Vacuum pumping remains central to the performance and economy of many manufacturing processes, scientific instruments and scientific research. More vacuum is being used in many of the latest or leading edge manufacturing processes: Current examples include 3D semiconductor devices, EUV lithography, 450 mm silicon wafers, AMOLED displays, LEDs, Lithium-ion batteries and steel degassing. In other applications, vacuum pumping technology developments have led to much lower product costs which for example have enabled mass spectrometers to become a ubiquitous tool is life science research. Vacuum pumps have continuously evolved during the past 100 years of vacuum-based industrial processing but remain a key component which is often on the critical path of process and product improvements. This is especially so in the growing number of applications where the pumps are highly stressed. This presentation outlines significant developments in vacuum that have brought about this progress. The likely course of continued improvements is discussed in terms of increased performance and reliability, robust by-product handling, better cost efficiency and reduced environmental impact especially power consumption.
3D buildings are the most prominent feature comprising urban scene. A few of mega-cities in the globe are virtually reconstructed in photo-realistic 3D models, which becomes accessible by the public through the state-of-the-art online mapping services. A lot of research efforts have been made to develop automatic reconstruction technique of large-scale 3D building models from remotely sensed data. However, existing methods still produce irregular building polygons due to errors induced partly by uncalibrated sensor system, scene complexity and partly inappropriate sensor resolution to observed object scales. Thus, a geometric regularization technique is urgently required to rectify such irregular building polygons that are quickly captured from low sensory data. This paper aims to develop a new method for regularizing noise building outlines extracted from airborne LiDAR data, and to evaluate its performance in comparison with existing methods. These include Douglas-Peucker's polyline simplication, total least-squared adjustment, model hypothesis-verification, and rule-based rectification. Based on Minimum Description Length (MDL) principal, a new objective function, Geometric Minimum Description Length (GMDL), to regularize geometric noises is introduced to enhance the repetition of identical line directionality, regular angle transition and to minimize the number of vertices used. After generating hypothetical regularized models, a global optimum of the geometric regularity is achieved by verifying the entire solution space. A comparative evaluation of the proposed geometric regulator is conducted using both simulated and real building vectors with various levels of noise. The results show that the GMDL outperforms the selected existing algorithms at the most of noise levels.
For medical students and doctors, knowledge of the three-dimensional (3D) structure of brain is very important in diagnosis and treatment of brain diseases. Two-dimensional (2D) tools (ex: anatomy book) or traditional 3D tools (ex: plastic model) are not sufficient to understand the complex structures of the brain. However, it is not always guaranteed to dissect the brain of cadaver when it is necessary. To overcome this problem, the virtual dissection programs of the brain have been developed. However, most programs include only 2D images that do not permit free dissection and free rotation. Many programs are made of radiographs that are not as realistic as sectioned cadaver because radiographs do not reveal true color and have limited resolution. It is also necessary to make the virtual dissection programs of each race and ethnic group. We attempted to make a virtual dissection program using a 3D image of the brain from a Korean cadaver. The purpose of this study is to present an educational tool for those interested in the anatomy of the brain. The procedures to make this program were as follows. A brain extracted from a 58-years old male Korean cadaver was embedded with gelatin solution, and serially sectioned into 1.4 mm-thickness using a meat slicer. 130 sectioned specimens were inputted to the computer using a scanner ($420\times456$ resolution, true color), and the 2D images were aligned on the alignment program composed using IDL language. Outlines of the brain components (cerebrum, cerebellum, brain stem, lentiform nucleus, caudate nucleus, thalamus, optic nerve, fornix, cerebral artery, and ventricle) were manually drawn from the 2D images on the CorelDRAW program. Multimedia data, including text and voice comments, were inputted to help the user to learn about the brain components. 3D images of the brain were reconstructed through the volume-based rendering of the 2D images. Using the 3D image of the brain as the main feature, virtual dissection program was composed using IDL language. Various dissection functions, such as dissecting 3D image of the brain at free angle to show its plane, presenting multimedia data of brain components, and rotating 3D image of the whole brain or selected brain components at free angle were established. This virtual dissection program is expected to become more advanced, and to be used widely through Internet or CD-title as an educational tool for medical students and doctors.
