• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.541-546
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• 2006

3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.794-804
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• 2012

단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권2호
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• pp.73-76
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• 2012

본 논문에서는 단백질 분자로부터 표면 원자를 효율적으로 발견하는 알고리즘을 제안한다. 표면 원자란, 주어진 probe solvent $P$가 단백질 분자와 충돌하지 않고 접한다고 가정할 때, $P$와 접할 수 있는 원자의 집합을 의미한다. 단백질 분자를 구성하는 원자들은 반데르바스 반경을 갖는 구의 집합으로 표현되며, probe solvent 역시 구로 대응된다. $P$의 반경에 대해 분자의 오프셋 곡면을 구하여 표면 원자를 발견하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 구의 오프셋 곡면에 대해 복셀 맵(voxel map)을 구성하여 효율적으로 분자의 오프셋 곡면을 구하며, GPU (graphic processor unit)를 활용한 병렬처리를 수행하여 최대 6,412개의 원자를 갖는 분자에 대해 42.87 millisecond 내에 표면 원자를 발견한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.688-691
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• 2004

본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.57-63
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• 2007

초음파 태아 영상의 실시간 입체 가시화를 위한 볼륨 렌더링 가속화 방법은 결과영상에 영향을 끼치지 않는 관심객체영역외 빈공간을 샘플링 연산에서 제외시키는 공간도약 알고리즘이 일반적이다. 공간도약시 전처리과정에서 각 복셀에서 가장 가까이에 있는 객체의 경계복셀까지의 거리를 미리 계산 저장한 거리지도를 이용하면, 반복적 샘플링 연산을 줄임으로써 렌더링 속도 효율을 높일 수 있다. 거리지도 생성에 사용되는 여러 거리계산변환법 중 거리계산이 정교할수록 실수계산으로 인한 전처리시간이 소요되는 반면, 근사계산법을 이용하면 거리값 연산의 오차로 인한 샘플링의 횟수가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 전처리시간의 지연과 샘플링 횟수의 증가를 비교하여 초음파 태아 영상의 볼륨 렌더링에 가장 적합한 거리지도를 선택한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권1호
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• pp.1-6
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• 2014

현재까지 컨벡스헐 (convex hull) 의 계산 알고리즘들은 주로 점 집합 (point set) 에 대해 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 이산 공간에서 다양한 반경을 갖는 구 집합에 대한 컨벡스헐을 근사하는 방법을 제시한다. 구 집합에 대한 컨벡스헐 계산은, 특히 단백질 분자의 구조적인 특성을 연구하는 여러 응용분야에서 계산 효율성을 증대시키기 위한 기반 기술이라 할 수 있다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map) 자료구조를 적용하고 이를 이용하여 컨벡스헐을 계산하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 GPU를 활용한 병렬처리를 수행하여 평균적으로 6,400개 이하의 구가 포함된 집합에 대해 40ms 이내에 컨벡스헐을 계산하는 성능을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.436-443
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• 2011

Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.555-562
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• 2004

뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도