본 연구에서는 규칙파동장에 있어서 인장계류된 원형부유체의 파랑응답해석에 2차원 Navier-Stokes solver에 기초한 새로운 수치파동수조모델을 제안하였다. 본 수치파동수조모델에서는 이동구조물과 유체와의 상호작용을 해석하기 위하여 직각좌표계에서 임의형상의 불투과경계를 갖는 구조물과 유체와의 연성해석이 가능한 IBM(Immersed Boundary Method)과 자유수면 추적을 위한 VOF(Volume of Fluid)법을 결합하였다. 부유체운동에 대한 수치결과를 기존의 FAVOR(Fractional Area Volume Obstacle Representation)법에 의한 계산결과 및 수리실험과 비교하였다. 게다가, 수치모델의 보다 자세한 검증을 위하여 원형부유체의 동요 및 자유수면변동에 관한 수리모형을 추가로 실시하였고, 제안된 수치모델의 범용성과 타당성을 검증하기 위하여 직사각형부유체에 대한 수치 및 수리실험도 병행하였다. 이로부터 추정된 수치계산결과는 실험결과를 잘 재현하고 있는 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 카메라의 정확한 정보(카메라 자세, 위치, 초점거리, 시야각)를 알고 있다 는 가정하에 스테레오 항공영사에서 평면지붕 인공지물의 고도정보를 추출하기 위한 알고리즘이 제안하였다. 이 알고리즘은 위성영사에 대해서도 적용이 가능하다. 특징기반 정합을 수행하는데 있어, 일반적인 건물을 묘사하기 위해 적합한 직선을 특징으로 선택하였다. 이 논문은 세단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 에지 추적 기법을 이용한 다각형 인공지물의 경계 추출 알고 리듬을 통하여 영상상에서 인공 지물의 경계를 추출한다. 두 번째 단계에서는 카메라 정보를 이 용하여 인공지물의 구성하고 있는 직선성분들을 정립한다. 마지막 단계로 정합된 선분쌍을 이용 하여 실제높이를 계산하고 높이 정보를 추출한다. 실험에 사용된 영상은 실제로 취득한 영상이 아닌 합성영상을 사용하였다. 실험 결과 본 논문에 서 제안한 인공지물 경계 추출, 고도 정보 추출은 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
거총부터 격발까지 총구 움직임의 궤적을 추적하여, 사격의 정확성을 향상시킬 목적으로 광전자 기반 사격 훈련 시스템이 사격 훈련 현장에서 활용되어 왔다. 광전자 기반 시스템은 설치가 복잡하고, 표적의 파손 위험이 존재하며, 고가의 장비로 선수들의 접근성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 저비용의 가속도 센서 모듈을 이용하여 체위 떨림을 측정하고 피드백할 수 있는 사격 훈련 시스템을 개발하고, 이의 활용성을 검증하였다. 가속도 센서 모듈은 총기의 에어 실린더에 부착할 수 있도록 제작되었다. 체위 떨림은 가속도 센서 데이터를 이용하여 진폭, 주파수, 공간적 패턴 지표로서 분석되었다. 가속도 센서와 기존의 광전자 기반 시스템에서 측정된 사격시 체위 떨림 진폭 지표 간에는 높은 상관관계(좌우 방향: r=0.76; 상하 방향: r=0.70)가 나타났다. 또한, 사격 선수를 대상으로 진행한 시스템의 유효성 평가에서는 선수의 사격 점수(최상, 최하 격발)에 따라 계산된 체위 떨림 지표가 유의한 차이(p<0.05)가 있음을 독립 표본 t-검증을 이용하여 검증하였다.
