본 논문에서는 세 가지 관련된 분야의 연구를 통하여 우리나 대학 신입생들의 함수 개념을 조사하였다. 대학 신입생들은 함수를 어떻게 이해하고 있는가?; 인식론적 장애를 포함한 오 개념에는 어떤 것들이 있는가?; 함수 개념은 어떤 경로를 거쳐서 획득되는가? 등이다. 이와 함께 대학의 여러 분야에서 함수가 어떻게 정의되고 쓰이는지를 살펴보고, 미국의 교과서들에 나타난 함수 정의와 도입을 살펴보았다. 설문조사와 이들을 토대로 함수를 대응의 관점에서 도입하는 새로운 교육과정에 대하여 수직선 테스트의 도입을 포함한 몇 가지 제언을 하였다.
본 연구에서는 다각형 메쉬 모델들에 대한 시뮬레이션 수행시 주요 병목현상으로 제기되는 충돌감지의 효율성을 높이기 위하여, 연속 시간사이에서 이산시간 스위프트로 형성된 프리즘을 단위로 하는 효율적 메쉬 컬링 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 우선, 연속 시간사이에서 대응되는 두 삼각형을 이용하여 프리즘을 정의하고, 프리즘 단위의 폐쇄검사(Occlusion Query) 기반 가시성 테스트(Visibility Test)를 실시하여, 교차 가능성이 없는 프리즘을 세부 충돌테스트의 대상에서 제외시킨다. 또한, 가시성 테스트 결과로 추출된 프리즘의 충돌가능 집합(PCS: Potential Colliding Set)에서 충돌 가능성이 없는 프리즘의 쌍들을 분리축 테스트(SAT: Separating Axis Test)을 기반으로 분류하는 협대역 컬링(Narrow Band Culling)을 수행한다. 분리축 테스트 시, 두 프리즘의 영역을 각각의 반공간(Half Space)에 포함시키는 평면을 정의하고 이에 수직인 주축을 정의하여, 단일 주축에 대한 분리 검사를 수행함으로써 수행 효율성을 높인다. 제안기법의 성능을 평가하기 위하여 서로 다른 크기의 벤치마크 모델을 선정하고, 제안 기법 적용 전후의 세부 층돌검사 대상 프리즘 쌍의 수를 비교하였다. 또한, 단일 주축에 대한 분리축 테스트 기반 컬링의 효율성을 입증하기 위하여, 프리즘 쌍에 대한 가시성테스트 실험 결과와 비교하였다. 2916개와 2731개의 삼각형으로 구성된 두 메쉬모델에 대한 컬링 실험에서, 제안 컬링기법 적용시 99%의 효과적인 컬링결과를 얻었다.
본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.
국내 건설현장의 인력은 점점 더 고령화 되고 있다. 건설기능인력의 부재 및 인력수급의 어려움으로 인한 건설공사의 생산성 및 품질저하를 막기 위한 다양한 방법들이 고안되고 있다. 특히 건설공사에 필수적인 중장비와 관련해서 Machine Guidance (MG), Remote Machine Control 등 다양한 방법을 적용하여 생산성 제고 및 품질 향상을 도모하고 있다. MG의 등장 이래로 많은 선행연구가 진행되었으나, 측설(공사 등에 있어서 굴착 경계면, 기준선 중심선 등을 표기하는 것)이 힘든 환경에서의 현장 테스트는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구에서는 측설이 복잡한 현장을 대상으로 MG 굴삭기의 현장 테스트를 진행하고 생산성 분석, 품질평가를 수행하였다. MG 굴삭기를 적용한 후 생산성을 분석한 결과 최솟값은 20.5%, 최댓값은 56.9%, 4일 평균 생산성은 표준품셈 대비 38.3% 증가하였다. 또한 품질평가를 진행한 결과 선행연구 결과 대비 수평 오차 ${\pm}1cm$, 수직 오차 ${\pm}2cm$로 검증되었다
본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 local min/max 연산을 이용한 필기체 숫자의 방향특징 추출 기법을 제안한다. 숫자의 방향특징은 숫자를 이루는 선에서 수평, 수직 및 두 대각방향인 4개 방향의 선들로 구성된 방향선분 영상으로부터 구해진다. Kirsch 마스크를 사용하는 기존의 방향특징 추출기법은 에지형태인 두 겹으로 된 방향선분 영상을 생성하는데 반해 본 논문에서 제시하는 방법은 방향성 수축연산을 사용하여 한 겹으로 된 방향선분 영상을 생성한다. 본 방향성 수축연산을 숫자영상에 적용하기 위해서는 먼저 세선화, 영상 팽창 등의 전처리가 필요하지만 이 방법은 숫자를 이루는 선 자체와 더욱 유사한 형태를 갖는 방향선분을 제공한다. 우리가 구하고자 하는 [$4{\times}4$] 크기인 4개의 방향특징은 4개의 방향선분 영상으로부터 조닝방법을 통해 구해진다. 보다 높은 필기체 숫자인식을 얻기 위해, 본 연구에서는 우리가 제안한 방향특징에 기존의 Kirsch 방향특징과 오목특징을 결합한 다중특징을 사용하였다. 본 숫자 특징에 의한 인식률을 테스트를 위해 오류역전파 알고리즘으로 학습되는 다층퍼셉트론 신경회로망을 인식기로 사용하였으며, Concordia 대학의 CENPARMI 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 98.35%의 인식률을 얻을 수 있었다.
I. 목적 MLC의 단점인 조사영역경계의 요동현상이나, 반음영의 크기를 감소시킬 수 있는 HD270 MLC에 관한 소개와 유용성에 대해 평가하였다. II 대상 및 방법 HD-270 MLC는 PRIMUS(Siemens)의 치료테이블(ZXT) 과 다엽콜리메이터(3D MLC)를 leafs면에 수직방향으로 이동시킴으로써 유효반음영과 조사영역 경계의 요동을 감소시킨다. HD-270 MLC의 효율성과 적당한 resolution을 결정하기 위해 field edge angle(Y축과 이루는 각)이 0도에서 75도까지 15도의 간격으로 된 다각형의 field를 만들고 resolution은 5mm, 3mm, 2mm로 각각의 HD-270 group을 만들어 Siemens사 선형가속기(PRIMUS)의 6MV 광자선을 사용하여 solid phantom에서 SAD 100cm, depth 1.5cm으로 X-Omat film(Kodak)에 60MU로 조사하였다. 조사된 film은 Lumiscan75(LUMISYS)로 스캔해서 RIT113(Radiological Imaging Technology Inc. USA)으로 분석하여 유효반음영과 조사영역 경계의 요동의 변화를 측정하였다. 그리고 치료테이블 움직임의 정확성을 테스트하기 위해 테이블 위에 50Kg의 인체모형팬텀을 놓고 0.001inch의 정밀도를 가진 dial gauge로 가로, 세로, 수직의 세 직각방향으로 ${\pm}5mm,\;{\pm}4mm,\;{\pm}3mm,\;{\pm}2mm$단계별로 측정하였다 III. 결과 Resolution과 field edge angle이 증가할수록 유효반음영과 조사영역 경계의 요동현상은 증가하였다. 그리고 지멘스 ZXT 치료테이블움직임의 오차범위는 ${\pm}1mm$ 이내로 양호하였다. IV. 결론 최근 많이 사용되어지고 있는 다엽콜리메이터의 문제점들을 보완 할 수 있는 HD-270 MLC를 사용함으로써 MLC의 임상적용범위를 보다 넓힐 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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