• 전력전자학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.11-17
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• 2002

디지털 회로 설계 방법의 하나인 Algorithmic State Machine (ASM)을 이용하여 반복운동을 하는 모터의 위치를 오차 없이 검출할 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 모터의 운동방향 변화 시 증분형 엔코더의 출력 패턴을 분석하고 이를 바탕으로 상태도 및 상태 테이블을 구성하였으며 모터의 운동방향 변화 시 정확하게 변화시점을 검출할 수 있는 디지털 회로를 설계하였다 설계된 회로의 유용성을 검증하기 위하여 시뮬레이션 및 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 모터의 운동 방향이 변화하는 모든 경우에 대해서 제안된 회로를 이용하면 오차 없이 모터의 위치를 검출할 수 있음을 입증하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 춘계학술대회 논문집 센서 박막재료 반도체 세라믹
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• pp.245-248
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• 2003

저온동시소성 세라믹으로 제작된 모듈을 고주파 대역에 적용할 경우 dimension의 오차는 모듈 특성의 오차를 유발시킨다. Constrained sintering 기술은 XY 방향의 수축을 억제시킴으로써 세라믹 소결체의 dimensional tolerance를 향상시키기 위하여 개발된 기술이다. LTCC의 소성온도에서는 수축하지 않는 비소성층을 LTCC 적층체의 위 아래에 함께 적층시킴으로써 XY 방향의 수축은 기계적으로 억제되며, 두께 방향으로만 수축이 일어난다. 본 연구에서는 LTCC 기판을 constrained sintering 방법으로 소성하고, 그 특성값을 일반적인 소성방법으로 제작하였을 때와 비교하였다. 알루미나 테잎의 제조조건 빛 적층조건을 변화시켜 이에 따른 면수축 제어 특성의 변화를 고찰하였다. 실험결과 알루미나 테잎의 고형분 용량과 부착층의 두께가 면수축 제어를 위하여 고려되어야할 주요 인자임을 확인할 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제29권1호
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• pp.7-18
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• 2017

목 적: 영상유도를 통한 6DoF Couch의 이동 정확성의 검증을 위해 QA Set을 제작하였고, 그 유용성을 평가하였다. 대상 및 방법: 6DoF Couch와 CBCT가 설치된 두 대의 선형가속기를 대상으로 하였으며, 자체 제작한 YCC QA Set을 이용하여 수평수직(Translation; TX, TY, TZ)과 회전(Rotation, Pitch; RX, Roll; RY, Yaw; RZ) 여섯방향의 Off-Set 값이 설정된 Penta-Guide Phantom의 CBCT영상을 각각 15회에 걸쳐 획득하였다. 이를 통해 기준영상(Reference Image)과 보정영상(Registration Image)을 비교하였으며, 보정된 6DoF Couch의 이동정확성을 실측하여 오차를 분석하였다. 결 과: 기준영상과 보정영상의 Air Cavity에 해당하는 Pixel들은 모두 30에서 66 사이에 포함되어 보정정확도가 높게 나타났다. 6DoF Couch의 Off-set의 보정 결과 값과 실측치의 비교에서 수평수직방향의 오차는 TX방향은 $0.25{\pm}.18mm$ TY방향은 $0.25{\pm}.25mm$ TZ방향에서 $0.36{\pm}.2mm$로 나타났다. 그리고 회전방향의 오차는 RX방향은 $0.18{\pm}.08^{\circ}$ RY방향은 $0.26{\pm}.09^{\circ}$ RZ방향에서 $0.11{\pm}.08^{\circ}$로서, 임의의 값에 대하여 정확하게 보정되었다. 결 론: YCC QA Set을 이용해 매우 간단한 방법으로 6DoF Couch의 수평수직방향뿐 아니라 회전방향의 오차에 대한 검증을 할 수 있었으며, 이는 6DoF Couch의 Daily IGRT QA를 수행함에 있어서 유용할 것이라 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.201-208
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• 2011

