오피스 지하주차장의 기둥간격은 기준층의 업무환경과 효율적인 주차구획을 고려하여 계획된다. 그러나 비정형의 지하주차장에 정형의 기둥간격에 의한 주차계획을 하다보면 주차장내 많은 부분에 유휴공간이 형성된다. 대부분 주차장의 양 모서리 부분은 주차장 환기시설로서 팬룸이 배치되고, 모서리 일부분은 주차램프가 위치하게 되며 잔여 공간 및 유휴공간에는 창고를 배치할 수 있다. 이때 지하주차장 창고는 필요로 하는 오피스 임차인들에게 외부의 전문창고 임대업체보다 낮은 가격으로 임대하게 된다. 이러한 경우 창고를 만들기 위한 초기 공사비와 유지비용 등이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 총 LCC와 초기 투자로 벌어들일 수 있는 임대수익 간의 경제성 분석을 통해 사업 초기 지하주차장 유휴공간에 창고를 설치하는 것에 대한 경제성을 분석하였다. 분석결과, 현재 사용되고 있는 창고임대료를 기준으로 매년 임대수익을 산정하였을 경우, 2년째부터 수익이 보장되어 경제성이 있는 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 교통 신호등 영역 검출을 포함한 교통 신호등 외곽 부분과 신호등 색을 자동으로 판별하여 사용자에게 알려주는 교통 신호등 자동 판별 시스템 구현을 제안하였다. 본 논문은 교통 신호등색을 정확하게 검출하기 위하여 교통 신호등색에 해당하는 파장 범위를 설정하고, 색상 성분을 분할하였다. 색상 성분을 통해 교통 신호등색(빨강 주황 녹색)을 검출하며 배경부분은 그레이 영상으로 변환한다. 다음으로 웨이브렛 변환 알고리즘을 사용하여 다양한 환경에서 신호등 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 교통 신호등 인식 부분은 CBIR(Content-Based Image Retrieval)기반에서 캐니 에지 연산자와 허도로프 매칭 알고리즘의 특성을 적용한 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통 신호등이 첨가되어 있는 조명, 배경 등이 다양한 영상을 대상으로 실험하며, 기존 알고리즘과 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 선박의 안전 항행을 위하여 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이 등과 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 주어진 IR 영상을 평탄화 한 후, 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 영역을 분할한다. 워터쉐드 알고리즘은 거의 항상 과분할된 영역을 생성하기 때문에 의미있는 영역 분할을 위해 과분할 영역에 대한 병합 과정이 필요하다. 우리는 빠른 병합을 위해 픽셀에 대한 직접 접근을 단 2회만 수행하는 효율적인 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 또한 해양 IR 영상에 대한 분석을 통해 해양 물표에서는 수평방향의 에지가 집중적으로 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 주어진 영상으로부터 수평에 지를 추출한 후 모폴로지 연산을 통해 배경 및 잡음에 의해 만들어진 고립된 수평에지를 제거한 다음, 이전 단계에서 얻은 분할된 영역 중 수평 방향의 에지영역을 갖는 영역을 물표 영역으로 검출한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 보였다.
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 산업현장의 생산라인에서 자동검사의 편이성과 속도를 높이기 위해서 정지상태가 아닌 컨베이어에서 부품이 이송되는 과정에서 촬영한 영상 이미지에 머신비젼 기법을 적용했을 때 나타나는 측정 성능변화를 실제 실험결과를 바탕으로 분석한다. 자동차 부품인 원통형 로드의 길이를 에지검출 기법으로 계측했을 시 이송속도가 높아지면 배경과 부품 이미지 경계의 불확실성이 높아지므로 인하여 이미지 길이도 작아짐을 알 수 있었다. 돌출형과 비돌출형을 포함하여 6 종류의 시편과 7 단계의 속도변화를 통해서 실험을 수행하였고 실험결과에 대해서 속도에 따른 길이측정 편이오차와 확률오차 분석을 수행하였다. 이를 통해서 속도가 증가함에 따라 편이오차와 확률오차가 증가함을 확인하였고 이중에서 편이오차를 줄이기 위한 선형 보상법을 제시하였다. 선형 보상법으로 보정된 원통형 로드의 길이 측정값은 확률오차가 반복정밀도를 넘지않는 30 cm/s 의 속도 구간안에서는 정지상태와 동일한 정밀도를 나타내었다. 따라서 제안된 머신비젼의 분석과 보정기법은 산업현장에서 머신비젼 기반 자동검사의 응용성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
Background: A precontoured plate rarely fits properly within the patient's clavicle and must be bent intraoperatively. This study aimed to determine whether anatomical reduction could be achieved using a plate bent before surgery. Methods: This study included 87 consecutive patients with displaced mid-shaft clavicle fractures who underwent plate fixation and were followed-up for a minimum of 1 year. After exclusions, 39 consecutive patients underwent fixation with a precontoured plate bent intraoperatively (intraoperative bending group), and 28 underwent fixation with the plate bent preoperatively (preoperative bending group). Using free software and a three-dimensional (3D) printer, ipsilateral clavicle 3D-printed models were constructed. Using plain radiographs, the distance between the edge of the lateral inferior cortex and the medial inferior cortex was measured. The angle between the line connecting the inferior cortex edge and the line passing through the flat portion of the superior cortex of the distal clavicle was measured. Results: Mean