목 적: 본 연구에서는 선형가속기 갠트리 헤드에 부착된 무선 CCTV 카메라를 이용한 영상처리를 통하여 환자 고정과 치료에 있어서의 정확성과 재현성 향상 방안을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 선형가속기의 유사-빔 방향상(semi-beams eye view, semi-BEV)을 얻기 위하여 무선 CCTV 모듈을 자체 제작된 아크릴 어플리케이터를 이용하여 갠트리 헤드에 부착하였다. CCTV 카메라의 영상은 2.4 GHz의 고주파를 통해 치료실 벽면의 수신기로 전송된다. 선형가속기 작동 시 발생하는 무선 주파수에 의한 간섭현상(RF interference)과 누설 방사선으로 영상에 잡음이 발생하는데, 구리 호일로 카메라를 차폐하고 미디안 필터링과 같은 영상처리 기법을 이용하여 이러한 잡음을 최소화할 수 있었다. 스테레오 정합 기법과 Gauss-Newton 최적화 방법론을 기반으로 자체 제작된 소프트웨어를 통해, 환자의 고정 상태를 나타내는 3차원적 위치, 이동, 회전 정도를 정량적으로 평가하였다. 시스템의 정확도를 평가하기 위하여 팬톰 실험을 수행하였다. 또, 환자 호흡에 대한 실시간 영상분석을 통해 호흡 동기 시스템(respiratory gating system)을 구현하기 위한 방법론을 개발하였다. 결 과: 구리 호일 차폐와 영상처리를 통해 잡음을 80% 이상 줄일 수 있었다. 3차원 위치정보의 오차는 팬톰 실험을 통해 $1.5{\pm}0.7\;mm$로 나타났고, 이동 및 회전량에 대한 오차는 각각, 1 mm, $1^{\circ}$ 미만으로 나타났다. 환자 호흡에 따른 호흡 동기 시스템을 구현한 결과, 0.2초의 오차 범위 내에서 실시간 모니터링이 가능한 것으로 나타났다. 결 론: 선형가속기에 부착된 CCTV를 이용한 환자 고정 보조기술은 기존의 높은 비용을 필요로 하는 타 IGRT 기법에 비하여 설치와 이용이 간편하다. 시스템이 선형가속기와 근접해 있기 때문에 야기되는 문제점은 본 연구에서 제시된 방법을 통해 해결될 수 있었다. 시스템의 정확도를 평가해 볼 때, 임상적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
Diesel engines can produce higher fuel efficiency and lower $CO_2$ emission, they are subject to ever more stringent emission regulation. However, there are two major emission concerns fo diesel engines like such as particulate matter (PM) and nitrogen oxides (NOx). Moreover, it is not easy to satisfy the regulations on the emission of NOx and PM, which are getting more strengthened. One of the solutions is to apply the new combustion concept using multistage injection such as HCCI and PCCI. The other solution is to apply after-treatment systems. For example, lean NOx trap catalyst, Urea-SCR and others have various advantages and disadvantages Especially, Urea-SCR system have advantages such as a high conversion efficiency and a wide operation conditions. Hence the key factor to implementation of Urea-SCR technology, good mixing of urea(Ammonia) and gas, reducing Ammonia slip. Urea mixer components are required to facilitate evaporation and mixing because the liquid state of urea poses significant barriers for evaporation, and the distance to mixer is the most critical that affect mixer performance. In this study, to find out the distance from injector to mixer and simulation factor, a laser diagnostics and high speed camera are used to analyze urea injector spray characteristics and to present a distribution of urea solution in transparent manifold In addition, Droplet Uniformity Index is calculated from the acquired images by using image processing method to clarify the distribution of spray.
제방선 지도화는 하천지역의 환경보호와 하천 범람 방지, 그리고 하천 개발에 있어 매우 중요하다. 라이다(LiDAR)와 항공 정사영상(aerial ortho-image)과 같은 원격탐사 데이터의 활용은 대상 지역에 접근하지 않고도 대상 지역에 관한 지형 정보를 얻을 수 있다는 점 때문에, 하천 지도화 작업에 효율적이다. 라이다 자료는 얕은 물을 관통하는 능력과 높은 수직 정확도 때문에 하천구역 지도화 작업에 활용되어 오고 있다. 영상자료의 활용 또한 영상처리 기법을 이용하여 여러 특징들을 추출할 수 있다는 점 때문에 하천 지도화 작업에 효율적이다. 본 논문에서는 라이다와 항공 정사영상을 각각 활용하여 3차원 제방선 지도화 작업을 수행하였다. 그리고 지상 실측정보들을 통해 두 자료로부터 추출된 제방선들의 정확도를 측정하고, 두 측정 결과들을 비교한다. 통계적인 결과에서 나타나듯이 라이다를 활용하여 추출된 3차원 제방선이 항공 정사영상을 활용하여 추출된 3차원 제방선에 비해 수평 및 수직 정확도가 훨씬 더 높다는 것을 보여준다.
