CT 표준팬텀을 이용한 대조도 분해능 평가와 공간 분해능 영상 평가 시 평가자의 주관적 판단에 의한 오류를 최소화하기 위한 자동화된 정량적 평가 방법을 제시하고, 그 유용성을 평가하고자 한다. Nuclear Associates사(社) AAPM CT Performance Phantom(Model 76-410)을 사용하여 120kVp와 250mAs, 10mm collimation과 25cm 이상의 SFOV(scan field of view), 25cm의 DFOV(display field of view)의 촬영조건으로, standard reconstruction algorithm을 이용하여 촬영한 24개의 적합 팬텀 영상과 20개의 부적합 팬텀 영상을 대상으로 평가하였다. 대조도 분해능과 공간 분해능 영상을 정량적으로 평가하기 위해 Mathwork사(社) Matlab(Ver. 7.6. (R2008a)) software를 이용하여 자체 개발한 평가 프로그램을 사용하였다. 본 연구에서는 자체 개발한 자동화된 평가 프로그램을 이용하여 평가한 결과, 정성적 평가 항목을 객관적 수치로 평가할 수 있었다. 첫째, 대조도 분해능의 경우 이심률 지수(eccentricity index, EI)가 0.50, 0.51, 0.52, 0.53 일 때 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다. 둘째, 대조도 분해능에서 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio, CNR)이 -0.0018~-0.0010인 경우에 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다. 셋째, 공간 분해능의 경우 영상 분할 기법을 통해 구멍의 외곽선 윤곽을 자동으로 분할 추출한 결과, 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다.
본 연구는 고가의 나이테 분석 장비에서 탈피하고 손쉽게 나이테 분석작업을 수행하기 위해 스마트폰 촬영 이미지를 활용할 수 있는 컴퓨터 프로그램인 TRIO(Tree Ring Information)를 개발하였다. TRIO는 반 자동형 컴퓨터 프로그램이며, 스마트폰 촬영 이미지를 활용해 1년 단위별 나이테 반경을 측정하고, 결과를 엑셀로 저장한다. 카메라 성능에 따른 결과를 비교하기 위해 삼성 갤럭시 S10과 삼성 갤럭시 탭 S2로 기종을 달리하여 30개의 리기다소나무 원판의 4방위 이미지를 취득하고 WinDENDROTM와 1년 단위별 나이테 반경을 측정한 결과를 비교하였다. 연구 결과, 삼성 갤럭시 S10과 S2 모두 WinDENDROTM와 유의한 결과를 나타내었고, S10의 R2 값이 0.976으로 높은 상관관계를 가졌으며, RMSE는 0.4199로 분석되어 매우 유사한 결과를 출력하였다. S2의 R2 값은 0.975, RMSE은 0.4232로 S10과 큰 차이가 나타나지 않았다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 TRIO는 WinDENDROTM와 매우 유사한 1년 단위별 반경 값을 분석하였다.
콩은 세계 5대 식량작물 중 하나로 식물성 단백질의 주요 공급원이다. 작물 특성상 기후변화에 따라 곡물 생산량에 큰 영향을 받기 때문에 국립농업과학원에서는 콩 품종별 생장 분석을 통해 작물표현형 연구를 진행중이다. 콩 품종별 생장 분석을 위한 생장 과정 사진 촬영은 자동화된 시스템으로 이루어지지만 생장 상태를 확인, 기록, 분석하는 과정은 수작업으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 자동화 할 수 있도록 콩 작물의 영상 데이터에서 콩잎 객체를 검출하는 YOLOv5s 모델과 검출된 콩잎의 전개 여부를 판단하는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network; CNN) 모델을 설계, 학습하였다. 두 모델을 결합하고 검출된 콩잎의 좌표데이터로 층을 구분하는 알고리즘을 구현하여 콩 작물의 시계열 데이터를 입력하여 생장을 분석하는 프로그램을 개발하였고, 그 결과 콩 작물의 제2~3복엽까지 생장 시기를 판단할 수 있었다.
Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.
