승강장에는 승객의 안전사고를 방지하기 위하여 스크린도어를 설치하고 있으며 스크린도어에는 장애물 검지를 위해 Area센서를 설치하고 있다. 그러나 먼지, 햇빛, 눈, 벌레 등으로 인한 스크린도어의 빈번한 동작오류가 원활한 열차운행을 방해하고 있어 장애물 감지 센서의 동작오류 감소와 장애물 검지 기능을 고도화하기 위한 대체 검지기의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대구 문양역에 시범운영 중인 로프타입 상하개폐식 스크린도어에 Area센서와 장애물검지 다중공간분할 검지알고리즘을 적용한 3D센서를 설치하여 검지 데이터를 수집하고 CCTV를 이용한 영상데이터 판독결과를 비교하였다. 3D 센서의 장애물 검지율은 약 86.91%로 Area센서의 약 78.88% 대비 장애물 검지율이 6.87~9.79%가 더 높아 설치비용의 절감과 검지성능을 개선한 3D 센서의 적용 가능성을 확인 할 수 있었다.
Background : Spatial analysis of EEG is a phenomenal assessment and not so informative for phase space and dynamic aspect of EEG data. In contrast, nonlinear EEG analysis attempts to characterize the dynamics of neural networks in the brain. We have analyzed the features of EEG nonlinearly in subjects with white matter change on brain MRI and compared the results with cognitive function in each. Methods : Digital EEG data were taken for 30 seconds in 9 subjects with white matter degeneration and in 5 healthy normal controls without white matter change on MRI. Then we analyzed them nonlinearly to calculate the correlation dimension(D2) using the MATLAB software. The cognitive function was assessed by 3MS(modified mini-mental state examination). The severity of white matter change was assessed by Scheltens scale. Results : The mean D2 value of normal control was greater than that of white matter degeneration group. The D2s of some channels were correlative with 3MS and degree of white matter degeneration significantly. Conclusions : nonlinear analysis of EEG can be used as one of adjuvant functional studies for prediction of cognitive impairment in subjects with white matter degeneration and subcortical white matter change can be influential on cognitive function and correlation dimension of EEG.
Interference and collisions often occur in the loading process at shipyards. Existing simulation methods focus primarily on resource processes and schedules, and there is a lack of real-time reflection in the complex and highly variable loading process. This study aims to develop a spatial environment incorporating real-time product data, such as hulls, and confirms its effectiveness by simulating various construction scenarios. As a method, a near real-time spatial environment based on broadband laser scanning was established, with the situation of loading heavy cargo assumed when converting an existing ship into an LNG dual-fuel propulsion ship. A case study simulation of near-real-time cargo loading processes was then conducted using Unity 3D to confirm the interference and collision risks within the spatial environment. The results indicated that interference occurred in structures previously not identified in the design data, and a collision occurred during the loading object erection phase. The simulation confirmed that the identification of interference and collision risks during the erection phase highlights the need for a relocation or removal process of potential hazards before erection takes place. An improved erection simulation that integrates near real-time data could effectively prevent interference and collision risks.
본 논문에서는 스테레오 CCD 카메라를 이용하여 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 통해 효율적으로 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 방법을 도출하고자 하였다 스테레오 CCD 카메라의 상호표정을 수행하고, 획득된 영상에서 이동체를 배경과 분리한 뒤, 좌$\cdot$우 영상에서 이동체의 영상좌표를 추출한다. 추출된 좌$\cdot$우 영상에서의 영상좌표를 이용하여 이동체의 3차원 위치를 결정하게 된다. 스테레오 CCD 카메라간의 상호 위치 및 자세를 결정하기 위한 표정 모듈은 독립적 상호표정(independent relative orientation)을 사용하였고, 획득된 영상에서 이동체 추출 알고리즘은 칼라영상의 RGB(Red, Green, Blue) 화소값을 이용하여 구현하였다. 좌$\cdot$우 CCD 카메라로부터 들어오는 영상좌표를 이용하여 공간전방교회 법을 통해 이동체의 위치를 계산하였다. 그리고 전체 시스템의 실험을 수행하였고, 그 결과의 정확도를 비교하였다.