인터넷 공간에서의 지도표현과 지도위에 나타나는 각종 건물의 표현은 건물의 위치와 건물이 차지하는 토지의 경계선만이 보여지므로 구체적인 건물의 내용을 파악하기란 매우 힘들다. 본 연구에서는 기존의 수치지도를 재편집한 2차원적 지도의 건물정보 관리와 하이퍼맵에 의한 WEB-GIS형태로 구현된 맵에 지역의 건물정보와 부가정보를 연계시킨 새로운 형태의 건물을 인터넷 도시공간에 거의 3차원의 아이콘으로 보여주는 형태로서 표현함으로서 시각적인 건물정보의 관리가 가능한 실험적 연구를 시도하였다. 본 연구에서는 맵상에 2.5D형태로 보여지는 아이콘에 하이퍼링크된 건물에 대한 속성 정보를 관리하도록 설계된 웹기반 건물관리시스템을 보여줌으로써, 하이퍼맵 상에서 시각적으로 보여지는 아이콘에 건물의 각종 속성 정보를 입력하여 이를 웹상에서 시각적으로 재현함으로써, 사용자로 하여금 기존 지도상의 건물과 실제 건물 사이와의 이질적인 문제점을 보완하여 보다 친숙한 도시공간을 제공하여, 누구든지 인터넷 환경에서 제약을 받지 않고 통신이 가능한 지역이면 어디서든지 건물에 대한 정보를 파악하여 활용 가능한 시스템을 구현하였다.
Kim, Ho-Ryel;Han, Chang-Min;An, Syoungog;Kim, Soo Kyun
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권11호
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pp.59-65
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2020
최근 VR(Virtual Reality) 게임 장르가 점점 더 대중화되고, 시장에서는 자체적인 독립 게임 장르로 자리 매김하고 있습니다. VR의 주요 장점은 플레이어와 가상세계 간의 장벽을 낮추어 몰입 형 경험을 제공한다는 것이다. 제안방법은 플레이어가 VR의 고유한 특성을 사용하여 시각적으로 몰입하고, 새로운 가상세계를 경험할 수 있는 게임을 개발하는 것을 목적으로 한다. 제안게임의 특징은 캐릭터가 제한된 범위의 시야만을 제공한다는 것이다. 이를 위해 윤곽선(Outline)을 이용하며, 이는 실루엣 윤곽선을 사용하여 만들게 된다. 이러한 제한적인 시야를 VR에 접목하고, 이를 통해 플레이어는 매우 몰입적인 방식으로 가상세계를 경험하게 된다. 또한 파티클 시스템과 함께 실루엣 윤곽을 만들기 위해 오큘러스 리프트(Oculus Rift)와 유니티(Unity 3D) 게임 엔진을 기본으로 하여 개발한다. 또한 객체 사이의 경계선 제거에 대해 자세히 설명을 하며 게임 개발 과정에 대해 소개한다.
본 논문에서는 10.3GHz(x-band) 주파수에서 동작하는 단일 및 2-패치 마이크로스트립 배열 안테나 설계 및 시뮬레이션 결과를 제시하였다. 전송선로 이론을 통한 패치와 급전 선로 설계 파라미터를 구하였고 CST MWS를 사용하여 마이크로스트립 패치 배열 안테나를 최적화 설계하는 과정을 제안하였다. 먼저 단일 마이크로스트립 패치 안테나를 설계한 후 최적의 반사 손실 및 이득을 얻기 위해 CST MWS를 사용하여 각 파라미터를 최적화하였다. 그리고 X-대역 애플리케이션을 위한 2×1 마이크로스트립 배열 안테나로 설계를 확장하였다. 사용된 기판은 Roger RO4350B(h=0.79mm, 𝜖r = 3.54)이고 급전 방식은 안테나 크기와 급전 효율을 고려하여 인셋(inset) 급전 방식을 사용하였다. CST MWS를 활용한 시뮬레이션 결과를 제시하였으며, 동작 주파수(10.3GHz)에서 -18dB의 S11, 10.2dBi의 이득, 0.165GHz의 대역폭, 30°(Az, 𝜑=0), 121°(El, 𝜑=90)의 3-dB 빔폭을 얻었다. 향후 본 연구 결과를 기본으로 4×4 어레이로 추가 확장하여 안테나를 설계 및 제작하여 다양한 X-밴드 애플리케이션에 활용될 수 있다.
