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방사선 DICOM 영상을 이용한 3차원 프린팅 출력물의 형상 비교에 관한 연구 (A Research regarding the Figuration Comparison of 3D Printing using the Radiation DICOM Images)

  • 김형균;최준구;김가중
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.558-565
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    • 2016
  • 최근 3D 프린팅 기술은 의료에 여러 방향으로 접목되고 있다. 이에 본 연구에서는 의료영상의 표준인 DICOM 영상을 이용하여 만든 3차원 영상을, 3D 프린팅으로 출력하여 그 형상표면의 정밀성을 검토하고자 하였다. 실험은 동물 뼈를 피사체로 의료영상을 획득하였으며, 3D 프린팅 출력을 위해 STL 파일로 변환하는 과정을 거친 후 피사체 형상을 출력하였다. 최종적으로 원본 동물 뼈 와 3D 프린팅에서 얻은 3차원 형상을 3D Scanner로 획득한 후 3차원 모델링을 서로 병합(Merge)하고 그 차이를 비교하였다. 결과분석은 시각적 형상비교, 모델링의 Scale 값에 대한 색상(Color)비교, 수치적 형상비교를 하였다. 형상표면은 시각적으로는 구분이 어려웠으며, 수치적 형상비교는 X, Y, Z 좌표가 있는 임의의 4곳에서 측정된 값으로 비교하였다. 병합된 모델링의 형상표면은 원본 피사체(동물 뼈)에 비해 평균 -0.49 mm 만큼 3D프린팅으로 출력된 형상에서 작게 나타났다. 하지만 모든 형상 표면이 균일하게 작아지진 않았으며, 실험에서는 그 차이가 -0.83 mm 내에 있었다.

화이트 채널 추가에 따른 색상이동모델를 이용한 DLP 프로젝터의 색 재현 (Color Reproduction in DLP Projector using Hue Shift Model according to Additional White Channel)

  • 박일수;하호건;하영호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권4호
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    • pp.40-48
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    • 2012
  • 본 논문은 추가적인 화이트 채널을 사용한 프로젝터와 사용하지 않은 프로젝터간의 매칭 실험을 통하여 색상이동 현상을 모델링하였고, 색상을 수정하는 방법을 제안하였다. 전체 색상 값에 대해 색상이동현상을 정량화하기 위하여, 동일한 밝기와 채도 값을 유지하여 24개의 색상 패치 값을 생성하여 이를 화이트를 추가한 상태와 추가하지 않은 상태에서 투영하였다. 다음으로 각각의 패치에 대해 화이트를 추가 하지 않은 상태와 동일한 색상으로 인지되도록 화이트를 추가한 상태의 색상 값을 변경하였다. 색상 매칭 실험을 통하여 얻은 색상 이동 값을 6개의 구간으로 나누어 4차 방정식을 이용하여 수식화하여 임의의 색상 값에 대한 색상 이동 값을 추정하였고, 색상 값을 수정하는 위하여 사용하였다. 실제로, 입력 RGB 영상은 각각의 픽셀에 대해 CIELAB LCH 색 공간으로 변경하여 각각의 픽셀의 색상 값을 계산하였다. 이 색상 값은 추정된 색상이동량을 이용하여 수정하게 된다. 최종적으로 결과 RGB 영상은 역 과정으로 변환하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 여러 가지 테스트 영상을 이용하여 매칭 실험을 수행하였고 이를 z-scores를 이용하여 비교하였다.

시차변화(Disparity Change)와 장면의 부분 분할을 이용한 SLAM 방법 (SLAM Method by Disparity Change and Partial Segmentation of Scene Structure)

  • 최재우;이철희;임창경;홍현기
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권8호
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    • pp.132-139
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    • 2015
  • 카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.

