2017년 3월에 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX2는 GPU를 탑재한 고성능의 임베디드 보드이다. 이 제품은 GPU를 이용한 병렬 처리를 통해 임베디드 시스템 상에서 연산량이 많은 알고리즘을 동작시킬 수 있다. 스테레오 매칭 기법은 스테레오 카메라를 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있으며, 획득한 깊이 정보는 다양한 어플리케이션의 메타 데이터로써 활용될 수 있다. 하지만 알고리즘의 연산량이 매우 많아 GPU를 탑재한 데스크톱에서만 동작하는 것이 일반적이었다. 이에 본 논문은 임베디드 보드인 Jetson TX2에서 기존에 개발되었던 스테레오 매칭 알고리즘들을 동작시키고 성능 분석을 통해 실시간 동작 여부에 대한 연구를 진행하였다.
해상시험에서 획득되는 자료는 함정 1척당 53GB 정도의 대용량으로 고가이며, 재현이 불가능하므로 체계적인 관리가 요구된다. 본 논문에서는 각 시험별로 획득, 관리되어오던 대용량 원시자료와 다양한 분석기법을 통하여 추출한 분석자료를 통합하여 장기간 저장함과 동시에 체계적으로 관리, 제공할 목적으로 개발되어 운용중인 해상시험자료 데이터베이스 시스템에 대해서 논한다. 대용량 CD-쥬크박스를 자진 유닉스 서버와 윈도우 환경의 클라이언트로 구성된 시스템으로 현재 입력된 6003개의 검색건수를 이용하여 클라이언트/서버 각각에 대해서 성능 평가를 수행한다.
자기공명 관류영상기법을 이용하여 고양이 뇌 지방색전증 유발한 후 대뇌혈류량을 정량적으로 분석하고 동적특성 변화를 구현하고자 하였다. 고양이 44마리를 대상으로 일측 내경동맥에 트리올레인 (n=15), 올레익 (n=9) 및 리노레익 (n=11)을 주입하여 뇌 지방색전을 유발시켰고, 대조군으로는 이바론 입자 (n=9)를 주입하여 색전이 유발되게 하였다. 그 후 30분과 2시간에 각각 T2강조, 확산강조영상을 획득하고 가장 색전이 많이 일어난 부위에서 관류강조영상을 얻었다. 획득한 데이터는 자체 개발한 영상처리 프로그램과 IDL 소프트웨어를 이용하여 신호강도 곡선을 ΔR$_2$* 곡선으로 변환한 후 적분하여 뇌혈류량을 측정하였다. 모든 군에서 병변부위의 뇌혈류량은 정상부위에 비해 감소하였다. 실험 각 군별 뇌혈류량 비는 시간경과에 따라 유의한 차이가 있었으며 (P<0.005), 2시간에서는 30분에 비해 뇌혈류량이 다소 회복되었다. 뇌 지방색전증의 초기에는 혈류량이 감소하였다. 뇌경색 발생시 조기에 DWI와 PWI을 획득하여 뇌 혈류량의 다양한 동적변화 특성 및 혈류역학적 변화에 대한 정보를 임상적으로 제공 할 수 있으리라 여겨진다.
최근 수치영상은 사진측량의 기본원리를 이용하여, 각종 첨단 산업분야에 그 응용이 증대되고 있으며, 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 특히 가장 중요한 국가시설물인 도로 경우에기존도로의 설계자료나 수치지도가 없는 지역인 경우가 많아 그 자료들을 획득하는데 많은 비용이 소모된다. 또한 도로자료 획득시 도로에 교통량의 증가로 종래 측량방법으로는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량에 의한 도로선형정보체계 구축방법을 제시 하고자한다. 먼저 수치사진측량에서 취득된 자료들을 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로평면선형정보와 도로종단선형정보를 구축하는 프로그램을 개발하였다. 개발한 도로평면선형정보는 기발표된 연구보다 IP값은 약 X,Y방향으로 약 2m정도 정확도가 향상되었고, 곡선반경(R)은 약 2.5m정도의 정확도향상이 있었다.
점성 유체를 담고 쳐는 실린더가 회전운동을 시작하면 회전 원판의 원심력과 에크만 펌핑 효과에 의해 실린더 외벽의 각운동량이 유체에 전달되는 과정에서 자오면상의 유동이 생기게 되고, 이 때 유체의 특성에 따라 유동장의 운동량 획득 특성이 다르게 나타나게 된다. 본 연구에서는 뉴턴 유체와 비-뉴턴 유체의 유동장 획득에 대한 정보를 가시화 영상에서 검출하고 이를 기반으로 유체의 특성을 분석하는 방법을 제안한다. 영상으로부터 운동량이 가장 크게 변화하는 전단면(shear front)의 위치를 알아내기 위해서, 유체의 운동량이 영상에서의 밝기정보로 나타나도록 실험환경을 구성한다. 입력 영상으로부터 유체의 운동량과 흐름을 가시화 할 수 있도록 가시화 매개 물질을 사용하여 영상을 획득하고, 영상에서 에크만 경계층의 전단면을 찾아내어 이동거리를 계산함으로써 유체의 특성을 분석하는 방안을 제시한다. 또한 유동장에 대해, LDV(Laser Doppler Velocimetry)로 측정한 값과 영상으로부터 얻은 값을 비교함으로써 제안된 방법에 대한 정확성을 검증하고, 검증된 데이터를 기반으로 비-뉴턴 유체와 뉴턴 유체에 대한 특성을 분석한다.
