연구목적: 본 논문은 지하공동구 내 CCTV에서 촬영된 영상에서 소화기를 탐지하기 위해 딥러닝 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 딥러닝 기반 지하공동구 내 소화기 탐지를 위해 다양한 소화기 이미지를 수집하였으며 CNN 알고리즘을 기반으로 하여 One-stage Detector 방식을 적용한 모델을 개발하였다. 연구결과: 지하공동구 내 CCTV 영상을 통해 10m 이내의 거리에서 촬영되는 소화기의 검출률은 96%이상으로 우수한 검출률을 보여준다. 다만 10m 이상의 거리에서는 육안으로도 확인하기 힘든 상태로, 소화기 객체 검출률이 급격하게 낮아지는 것을 확인하였다. 결론: 본 논문은 지하공동구 내 소화기 객체를 검출하는 모델을 개발하였으며, 해당 모델이 높은 성능을 보여 지하공동구 디지털트윈 모델 연동에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
드론을 운용한 지적재조사사업이 활발히 진행됨에 따라 사업 추진현황에 대한 국민적 관심과 축적되는 드론영상 등 성과물의 활용과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 드론영상 관리 및 활용의 한계점을 해결하고 드론영상 기반의 3차원 지적정보를 제공하기 위해 3차원 공간정보 플랫폼을 구축하여 활용하는 방안을 제시하였다. 연구 대상지역은 2023년 2월에 지적공부 정리가 완료된 최신 지적재조사사업 완료 지구를 선정하였다. 이후 사용자의 공간적 제한을 해소하기 위한 웹기반 3차원 플랫폼을 연구에 적용하여 드론영상, 공간정보, 속성정보를 기반으로 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 3차원 정보 기반의 지적재조사 성과물 가시화, 종전지적도와 확정지적도 성과 비교 등 주요 기능을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 개방형 플랫폼을 통해 지적재조사 성과물에 대해 누구나 쉽게 활용할 수 있으며, 실제 사업 지구를 반영한 3차원 정보 기반의 체계적인 지적재조사 성과물 활용 및 공유를 기대할 수 있다. 또한, 분산된 성과물을 하나의 플랫폼에 통합하여 지속적인 관리방안을 제시하였다. 추후 전국을 대상으로 플랫폼을 구축하고, 지적재조사 행정시스템(바른땅)과 연계 서비스가 구축된다면 3차원 플랫폼의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.
Wood-plastic composites represents a growing class of materials used by the residential construction industry and furniture industry. In this study, the effect of flame retardants on the flammability and mechanical properties of wood flour-high density polyethylene(HDPE) composites were studied. we were manufactured wood flour-HDPE composites by modular intermeshing co-rotating twin screw extruder with L/D ratio of 42. The flame retardant properties were used limiting oxygen index(LOI) and mechanical properties were measured by universal testing machine(UTM). The Morphological analysis of composites were analyzed by Scanning electron microscope(SEM). It was found that Ammonium polyphosphate can effectively reduce the flammability of the wood flour-HDPE composites. Marginal reduction in the mechanical properties of the composites was found with addition of flame retardants. SEM images showed that the coupling agent improved wood flour-HDPE interfacial bonding.
디지털 홀로그래피에서 재생상을 재생할때 복소공액 홀로그램을 도입하여 위상 왜곡과 잡음이 제거된 재생 영상을 얻는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 디지털 홀로그램은 시료의 위상 정보 외에 위상 정보에 겹쳐져 있어 잡음으로 작용하는 허상, DC항 뿐만 아니라 측정 시스템의 위상 왜곡 현상도 모두 포함되어 기록된다. 기록된 홀로그램에서 시료의 위상 정보만을 분리하여 이를 재생하면 질 좋은 위상 재생상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 복소공액 홀로그램을 이용하면 off-axis 및 in-line 홀로그래피에서 위상왜곡과 측정시스템이 가지고 있는 잡음을 제거 할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
Nowadays, the complexity of object tracking models among hardware applications has become a more in-demand duty to complete in various indeterminable environment tracking situations with multifunctional algorithm skills. In this paper, we propose a virtual city environment using AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation - AirSim, CityEnvironment) and use the DQN (Deep Q-Learning) model of deep reinforcement learning model in the virtual environment. The proposed object tracking DQN network observes the environment using a deep reinforcement learning model that receives continuous images taken by a virtual environment simulation system as input to control the operation of a virtual drone. The deep reinforcement learning model is pre-trained using various existing continuous image sets. Since the existing various continuous image sets are image data of real environments and objects, it is implemented in 3D to track virtual environments and moving objects in them.
기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.
목적 Twin beam dual-energy CT (이하 tbDECT)와 dual source DECT (이하 dsDECT)를 통해 얻은 true non-contrast image (이하 TNC)와 virtual non-contrast image (이하 VNC)의 attenuation values 차이를 평가해 보고자 한다. 대상과 방법 간 DECT를 촬영한 62명의 환자를 대상으로 하였다(tbDECT, 32명; dsDECT, 30명). TNC와 재구성한 arterial VNC (이하 AVNC), portal VNC (이하 PVNC), delayed VNC (이하 DVNC)에서 복부내 11개 장기에 대해 attenuation values를 측정하여 비교하였다. 또한 TNC와 VNC attenuation values의 절대오차가 10 Hounsfield units (이하 HU) 이하인 비율을 구하였다. 결과 TNC와 VNC의 평균 attenuation values 비교에서 각 DECT별 33개의 항목(3시기 VNC, 11개 장기) 중 tbDECT는 17개, dsDECT 19개 항목에서 유의한 차이를 보였다(Bonferroni correction p < 0.0167). 절대오차 10 HU이하인 비율은 tbDECT의 AVNC, PVNC, DVNC에서 각각 56.7%, 69.2%, 78.6%, dsDECT는 각각 70.5%, 78%, 78%이었고, 두 DECT모두 AVNC에서 가장 낮았다. 결론 두 DECT의 VNC는 적지 않은 attenuation values 차이로 TNC를 대체하기에는 충분하지 않다.