본 연구에서는 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System)를 이용하여 한반도 지역의 수문인자를 산출하여 토양수분 및 증발산량에 대한 정확도를 평가하였다. LIS를 이용한 수문인자 산출을 위해 사용된 지표면 모형은 Noah-MP(Noah-MultiParameterization)이며, 수문기상 자료는 MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2)를 적용하였다. Land Cover 및 국내 기상자료 적용에 따른 정확도를 확인하기 위해 IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme), UMD(University of Maryland) Land Cover를 적용하였고, 기상관측자료는 기상청의 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 사용하였다. 산출된 자료의 정확도를 평가하기 위해 토양수분 및 증발산량을 대상으로 지상 관측자료와 비교하여 상관계수(CC, Correlation Coefficient), 편의(BIAS), 효율계수(NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency)를 분석하였다. 그 결과, IGBP를 적용한 토양수분의 상관계수는 평균 0.56, 증발산량은 평균 0.71로 나타났고, UMD를 적용한 토양수분은 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72이며, UMD를 적용한 결과의 상관계수가 높게 평가되었다. 수문기상 자료로 MERRA2를 사용하였을 경우 토양수분의 상관계수는 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72로 나타났고, ASOS를 적용한 토양수분은 평균 0.66, 증발산량은 평균 0.72이며, ASOS를 적용한 결과 상관계수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 국내 기상자료를 적용할 경우 상관계수가 낮아지는 현상이 발생하였는데, 지점 자료의 격자화를 진행할 때 MERRA2와 동일한 공간해상도인 0.65°× 0.5°로 격자화하여 지역에 따라 정확도의 차이가 발생 된 것으로 판단된다.
본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.
포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm$\sim$1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm$\sim$3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.
최근 해양, 석유화학 플랜트 등에서는 내마모, 내식성, 내열성이 요구되는 초내열 합금이 기본적인 구조재료로 많이 사용되고 있다. 하지만 고가의 초내열 합금 소재로 밸브를 제작할 때 원가 상승과 가격 경쟁력 저하의 원인이 되고 있다. 이에 유체에 흐르는 특정부위만 육성 용접하는 기술이 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 하지만 기존의 볼 육성용접의 경우 사람이 직접 수동으로 작업을 진행하기 때문에 많은 시간이 소요되고 정확한 용접하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 볼 밸브용 볼 육성용접을 균일하게 할 수 있는 로봇자동화 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 용접토치를 장착한 용접용 로봇 6축, 포지셔너 회전을 위한 부가 2축, 제어장치 및 로봇경로는 오프라인 프로그램으로 구성되어 있다. CAD 도면 데이터를 오프라인 프로그램에 입력하여 로봇 교시점과 로봇 구동 소스를 얻을 수 있도록 하였고, 볼 육성용접 궤적은 Matlab을 통해 구현하였다. OLP 시스템을 통해 용접층 두께가 균일하게 얻으므로 용가재의 소모량을 약 20% 절약할 수 있었고, 모재와 용접봉 사이의 아크길이를 일정하게 유지하여 육성용접 불량율을 약 50% 정도 감소시켜 품질을 확보하였다. OLP를 활용한 육성용접 자동화 시스템을 통해 작업소요시간이 88시간에서 41시간으로 단축되어 생산성이 2.58배 향상 되었다.