주왕산국립공원 삼림식생의 군락분류와 군락생태 (Syntaxonomical and Synecological Description on the Forest Vegetation of Juwangsan National Park, South Korea)

  • 오해성;이경연;김종원
    • 한국환경생태학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.118-131
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    • 2018
  • 주왕산국립공원의 삼림식생에 대한 식물사회학적 연구가 이루어졌다. 식물사회의 종조성과 서식처의 균질성을 강조하는 Z.-M. 학파의 방법으로 수행하였다. 52개 식생자료가 획득되었고, 출현식물 총 265분류군의 행동양식은 9계급의 변환통합우점도와 상대기여도를 통해 분석하였다. 식생자료의 모둠화 과정을 통해 단위식생을 분류하고, 그 분포와 현존균질도 등이 분석되었다. 4가지 상관우점식생 속에 9개 식물군락이 기재되었다: 신갈나무-애기감둥사초군락, 신갈나무-뱀고사리군락, 졸참나무-둥근잎천남성군락, 굴참나무-털조록싸리군락, 떡갈나무-털피나무군락, 서어나무-털대사초군락, 느티나무-등칡군락, 들메나무-개면마군락, 소나무-가는잎그늘사초군락. 삼림식생의 대상분포가 논의되었고, 표고 약 700 m가 냉온대 중부 산지대(신갈나무-생강나무아군단역)와 남부 저산지대(졸참나무-작살나무아군단역)의 전이대인 것으로 밝혀졌다. 주왕산국립공원의 삼림식생은 종조성의 낮은 균질성이 특징이었다. 결론적으로 주왕산국립공원의 삼림식생은 <지역생물기후구-대구형> 속에서 더욱 강한 대륙성 생물기후환경과 세립질 풍화토와 암편을 공급하는 유문암질 응회암 우세의 지질 환경에 대응하는 고유성이 큰 지역식생이고, 산불 영향이 더해진 근자연림 또는 이차림인 것으로 밝혀졌다.

항공사진과 항공레이저 데이터를 이용한 건물 자동추출 (Automatic Extraction of Buildings using Aerial Photo and Airborne LIDAR Data)

  • 조우석;이영진;좌윤석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.307-317
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    • 2003
  • 본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.

정지 궤도 기상 위성을 이용한 기계 학습 기반 강우 강도 추정: 한반도 여름철을 대상으로 (Rainfall Intensity Estimation Using Geostationary Satellite Data Based on Machine Learning: A Case Study in the Korean Peninsula in Summer)

  • 신예지;한대현;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1405-1423
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    • 2021
  • 강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.

KOMPSAT-5 레이더 위성 스테레오 영상을 이용한 1:25,000 수치지형도제작 가능성 연구 (Feasibility Study on Producing 1:25,000 Digital Map Using KOMPSAT-5 SAR Stereo Images)

  • 이용석;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1329-1350
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    • 2018
  • 위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 날씨와 지역시간에 관계없이 영상을 취득할 수 있으므로 지구를 관측하기 위하여 매우 다양하게 활용되고 있다. 하지만 위성 영상레이더의 전처리 절차가 복잡하여 수치지도의 제작에는 잘 활용되지 못하였다. 본 연구에서는 위성 영상레이더 스테레오 영상을 이용한 수치지형도 제작 가능성에 대한 연구를 수행했다. 이를 위하여 위성의 상 하향궤도에서 촬영된 스테레오 영상을 두 쌍 획득했다. 또한 제작 가능성을 제시하기 위하여 1) 레이더 기하로부터 RPC(Rational Polynomial Coefficient) 기하로 변환하였고, 2) 수치도화를 수행하였다. 3) 최종적으로 기존에 구축된 수치 지형도로부터 기준점과 검사점을 획득하여 수치지형도 제작 결과를 검증하였다. 두 개의 수치 지도 제작 결과에 대하여 정밀도 검증을 수행하였을 때 각각 XY 방향과 Z 방향으로 1 m 미만의 오차를 나타냈다. 본 결과를 바탕으로 우리는 KOMPSAT-5 위성 영상레이더 스테레오 영상을 활용하여 기준에 부합하는 1:25,000 수치 지형도를 제작할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 기상 조건이 불안정한 지역과 북한, 극지방 등 접근이 어려운 지역의 수치지형도 제작과 주기적 수치지형도 업데이트에도 활용 가능할 것으로 예상된다.