스마트폰 사용자의 증가와 함께 다양한 응용분야에서 정밀한 3차원 위치정보가 요구되고 있다. 단일 주파수 민간용 코드 자료를 이용한 위치결정 정확도는 10m 내외이지만, 향후 스마트폰 응용프로그램은 서브미터 수준의 위치정확도를 안정적으로 확보할 필요가 있다. 따라서 일반적인 절대측위 대신 가상기준점을 기반으로 하는 상대측위 방식을 적용하였으며, 면보정계수를 이용하여 이중차분 오차를 보정하였다. 가상기준점은 로버 가까운 지점에 설정하고, 주 기준점 관측자료를 바탕으로 기하학적인 거리를 반영하였다. 이중차분으로 제거되지 않은 오차는 일반적으로 기선거리와 비례하므로, 로버 외부의 상시관측소 네트워크를 평면에 접합하여 면보정계수를 추정하였다. 이중차분 오차를 보정한 가상기준점과 로버의 24시간 C/A 코드 자료를 이용한 로버의 위치측정 결과 위도, 경도방향의 평균제곱근(RMS) 오차가 각각 37cm, 28cm 였으며, 높이 방향의 오차는 76cm 수준이었다. 또한 평면좌표의 성분별 오차는 전체의 약 90%에서 ${\pm}0.5m$ 이내의 결과를 보였으며, 특히 네트워크 기반의 오차모델링을 통해 평면좌표의 바이어스가 2-3cm 수준으로 크게 향상되었다. 따라서 가상기준점과 이중차분 오차모델링을 통해 단일 주파수코드 자료로부터 안정적인 서브미터 정확도의 위치결정이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.355-356
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• 2018

인터페로미터 방향탐지 시스템은 두 개 혹은 그 이상의 소자로 구성되는 안테나 시스템으로 수신되는 무선신호의 위상차를 사용하여 수신신호의 방향을 추정한다. 방탐정확도 향상을 위해, 방향탐지 시스템은 장치에서 발생하는 위상오차를 최소화하는 위상보정을 수행한다. 본 논문에서는 인터페로미터 방향탐지 시스템에서 수행되는 위상보정 방법에 대해 분류하였으며, 각 방법의 장단점에 대해 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.180-182
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• 2021

본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제13권1호
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• pp.109-112
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• 2001

1. 목적 : head and neck cancer 환자의, C-T 영상을 이용한 방사선치료계획시 치과 보철물에 의해 발생하는 artifact가 선량 계산에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 2. 재료 및 방법:두 경부와 유사한 크기의 Polystyrenes Phantom ($20{\times}20{\times}25cm^3$) 을 제작하고, 팬톰내에 금으로 인공보철물을 제작하여 보철물 부착 전.후를 C-T Scan (High Speed Advantage, GE, US) 하였다. artifact에 의한 영향을 쉽게 분석하기위해 팬톰내에 다른 구조물은 만들지 않았으며 두가지 방법으로 얻어진 영상을 이용하여 조사면의 크기와 조사 방향을 변화 시켜 가며 1문 조사(SSD 100 cm)에 의한 치료 계획(3D RTP system, Prowess, US)을 수립하여 기준점(5,10 cm depth)에서의 선량 변화를 비교 분석하였다. 아울러 3회 반복 scan하여 artifact에 발생 유형과 CTNo을 이용한 density을 분석하였다. 3. 결과: C-T Scan으로 얻어진 image 상에 나타난 Artifact는 CT no $-1000{\sim}+2775$(기준 $-1000{\sim}+3700$)까지의 다양한 값을 가지며 보철물을 기준으로 방사형태로 분포하였다. artifact가 선량 계산에 미치는 영향을 분석한 결과 보철물 사용시 5cm깊이의 기준점에서 절대선량은 평균 $+1.5{\pm}2.8\%$, 10 cm 깊이에서는 $+1.8{\pm}3.5\%$의 오차를 보였다. 조사방향에 의한 오차는 artifact에 대해 측면 조사한(gantry $270^{\circ}$)경우에서 높게 관찰되었다. 4. 결론: 두 경부 종양의 방사선 치료시 치과 보철물에 의한 artifact는 흔히 관찰가능하며 본 실험을 통해 다양한 형태와 다양한 density을 가짐을 알수있었다. 영상에 나타난 정도에 비해 선량계산에 미치는 평균 오차는 낮게 평가되었지만 조사 방향과 보철물의 위치에 따라 변동이 크게 나타날 수 있어 치료 계획시 가능한 artifact의 영향을 적게 받는 빔의 선택이 정확한 선량 계산에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제30권1호
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• pp.33-38
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• 2007