length differences between the ipsilateral and contralateral clavicle were smaller on both anteroposterior (AP; P=0.032) and axial images (P=0.029) in the preoperative bending group. The mean angular differences on both AP (P=0.045) and axial images (P=0.008) were smaller in the preoperative bending group. No significant differences were observed between the two groups in functional scores at the last follow-up. Conclusions: Smaller differences in length and angle between the ipsilateral and contralateral clavicle, indicative of reduction, were observed in the preoperative bending group. Using the precontoured technique with low expense, the operation was performed more effectively as reflected by a shorter operation time. Level of evidence: III.
Yanguk Heo;Miyoung Yang;Sung Min Nam;Hyun Seung Lee;Yeon-Dong Kim;Hyung-Sun Won
The Korean Journal of Pain
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제37권2호
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pp.132-140
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2024
Background: This study aimed to identify exact anatomical landmarks and ideal injection volumes for safe adductor canal blocks (ACB). Methods: Fifty thighs from 25 embalmed adult Korean cadavers were used. The measurement baseline was the line connecting the anterior superior iliac spine (ASIS) to the midpoint of the patellar base. All target points were measured perpendicular to the baseline. The relevant cadaveric structures were observed using ultrasound (US) and confirmed in living individuals. US-guided dye injection was performed to determine the ideal volume. Results: The apex of the femoral triangle was 25.3 ± 2.2 cm distal to the ASIS on the baseline and 5.3 ± 1.0 cm perpendicular to that point. The midpoint of the superior border of the vasto-adductor membrane (VAM) was 27.4 ± 2.0 cm distal to the ASIS on the baseline and 5.0 ± 1.1 cm perpendicular to that point. The VAM had a trapezoidal shape and was connected as an aponeurosis between the medial edge of the vastus medialis muscle and lateral edge of the adductor magnus muscle. The nerve to the vastus medialis penetrated the muscle proximal to the superior border of the VAM in 70% of specimens. The VAM appeared on US as a hyperechoic area connecting the vastus medialis and adductor magnus muscles between the sartorius muscle and femoral artery. Conclusions: Confirming the crucial landmark, the VAM, is beneficial when performing ACB. It is advisable to insert the needle obliquely below the superior VAM border, and a 5 mL injection is considered sufficient.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
최근 영상 편집 기술의 발달과 더불어 시청자의 이해를 돕기 위해 인위적으로 자막을 삽입하는 경우가 늘고 있다. 인위적으로 삽입된 자막은 해당 장면의 내용이나 편집자의 의도를 잘 표현하고 있기 때문에 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에 유용하다. 기존의 자막 영역 추출 방법은 에지(edge), 색상(color), 텍스처(texture) 정보와 같은 하위 계층(low-level) 특징을 기반으로 하기 때문에 다양한 필체나 밝기 대비를 가진 자막이 동시에 나타나거나 복잡한 배경에 포함된 자막 영역의 경우 잘 검출하지 못한다. 이에 본 논문은 기존의 방법과는 전혀 다른 천이 영역 기반의 새로운 영상 내 자막 영역 검출 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 영상 내 삽입된 글자 주변은 시청자에게 영상으로부터의 높이 감을 주기 위해 해당 글자와 다른 색으로 표현된다는 관찰 결과를 바탕으로 천이 지도를 생성한다. 생성된 천이 지도를 이용하여 후보 영역을 추출하고 상태 밀도 개념을 바탕으로 후보 영역 중에서 삽입된 자막 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘은 글자 색, 크기, 위치, 필체, 밝기 대비에 관계없이 적용이 가능하며, 다양한 언어에 관계없이 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 프레임 간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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