본 논문에서는 하악골 데이타에서 견고한 통계 형상 모델을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 다음과 같은 네 단계로 구성된다. 첫째, 3차원 입력 형상에 대해 패치 분할을 수행한다. 둘째, 부동 형상에 대한 대응 형상 생성을 위하여 훈련 집합의 모든 형상들을 패치의 형태와 비슷한 도형인 원에 매개화 과정을 수행한다. 셋째, 기준 형상과 각 부동 형상 간 일대일 매핑을 통해 대응 형상을 생성한다. 이때, 패치 경계 부분에서 대응 정점 생성이 불가능한 문제를 해결한다. 마지막으로 대응 형상들을 기준 형상으로 정렬하고, 주성분 분석 기법을 사용하여 통계 형상 모델을 생성한다. 제안 방법을 적용하여 생성한 3차원 하악골 통계 형상 모델의 정확성을 평가하기 위해 육안 평가와 부동 형상과 대응 형상 간 평균 거리 차이를 이용한 유사성 측정을 수행한다. 또한 형상 변화를 표현하는 모드를 이용하여 통계 형상 모델의 밀집도를 측정한다. 실험 결과 다양한 특성을 갖는 하악골 데이타로 생성된 3차원 통계 형상 모델은 부동 형상과 대응 형상 간 높은 유사성을 가지며 적은 수의 모드로 통계 형상 모델 표현됨을 보여 준다.
토폴로지 설계는 미리 형상이 결정되지 않은 새로운 개념의 제품을 설계하고자 할 때나 설계 경험이 풍부하지 못한 경우, 그 개념적 형상을 결정하는 데 매우 유용하다. 실제로 이러한 토폴 로지 설계의 결과를 최근 급속 시제품 제작기(rapid prototyping machine)와 함께 사용하게 되면 처음 개념설계에서 최초시제품의 형상을 예측하고 제작하는 데 많은 시간을 절약할 것으로 판 단된다. 그러나 토폴로지 최적화에 따른 구조물은 구조물의 한계 질량내에서 평균 강성이 가장 큰 구조물일 뿐, 국부적인 응력한계에 대한 최적화는 아니다. 따라서 최종적인 최적화 형상을 얻기 위해서는, 먼저 한계질량을 갖는 최적 토폴로지 구조물의 모델을 구하고, 이 모델에 대하여 설계변수에 따른 민감도 해석을 수행하여 최대응력의 한계값을 갖는 구조를 구하면 된다. 그림 10은 이러한 토폴로지 최적화와 민감도 해석을 통한 최적화를 수행하는 복합 최적설계 과정에 흐름도이다. 설계민감도 해석은 본 연구의 범위에 포함되지 않아서 여기서는 제외하였지만, 이에 관한 일반 상업화된 소프트웨어들이 많이 나와 있으므로 이를 참조하면 된다.
본 논문에서는 MR 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 이용한 전립선 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 적응적 밝기값 프로파일과 다해상도 기법을 이용하는 활성형상모델을 통해 전립선 표면을 추출한다. 둘째, 표면 형상의 지역적 최적화로 인한 흘을 방지하기 위하여 기하학 정보를 이용한 흘 제거 기법을 수행한다. 셋째, 해부학적으로 변이가 큰 표면 형상은 2차원 기울기 정보를 이용하여 보정한다. 이때, 보정된 표면 형상은 한정된 정점의 개수로 산정되어 매끄럽게 표현되지 않기 때문에 표면재구성 및 평활화 기법을 이용하여 부드러운 형상으로 표현한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 두 명의 임상전문의의 수동분할 결과와 자동분할 결과 간의 평균거리차이와 중복볼륨비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 0.3${\pm}$0.21mm 측정되었고, 중복볼륨 비율은 96.31${\pm}$2.71% 측정되었다. 20명의 환자 데이터에 대한 전체 수행시간은 평균 16초로 측정되었다.
뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.
본 연구에서는 기존 자동차 소음기를 모델로하여 여러가지로 형상을 변화시켜 가면서 음향학적인 소음감소특성을 실험적으로 해석하였다. 또한 자동차에 부착되는 소음기는 배기가스의 유동이 있는 상태에서 음파의 대류현상이 존재하므로 이에 대한 모델로서, 공기 유동이 있는 경우에 대하여 각종 소음기 모델의 소음 감소 특성을 유 동속도별로 측정하여 해석하였다.
