This study was to compare the major kinematic factors between the success and failure group on performing the back somersault motion in floor exercise. Three gymnasts(height : $167.3{\pm}2.88cm$, age : $22.0{\pm}1.0years$, body weight : $64.4{\pm}2.3kg$) were participated in this study. The kinematic data was recorded at 60Hz with four digital video camera. Two successful motions and failure motions for each subject were selected for three dimensional analysis. 1. Success Trail It was appear that success trail was larger than failure group in projection velocity, but success trail was smaller than failure trail in projection angle. Also it was appear that success trail was longer than failure group in the time required. Hand segment velocity and maximum velocity in success trail were larger than those in failure trail, and this result was increasing the projection velocity and finally increasing the vertical height of center of mass. At the take-off(event 2), flection amount of hip and knee joint angle was contributed to the optimal condition for the take-off and at the peak point, hip and knee joint angle was maximum flexed for reducing the moment of inertia. Also in this point, upper extremities of success trail extended more than those of failure trail. in this base, success trail in upward phase(p3) 2. Failure Trail It was appear that failure trail was smaller than success trail in projection velocity, but failure trail was larger than success trail in projection angle. Also it was appear that failure trail was more short than success trail in the time required. Hand segment velocity and maximum velocity in failure trail were smaller than those in success trail, and this result was reducing the projection velocity and finally reducing the vertical high of center of mass. At the take-off(event 2), flection amount of hip and knee joint angle wasn't contributed to the optimal condition for the take-off and at the peak point, hip and knee joint angle wasn't maximum flexed for reducing the moment of inertia. Also in this point, upper extremities of failure trail didn't extended more than those of success trail.
정위적방사선수술과 같은 경우 치료계획 수립 시 병변의 정확한 위치뿐만 아니라 정확한 부피와 모양을 아는 것도 매우 중요하다. 병변의 확인을 위해서 때로는 혈관조영영상이 이용되기도 하는데 동정맥 기형과 같은 경우 이 방법이 병변의 구별을 위하여 가장 좋은 방법이기 때문이다. 병변의 정확한 위치는 두개의 투사영상으로부터 얻을 수 있지만 두 개의 투사영상 만으로는 병변을 3차원적으로 재구성하는 것은 불가능하다고 여겨지고 있다. 본 연구의 목적은 다수의 투사 영상들을 이용하여 병변을 3차원적으로 재구성하는 것이다. 이때 병변의 위치는 기존에 제안된 방법에 의하여 이미 알고 있다고 가정하였으며 모든 과정은 병변의 중심을 원점으로 하는 표적좌표계에서 수행되었다. 본 연구에서는 6개의 투사영상이 이용되었는데 정면과 측면 투사영상은 체적소(voxel)로 구성된 재구성상자를 구하기 위하여 이용되었으며 나머지 네 개의 투사영상은 역투사 방법(back-projection method)에 의하여 재구성 상자(Reconstruction Box) 내에서 3차원적으로 재구성하는데 이용되었다. 이 방법의 정확도와 해상도는 병변의 크기와 모양에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리듬의 검증을 위하여 C 언어와 Matlab을 이용하여 타원체 모델과 말굽형 모델에 대하여 투사영상을 얻고 그 영상을 이용하여 재구성해보았다. 타원체모델의 경우에는 원래의 모델보다 약간 크게 재구성되었지만 모양과 방향, 위치가 정확함을 확인할 수 있었다. 말굽형 모델은 재구성된 모양이 원래의 모양과 차이가 많이 났지만 기존 방법에 비하여 실제 모양에 근접하게 재구성할 수 있었으므로 병변을 확인하는 경우에는 도움이 될 것으로 사료된다.
배우 정선아는 데뷔 이후 20년간 선이 굵고 에너지가 넘치는 연기로 공연 이력을 쌓으며 한국의 대표적인 뮤지컬 배우라는 위상을 굳혔다. 이런 가치를 고려해 연기의 심리구조인 투사와 역투사 이론을 적용해 정선아를 심층 인터뷰하여 그녀의 고유한 연기 인입과 이탈 기법을 통한 정서적 패턴 및 특성을 도출했다. 정선아의 연기 메커니즘은 자아를 비우고 이전 공연, 동명 영화, 원작 소설, 대본 등을 집중 탐구해 창조한 배역을 투사해 페르소나를 구현한 뒤, 해외여행, 신체 훈련과 같은 역동적 활동으로 역투사해 자아를 환원하는 방식을 취했다. 리얼리티 표현의 극대화를 위해 인물이 처한 현장을 미리 찾아 체험하며 연기 방향을 탐구하였다. 작품마다 장르가 다른 보컬 트레이너와의 연습을 통해 색다름을 추구하고 파워풀한 가창 연기를 위해 보컬과 더불어 강도 높은 체력 단련을 뒷받침 했다. 대부분의 작품(75%)에서 공연 후 배역 이탈 장애로 인해 우울증, 자기애, 히스테리, 불면증 등의 정서들을 겪었지만 '셀프 처지'에 의존했기에 향후 전문가 상담 강화 등의 대안도 요구된다. 연평균 1.6편에 출연해 평균 1.7개월을 연습하고 평균 3.9개월간 공연하며 작품 사이 평균 100일 남짓 쉬며 강행군한 배우의 부단한 준비성과 열정, 그리고 에너지 비축과 안배의 노하우가 돋보인다. 도출된 정선아의 연기 인입 및 이탈 스킬은 뮤지컬 연기 교육과 배우의 자기관리에 큰 시사점을 제공한다.
