최근의 나선형 CT와 MDCT는 기존의 고식적 CT보다 X-선 조사시의 겹침 현상과 영상 재구성에 있어서의 보간삽입처리로 인해 보다 높은 선량을 환자에게 주게 되었다. MDCT와 나선형 CT장치가 보다 많은 의학적 정보를 제공하는 것에도 불구하고 환자가 받는 방사선 노출은 기존의 고식적 CT검사에 비해 $2{\sim}4$배 정도로 증가되고 있는 실정이므로, 그 잠재적 위험성을 아무리 강조해도 지나침이 없다. CT장치에서의 보다 많은 X-선에 관련된 자료들, 특히 선량효율적 디자인이나 X-선 조절 소프트웨어에 대한 자료들이 필요하다. 왜냐하면 CT장치의 디자인 요소는 임상적 진단에 있어서 환자선량을 성공적으로 줄일 수 있는 중요한 요소이기 때문이다. 이에 본 연구에서는 최근 급격히 확산되어 사용되고 있는 여러 단계의 MDCT의 z-축 선량효율을 측정하여 SDCT와 비교하였다. 그리고 MDCT에서 스캔 시 채택하는 focal spot size와 beam collimation, 검출기 조합 등을 비롯한 파라메터들의 변화에 따른 z-축 선량효율을 파악하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. SDCT가 z-축 기하학적 선량효율이 가장 높았고, 4 슬라이스 MDCT가 가장 낮았다. MDCT 중에서는 small beam collimation 적용 시 64 MDCT가 기하학적 선량효율이 가장 높았고 16, 8, 4 슬라이스 MDCT 순이었으며, large beam collimation 적용 시에는 small focal spot에서는 8 MDCT가, large focal spot에서는 16 MDCT가 가장 높았다. 2. MDCT의 경우 large focal spot에 비해 small focal spot의 z-축 기하학적 선량효율이 최저 0.67%에서 최대 13.62%의 범위에서 높았다. 3. MDCT의 경우 small beam collimation에 비해 large beam collimation의 z-축 기하학적 선량효율이 $3.13{\sim}51.52%$의 범위에서 높았다. 4. 동일한 focal spot size와 beam collimation을 채택한 상태에서 detector combination 차이에 따른 z-축 기하학적 선량효율은 4 슬라이스 MDCT의 모든 경우와 8 슬라이스 MDCT의 large beam collimation에서 일정하였다. 하지만 8 슬라이스 MDCT의 small beam collimation과 16 슬라이스 MDCT에서는 z-축 기하학적 선량효율이 차이를 보였으며 변화의 일률성은 없었다. 5. 동일한 스캔 파라메터를 적용시 나선형 스캔과 고식적 스캔 모드의 z-축 기하학적 선량효율은 동일하였으며, pitch를 변화시키거나 영상재구성 시 슬라이스 두께와 간격을 변화시켜도 z-축 기하학적 선량효율은 변화가 없었다. 결론적으로, CT검사 시 환자가 받는 X-선 피폭선량을 줄이기 위해 연구자는 CT장치의 선량효율에 대해 각별히 주의하여야 하며, Z-축 선량효율성을 높이는 동시에 최적의 임상적 정보를 보존할 수 있는 스캔 파라메터를 선택하여야 한다.
본 연구는 3D 레이저 스캔 방법으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 3D 아바타 애니메이션 모듈 구현을 목표로 한다. 이를 위하여 인체의 뼈 골격계 기준점을 지정한다. 기준점을 이용하여 계층에 맞는 골격을 잡아 오브젝트를 이루고 있는 정점들과 그에 해당되는 골격들을 연결하고 기구학에 의한 행동패턴을 제작하여 아바타에 애니메이션을 적용 시킨다. 이를 위하여Visual C++ OpenGL 라이브러리를 이용 하였고 인체 전신 레이저 스캔 데이터를 대상으로 하였다.