Eshelby의 등가개재물범과 Mori-Tanaka의 평균장 이론을 이용하여 다공성 형상기억합금에 대한 새로운 3차원 응력-변형률 모델을 제안하였다. 12%의 기공도를 갖는 Ni-Ti 형상기억합금에 대한 압축실험으로부터 구한 응력-변형률 선도와 본 연구에서 제안한 모델링에 의한 응력-변형률 관계를 비교한 결과 잘 일치함을 알 수 있었다. 기존의 다른 연구에서는 대부분 상변태 구간이 선형적으로 예측되었지만 본 연구에서는 비선형으로 예측되어 실험결과를 보다 잘 모사할 수 있었다.
멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.
본 연구는 스프링클러 헤드 근처에서 형성되는 액막의 자유표면 유동에 대해 CFD 모델을 적용하여 해석하고 스프링클러의 초기분무 특성 예측을 위한 기존 이론식의 결과와 비교를 통해 이론 모델의 타당성을 검토하였다. CFD 해석은 상용 해석프로그램인 CFX 14.0을 이용하였으며 노즐과 디플렉터로 이루어진 단순형상에 대해 표준난류모델과 VOF법을 적용하여 해석을 수행하였다. 평판부의 디플렉터 끝단에서 속도분포는 CFD 해석과 경험식이 매우 잘 일치된 결과를 보였으나 기하학적 형상이 복잡한 부분에서는 속도분포의 차이를 보였다. 이론모델에서 예측된 평균액적크기는 실제 스프링클러 헤드에서 측정된 평균액적크기에 대한 이전 연구결과와 큰 차이를 보였다. 그러나 이론 모델은 스프링클러 헤드의 초기 액적형성과정의 메커니즘을 이해하고 실험적 접근이 용이하지 않은 상황에서 분무 액적의 특성을 예측하는데 유동한 도구로 활용될 수 있다.
전립선암은 남자에게 가장 흔히 나타나는 암 중의 하나이며, 많은 나라에서 죽음에 이르게 하는 큰 요인이 되고 있다. 전립선암을 진단하고 치료하는 과정에서 비용이 싼 TRUS 영상이 사용된다. 그러나 전립선 경계의 정확한 구분이 요구되지만 어려운 문제이다. 그 이유는 경계가 불명확하고, 반점들이 많으며, 그레이 레벨의 범위가 작기 때문이다. 본 연구에서는 전립선의 평균 형상 모델과 불변의 특징을 이용하여 TRUS 영상에서 자동으로 전립선 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 4 단계로 구성된다. 먼저, 에지 분포를 이용하여 프로브와 두개의 직선을 찾아낸다. 다음으로, 평균 형상 모델의 중앙에 위치한 3개의 전립선 패치를 획득한다. 이 패치는 전립선과 비전립선의 특징을 비교하기 위해 사용된다. 다음으로, 세 개의 패치와 각 블록들이 얼마나 대표 블록과 유사한지를 비교한다. 마지막으로, 앞 단계의 경계와 첫 단계에서 얻은 개략적 경계가 최종 분할에 사용된다. 이 방법의 유효성을 검증하기 위하여 실험을 하였으며, 인간 전문가에 의해 얻어진 경계와 비교하여 7.78% 미만의 차이로 경계를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 버터플라이밸브의 고유 유량 특성을 개선하기 위해 회색 관계분석을 이용한 디스크 형상 최적화 방안을 도입하였다. Class 150의 200A 버터플라이밸브에 대해 적용하여 그 유용성을 확인하였다. 부가물 형상 파라미터의 영향 분석을 위해 직교 배열을 이용한 실험계획법을 실시하였으며, 파라미터의 영향을 회색 관계 분석과 평균 분석을 이용하여 분석하였다. 최적화를 위한 목적함수는 유량 계수를 선정하였으며, 기존 디스크 모델과 부가물 부착 모델에 대해 유동 해석을 수행하였다. 회색 관계 등급을 이용하여 평균 분석을 실시하였으며, 그 결과를 토대로 최적 형상을 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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