본 논문에서는 항공기 기반 FMCW-SAR(Frequency Modulated Continuous Wave - Synthetic Aperture Radar) 영상복원을 위해 적용된 기존 back-projection 알고리즘의 계산 효율을 높이고, 연산과정의 복잡도를 단순화시킨 분할연산기법을 제안하며, 이를 적용한 SAR 영상 복원 과정에 대해 설명한다. 제안된 분할연산기법은 상대적으로 좁은 주사폭과 긴 합성개구면을 갖는 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템에 효과적으로 적용이 가능하며, back-projection 알고리즘의 영상합성과정에서 분할된 입력 원시자료와 출력 복원영상 간의 상호 기여도가 낮은 자료를 계산 과정에서 생략하여 계산 효율을 높인 연산법이다. 또한, 실제 항공기 기반 FMCW-SAR 원시자료 복원과정에 적용하여 계산 효율의 개선 정도를 비교분석하였다.
본 논문에서는 하향식 기계 학습 및 반복적 오차 역투영음 이용하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 얼굴 영상을 독립된 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으로 표현하고, 주어진 저해상도 얼굴 영상을 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으 로 최대한 근사하게 표현할 수 있는 계수를 추정한다. 이 추정된 계수를 고해상도 얼굴 영상의 형태 기저 와 질감 기저의 선형 중첩 계수로 사용함으로써 고해상도 얼굴 영상을 복원한다. 또한, 복원된 고해상도 얼굴 영상의 정확도를 개선하기 위하여 학습 기반 오차 역투영 과정을 반복적으로 적용한다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.
목적 : Broad-beam Simulator-CT 개발을 위한 예비연구로서 통상의 모의 치료 영상에서 축상면, 시상면, 관상면 영상을 구현하려 하였다. 대상 및 방법 : 120kVp, 2mAs 동일 조건에서 갠트리 각도를 $4^{\circ}$ 간격으로 90장의 필름을 얻어 입체적인 Filtered back-projection을 시도하였다 외곽선을 찾아 제거하였고, 산란선 성분을 Deconvolution 방법으로 제거하여 좋은 영상을 얻도록 하였다. 결과 : 이 방법으로 축상면, 시상면, 관상면 영상을 얻었으며 각 방향에 대해 동일한 분해능을 갖았다. 그러나 영상의 질은 대단히 나빴다. 결론 : Broad-beam으로 된 CT 영상을 구현할 수 있었다. 이를 위하여 산란선 성분의 Deconvolution이 필요하였으며, 입체적인 back-projection을 실시하였으므로 축상, 시상, 관상 모든 방향에 대해 동일한 분해능을 갖고 있어서 DRR 등 Simulator-CT에 응용할 수 있음을 알 수 있었다. 그러나 실용적인 임상응용을 위해서는 영상의 질 개선이 필요하였다.
고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
The purpose of this study was to develop a new basic skirt pattern for 4 lower body types of Plus-sized women. To reduce a time and economic loss about putting it on, This study applied a 3D sample module in the course to develop a basic skirt pattern which is fit, functional and beautiful. A data analysis used the SPSS 11.0 statistics program. To verify the difference, This study used the variance analysis and Duncan's test for the postmortem verification. The result was as follows. To reflect a feature according to an abdomen projection and hip projection, we added the maximum hip circumference to the waist circumference and hip circumference for necessary for a skirt draft item. The front hip circumference sets to the H/4+1cm(ease)+D/4. The back hip circumference set to the H/4+0.5cm(ease)+D/4. The D is the hip circumference in the maximum hip circumference to subtract. The front waist circumference sets to the W/4+0.5cm(ease)+0.5cm(A front and back's difference)+D/4. The back waist circumference sets to the W/4+0.5cm(ease)-0.5cm(A front and back's difference)-D/4. Compare with 4 lower body types of Plus-sized Women, A type 2 and type 4 abdomen projections are bigger. We raised a front waistline of skirt pattern to a 0.3cm upside, and take about 1.3cm down the skirt length from a developed skirt pattern. Consequently, the appearance of a front skirt length was improved with a side skirt length.
Directional felling is a felling method practised by the Forestry Department in Peninsular Malaysia as prescribed in Field Work Manual (1997) for Selective Management Systems (SMS) in forest harvesting. Determining the direction of tree felling in Peninsular Malaysia is conducted during the pre-felling inventory 1 to 2 years before the felling operation. This study aimed to predict and analyze the direction of tree felling using the vector-based path distance back link method in Geographic Information Systems (GIS) and compare it with the felling direction observed on the ground. The study area is at Balah Forest Reserve, Kelantan, Peninsular Malaysia. A Path Distance Back Link (spatial analyst) function in ArcGIS Pro 3.0 was used in predicting tree felling direction. Meanwhile, a binary classification was used to compare the felling direction estimated using GIS and the tree felling direction observed on the ground. Results revealed that 61.3% of 31 trees predicted using the vector-based projection method were similar to the felling direction observed on the ground. It is important to note that dynamic changes of natural constraints might occur in the middle of tree felling operation, such as weather problems, wind speed, and unpredicted tree falling direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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