현존하는 진동 측정 센서는 정밀도 면에서는 대부분의 진동을 측정하기에 충분하나, 센서 한 개로 하나의 지점이나 방향에 한정하여 측정할 수밖에 없다는 단점을 갖고 있다. 반면 카메라의 경우, 정밀도나 측정 가능한 주파수 영역의 면에서는 다소 불리하지만, 한 번에 광범위한 영역의 진동을 측정할 수 있고 가격 면에서 유리하며 다자유도의 진동을 동시에 측정할 수 있다는 큰 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 저가의 머신 비전 카메라가 진동 측정 센서로서 어느 정도의 오차 범위 내에서 진동을 측정할 수 있는지 알아본 후, 실제 외팔보의 진동을 측정하였다. 카메라의 2차원 평면 이미지는 두 방향의 직선 운동과 한 방향의 회전 운동을 나타낼 수 있다. 먼저 단일 점의 진동을 카메라로 측정하고, LDV(Laser Doppler Vibrometer) 측정을 기준으로 한 카메라 측정의 오차를 실험적으로 교정하였다. 다음으로 다중점의 진동을 한 번에 측정하여 회전 진동과 외팔보 전체 형상의 진동을 측정하였다. 외팔보 전체 형상 진동은 주파수와 시간 영역 모두에 대하여 분석하였다.
본 논문에서는 지하에 매설되어 있는 통신 관로의 효율적인 관리를 위하여 관로상태를 진단할 수 있는 자동 관로 등급 판정 시스템을 제안하였다. 작업자에 의해 행해지던 기존의 관로 조사는 주관적인 판단에 의해 수동으로 판단하기 때문에 수치적인 정량화를 통한 관로 등급 판정 및 효율적인 데이터베이스 구축이 어렵다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 인입 길이별로 관로 단면에 레이저를 투영하여 단면의 상태를 획득하고, 획득된 영상에 대해 실제 관로 단면의 수치적인 최소 직경을 구하며 등급 판정하는 기법을 적용하였다. 제안된 기법에서는 관로 내부의 특별한 상황을 고려하여 잡음 제거 필터와 다양한 color model를 적용한 전처리 과정을 거치게 된다. 관로의 최소 직경판단 및 등급 판정은 세부처리 단계를 통하여 이루어진다. 정확도(precision)를 이용하여 제안된 시스템의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 정확한 등급 판정이 가능한 것을 확인하였다.
In order to obtain desired arc welding performance, we already developed an arc welding robot system that enabled coordinated motions of dual arm robots. In this system one robot arm holds a welding target as a positioning device, and the other robot moves the welding torch. Concerning to such a dual arm robot system, the positioning accuracy of robots is one important problem, since nowadays conventional industrial robots unfortunately don't have enough absolute accuracy in position. In order to cope with this problem, our robot system employed teaching playback method, where absolute error are compensated by the operator's visual feedback. Due to this system, an ideal arc welding considering the posture of the welding target and the directions of the gravity has become possible. Another problem still remains, while we developed an original teaching method of the dual arm robots with coordinated motions. The problem is that manual teaching tasks are still tedious since they need fine movements with intensive attentions. Therefore, we developed a 3-dimensional vision guided robot control method for our welding robot system with coordinated motions. In this paper we show our 3-dimensional vision sensor to guide our arc welding robot system with coordinated motions. A sensing device is compactly designed and is mounted on the tip of the arc welding robot. The sensor detects the 3-dimensional shape of groove on the target work which needs to be weld. And the welding robot is controlled to trace the grooves with accuracy. The principle of the 3-dimensional measurement is depend on the slit-ray projection method. In order to realize a slit-ray projection method, two laser slit-ray projectors and one CCD TV camera are compactly mounted. Tactful image processing enabled 3-dimensional data processing without suffering from disturbance lights. The 3-dimensional information of the target groove is combined with the rough teaching data they are given by the operator in advance. Therefore, the teaching tasks are simplified
본 연구에서는 설계제작된 KrF 엑시머 레이저 스텝퍼는 광원인 KrF엑시머 레이저, 조명광학계, 축소트영광학계, 정밀구동 웨이퍼 스테이지, 정렬시스템 및 이들을 제어하기 위한 제어계로 구성되어 있다. 본 실험에서 사용한 KrFdprtlaj 레이저는 밴드폭 3pm, 반복주파수 200Hz, 평균축력 3W이고, 5:1 투영렌즈는 N.A. 0.42, 전체 필드영역 $\varphi$21.2mm, 왜곡수차 최대 60nm 이하이다. 또한 정밀구동 웨이퍼 스테이지의 재현성과 해상도는 각각 $\pm$0.08$\mu\textrm{m}$/200mm(3 sigma), 100mm 반경에서 0.05 $\mu\textrm{m}$이다. 자동 초점 시스템은 $\pm$50$\mu\textrm{m}$범위에서 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈으며, 자동수평시스템은 120 arcsec 범위에서 larcsec의 해상도를 나타냈다. OFF-AXIS 정렬방식에서는 0.2$\mu\textrm{m}$의 해상도를 가지며, 두빔의 간섭을 이용한 새로운 TTL 정렬은 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈다. 스텝퍼 패턴 실험결과 SAL603레지스트를 사용하였을 때 웨이퍼의 노광후 열처리 $105^{\circ}C$, 60초에서 0.3$\mu\textrm{m}$ Lines and Spaces(L/S)까지 해상되었으며, 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S에서 1$\mu\textrm{m}$의 초점심도를 얻을 수 있었다. 마스크 패턴과 레지스트 패턴의 선형성은 0.4$\mu\textrm{m}$ L/S가지 유지 되었다. 또한 XP-89131레지스트의 경우 노광후 열처리 $110^{\circ}C$, 60초에서 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S까지 해상됨을 알수 있었다.