알칼리 장석 중 고온 상인 anorthoclase의 미세구조 및 화학을 EPMA 및 TEM을 이용하여 분석하였다. Anorthoclase는 BSE image 상에서 Na-rich 지역과 K-rich 지역이 다양한 크기의 lamella를 형성하며 혼재되어 있으며, EPMA 분석 결과 Na-rich 지역은 평균 조성이 Ab: 81%, Or: 3%, An: 12%이며 K-rich 지역은 평균 조성이 Ab: 45%, Or: 44%, An: 11%로 나타났다. TEM 관찰 결과 Na-rich 지역은 앨바이트(albite) 쌍정 구조가 잘 발달한 반면 K-rich 지역은 다시 미세한 앨바이트 쌍정이 발달한 앨바이트와 쌍정이 없는 orthoclase가 약 100 nm의 규칙적인 lamellae 형태를 이루며 서로 섞여 있음이 드러났다 K-rich 지역의 [001] 전자회절도형도 두 상이 공존함을 보이는데, 앨바이트 회절점은 쌍정 구조에 의하여 $(010) ^{*}$ / 방향으로 streaking이 나타난다. 이에 비하여 $(100)^{*}$ 방향으로는 앨바이트 회절점과 orthoclase 회절점이 모두 streaking을 가지는데 이는 Al과 Si의 배열-비배열 현상과 두 상의 계면 간에 나타나는 왜력(strain)에 기인한 것으로 여겨진다. 앨바이트와 orthoclase의 방향이 서로 반대로 나타나는 이유는 두 상의 계면 간의 왜력을 줄이기 위한 일종의 pole switching의 결과로 여겨진다. 위의 결과를 종합해 볼 때 연구된 광물은 중간 단계의 Al-Si 비배열 상태를 가지며 미세구조의 생성 온도가 $400^{\circ}C$∼$600^{\circ}C$로 추정되기 때문에 고온 상인 anorthoclase라기보다는 보다 저온 상인 cryptoperthite라 할 수 있다
Purpose: This study was performed to investigate the effects of energy level, reconstruction kernel, and tube rotation time on Hounsfield unit (HU) values of hydroxyapatite (HA) in virtual monochromatic images (VMIs) obtained with dual-energy computed tomography (DECT)(Siemens Healthineers, Erlangen, Germany). Materials and Methods: A bone density calibration phantom with 3 HA inserts of different densities(CTWATER®; 0, 100, and 200 mg of HA/㎤) was scanned using a twin-beam DECT scanner at 120 kVp with tube rotation times of 0.5 and 1.0 seconds. The VMIs were reconstructed by changing the energy level (with options of 40 keV, 70 keV, and 140 keV). In order to investigate the impact of the reconstruction kernel, virtual monochromatic images were reconstructed after changing the kernel from body regular 40 (Br40) to head regular 40 (Hr40) in the reconstruction phase. The mean HU value was measured by placing a circular region of interests (ROIs) in the middle of each insert obtained from the VMIs. The HU values were compared with regard to energy level, reconstruction kernel, and tube rotation time. Results: Hydroxyapatite density was strongly correlated with HU values(correlation coefficient=0.678, P<0.05). For the HA 100 and 200 inserts, HU decreased significantly at increased energy levels(correlation coefficient= -0.538, P<0.05) but increased by 70 HU when using Hr40 rather than Br40 (correlation coefficient=0.158, P<0.05). The tube rotation time did not significantly affect the HU(P>0.05). Conclusion: The HU values of hydroxyapatite were strongly correlated with hydroxyapatite density and energy level in VMIs obtained with DECT.
rf magnetron sputtering 증착법으로 Al2O3(0001)기판위에 적층생장시킨 Pt박막의 결정성 및 이의 구조적 특성을 backscattering spectrometry(BS)/channeling, transmission electron microscopy(TEM)등을 이용해 분석하였다. $MeV^4$He ion channeling 결과, 증착시 기판의 온도가 $600^{\circ}C$, 증착된 Pt층의 두께가 3500$\AA$이었을 때 최소산란수율(channeling minimum yield)이 4%인 결정성이 우수한 Pt박막이 생장되었음을 확인하였으며, 동일한 증 착조건하에서 증착된 Pt층은 $Al_2O_3$(0001)기판위에 6중 대칭구조를 지닌(111)면방향으로 적층 생장되었으며, (111)면방향을 중심으로 대칭적인 원자배열 구조를 갖고 있는 쌍정구조를 형 성하고 있었다. 단면 TEM 분석결과에서도 격자부정합에 의한 strain을 감소시키기 위하여 형성된 쌍정을 관찰할 수 있었으며 strain이 집중되는 쌍정경계면에서 표면거칠기의 증가 또는 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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