온보드영상장치(OBI)를 사용하고 있는 콘빔CT(CBCT)를 이용하여 인체 팬텀 자세 및 위치와 모의치료시 인체 팬텀 자세 및 위치를 비교하여 CBCT의 3D 타깃 위치의 유용성을 평가하고자 한다. 실제방사선 치료와 동일한 과정으로 모의 치료계획을 하기 위해서 인체 팬텀(The Rando Phantom) 을 set up 한다. 기준점에 놓인 인체팬텀에서 CBCT를 이용하여 평행이동 및 회전이동 하였다. 이때 얻어진 영상들의 위치 차이에 대한 평균 및 편차를 인체 팬텀의 실제 이동 값과 비교하였다. 실험은 10회씩 반복하여 오차의 표준 편차를 구하였다. CBCT로 획득한 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 비교하는 3D/3D 매칭에서 평균 setup의 residual error의 평균 및 표준편차는 lateral $0.2{\pm}-0.2$ mm, longitudinal $0.4{\pm}0.3$ mm, vertical $-0.4{\pm}0.1$ mm 로 각각 0~4 mm의 범위 이내로 나타났다. 모의실험 된 회전 내용은 $0.4{\pm}0.2$ mm, $0.3{\pm}0.3$ mm, 그리고 $0.3{\pm}0.4$ mm이다. 회전에 의한 error는 $0{\sim}0.6^{\circ}$ 범위이다. 인체 팬텀을 이용한 CBCT 3D/3D 매칭은 모의 치료 시와 환자 치료 시 정확한 정합을 함으로써 error를 최소화 하였다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
SBRT는 1회나 또는 3~5회에 걸쳐 치료 Fraction이 30분에서 최대 1시간 걸리므로 치료 중 자세오차가 발생할 가능성이 있다. 이러한 set-up의 오차를 줄이고 정확한 선량을 주기위해 SBRT 환자 치료 시 치료 전 CBCT를 사용하여 보정 후 좌표 값들을 적용하여 치료한 값과 치료 후 긴 치료시간으로 인해 자세 움직임 여부를 확인하기 위해 다시 CBCT를 촬영하여 치료 전.,후 오차 값들의 유용성을 평가하고자 한다. 계통오차 범위는 평균적으로 X, Y, Z축에서 0.032~0.17 cm으로 나타나 치료 후에도 움직임의 변화가 매우 적음을 확인하였다. 호흡동조에 의한 종양 중심체 변화 (±SD)는 X, Y 및 Z 방향에서 0.11(±0.12) cm, 0.27(±0.15) cm, 0.21cm(±0.31cm)였다. 종양 에지 (±SD)은 각각 X, Y및 Z 방향에서 0.21(±0.18) cm, 0.30(±0.23) cm, 0.19cm(±0.26) cm이었다. 종양 교정된 변위의 (±SD)은 각각 RL, AP 및 SI 방향에서 0.03(±0.16) cm, 0.05(±0.26) cm, 0.02(±0.23) cm이었다. 3차원 벡터 값의 범위는 치료 전과 CBCT를 비교했을 때 평균적으로 0.11~0-.18 cm 교정된 셋업 오차는 0.3 cm 이내에 있음을 확인하였다. 따라서, 일부 나이가 많은 환자, 치료 당일 컨디션, 체형에 따라 다소 값들의 변화가 있었지만 유의 범위 내에 있음을 확인하였다.
기존의 거리영상을 이용한 모델베이스기반 3차원 물체인식에서는 주로 거리영상 분할과정을 통한 면정합이나 그래프매칭 등의 방법을 이용하였으나, 이러한 방법은 인간의 인식체계와는 동떨어져 있는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 인간의 인식체계와 유사한 체적기반의 수퍼쿼드릭(superquadric) 물체표현과 이를 확장한 물체인식과정을 보인다. 먼저 3차원 물체에 대한 체적특성을 수퍼쿼드릭 계수를 이용한 부품기반 수퍼쿼드릭 모델(PBSM ; part-based superquadirc model) 로 기술하며, 면 특성 및 체적소간의 접합관계 등을 함께 이용하여 물체의 일부 가려짐이나 시점에 의한 비선형적인 형상변화(nonlinear shape change)에도 강건하도록 한다. 입력되는 물체로부터 추출된 수퍼쿼드릭 계수와 모델물체의 계수들간의 매칭을 거쳐 인식에 이른다. 본 논문에서는 실험결과를 통하여 이러한 병합된 방법이 임의의 기계조립 부품의 위치와 자세를 판정하고 인식하는데 유용함을 입증하였다.
