유한체위에서 사칙연산의 H/W 구현의 효율성은 사용하는 유한체의 기저 선택에 의해서 크게 좌우된다. 그러한 H/W 구현의 효율성의 관점에서 보면, 정규기저가 가장 적절한 이유는, 표수가 2인 유한체 $GF(2^n)$의 원소를 GF(2)위에서 정규기저로 표현하면, 원소의 제곱은 단순하게 좌표의 순환이동이 되기 때문이다. 본 논문에서는, 모든 유한체에서 관용기저로 부터 정규기저로 고속으로 변환하는 알고리즘을 소개하였으며 그 알고리즘을 이용한 H/W 구현결과와 우리의 방법으로 구현한 정규기저를 이용하여, 유한체 $GF(2^n)$위에서 두 원소의 곱셈과 역원을 구하는 효율적인 알고리즘에 따른 프로그램과 H/W 구현결과를 제시하였다.
본 연구의 목적은 각기 다른 수직 점프 동작 시 근육의 길이와 근육의 수축속도 변화를 비교 분석하는데 있다. 피험자의 운동학적 변인들을 분석하기 위해 2대의 고감도 카메라를 (60 Hz, Panasonic AG455) 사용하여 점프 동작을 촬영하였다. 대퇴직근, 내측광근, 외측광근, 중간광근, 대퇴이두근(단두), 내측과 외측 비복근의 길이와 근수축 속도는 Brand et al. (1982)에 의해 제시되어진 하지근 기시 정지점의 3차원 좌표값과 동작분석을 통한 하지 분절간의 회전 및 변환행렬을 사용하여 측정되어졌다. 일반적인 근육 길이와 수축속도의 변화 형태는 각기 다른 점프간에 매우 유사한 형태를 보였다. 상승기 초기에 대퇴사두근의 길이가 최대인것으로 나타났으며, 이에 반해 대퇴이두근과 내외측 비복근은 공중 동작이 발생하는 시점에 근의 길이가 최대인 것으로 나타났다. 근육의 길이 변화 범위는 대퇴직근이 35.9에서 47.5 cm, 외측광근이 29.4에서 38.8 cm, 중간광근이 31.5에서 38.0 cm, 내측광근이 30.9에서 38.6 cm, 대퇴이두근이 21.3에서 39.1 cm, 외측비복근이 31.4에서 33.5 cm, 내측비복근이 30.5에서 33.2 cm인 것으로 나타났다. SQ와 CMJ에서는 대퇴사두근의 최대 단축성 수축 속도와 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 공중동작이 발생하기 바로 전에 이루어졌다. 대퇴사두근의 최대 신장성 수축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 단축성 수축은 일반적으로 피험자가 착지하는 순간에 발생되어졌다. 그러나 HJ와 DJ에서는 대퇴사두근의 최대 신장성 추축과 대퇴이두근과 내외측 비복근의 최대 신장성 수축이 하강기 초반에 발생되어졌다.
본 논문에서는 반투영 거울을 사용하여 원하는 출력물을 허공에 디스플레이 하는 방식의 전시물 안내 시스템을 제안한다. 관람객이 전시물을 관람시 즉각적인 정보 획득이 가능하도록, 전시물에 대한 설명을 전시물 주변에 출력한다. 이를 위해 본 논문에서는 세 가지 문제를 해결한다. 첫째, 실시간 입력 카메라영상을 사용하여 위치 추적을 한다. 이를 통하여 고정된 전시물뿐만 아니라, 유동적인 전시물에도 사용이 가능하다. 둘째, 실시간으로 계산되어진 대상의 위치좌표를 이용하여 결과물을 출력할 때, 자연스러운 이동을 위하여 병렬처리를 통한 추적 알고리즘을 사용한다. 셋째, 공간 증강 현실 시스템제작을 위해 전시 공간 앞면에 반투영 거울을 설치하는데, 설치된 거울의 기울기로 인하여 생기는 왜곡은 반사 변환 행렬을 사용하여 보정한다. 본 논문의 제안 시스템은 전시물에 대하여 관람자의 호기심을 유발하며, 쉽고 즉각적인 설명을 통하여 관람자가 전시물에 대한 정보를 쉽고 빠르게 획득하도록 한다.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