본 연구는 고성능 전개판을 개발하기 위하여 전개판 주변의 유동장을 계측할 수 있는 해석 방법을 제시하고자 하였다. 실험 방법으로는 CFD를 이용한 유동장의 수치 해석과 유동장의 정량적, 정성적 계측이 가능한 PIV 실험방법을 사용하였다. 본 실험에서는 전개판 주변의 가시화된 영상을 PIV 기법을 이용한 화상처리로 유동특성을 해석하였으며, 이 결과를 CFD에 의한 해석 결과와 유동 패턴을 비교하였다. 또한, 회류 수조에서의 양력 계수 및 항력계수의 계측 결과를 상호 비교 하였다. 그 결과, 수치 해석된 결과와 PIV의 실험 결과는 정성적으로 매우 잘 일치하였으며, 물리적으로 타당성을 확인할 수 있었다. 그 결과는 다음과 같다. (1) 전개판의 유동장 분석을 위하여 레이저 광원을 이용한 가시화 실험을 실시하고, PIV 기법으로 화상분석을 실시하였으며, 유동입자의 흐름으로도 충분한 정성적인 유체운동의 경향을 파악할 수 있었다 (2) PIV해석결과가 정량적인 결과이므로 이를 다양한 후처리 방법을 통해 속도벡터장, 순간 유동장, 평균 와도로 나타내어 유동장의 변화를 확인할 수 있었다. (3) 최대전개력계수가 나타난 영각 24$^{\circ}$에서 비교한 CFD와 PIV 해석 결과, 유동 패턴은 유사하였고, 두 경우 모두 전개판 후연에서 약간의 경계층 박리가 발생하였으나 양호한 흐름을 보였다. (4) PIV에 의한 속도 벡터도, 순간 유선도, 평균 와도로 후처리한 결과, 영각 24$^{\circ}$에서부터 경계층 박리 현상이 일어나기 시작하여, 영각 28$^{\circ}$이상이 되면 심하게 전연으로 발생지점이 이동하게 되고, 그 폭도 확대됨을 확인할 수 있었다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
실내 환경 및 산업체 배기가스중의 미세먼지를 제거하는 방법으로서 압력손실이 낮으면서도 집진효율이 높은 전기집진기가 널리 사용되어지고 있다. 그러나 전기집진기는 서브마이크로미터 크기의 먼지에 대한 제거효율이 낮기 때문에, 정전분무법으로 하전액적을 공급하여 먼지와의 충돌을 촉진시켜 하전효율을 높이는 방법이 대안으로 떠오르고 있다. 그러나 먼지의 하전효율은 정전분무된 액적의 크기 및 개수와 밀접한 관계가 있으나, 액적의 크기를 효과적으로 측정하는 방법이 확립되어 있지 않은 것이 현실이다. 본 연구에서는 손쉽게 이용할 수 있는 수돗물로 정전분무를 한 후, 분무된 액적을 다양한 방법으로 가시화하여 고속카메라로 촬영하였다. 그리고 Image J 프로그램으로 액적의 크기분포를 측정하여 가시화방법에 따른 액적의 크기를 상호 비교하였다. 결과적으로, 레이저로 가시화하여 고속카메라로 촬영하면 미세액적의 이미지화가 가능하기 때문에, 그 액적의 크기는 Xenon광으로 가시화하여 측정한 것보다 약 50 % 작음을 알 수 있었다. 또한 레이저로 가시화하여 측정한 액적의 크기가 $Fern{\acute{a}}ndez$ de la Mora and Loscertales (1994)의 예측치와 비교적 잘 일치함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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