목적: 전신용 PET에 대한 표준 성능 평가 방법으로 NEMA NU2-2001이 확립되어 제안되었다. 따라서 새로이 설치되는 PET 스캐너뿐 아니라 기존에 사용 중인 스캐너에 대한 성능 평가가 이 표준 방법에 따라서 새로이 이루어 져야 한다. 이 연구에서는 NEMA NU2-2001 방법을 이용하여 CTI ECAT EXACT 47 PET 스캐너의 공간해상도, 민감도, 산란분획, NECR 등을 측정하였다. 대상 및 방법: 공간해상도를 평가하기 위하여 축 방향 시야의 정 가운데와 축 방향 시야 길이의 1/4을 벗어난 횡단면에 F-10을 채운 유리관(내경 1.1 mm)을 횡단면의 중심에서 1, 10 cm 떨어진 지점에 축 방향과 평행하게 위치시킨 후 PET 영상을 얻었다. 민감도를 측정하기 위하여 폴리에틸렌 및 알루미늄 관에 F-18을 채운 후 불응시간 손실이 1%를 넘지 않는 것을 확인한 후 영상을 획득하였다. 산란분획 및 최적 영상 획득 조건을 얻기 위하여 NECR을 NEMA 산란 팬텀을 이용하여 측정하였다. 결과: FBP재구성 방법(화소 크기: $0.515{\times}0.515mm^2$)으로 영상을 재 구성했을 때 스캐너의 중심에서 1cm 벗어난 지점에서 축방향, 횡축방향 공간 분해능은 0.62, 0.66 cm (FBP, 2D와 3D), 0.67, 0.69 cm (FBP, 2D와 3D)이었고 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 축방향, 횡축반경방향, 횡축접선방향 공간 분해능은 0.72, 0.68 mm (FBP, 2D와 3D), 0.63, 0.66 mm (FBP, 2D와 3D), 0.72, 0.66 mm (FBP, 2D와 3D)이었다. 민감도는 스캐너의 횡축방향 708.6 (2D), 2931.3 (3D) counts/sec/MBq, 횡축방향 중심에서 10cm 벗어난 지점에서 728.7 (2D), 3398.2 (3D) counts/sec/MBq 이었다. 산란 분획은 0.19 (2D), 0.49 (3D)이었고 최고 참 계수율과 NECR은 2차원 영상 획득 모드에서 40.1 kBq/mL 일 때 64.0 kcps, 40.1 kBq/mL 일 때 49.6 kcps, 3차원 영상 획득 모드에서 4.76 kBq/mL 일 때 53.7 kcps, 4.47 kBq/mL 일 때 26.4 kcps이었다. 결론: 이 실험에서 NEMA NU2-2001로 측정한 PET스캐너의 물리적 특성은 PET스캐너에 대한 객관적 평가 및 최적화 된 영상 획득과 분석에 유용할 것이다.
정부는 2021년부터 다부처 연구개발사업으로 자율주행기술개발혁신사업을 추진해오고 있다. 해당 연구개발사업에서 개발되는 자율주행차와 서비스 기술은 추후 선정된 리빙랩 도시를 대상으로 일반인들에게 제공한다는 계획이다. 특히 서비스분야는 해당 서비스별 목적과 특성에 따라 안전하고 안정적인 서비스가 가능한 공간적 범위와 운행구간을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 향후 Level 4 수준의 자율주행서비스 제공 구역 설정 방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 기존 공개된 논문 및 관련 문헌조사를 통해 Level 4 수준의 자율주행서비스를 위한 정적인 ODD 구성요소를 재분류하고, 자율주행의 안전성에 미치는 공간적인 영향 요인에 대하여 Level 3 자율주행차 실제 주행데이터 및 공간정보분석 기법을 활용하여 분석하였다. 공간정보분석 기법을 통해 총 6개의 주행모드변경(제어권전환) 다발 지점이 도출되었고, 해당 지점의 중복된 정적인 ODD 구성요소 확인 결과 자율주행의 안전성에 영향을 미치는 요인은 횡단보도, 신호등, 교차로, 자전거 도로, 포켓차로, 주의 표지판, 중앙분리대로 나타났다. 이러한 공간정보분석을 통한 자율주행의 공간적 요인분석은 자율주행기술개발혁신사업의 리빙랩 도시뿐만 아니라 현재 확대·운영되고 있는 자율주행차 시범운행지구에서 자율주행서비스 운영지구 선정에도 기초연구로 활용될 것으로 기대한다.
기존의 증강현실 기반 상호작용 기법은 상호작용 주체의 원활한 추적을 위해 마커 기반의 패들이나 데이터 글러브 등의 부가적인 입력장치에 의존하거나 제한적인 3차원 입력만을 허용하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 대상 개체 주변 공간의 물리적 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로 구성한 증강현실 환경에 가상의 공간 센서를 배치하여 사용자의 입력을 공간적으로 해석한다. 그 결과, 부가적인 입력장치의 착용이 필요하지 않으며, 입력 형태에 대한 제약을 최소화하고, 증강된 영상 내의 상호작용 객체 간에 정확한 거리감을 제시한다. 향후 이러한 기법은 미니어쳐 AR 시스템과 같은 동적 콘텐츠 전시 플랫폼의 인터페이스에 적용될 것으로 기대된다.
물리탐사분야에서 탄성파 기술의 최종 목적은 지하매질의 공간적 특성을 규명하는데 있으며 이를 위해 전문해석가들은 영상화된 탄성파 자료로부터 이벤트들의 연속성을 검토하여 불연속적인 면을 해석하게 된다 본 논문에서는 지하구조 해석에 사용되는 3차원 탄성파 이미지로부터 불연속면을 자동으로 추출하는 기법을 소개하고 있다. 본 논문에서 소개된 방법은 세 단계를 통해 수행된다. 첫번째 단계는 3차원 자료로부터 이벤트의 연속성을 coherency cube형태로 계산하는 과정이며, 두번째 단계는 이러한 coherency cube 로부터 불면속면의 존재 가능성이 높은 지역을 3차원적인 형상의 이진영상(binary image)으로 표현하는 과정이다. 세번째 단계는 앞에서 얻어진 이진영상으로부터 불연속면의 위치 및 연장성에 대한 정보를 찾는 단계로서 앞에서 얻어진 이진 영상을 세선화 과정을 통해 3차원 평면형태의 불연속면을 결과물로 얻게된다.
최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.
의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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