본 연구에서는 상용 해석프로그램에서 구현하기에 어려움이 있는 지반공학적 문제를 해결하기 위한 쉽고 직관적인 해석 프로그램 개발의 일환으로 계산의 정확도가 상대적으로 높은 요소를 채택한 유한요소법을 정식화 하고 해석과정을 프로그램화 하였다. 개발된 프로그램의 계산과정에 있어서의 신뢰성 확인을 위해 두 가지 예에 대한 해석을 수행하고 결과분석을 해 보았는데 첫 번째 예는 등방구속압이 요소에 작용하는 경우이고 나머지 예는 전단응력이 요소의 측면에 작용하는 경우이다. 유한요소를 구성하는 요소로는 등매개변수 사변형 요소를 채택하였는데 요소내의 변위는 요소의 절점변위와 형상함수로 표현된다. 전체좌표(global coordinate)에 의한 미분계수로 표현되는 변형률을 얻기 위해 자코비언과 자연좌표(natural coordinate)를 이용하는 계산과정을 코딩하였다. 요소의 강성행렬을 정의하는 이중적분식을 수치적분으로 변환시키기 위해 4점 가우스 구적법을 적용하였다. 개발된 프로그램의 계산과정 검증을 위해 등방구속압이 작용하는 요소에 대한 해석을 수행한 결과 요소내의 네 개의 가우스점과 요소 중앙에 대해 계산된 응력값이 등방구속압과 일치됨을 알 수 있었다. 개발된 프로그램의 계산과정 검증을 위해 전단응력이 작용하는 요소에 대한 해석을 수행한 결과 요소내에 발생되는 횡방향응력 및 연직응력이 위치에 따라 변화됨을 알 수 있었으며 외력에 대한 발생응력의 크기 및 분포양상이 합리적임을 알 수 있었다.
고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.
본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.
목적 : 고선량률의 Ir-192 선원을 이용한 근접조사의 모의촬영 영상을 개인컴퓨터(PC)에 입력하여 해부학적 영상에 선량분포를 구현하고 히스토그램, 선량-용적히스토그램 및 3차원 선량분포를 전산화하였다. 대상 및 방법 : 선량전산화에 이용된 선원은 원격근접조사장치(Buchler 3K, 독일)의 Co-60 대체선원으로 한국원자력 연구소와 공동으로 개발한 Ir-192이다. 선원 모양에 의존하는 선량분포의 비등방성은 선원을 미소 분할하여 구한 선량과 선원 중심에서 측방 기준점의 공중선량을 기준으로 규격화한 값을 이용하였다. 선원 주위의 조직선량은 선원 중심에서 측방으로 실측된 조직감쇠와 산란에 의한 보정계수와 에너지에 따른 공기 저지능에 대한 조직의 저지능 비로 공중-조직선량 변환계수를 적용하고 기준점에 대해 규격화한 선량률표를 검색하여 얻도록 하였다. 선량계획 전산화 과정에 모의촬영 영상입력, 선원입력과 선원의 축면 결정과 해부학적 영상을 이용한 선량분포와 점선량, 히스토그램 및 선량-용적 히스토그램을 구현하였다. 결과 : 저자들이 개발한 근접조사 선량계획시스템에는 선원모의촬영 영상을 스켄하여 비트맵 파일로 저장하고, 좌표원점과 확대율을 정해, 선원위치를 결정하고 선량분포와 선량분석 프로그램을 포함한 선량전산화를 구현하였다. 실험에 이용된 Ir-192 선원의 조직내 선량은 공중선량율과 조직에 의한 감쇠 및 산란에 의한 실험식을 이용하였다. 선원 중심에서 축상의 거리와 축에서 떨어진 거리에 따른 선량률표에서 행렬 검색하여 얻도록 하였다. 근접조사선량계획은 선원좌표 입력과 선원의 축면(principal plane)을 결정하여 선원이 포함된 평면상의 선량을 구현하였으며, 시뮬레이션 영상인 관상면과 시상면에 선량분포를 구현하였다. 선량-히스토그램에 의한 선량분포 분석은 임의의 해부학적 영상면 위에 커서가 놓인 위치의 선량 스켓치로 얻었다. 임상에 필요한 선량분석은 선원의 축에서 면의깊이를 이동하여 선량분포를 구할 수 있게 하였으며, 선량-용적 히스토그램과 3차원 선량분포를 구현하였다. 결론 : 고선량률 Ir-192를 이용하여 근접조사선량계획을 전산화하였으며, 선량분포의 분석에는 해부학적 영상의 선량분포와 선량-히스토그램, 선량-용적히스토그램을 구현하였으며, 선량분포의 면을 임의 선택할 수 있고 3차원 선량분포를 포함한 선량계획시스템을 준비하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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