• 제목/요약/키워드: Projection Parameters

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3차원 모델을 이용한 입모양 인식 알고리즘에 관한 연구 (A study on the lip shape recognition algorithm using 3-D Model)

  • 배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.59-68
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    • 1999
  • 최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상 모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차원 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다. 본 논문에서는 한국어 10개 모음에 대하여 인식실험하여 비교적 높은 인식율을 얻을 수 있는 것으로 보아 본 연구에서 사용한 특징 벡터를 시간적 변별 요소로서 사용할 수 있음을 제시하였다.

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임의 최소주응력 구간에서 일반화된 Hoek-Brown 파괴기준식을 최적 근사하는 등가 Mohr-Coulomb 강도정수 계산식 (Analytical Formula for the Equivalent Mohr-Coulomb Strength Parameters Best-fitting the Generalized Hoek-Brown Criterion in an Arbitrary Range of Minor Principal Stress)

  • 이연규
    • 터널과지하공간
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    • 제29권3호
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    • pp.172-183
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    • 2019
  • Hoek et al.(2002)이 개발한 일반화된 Hoek-Brown(GHB) 파괴기준식은 암반의 파괴응력 조건을 정의하는 비선형 함수이다. 관련 강도정수들은 GSI 지수값을 이용하여 체계적으로 결정된다. GSI 지수는 현장 암반의 상태를 정량화한 수치이므로 GHB 파괴기준식은 현장의 암반조건을 파괴기준식에 반영할 수 있는 실용적인 암반파괴함수이다. 대부분의 암반공학 기술자들이 선형 Mohr-Coulomb 파괴기준식에 익숙하며, 다수의 암반공학 소프트웨어들이 Mohr-Coulomb 식을 채택하고 있음을 고려하여 등가마찰각과 등가점착력 계산식이 GHB 파괴기준식 발표와 함께 제시되었다. 그러나 이 목적으로 제시된 등 가마찰각 및 등가점착력 계산식은 선형 최적화가 수행되는 최소주응력 범위의 하한 값을 암반의 인장강도로 고정시키고 있다. 따라서 해석영역에 인장응력이 분포하지 않은 경우 Hoek et al.(2002)의 제안식을 이용한 등가마찰각 및 등가점착력 산정결과는 정확성이 떨어질 수 있다. 이러한 기존 등가마찰각 및 등가점착력 산정수식의 단점을 극복하기 위하여 이 연구에서는 임의의 최소주응력 구간에 대해서도 최적 등가마찰각과 등가점착력을 계산할 수 있는 해석적 수식을 유도하고 결과식의 정확성을 검증하였다.

Deep Learning Algorithm for Simultaneous Noise Reduction and Edge Sharpening in Low-Dose CT Images: A Pilot Study Using Lumbar Spine CT

  • Hyunjung Yeoh;Sung Hwan Hong;Chulkyun Ahn;Ja-Young Choi;Hee-Dong Chae;Hye Jin Yoo;Jong Hyo Kim
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제22권11호
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    • pp.1850-1857
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    • 2021
  • Objective: The purpose of this study was to assess whether a deep learning (DL) algorithm could enable simultaneous noise reduction and edge sharpening in low-dose lumbar spine CT. Materials and Methods: This retrospective study included 52 patients (26 male and 26 female; median age, 60.5 years) who had undergone CT-guided lumbar bone biopsy between October 2015 and April 2020. Initial 100-mAs survey images and 50-mAs intraprocedural images were reconstructed by filtered back projection. Denoising was performed using a vendor-agnostic DL model (ClariCT.AITM, ClariPI) for the 50-mAS images, and the 50-mAs, denoised 50-mAs, and 100-mAs CT images were compared. Noise, signal-to-noise ratio (SNR), and edge rise distance (ERD) for image sharpness were measured. The data were summarized as the mean ± standard deviation for these parameters. Two musculoskeletal radiologists assessed the visibility of the normal anatomical structures. Results: Noise was lower in the denoised 50-mAs images (36.38 ± 7.03 Hounsfield unit [HU]) than the 50-mAs (93.33 ± 25.36 HU) and 100-mAs (63.33 ± 16.09 HU) images (p < 0.001). The SNRs for the images in descending order were as follows: denoised 50-mAs (1.46 ± 0.54), 100-mAs (0.99 ± 0.34), and 50-mAs (0.58 ± 0.18) images (p < 0.001). The denoised 50-mAs images had better edge sharpness than the 100-mAs images at the vertebral body (ERD; 0.94 ± 0.2 mm vs. 1.05 ± 0.24 mm, p = 0.036) and the psoas (ERD; 0.42 ± 0.09 mm vs. 0.50 ± 0.12 mm, p = 0.002). The denoised 50-mAs images significantly improved the visualization of the normal anatomical structures (p < 0.001). Conclusion: DL-based reconstruction may enable simultaneous noise reduction and improvement in image quality with the preservation of edge sharpness on low-dose lumbar spine CT. Investigations on further radiation dose reduction and the clinical applicability of this technique are warranted.