살아있는(in-vivo)실험체에서 여러 차례 획득된 영상의 관심영역 특성을 측정, 분석하기 위한 영상처리기법의 정확성은 동물을 희생시켜(in-vitro) 촬영한 영상과의 정량적 비교분석을 통해 검증할 수 있다. 하지만 육안검사에 의존한 기존 분석방법은 객관성이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 in-vivo영상인 PET 영상과, in-vitro영상인 Autoradiography 영상에서 관심영역 특성을 객관적, 정량적으로 비교하는 방법을 제안한다. 종양을 심은 누드마우스에 방사성 동위원소를 표지하여 획득한 이 두 영상에서 종양 조직 성장 지표가 되는 체적과 조직의 활성도를 나타내는 방사능섭취량(SUV)을 각각 측정하고 이를 비교하였다. 또한 두 영상획득의 시간차에 의해 방사성동위원소가 붕괴되어 영상 전체의 명암도가 감소하게 되므로 시간에 반비례하게 변하는 방사성동위원소의 양을 고려하여 영상명암도를 보정하였다.
USN환경에서 다양한 정보 수집을 위해 배치된 수많은 센서노드들의 배터리를 일일이 교체해 주는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 센서노드 배터리 충전용 전력획득모듈을 제안한다. 센서모듈이 환경 정보를 센싱하고 정보를 전송하는데 소모하는 전력과 자연 방전되는 배터리 전력을 보충하기 위해, 전력전송모듈에서 전송한 RF 전력을 획득모듈에서 효과적인 획득 및 효율적인 전력관리를 통해 배터리에 충전한다. 획득된 전력은 배터리 전력을 일정한 레벨로 유지시켜 센서노드의 배터리 교체 주기를 반영구적으로 늘림으로써 USN 산업의 신뢰성과 적용가능성을 높이고 USN 산업 활성화에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 RF 무선전력전송 시스템을 이용하여 전력전송/획득모듈간 5 m의 거리에서 입사된 10 dBm의 전력을 4.2 V의 1 mA 이상의 전류로 센서노드용 리튬폴리머 배터리에 충전하는 실험을 거쳐 시스템을 검증하였고 센서노드의 배터리 소모전류와 센싱정보 송신주기를 무선으로 충전할 수 있는 전류량과 비교하였다.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 진단 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 흡입 공기량(MAF), 단기 연료 보정(STFT), 장기 연료 보정 (LTFT) 값이 연료 소모량과 관계가 있다고 가정하고, 흡입 공기량, 단기 연료 보정, 장기 연료 보정을 입력 변수로 하며, 연료 소모량을 출력으로 구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 관계를 연소 반응식으로 구성하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5 Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능을 확인하였다.
광역 네트워크 정보원으로부터 정보량이 증가함에 따라 효율적인 정보검색 도구의 필요성이 강조되고 있다. 기존의 정보검색 도구는 내용기반 검색방법으로 대상영역에 관계되는 체계적인 지식이 결여되어 사용자의 요구에 정확한 정보의 제공이 어려웠다. 본 논문에서는 광역 네트워크 환경에서 시시각각으로 생성.소멸되는 정보 중 사용자가 원하는 정보를 정확한 시간에 정확하게 제공하기 위해 지능적인 처리가 가능한 Ontology를 이용하였다. 광역 네트워크에 산재하는 대량의 정보원에서 Ontology를 이용하여 사용자가 필요한 정보를 자동적으로 수집.분류하는 지능형 에이전트인 정보검색 시스템을 제안한다.
3D 영상 데이터 중 하나인, 포인트 클라우드는 3 차원 데이터를 정밀하게 획득 할 수 있다는 장점으로 인해 군사, 교육, 의료, 건축 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히, 자율 주행 분야에서 사용되는 동적 획득 포인트 클라우드는 광범위한 영역을 표현하므로 방대한 양의 데이터를 갖고 있어, 효율적인 압축이 필수적이다. 비디오 코덱을 활용하여 3 차원 데이터 압축을 진행하는 V - PCC 의 경우, 신뢰성과 범용성이 높다는 장점이 있으나, 2D 비디오 영상을 활용하기 때문에 대용량 및 광범위한 데이터의 압축이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 V- PCC 의 한계를 극복하고, 광범위한 영역의 정보를 표현하는 동적 획득 포인트를 압축하기 위해 포인트 클라우드를 분할 및 양자화하는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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