본 연구는 지상 라이다에 의해 획득된 두 가지 유형의 한국전통양식의 건축물에 대한 스캔 데이터로부터 3차원 모델을 생성하는 일련의 처리과정을 제시하고 전통건축물, 문화재, 고고학적 유적지 등을 수치적으로 기록·문서화하기 위한 3D 측량방법을 평가하는데 목적을 두었다. 지상레이저실측을 통한 수치적인 기록화를 필요로 하는 대부분의 고건축물이나 문화재 등은 모든 방향에서 데이터를 취득할 필요성이 있다. 본 논문에서는 대상물 주위의 다중 지점에서 데이터를 획득하여 통합하는 과정을 제시하였다. 또한 레이저 스캔 데이터로부터 건축물의 외부와 내부 양면을 동시에 자동적으로 재구성하는 접근법을 제시하였다.
암반 내 구조물을 시공하는 경우 역학적 안정성을 평가하기 위하여 암반의 특성을 조사한다. 이 경우 암반의 특성은 주로 암반 내 절리의 특성에 의하여 좌우된다. 지금까지는 암반 내 절리의 특성을 조사하기 위하여 암반이 노출된 사면이나 노두에 접근하고 육안으로 직접 관찰하였다. 이때 급사면과 같은 곳에서 접근의 문제, 작업의 안전 문제, 많은 시판이 걸리는 문제, 조사시간에 비하여 얻은 정보량의 부족, 정보의 재현 문제, 측정 오차 문제 등의 제한이 있었다. 따라서 이와 같은 문제를 개선하기 위하여 LIDAR (light detection and ranging)로 암반을 스캔하여 얻은 포인트 클라우드(point cloud)글 Split-FX 소프트웨어로 처리한 결과 절기의 방향과 간격 및 절리면의 거칠기 등 절리의 특성을 정확하고 효율적으로 분석할 수 있었다.
벡터 그래픽스는 수학적 정보를 이용하여 이미지를 표현하기 때문에 이미지 손상 없이 쉽게 확대 축소가 가능하며, 비트맵 방식으로 표현되는 이미지보다 더 작은 파일 크기를 가진다. 본 논문에서 제안하는 벡터 그래픽 래스터라이저는 개선된 스캔라인 엣지 플래그 방식을 사용하여 설계되었으며 클리핑과 슈퍼샘플링 과정을 같이 수행한다. OpenVG 2D 벡터 이미지를 사용하여 검증되었다. 본 논문에서 제안하는 가속기는 Tiger image의 랜더링에 초당 5 프레임의 성능을 가진다.
원격탐사(remote sensing)란 관측 대상과의 접촉 없이 멀리서 정보를 얻어내는 기술을 말한다. 기상관측분야에는 이미 소다(SODAR) 장비가 폭넓게 사용되거 왔으나 최근 풍력자원평가(wind resource assessment)를 위한 풍황측정에 SODAR와 더불어 라이다(LIDAR)가 적극적으로 활용되기 시작하고 있다. 참고로 SODAR(SOnic Detection And Ranging)는 수직 및 동서 남북 방향으로 음파를 발생시키고 대기유동에 의해 산란 반사된 에코를 수신하여 진동수 변화와 반사에코 강도를 측정하여 각 방향의 에코자료를 벡터 합성함으로써 풍향 및 풍속을 산출하는 원리이다. 반면 LIDAR(Light Detection And Ranging)는 비교적 최근에 풍황측정 용도로 개발된 레이저 탐지에 바탕을 둔 원거리 센서로, 공기입자(먼지, 수증기, 구름, 안개, 오염물질 등)에 의해 산란된 레이저 발산의 도플러 쉬프트(Doppler shift)를 이용하여 풍향 및 풍속을 측정하는 원격탐사 장비이다. 풍력자원평가 측면에서 라이다는 그 정확도가 IEC61400-12에 의거한 풍황탑(met-mast) 측정자료 다수와의 비교검증 실측평가(Albers et al., 2009)를 통하여 입증된 바 있다. 한편 한국에너지기술연구원에서 운용 중인 라이다 시스템은 그림 1의 우측 그림과 같이 1초에 $360^{\circ}$를 스캔하여 50지점에서 반사되는 레이저를 스펙트럼으로 측정하되 설정된 관측높이에서 풍속은 샘플링 부피(sampling volume)의 평균값으로 정의된다. 그런데 샘플링 부피는 설정된 관측높이로부터 상하 12.5m, 총 25m의 높이구간에서 관측한 스펙트럼의 평균값을 그 중앙지점에서의 풍속으로 환산하는 알고리듬(algorithm)을 채택하고 있다. 따라서 비선형적으로 변화하는 풍속연직분포 관측 시 풍속환산 알고리듬에 의한 측정오차가 개입될 가능성이 존재하는 것이다. 이에 본 연구에서는 라이다에 의한 풍속연직분포 측정 시 샘플링 부피의 구간 평균화 과정에서 발생하는 불확도(uncertainty)를 정량적으로 분석함으로써 라이다에 의한 풍속연직분포 관측의 불확도를 정량평가하고자 한다.
