• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.8
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• pp.691-700
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• 2000

The standard volume ray-tracing, optimized with octree, needs to repeatedly traverse hierarchical structures for each ray that often leads to redundant computations. It also employs the expensive 3D interpolation for producing high quality images. In this paper, we present a new ray-casting method that efficiently computes shaded colors and opacities at resampling points by traversing octree only once. This method traverses volume data in object-order, finds resampling points on slices incrementally, and performs resampling based on 2D interpolation. While the early ray-termination, which is one of the most effective optimization techniques, is not easily combined with object-order methods, we solved this problem using a dynamic data structure in image space. Considering that our new method is easy to implement, and need little additional memory, it will be used as very effective volume method that fills the performance gap between ray-casting and shear-warping.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.592-594
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• 2000

변형모델(deformable model)은 볼륨의료영상(volumetric medical image)으로부터 복잡한 인체기관의 3차원적 경계를 분할해내기 위해 효과적인 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형모델은 초기와 의존성, 오목한 경계(concavity) 분할의 비적합성, 그리고 모델내 요소간 자체교차(self-intersection)의 제한점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 제한점을 극복하고, 오목한 구조를 포함하는 복잡한 인체기관의 경계를 분할하기에 적합한 새로운 변형모델을 제안하였다. 제안한 변형모델은 볼륨영상 피라미드(pyramid)를 기반으로 다해상도(multiresolution)의 모델 정제화(refinement)를 수행한다. 다해상도 모델 정제화는 전역적 시셈플링(global resampling) 및 지역적 리샘플링(local resampling)를 통하여 저해상도의 모델로부터 점차 고해상도의 모델로 이동하면서 객체의 경계를 계층적으로 분할해가는 방법이다. 다해상도 모델에 의한 계층적 경계 분할은 초기화 조건에의 의존성을 극복할 수 있게할 뿐 아니라, 빠른 속도로 원하는 객체의 경계에 수렴할 수 있게 한다. 또한 지역적 리샘플링은 모델 구성요소의 정규화를 수행함으로써 객체의 오목한 부분을 성공적으로 분할할 수 있게 한다. 그리고, 제안 모델은 기존 변형모델에서 포함하는 내부 힘(internal force)과 외부 힘(external force)외에 자체교차방지 힘(non-self-intersection force)을 추가함으로서 효과적으로 모델내의 자체교차를 방지할 수 있게 하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.11
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• pp.589-600
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• 2002

Deformable models offer an attractive approach for extracting three-dimensional boundary structures from volumetric images. However, conventional deformable models have three major limitations - sensitive to initial condition, difficult to represent complex boundaries with severe object concavities and protrusions, and self-intersective between model elements. This paper proposes a deformable model that is effective to extract geometrically complex boundary surfaces by improving away the limitations of conventional deformable models. First, the proposed deformable model resamples its elements hierarchically based on volume image pyramid. The hierarchical resampling overcomes sensitivity to initialization by extracting the boundaries of objects in a multiscale scheme and enhances geometric flexibility to be well adapted to complex image features by refining and regularizing the size of model elements based on voxel size. Second, the physics-based formulation of our model integrates conventional internal and external forces, as well as a non-self-intersecting force. The non-self-intersecting force effectively prevents collision or crossing over between non-neighboring model elements by pushing each other apart if they are closer than a limited distance. We show that the proposed model successively extracts the complex boundaries including severe concavities and protrusions, neither depending on initial position nor causing self-intersection, through the experiments on several computer-generated volume images and brain MR volume images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.30-30
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• 2020

본 연구에서는 여름철에 농업용수(벼농사용)로서 집중적으로 지하수를 사용하는 지역에서 시기별 지하수 사용에 따른 지하수 수질변화를 평가하기 위해 수행되었다. 연구지역은 충남 홍성군 양곡리와 신곡리 일부를 포함하는 면적 2.83 ㎢(283.3 ha)에 해당하는 지역이다. 연구지역 지하수 수질의 공간적 분포 및 시간적 변화 특성 평가를 위하여 2019년 2회(7월, 10월)에 걸쳐 지하수 관정(21개소)에 대하여 조사 및 분석을 수행하였다. 지하수 샘플은 현장에서 온도(T), pH, 용존산소(DO) 및 전기전도도(EC), 산화환원전위(Eh) 등을 측정하였고, 실험실에서 주요 양이온 및 미량원소(Ca, Mg, Na, K, Si, Sr), 음이온(F, Cl, Br, NO₂, NO₃, PO₄, SO₄), 알칼리도, 용존 유기탄소(DOC)와 용존 유기물(DOM) 등을 분석하였다. 지하수 수질조사 결과, 전체의 14~15개소(67~71%)가 Ca-HCO₃ 유형으로 분류되었으며, 다음으로는 Ca-Cl 유형이 4~5개소(19~24%)가 관찰되었다. 얕은 심도의 관정에서 상대적으로 심도가 깊은 관정보다 대부분 성분(TDS, Ca, Mg, Na, K, Cl, SO₄, HCO₃, DOC)에서 높은 농도를 나타내었다. 지하수의 수질자료를 이용하여 다변량통계분석법인 주성분분석(PCA: Principal Components Analysis)과 계층적 군집분석(HCA: Hierachical Cluster Anlaysis)를 수행한 결과, 초기 3개 주요 고유성분(eigenvalue)는 PC1 54.0%, PC2 14.2%, PC3 12.3%로 전체 분산의 88.3%를 설명할 수 있었다. PC1은 Ca, Mg, Na, K, Cl, SO₄, DOC가 주요한 영향 인자였으며 PC2는 HCO₃, NO₃, DO에 영향 받음을 확인하였다. 계층적 군집분석 결과, 연구지역 지하수는 Na-Cl 유형의 C-3 관정을 제외하고는 크게 두 그룹으로 구분되어 졌다. 다변량통계분석의 결과에서도 수리지화학, 동위원소, 용존유기물 등의 특성에서 나타나는 것과 유사한 연구지역의 수질특성을 확인할 수 있었다. 연구지역은 차시기 동안 수질변화는 일부 관정을 제외하고는 유의할 만한 수준으로 관찰되지는 않았고, 지하수 사용에 따른 지하수위 회복도 빠르게 진행되고 있는 것으로 나타났다.