공간분포모델을 활용한 사료작물 이탈리안 라이그라스(Lolium multiflorum L.)의 재배적지 변동예측연구 (A Study on the Prediction of Suitability Change of Forage Crop Italian Ryegrass (Lolium multiflorum L.) using Spatial Distribution Model)

  • 김현애;현신우;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.103-113
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    • 2014
  • 우리나라에서의 사료작물 생산면적이 제한적이기 때문에 미래의 기후조건에서 최적 재배 가능 지역을 중심으로 이탈리안 라이그라스와 같은 사료작물의 생산체계를 설계하는 것이 필요하다. 특히, 한반도를 대상으로 이탈리안 라이그라스의 재배 가능지역을 파악하는 것이 미래를 대비한 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 이번 연구에서는 기후자료를 기반으로 작물의 재배적합도를 예측하는 EcoCrop 모델을 사용하여 현재(1950~2000), 2020년대(2010~2039), 2050년대(2040~2069), 2080년대(2070~2099)의 이탈리안 라이그라스의 재배 가능지역을 분석하였다. 또한, 전구 기후모델인 CCCMA, CSIRO, UKMO-HadCM3, UKMO-HadGEM1, 그리고 NCAR 모델 등으로부터 얻어진 규모축소 기후자료를 활용한 앙상블 예측기법을 재배적합도 예측에 적용하여 미래 기후변화 조건에서의 불확실도를 낮추는 것을 시도하였다. 2050년대까지 이탈리안 라이그라스의 재배적합도는 남한과 북한 모두 크게 상승할 것으로 예측되었다. 예를 들어, 현재 기후조건에서 충청북도와 강원도에서 평균적인 재배적합도가 76.75와 44.77으로 낮게 예측되었지만 2020년대에 각각 16.2% 및 46.1% 증가하여 2080년대에는 모든 행정구역에서 평균적인 재배적합도가 90이상으로 나타날 것으로 예측되었다. 반면, 2080년대에 16개의 시 도 중 11개의 지역에서 재배적합도가 감소할 것으로 예측되었다. 북한의 경우 현재 기후조건에서 평균적인 재배적합도는 28.40으로 평균적인 재배적합도가 낮았다. 그러나 기후변화가 진행되면서 재배적합도가 크게 증가하여 2080년대에는 14개 행정구역 중 10곳에서 평균적인 재배적합도가 80 이상일 것으로 예측되었다. 특히 나선, 신의주 및 개성 인근 지역의 재배적합도가 크게 증가할 것으로 예측되어 이를 중심으로 수출을 위한 사료 생산단지 및 축산단지 조성이 가능할 것으로 예상되었다. 현재, 내한성 향상을 중심으로 이탈리안 라이그라스의 새로운 품종들이 개발 및 보급되고 있어 이러한 신품종을 대상으로 한 이모작 가능지를 구분하기 위해 품종별로 최적화된 모수를 활용한 재배적합도 예측지도를 작성연구가 연구가 필요할 것으로 사료되었다.

MMS 점군 데이터를 이용한 CCTV의 실질적 감시영역 추출 (Creation of Actual CCTV Surveillance Map Using Point Cloud Acquired by Mobile Mapping System)

  • 최원준;박소연;최윤조;홍승환;김남훈;손홍규
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1361-1371
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    • 2021
  • 스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

CMIP5 기반 건기 및 우기 시 국내 하천유량의 변화전망 및 분석 (Streamflow response to climate change during the wet and dry seasons in South Korea under a CMIP5 climate model)