이 연구는 플라토 치료계획시스템의 치료계획에서 Ir-192 선원에 대한 처방점의 처방선량과 선원 주위의 선량분포상의 선량점들의 선량이 정확하게 계산되는지를 확인하는데 그 목적이 있다. 선원의 중심축의 전후방향에서의 평면의 직교좌표계와 측면방향에서의 평면의 직교좌표계 및 선원을 A4 용지 위에 그려서 치료계획시스템에 입력하였다. 처방선량은 선원중심으로부터 극각 $90^{\circ}, $270^{\circ}의 방향으로 반경 1 cm인 두 지점에 400 cGy를 처방하였다. 처방점과 선량점들의 선량은 치료계획시스템에서 출력된 선량과 파울 킹 등이 유도한 기하학 함수식으로 계산된 선량을 분석하였다. 본 실험의 분석에서 처방 점의 선량은 오차 없이 정확하게 일치하였고, 선량 점들의 선량은 1.85% 이내의 오차를 얻었다. 그리고 플라토 치료계획시스템의 선량계산은 허용오차 ${\pm}2%$ 범위 이내의 정확성으로 분석되었다. 파울 킹 등이 유도한 기하학 함수식을 사용하여 손으로 계산한 선량은 높은 정확성의 품질보증과 편리성에 기인하여, 임상에서 사용하는데 유용할 것으로 생각된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.331-339
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• 2015

사이버나이프치료에서 삽입된 금표지자의 삽입 개수 및 인식의 제한으로 인하여 3D DOF로 치료하는 경우 척추구조물 정렬을 가능하게 하는 Xsight spine tracking system으로 회전방향의 위치오차를 보정함으로서 표적위치오차를 개선하고, 치료방법의 대안을 제시하고자 한다. 실험결과 6D DOF에서 표적위치오차는 $0.214{\pm}0.058mm$, 종양내부에 삽입된 2개 금표지자를 이용한 3D DOF에서 $0.673{\pm}0.142mm$, 종양외부에 삽입된 2개 금표지자를 이용한 3D DOF에서 $1.126{\pm}0.253mm$, Xsight spine tracking system의 적용 한 3D DOF에서 $0.542{\pm}0.103mm$로 나타났다. 실험결과 척추 구조물로 회전방향에 대한 보정을 시행하였을 때 표적위치에 대한 정확성이 약 48% 향상되었다. 또한, 선량분포의 일치성도 약 3%가 향상되어 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 척추구조물 정렬을 병용한 Xsight spine tracking system의 회전방향에 대한 보정은 유용한 것으로 평가 되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.71-79
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• 2019

본 연구는 비행체의 목표지와 진입방향이 정해졌을 때, 목표지점 3차원 모델의 형상과 비행체의 원형공산오차를 고려하여 최종 목표점을 자동으로 생성해 내는 기법에 대한 것이다. 기존에는 목표점을 사용자가 경험에 의존하여 선정하거나 단순히 중심으로 선정하는 경우가 많았고, 진입방향이 정해지기 전 선정하였기 때문에 최적의 위치를 선정할 수 없었다. 본 연구에서는 진입방향이 결정된 후 자동으로 목표점을 생성하여 이러한 문제들을 해결하고자 하였다. 기법은 크게 참조면 및 진입 후보점을 생성하는 단계, 각 진입 후보점의 점수를 계산하는 단계, 마지막으로 최종 목표점을 계산하는 총 3개의 단계로 이루어져 있으며, 본문에서는 각 단계에 대한 설명과 다양한 테스트케이스를 이용한 실험 결과를 기술한다. 본 연구를 통해 사용자는 비행체가 정상진입이 가능할 확률이 높은 목표점을 손쉽게 확인 및 적용 할 수 있다.