본 논문에서는 모바일 3차원 그래픽스 시스템에 적용 가능한 SIMD 구조를 갖는 래스터라이저를 하드웨어로 구현하고 FPGA로 검증한 내용을 기술한다. 타일 기반의 스캔 컨버전 회로는 4개의 타일이 동시에 동작하는 SIMD 구조를 따르며 각 타일은 3단계의 계층적 탐색을 통해 타일 내의 방문횟수를 최소화 한다. 실험을 통해 $8{\times}8$ 크기의 타일이 가장 효율적인 것으로 판단되었으며, 계층적 탐색의 마지막 단계에는 $2{\times}2$ 크기의 서브타일을 탐색하게 된다. 플랫 쉐이딩과 고라우드 쉐이딩을 지원하며, 텍스쳐 매핑 회로는 어파인 매핑과 원근보정이 적용된 매핑을 지원한다. 또한 텍스쳐 매핑 회로의 필터링 모드는 포인트 샘플링 방식과 2차 선형 보간 방식을 지원하며, 두 가지의 wrap 모드와 다양한 블렌딩 모드를 지원하도록 설계되어 있다. Xilinx Vertex4 LX100 디바이스를 기준으로 약120Mhz의 동작 속도를 가지며 텍스쳐 메모리와 프레임 버퍼는 검증을 용이하게 하기위해 블록 램으로 설계되었다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
터널 막장관찰은 막장 암반의 불연속면과 취약한 암반상태의 조사와 평가를 포함한다. 본 연구에서는 굴착 중에 터널 막장 불연속면의 기학학적 특성을 자동으로 정량화 하기 위한 라이더 스캔 및 사진측량기법의 적용성에 대해 고찰하였다. 이러한 기법들로 구현되는 터널 막장의 3차원 모델은 인력으로 진행되는 터널 막장관찰 작업의 한계를 넘어서 일관성을 유지하며 자동으로 막장관찰상의 불연속면의 정보화를 가능하게 해준다. 본 연구를 통해 두 기법 모두 터널 막장의 불연속면 특성화에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다. 공학적 사용을 위한 허용 정확도 수준을 감안하여, 라이더기법이 정확도 측면에서는 사진측량기법에 비해 다소 뛰어나지만, 신뢰성 및 시간 비용 측면에서는 사진측량기법이 월등히 뛰어남을 알 수 있었다.
다중선형 회귀분석에 의하여 도출된 알고리즘을 이용하여 필터링 기법을 제시하였고, 제시된 기법을 이용하여 실제 사면지형을 지상 라이다로 스캔하여 취득된 원시자료에 대하여 필터링을 수행한 결과를 분석하였다. 그 결과 필터링의 정확도를 높이기 위하여 굴곡사면지형의 지성선을 기준으로 관측지역을 두 지역으로 분할하여 필터링을 적용하였을 경우가 사면을 분할하지 않고 필터링을 적용하였을 경우 보다 필터링 정확도가 8.73% 높아진 것으로 나타났다. 또한 굴곡사면 지형에서 사면을 분할하여 복합 필터링을 적용한 경우 전역 필터링이나 지역 필터링만 수행했을 때보다 약 5~7% 정확도가 높아진 것으로 보아 사면에 굴곡이 존재하여 경사가 일정하지 않은 경우 사면을 분할하여 복합 필터링을 수행하는 것이 더 효과적이라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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