Purpose: The aim of this study was to develop an automated software to extract tooth and pulpal area from sectional cone-beam computed tomography (CBCT) images, which can guarantee more reproducible, objective and time-saving way to measure pulp/tooth volume ratio. Methods: The software program was developed using MATLAB (MathWorks). To determine the optimal threshold for the region of interest (ROI) extraction, user interface to adjust the threshold for extraction algorithm was added. Default threshold was determined after several trials to make the outline of extracted ROI fitting to the tooth and pulpal outlines. To test the effect of starting point location selected initially in the pulpal area on the final result, pulp/tooth volume ratio was calculated 5 times with different 5 starting points. Results: Navigation interface is composed of image loading, zoom-in, zoom-out, and move tool. ROI extraction process can be shown by check in the option box. Default threshold is adjusted for the extracted tooth area to cover whole tooth including dentin, cementum, and enamel. Of course, the result can be corrected, if necessary, by the examiner as well as by changing the threshold of density of hard tissue. Extracted tooth and pulp area are reconstructed three-dimensional (3D) and pulp/tooth volume ratio is calculated by voxel counting on reconstructed model. The difference between the pulp/tooth volume ratio results from the 5 different extraction starting points was not significant. Conclusions: In further studies based on a large-scale sample, the most proper threshold to present the most significant relationship between age and pulp/tooth volume ratio and the tooth correlated with age the most will be explored. If the software can be improved to use whole CBCT data set rather than just sectional images and to detect pulp canal in the original 3D images generated by CBCT software itself, it will be more promising in practical uses.
정위적 방사선 수술과 신경외과적 수술분야 에서는 상호보완적인 영상정보를 얻기 위하여 컴퓨터 단층촬영 (CT), 자기공명영상 (MRI) 그리고 혈관조영촬영이 사용된다. 본 연구의 목적은 여러 영상장치와 다목적 QA(Quality Control) 팬톰을 이용하면서, 정위적 방사선수술 및 신경외과적 수술분 야에서 두경부내의 병소에 대한 모양, 크기, 위치를 정확하게 결정하기 위한 3 차원 정위 시스템을 개발하는 것이다. 목표물의 정확한 위치를 정의하기 위하여, Hitchcoke 정위 프레임과 컴퓨터 단층 촬영 (CT)/혈관 조영촬영용 위치측정 보조기구들을 3차원 공간상에 9개의 목표물을 가진 팬톰에 고정하였다. 컴퓨터 단층촬영과 혈관 조영촬영을 이용하여 얻은 기하학적 팬톰의 영상들을 이용하여, 목표물의 3차원 정위좌표를 얻기위한 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘에 의해 계산된 목표물들의 위치는 팬톰의 절대 좌표와 비교 되었고, 각 CT 영상에서의 목표물들은 뇌혈관촬영 영상위에 상호 중첩될 수 있도록 개발 되었다. 512$\times$512 메트릭스와 2mm 슬라이스 두께를 가진 컴퓨터 단층촬영에 있어서는 1.02$\pm$0.17 mm의 평균거리오차를 보였고, 혈관 조영촬영인 경우에는 0.41$\pm$0.05mm 의 평균거리오차를 보였다. 목표물의 위치를 결정하는데 있어서 결과로 나온 정확도는 개발된 시스템이 정위적 방사선수술과 신경외과적수술을 위해 충분히 신뢰성이 있음을 확인해주었다.
4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.
3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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