  • 가푸리 아자르 모나;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권spc1호
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    • pp.1091-1103
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    • 2018
  • 한반도는 계절 및 지리적 위치에 따라 강수특성이 상이하여 수자원 관리 및 계획수립 시 홍수, 가뭄을 사전에 대비하는 것이 매우 중요하다. 더욱이 기후변화로 인한 강수 및 기온의 변화는 홍수 및 가뭄 등 수재해의 변동을 더욱 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구에서는 남한 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 기후변화에 따른 우기(7~9월)와 건기(10~3월)에서의 미래 하천유량의 변화를 전망 및 분석하고자 한다. 이를 위해 CMIP5의 핵심실험인 2개 RCP 시나리오(RCP4.5, RCP8.5)를 이용하였으며, 적정 GCM (INMCM4 모형)을 선정하였다. 5대강 유역의 유량을 전망하기 위해 상세화된 기후변화 시나리오를 장기 강우-유출모형(PRMS 모형)의 입력으로 하여 유량해석을 수행하였다. 장기간의 자료를 활용하여 PRMS의 모형 매개변수를 추정하였으며, 과거기간(1976~2005년) 대비 미래 3기간(2025s, 2055s, and 2085s)에 대한 우기 및 건기시의 유량변화를 분석하였다. 평가결과, 건기에서의 유출량 감소는 RCP8.5 시나리오 대비 RCP4.5 시나리오에서 더 크게 나타났으며, RCP4.5 시나리오 하에서 2025s, 2055s 기간의 유출량은 -7.23%, -3.81% 감소하는 것으로 나타나 가까운 미래(2025s) 기간에서의 유출량 감소가 더욱 클 것으로 전망되었다. 먼 미래(2085s) 기간의 경우, 북부지역은 유량이 증가, 남부지역은 유량이 감소하는 것으로 나타났다. 한편, RCP 8.5 시나리오 하에서는 남부지역을 포함한 대부분의 지역이 가뭄에 대한 취약성이 높아지는 것으로 나타났다. 우기에서의 유출량 변화는 2개 RCP 시나리오 및 미래 전 기간에서 지역에 따라 유량이 증가(북부 및 서부지역) 또는 감소(남부)하는 것으로 나타났다.

설악산(雪嶽山)에 분포(分布)하는 마가목 천연림(天然林)의 생태환경(生態環境)과 보호(保護)에 관(關)한 연구(硏究) (A study on the ecological habitat and protection of natural Sorbus commixta forest at Mt. Seorak)

  • 신재만;김동수;한상섭
    • Journal of Forest and Environmental Science
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    • 제3권1호
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    • pp.1-9
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    • 1983
  • 본(本) 연구(硏究)는 설악산(雪嶽山)에 분포(分布)하는 마가목 천연림(天然林)의 생태환경(生態環境)과 생리기능(生理機能)을 측정분석(測定分析)한 것으로 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 마가목의 주분포지(主分布地)는 900m~1,00m로 온난지수(溫暖指數) WI는 42$3.2{\times}10^3{\sim}9.2{\times}10^3$, CEC는 13.7~19.5mg/100g, N은 0.21~0.39%, $P_2O_5$는 22.6~38.7ppm, pH는 5.6~5.8로 배수양호(排水良好)하고 양분(養分)이 풍부한 토양(土壤)이다. 4. 마가목 군락지(群落地)의 상층목(上層木)으로는 분비나무, 주목나무, 자작나무, 물참나무, 고로쇠단풍, 까치박달, 달피나무 등이며 하층목(下層木)으로는 만병초, 참단풍, 측백, 개암, 철쭉, 진달래, 함박꽃 등이 혼생(混生)하고 있다. 5. 임분밀도(林分密度)는 1,160m가 1,556본/ha, 1,300m가 3,600본/ha이며 DBH를 단면적(斷面積)으로 한 피도(被度)(C)는 1,600m가 0.37, 1,300m가 0.31이며 수관투영면적(樹冠投影面積)에 대한 식피도(植被度)는 1,600m가 2.04, 1,300m가 1.61이였다. 6. 마가목 군락지(群落地)의 엽층(葉層)의 광분포(光分布)는 Beer-Lambert 법칙(法則)에 따라 감소(減少)하며 F(Z)를 엽면적지수(葉面積指數)(LAI) 대신 관수층(冠樹層)의 선단(先端)으로부터의 거리로 나타냈을 때 흡광계수(吸光係數) k는 0.17이었다. 7. 마가목 지엽(枝葉)(shoot)의 수분특성(水分特性)은 최대포수시(最大飽水時)의 침투압(浸透壓)이 -16.2bar, 팽압(膨壓)이 14.5bar, 초기원형질분리점(初期原形質分離點)의 삼투압(渗透壓)이 -19.4bar, 이때의 상대함수율(相對含水率) $v_p/v_o$$v_p/w_s$가 각각 83.1%와 87.1%였다. 8. 지엽(枝葉)의 생세포군(生細胞群)의 탄성계수(彈性係數) E는 69.6이며 총수분함량(總水分含量)에 대한 총(總) Symplasmic water 는 67.7%이며 Apoplastic water 는 32.3%였다.

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