알고리듬의 영상 복원에 사용되는 최하위 레벨의 이미지에 대한 취득 형태, 연산에 쓰이는 window size의 크기이다. 우리는 실험을 통해 제시한 입력영상에 따라 각 파라메타들이 미치는 영향에 대해 분석하였고, 기존에 사용되었던 일반적인 파라메타 선정방식보다 최적화된 파라메타 선정방식을 통해 얻어진 결과영상이 3dB ~ 19dB정도 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제47권3호
• /
• pp.111-133
• /
• 2022

The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.3-12
• /
• 2010

최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제29권3호
• /
• pp.134-142
• /
• 2002

계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 윈도우 연산은 영상에서부터 윈도우에 표시된 부분 영상을 추출하는 연산으로, 영상 처리의 응용에서 중요하게 사용되는 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 윈도우 연산을 수행하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 $n{\times}n{\times}n$ RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 전송할 수 있는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수 시간의 시간복잡도를 갖는다.

• 보존과학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.115-130
• /
• 2009

이 연구에서는 공주 마곡사오층석탑을 대상으로 3차원 스캐닝 시스템을 적용하여 디지털 복원 및 구조안정성평가를 수행하였다. 이를 위해 16방향에서 측정한 레이저 스캐닝 데이터를 7단계의 데이터처리 프로그램 과정에 활용하여 석탑의 디지털복원을 완성했다. 디지털복원 결과, 전반적으로 층별 부재의 높이와 폭은 방위에 따라 약간의 차이가 있었고, 각 층별 옥개석의 폭은 매우 큰 차이를 나타냈다. 탑신의 층별 폭은 1층에서 5층으로 갈수록 줄어들지만 체감비율은 일정하지 않았다. 구조해석을 위한 3차원 영상분석 결과, 1층 탑신이 남동쪽으로 기울어진 것을 제외하고는 2층 탑신부터 상륜부까지 모두 북서쪽으로 변위가 발생하였다. 이와 같은 3차원 영상분석이 석조문화재에 지속적으로 사용되기 위해서는 측정방법의 정량화가 필요하며, 훼손도 정량평가와 같은 다양한 분야에도 적용되어야 할 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제22권6호
• /
• pp.587-596
• /
• 2009

섬유 가교 곡선은 섬유보강 시멘트 복합체의 인장 거동을 예측하고 분석하는데 중요한 요인이다. 이 연구의 목적은 ECC에서 섬유 배향각의 분포와 섬유 개수를 정량적으로 고려할 수 있는 섬유 가교 모델을 제시하는 것이다. 이를 위하여 먼저 섬유 배향각과 섬유 개수를 정량적으로 고려할 수 있는 섬유 가교 모델을 유도하였다. 섬유 배향각과 섬유 개수는 이미지 프로세싱 기법을 사용하여 계측하였다. 이미지 분석을 통하여 계측한 섬유 배향각에 대한 확률밀도함수와 섬유 개수는 섬유 배향각을 2차원이나 3차원에 무작위로 분포된 것으로 가정하는 것과 큰 차이를 보였다. 이는 타설방법이나 유동흐름에 따라 섬유 분포 특성이 영향을 받기 때문으로, 모델의 검증을 위해 정확한 섬유분포 특성을 파악할 필요가 있다. 따라서 이미지 프로세싱 방법으로 계측한 섬유 분포 특성을 근간으로 보강섬유의 배향각과 단면 내 섬유 개수를 고려하여 얻은 섬유 가교 곡선으로 1축 인장 거동을 모사하였다. 모사한 1축 인장 거동은 실험 결과와 유사하게 다중 균열과 변형률 경화 거동을 보이는 등 1축 인장 거동을 정확히 나타낼 수 있는 것으로 검증되었다.

• 전기학회논문지
• /
• 제61권5호
• /
• pp.744-752
• /
• 2012

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.