원격탐사 위성 영상의 발전으로 인해 위성에서 취득된 영상을 이용하여 DEM을 제작하는 연구가 계속 진행되고 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 Kompsat-2 영상을 이용하여 이를 이용하여 DEM을 제작한다. DEM의 제작에 앞서 궤도-자세각 모델과 RFM 모델을 사용하여 두 장의 영상과 다중 영상에 센서모델을 수립한 경우 3차원 위치결정 정확도 비교를 수행하였다. 또한 수립된 센서모델을 이용하여 객체공간 기반의 영상정합을 수행하였으며, 제작된 DEM을 통해 사용된 영상의 개수에 따른 분석 및 센서 모델별 정확도를 판단했다. 수행결과 다중영상을 사용하여 센서모델을 한 경우 더 높은 위치 정확도가 나왔음을 확인할 수 있었다. 또한 다중영상을 사용하여 제작된 DEM이 스테레오영상을 사용한 것 보다 더 높은 정확도를 가지며, 육안으로 판단할 경우에도 큰 오차들이 줄어 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다.
For proper ergonomic evaluation using a digital human model simulation (DHMS) system such as $RAMSIS^{(R)}$, the postures of humanoids for designated tasks need to be predicted accurately. The present study (1) evaluated the accuracy of driving postures of humanoids predicted by RAMSIS, (2) proposed a method to improve its accuracy, and (3) examined the effectiveness of the proposed method. The driving postures of 12 participants in a seating buck were measured by a motion capture system and compared with their corresponding postures predicted by RAMSIS. Significant discrepancies ($8.7^{\circ}$ to $74.9^{\circ}$) between predicted and measured postures were observed for different body parts and driving tasks. Two methods (constraints addition and user-defined posture) were proposed and their effects on posture estimation accuracy were examined. Of the two proposed methods, the user-defined posture method was found preferred, reducing posture estimation errors by 11.5% to 84.9%. Both the posture prediction accuracy assessment protocol and user-defined posture method would be of use for practitioners to improve the accuracy of predicted postures of humanoids in virtual environments.
전력선 통신의 매체인 전력선은 60Hz 전력 공급을 위해 설계되었기 때문에 고속 전력선 통신을 위한 1MHz∼30MHz 대역에서는 전력선은 전기적으로 많은 다른 특징을 갖는다. 따라서 고속 전력선 통신을 위해서는 전력선의 고주파 특성-감쇄 지연, 임피던스-등이 자세하게 분석되고 연구되어야 한다. 본 논문에서는 고속 전력선 통신용 1MHz∼30MHz 주파수 대역 옥내저압 전력선 (220V) 임피던스를 측정하였다. 벡터 회로망 분석기와 저압 전력선 결합 장치(coupling unit)를 이용하여 임피던스를 측정하였다. 결합 장치를 T형 등가회로로 바꾸어, 전체 회로에서 얻은 산란계수를 이용하여 저압 전력선 임피던스를 구했다. 제안된 방법으로 표준 한국형 저층 연립 아파트에 대한 임피던스를 측정하고, 그 특성을 분석하였다. 또한 임피던스 정합을 위하여 평균 임피던스를 구하였고, 측정결과 평균 임피던스는 약 100Ω이었다.
현재 Kompsat-2 영상을 이용한 정밀 DEM 제작에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Kompsat-2 위성영상을 이용하여 정밀 DEM을 제작하고, 이렇게 제작된 DEM을 상용 소프트웨어인 PCI Geomatica, ENVI에서 제작된 DEM과의 비교를 통해 그 성능을 분석하였다. DEM의 제작을 위해 Kompsat-2에 가장 적합하다고 보고된 궤도-자세각 모델을 사용하였으며, 에피폴라 곡선의 기하학적 요소들을 이용한 정합방식을 사용하여 Kompsat-2 DEM의 제작을 시도하였다. 각 상용프로그램과의 성능의 비교는 육안을 통한 정성적 실험과, USGS DTED를 이용한 정량적 실험으로 이루어졌다. 정확도는 DTED와의 평균절대오차, RMS 오차로 판단하였으며, 비교 실험 결과, 대부분의 영상에서 실험에 사용한 방식이 다른 상용 프로그램에서 제작된 DEM보다 더 좋은 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 특정 자세를 취하고 있는 인간형 캐릭터의 단순한 실루엣 그림 등을 입력으로 받아 이로부터 3차원 신체 외형 정보를 복원하는 기술을 다룬다. 기하학적인 방법 만으로 실루엣에 담기지 않은 내부 형체를 추출하는 것은 매우 어려운 일이기에 본 논문은 대규모 신체 3차원 형체 데이터베이스 및 이의 통계적 분석 데이터를 활용하여 인간형 템플릿 모델을 실루엣에 맞도록 정합 하는 것을 주된 아이디어로 한다. 본 기술은 다음의 세 단계로 이뤄진다. 먼저 주어진 실루엣 이미지로부터 이미지 분석을 통해 윤곽선 및 법선 벡터를 추출한다. 둘째로, 실루엣 이미지와 3차원 모델 간의 점 대 점 대응관계를 수립한다. 마지막으로 수치적 최적화를 통해 실루엣과 모델이 최대한 일치하도록 파라메터들을 정한다. 본 논문은 실루엣 정보로부터 3차원 신체 형태를 최적화하는 실용적 방법론을 제시한 것이 주된 기여이며, 기술의 유효성을 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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