층화 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형 (A Stratified Mixed Multiplicative Quantitative Randomize Response Model)

  • 이기성;홍기학;손창균
    • Journal of the Korean Data Analysis Society
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    • 제20권6호
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    • pp.2895-2905
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    • 2018
  • Lee(2016a)는 Bar-Lev et al.(2004)의 모형에 무관한 변수를 추가하여 민감한 변수, 변환된 변수 그리고 무관한 변수 중에서 확률장치에 의해 선택된 질문에 응답하도록 하는 승법 양적 확률화응답모형을 제안하였다. 본 연구에서는 Bar-Lev et al.(2004)이 제안한 강요 양적속성 승법모형에 무관한 변수와 강요응답을 새롭게 추가한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 무관한 변수에 대한 정보를 아는 경우와 모르는 경우로 나누어 민감한 양적속성을 추정할 수 있는 이론적 체계를 구축하였다. 또한, 모집단이 층화되어 있을 때에도 제안한 모형의 적용이 가능하도록 층화 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형으로 확장하였고 층화추출에 있어서 비례배분과 최적배분 문제를 다루었다. 마지막으로 기존의 승법모형인 Eichhorn-Hayre(1983) 모형, Bar-Lev et al.(2004) 모형, Gjestvang-Singh(2007) 모형, Lee(2016a) 모형이 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형의 특수한 형태임을 확인할 수 있었고, Bar-Lev et al.(2004) 모형과의 효율성 비교 결과 $C_x$값이 작을수록 그리고 $C_z$값이 클수록 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형이 Bar-Lev et al.(2004)의 모형보다 효율적이었다.

3D펜의 디지털화에 대한 연구 (A study on the digitalization of 3D Pen)

  • 김종용;전병훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.583-590
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    • 2021
  • 본 연구는 아날로그 3D펜의 디지털화에 대한 연구이다. 디지털은 항상성과 변형가능성, 결합성, 재생산성 그리고 보관의 편리성 등의 특징이 있다. 이런 디지털 특성과 생산을 융합한 장치가 3D프린터인데 낮은 생산성과 재료, 물리적 특성의 한계로 산업적 활용이 제한적이다. 특히 3D프린터를 사용하기 위하여 필요한 모델링 소프트웨어 및 프린터 장치에 대한 전문기술로 인하여 사용자 접근성이 떨어지는 등의 개선 점이 있다. 이것을 보완한 3D펜은 휴대성과 사용용이성이 뛰어난 반면 디지털화가 불가능하다는 한계점이 있다. 따라서 디지털화 능력과 사용편이성을 확보하고 프린팅공정 중 유해성 논란이 있는 프린팅 재료의 안전성을 확보하기 위하여 푸드를 결합하여 연구문제와 대안을 도출하였으며 개발한 3D펜을 통하여 디지털화를 실증하였다. 3D펜의 디지털화를 위하여 구조화된 장치를 통하여 아날로그적 3D펜의 움직임을 감지하는 센서를 특정하고 이 움직임을 공간해석 알고리즘을 통하여 3차원 데이터인 X,Y,Z 좌표값으로 변환하였다. 이를 증명하기 위하여 Meshlab v1.3.4을 이용하여 시각화하고 유사성을 확인하였다. 향후 이 장치(푸드펜)을 통하여 청소년 교육 및 시니어헬스케어 프로그램에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

가속도 센서를 이용한 보행 횟수 검출 알고리즘과 활동량 모니터링 시스템 (Step Count Detection Algorithm and Activity Monitoring System Using a Accelerometer)

  • 김윤경;노형석;조위덕
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권2호
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    • pp.127-137
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    • 2011
  • 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.