Due to the low output rate and time delay of vehicle's navigation results, the electro-optical tracking system(EOTS) cannot estimate accurate target positions. If an inertial measurement unit(IMU) is additionally mounted into the EOTS and inertial navigation system(INS) is constructed, the high navigation output rate can be obtained. And the time-delay can be compensated by using the augmented Kalman filter. An accurate initial attitude is required in order to have accurate navigation outputs. In this paper, an attitude determination algorithm is proposed using the augmented Kalman filter in order to compensate measurement delay of the EOTS and have accurate initial attitude. The proposed initial attitude determination algorithm consists of an augmented Kalman filter, an INS, and an integrated Kalman filter. The augmented Kalman filter compensates the time-delay of the vehicle's navigation results and the integrated Kalman filter estimates the navigation error of the INS. In order to evaluate performance of the proposed algorithm, vehicle's navigation outputs and IMU measurements were generated using sensors' model-based measurement generator and initial attitude estimation errors of the proposed algorithm and the conventional algorithm without the augmented Kalman filter were compared for the generated measurements. The evaluation results show that the proposed algorithm has better accuracy.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
본 논문은 쿼드로터 무인기의 위치 및 자세 추적 제어 성능을 향상시키기 위해 RBFNN 방식을 이용한 적응형 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. RBFNN은 UAV 동적 모델에서 비선형 함수의 근사화에 활용되며, RBFNN의 가중치는 슬라이딩 표면에 부딪혀 미끄러지는 상태를 보장하기 위해 Lyapunov 안정성 분석의 적응 법칙에 따라 온라인으로 조정된다. 네트워크 근사 오류를 보상하고 기존 채터링 문제를 제거하기 위해 슬라이딩 모드 제어 항은 적응 법칙에 의해 조정되어 시스템의 강력한 성능을 향상시킨다. 제안된 제어 방법의 시뮬레이션 결과는 비선형 쿼드로터 무인 항공기에 적용된 제안된 제어기의 효율성을 확인하였다. 그 결과, 제안된 제어 시스템이 만족스러운 제어 성능과 견고성을 달성함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 성층화된 천해 음향도파관 환경에서 빔-시간 강도 패턴을 이용한 음원 거리추정 기법인 배열 불변성 이론에 대한 성능을 분석하였다. 기존의 수중음원 위치추적 방법으로 잘 알려진 정합장 처리, 음향도파관 불변성 추정법 등에 비해 계산량을 절감 할 수 있고, 배열 이득을 충분히 활용할 수 있는 이점을 가진다. 또한, 기타 간섭 신호원의 영향을 크게 받지 않는 상황에서는 수중 환경에 대한 자세한 사전정보가 요구되지 않는다. 기존의 수중 음원 위치 추정법들에 비해 간단하고 순간적인 음원의 거리 추정이 가능한 배열 불변성 방법의 성능을 분석하기 위해 모의 음파 전달 음장을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 광대역을 가지는 수중 충격성 음원에 대하여 SNR 에 따른 거리 추정 결과를 나타내었고 고주파 신호의 다중경로 전파 현상을 억제시키기 위해 공간 스무딩 기법을 적용하였다. 거리추정 성능을 분석한 결과, SNR 10dB의 환경에서 20% 내의 오차율을 보였다.