본 논문에서는 멀티코어 시스템을 위한 동적전력관리 프레임워크를 통하여 응용프로그램의 특성에 따라 멀티코어의 불필요한 전력소모를 줄일 수 있음을 Intel Centrino Duo를 사용한 경우와 ARM11 MPCore를 사용한 경우를 통하여 검증하였다. 프로세서의 종류에 따라 전력 소모를 줄이기 위하여 사용된 기술에 차이가 있으며 아직까지는 멀티코어 임베디드 프로세서에 동적 전압 관리와 같은 정밀한 제어가 이뤄지지 못하고 있다. 제안하는 동적전력관리 프레임워크를 이용하여 스마트폰과 같이 운영체제를 통한 멀티 프로세싱을 지원하는 환경에서는 다수의 프로세서가 소모하는 불필요한 전력을 효과적으로 줄일 수 있어야한다. 필요한 만큼의 프로세서 성능을 결정하고 실시간으로 프로세서의 성능을 변경함으로써 각 응용프로그램의 동작을 위한 최소 요구사항을 만족시키면서 전력소모를 최소화 시킬 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 응용프로그램의 실행과 종료에 따라 필요한 동작을 자동화시키고 시스템 성능을 분석하기 위한 기준을 정의하였다. 대표적인 임베디드 프로세서와 범용프로세서에 제안하는 전력 관리 프레임워크를 적용하여 성능을 검증하였으며 본 논문이 제안한 동적전력관리 프레임워크가 응용프로그램의 최소 요구 성능을 만족시키면서 가능한 전력소모를 줄일 수 있는 인터페이스라는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 폐광산 주변에 산재되어 있는 광미/광폐석을 처리하기 위하여 고형화 실증 실험을 수행하였다. 고형화 공정에서 흔히 사용하는 포틀랜드 시멘트와 MSG-E, MSG-N을 고화제로 사용하였으며 현장 광미 및 광폐석을 대상으로 고화체를 양생하고 고화체의 압축강도 및 중금속 용출 정도를 측정하였다. 고화체의 물리/화학적 특성을 비교하기 위해 광미/고화제 비율, 배합수/고화제 비율 그리고 고화체 양생기간을 실험인자로 설정하였다. 실험 결과 광미/고화제의 비율 1:1 만을 고려하더라도 중금속 용출의 급격한 감소가 이루어지는 것을 확인할 수 있었으며 광미/고화제의 비율을 3:1 이하로 유지시키는 경우, 고화체의 압축강도가 현행 폐기물 관리법(20조 관련)에서 규정하고 있는 차단형 매립시설 내부막의 압축강도 기준인 $0.21kgf/mm^2$ 보다 높은 것으로 나타났다. 다양한 pH를 갖는 수용액에 대하여 시간에 따른 고화체의 중금속 용출률을 측정한 결과, 수용액의 pH가 1과 13인 강산/강염기 용액에서 일부 중금속의 용출 농도가 지하수 생활용수 기준치를 초과하였으나, pH와 3 - 11인 경우에는 중금속 용출률이 급격히 감소하여 모두 기준치 이하를 나타내었다. 또한, pH가 1과 13인 수용액의 경우에도 고화체와 반응하는 시간이 증가할수록 고화체의 buffering 효과에 의해 수용액의 pH가 감소하였다. 이러한 결과는 현장에서 접촉수의 pH가 강산이나 강염기라 하여도, 고화체의 buffering 효과에 의해 시간이 지남에 따라 수용액의 pH가 낮아져 고화체로부터의 중금속 용출은 매우 감소할 것임을 의미한다.ss of an active application defined using the model. The technique is developed in a platform- and language-independent way, and it is algorithmic and can be automated by computer program. We give an example dealing with network auction to illustrate the use of the model and the verification technique.품으로 내부 온도분포를 측정하였으며, 유한차분법 프로그램으로 대류열전달계수를 결정하였다. 대류열전달계수는 792에서 2,107 W/m$^2$로 분석되었다. 대류열전달 계수는 액상식품과의 상대속도가 증가함에 따라서 증가하였고, 점도가 증가함에 따라서는 감소하였다.ce of precision/recall of 90.99%/92.52%, and 93.39%/93.41% respectively. 의한 변성에 부분적으로 보호 작용을 나타 낼 것으로 추정된다.경(製麴72時間頃)의 활성(活性)은 보리쌀국(麴), 밀가루국(麴), 찹쌀국(麴), 고구마국(麴)의 순이었다.험 결과 오전용 사료는 관행적인 산란계 배합사료에서 Ca공급제를 제외한 것을 급여하고, 오후용 사료는 Ca공급제를 3배 첨가한 T2처리로 15:00~16:00시에 교체급여를 하면 사료섭취량 감소와 사료비 절감면에서 바람직할 것으로 사료되며, 고에너지-고단백질-저Ca의 분말사료와 저에너지-저단백질-고Ca의 펠렛사료를 혼합급여하면 산란계의 사료
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[게시일 2004년 10월 1일]
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