배경: 다한증에 대한 교감신경절단술은 안전하며 확실한 치료방법으로 인정받고 있다. 다한증 환자의 교감신경절단술의 객관적 평가와 추적 관찰을 위해 수술 전후 교감신경 피부반응검사(Sympathetic Skin Response, SSR)를 시행하였고 그 임상적 유용성을 검증하고자 하였다. 대상 및 방법: 수장부다한증 환자 15명을 대상으로 교감신경절단술 전후에 Medelec Sapphire Plus 근전도 기기를 이용하여 교감신경 피부반응을 검사하였다. 환자는 앙와위 자세에서 우측 정중신경을 전기자극하여 이를 네 개의 채널로 우측 손바닥, 좌측 손바닥, 우측 발바닥, 좌측 발바닥에서 동시에 기록하였으며 피부 온도도 같이 측정하였다. 모든 환자에서 비디오 흉강경을 이용한 T2,3 교감신경절단술을 시행하였다. 2명의 환자에서는 수술 한달 후에 교감신경피부반응검사를 시행하였다. 결과: 임상적으로 15명 모두에서 만족스러운 증상의 호전을 보였으며, 수술 후 합병증으로 5명의 환자에서 적은양의 잔유 기흉이 있었으나 자연 흡수되었다. 추적 관찰에서 재발은 없었고 10명(66%)의 환자에서 보상성 다한증을 호소하였다. 수술후 모든 환자에서 교감신경 피부반응의 변화를 보였고 15명중 양손에서는 12명(80%), 양발에서는 6명이 교감신경 피부반응의 완전소실을 보였고, 나머지 환자에서도 잠복시간은 양측 손과 발에서 현저히 지연되어 나타났으며 진폭도 현저히 감소하였다. 수술 한달 후 검사 할수 있었던 2명의 환자에서 수술 직후 검사와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다. 피부 온도는 수술전 양쪽 손과 발에서 정상보다 낮았으며 수술 후 양측 손과 발에서 모두 상승하였고 통계학적으로 유의하였으며(p<0.05), 발에서 보다 손에서 더 많이 상승하였다. 결론: 수장부 다한증 환자의 교감신경절단술후 모든 환자에서 양쪽 손과 발에서 피부온도의 상승과 교감신경 피부반응의 변화를 보였고, 12명의 환자(80%)에서는 양손에서 교감신경 피부반응이 완전히 소실되었으며, 추적관찰에서도 술후 검사와 비슷한 결과를 보였다. 교감신경 피부반응검사는 다한증 환자의 교감신경절단술후의 평가와 재발 등의 추적관찰에 있어서 객관적인 방법으로 이용될 수 있으리라 생각된다.
골밀도 측정은 주로 척추, 상완, 대퇴, 종골 부위에서 측정되고 있으며 이 부위를 측정하기 위한 전용 소프트웨어 및 통계자료는 잘 확립되어있지만 하악골에 대한 측정방법 및 정량적인 자료가 없어 Horner et al(1996)에 의해 제시된 이중에너지 X선 흡수 계측법(Dual energy X-ray absorptiometry, DEXA)을 이용한 하악골의 골다공증 측정법을 사용하여 본 연구를 시행하였다. 성인남자 13명(26.5세), 성인여자 22명(24.4세)을 대상으로 GE Lunar Prodigy Advance를 이용하여 반 엎드린 자세(Semiprone)에서 두개부을 정측면 자세로 측정하였다. 이때 관심영역(Region of interest, ROI)은 직사각형($30{\times}2.5\;mm^2$)을 사용하여 하악각(Mandibular angle)에서 하악결합(Mental symphysis) 사이의 중심에 놓고 측정하였으며, 직사각형 ROI의 크기와 위치를 변경하여 측정하였다. 남자의 평균 골밀도(g/$cm^3$)는 $1.320{\pm}0.358$이고 여자는 $1.152{\pm}0.340$이고, 위치를 변경하여 하악각 쪽으로 이동시켰을 때 남자 $1.201{\pm}0.361$, 여자 $1.025{\pm}0.377$, 하악결합 쪽으로 이동시켰을 때는 남자 $1.434{\pm}0.341$, 여자 $1.19{\pm}0.358$, 크기를 줄여서 측정할 때는 남자 $1.262{\pm}0.384$, 여자 $1.113{\pm}0.356$, 크기를 확대하였을 때는 남자 $1.320{\pm}0.357$, 여자 $1.129{\pm}0.340$로 나타났다. ROI 위치를 이동시켰을 때와 크기를 변화시켰을 때 모두에서 측정값 간에 차이가 있었다. 추적 검사 시 ROI 위치 값을 유지하여 세 번을 반복하여 평균값을 구하였다. 하악골의 골밀도를 측정할 때 가능한 관심영역을 크게 하고 하악지와 하악결합 사이에 위치하도록 하는 것이 좋을 걸로 생각되고, 특히 추적 검사 시에는 이전 검사를 참고하여, 동일한 크기와 위치에 관심영역이 위치하도록 하는 것이 연구되었다. 이러한 연구에 의하면 하악골의 골밀도의 측정은 전체 골밀도를 나타내는 골밀도 측정값보다는 국소적인 하악골 골밀도 측정에 정확하다. 임플란트 및 하악골 부분의 뼈 이식 분야에서도 정량적인 측정값에 도움이 되며, 이러한 DEXA법으로 BMD 임계치를 한국 사람에 맞는 정량 값으로 구하여 본다면 좋을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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