• 제목/요약/키워드: dimensional accuracy

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사진측량과 컴퓨터비전 간의 카메라 렌즈왜곡 변환 (Conversion of Camera Lens Distortions between Photogrammetry and Computer Vision)

  • 홍송표;최한승;김의명
    • 한국측량학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.267-277
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    • 2019
  • 사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.

상대 밀도에 따른 금속 적층 제조 격자 구조체의 기계적 특성 (Mechanical Properties of Metallic Additive Manufactured Lattice Structures according to Relative Density)

  • 박광민;김정길;노영숙
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.19-26
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    • 2021
  • 격자 구조체는 강도 및 강성, 초경량 및 에너지 흡수 능력 등의 우수성을 가지고 있어서 전방위 산업에서 주목을 받고 있으나, 다양한 장점에도 불구하고 복잡한 형상에 따른 제조 공정의 어려움으로, 현재까지 광범위한 상용화 및 사용은 제한되고 있다. 한편 적층 제조는 전통적인 제조 방법으로는 불가능한 복잡한 기하학적 형상 제조가 가능한 기술로써, 격자 구조체 제조를 위한 최적 기술로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3차원 좌표 방법으로 단위 셀을 형성하고, 단위셀의 바운더리 박스 크기 및 스트럿 반경에 따른 상대 밀도의 관계식을 도출하였다. 본 연구에서는 Simple Cubic(SC), Body-Centered Cubic(BCC) 및 Face-Centered Cubic(FCC)을 모델링 소프트웨어를 사용하여 상대 밀도 맞춤형 구조체를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 상대 밀도 산출식 정확도는 SC, BCC 및 FCC에서 98.3 %, 98.6 % 및 96.2%의 신뢰성을 확보하였다. 격자 구조체를 대상으로 시뮬레이션 수행 결과, 동일한 셀 배열 조건에서는 상대 밀도가 커짐에 따라 항복 하중이 커지고, 동일 배열 조건에서는 SC, BCC, FCC 순으로 압축 항복 하중이 작아지는 결과가 나타났다. 최종적으로 20 mm × 20 mm × 20 mm 크기의 구조체는 SC 단위 셀을 3×3×3 배열로 구성하는 것이 압축 하중에 대한 구조적 최적화가 가능한 것으로 나타났다.

소셜미디어 및 면접 영상 분석 기반 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 (Prototype Design and Development of Online Recruitment System Based on Social Media and Video Interview Analysis)

  • 조진형;강환수;유우창;박규태
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권3호
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    • pp.203-209
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    • 2021
  • 본 연구에서는 구직자의 채용지원 서류에 대한 진정성 검증 및 잠재 직무역량과 성향에 대한 정보여과 기능을 기반으로 효과적인 원격 채용 및 적정한 업무배치 의사결정을 지원할 수 있는 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 사례를 제안하고자 하였다. 이를 위해 구직자의 공개된 소셜미디어 정보에 대해 다차원적으로 자동 크롤링 및 분석하는 기능을 접목하여 구직자의 성향과 직무역량 정보를 도출하고, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 채용지원 서류에 표현된 텍스트 정보 및 면접 영상 정보에 대한 지능적인 분석기능이 포함된 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 채용지원시스템의 효용성 검증을 위하여 프로토타입을 기반으로 주요 성능지표인 텍스트마이닝 정확도 및 면접 음성문자변환 기능 인식률 등에 대한 성능평가 실험을 진행하고 결과를 분석하였다. 제안하는 시스템은 효율적인 맞춤형 채용지원 기능이 가능하도록 지능형 웹/앱 개발에 필요한 요소기술을 융합하여 설계하였으며, 도출된 설계 사양 및 프로토타입 개발 결과를 바탕으로 상용화 구현이 된다면 인재 채용시장에서 필요한 지능형 온라인 채용시스템 기술로 확대 활용이 기대될 수 있다.

호흡 기반 사람과 사물 구분 가능한 FMCW 레이다 신호처리 프로세서의 설계 (Design of FMCW Radar Signal Processor for Human and Objects Classification Based on Respiration Measurement)

  • 이윤구;윤형석;김수연;허성욱;정윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.305-312
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    • 2021
  • 보안 시스템에는 다양한 센서가 사용되고 있지만, 사생활 문제가 논란이 됨에 따라 레이다 센서가 대안으로 제시되고 있다. 그 중 PD (Pulse Doppler) 레이다는 짧은 펄스를 사용함으로써 수신부 복잡도가 증가하는 문제가 존재하나, FMCW (Frequency modulated continuous wave) 레이다는 그러한 제한이 적다는 장점이 있다. 그러나, FMCW 레이다는 2D-FFT (2-dimensional fast Fourier transform)를 사용하므로 기존의 센서에 비해서 상대적으로 높은 복잡도를 가지며, 정지해있는 표적에 대해 사람과 사물을 구분하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 1D-FFT와 위상 변화만으로 호흡 여부를 확인하여 사람과 사물을 구분할 수 있는 레이다 신호처리 프로세서의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 기반으로 설계하여 FPGA 디바이스에 기반하여 구현 및 검증하였다. LUT (Look up table) 6,425개, register 4,243개, 12,288개의 memory bit로 구현하여 92.1%의 정확도로 대상의 호흡 여부를 확인할 수 있음을 확인하였다.

MLP 기반의 서울시 3차원 지반공간모델링 연구 (MLP-based 3D Geotechnical Layer Mapping Using Borehole Database in Seoul, South Korea)

  • 지윤수;김한샘;이문교;조형익;선창국
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제37권5호
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    • pp.47-63
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    • 2021
  • 최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.

북코딩의 독서교육 효과에 관한 연구 (A Study on the Effects of Reading Education Using Book-Coding)

  • 지현아;조미아
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제52권2호
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    • pp.145-166
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    • 2021
  • 이 연구는 고차원적 사고 능력이 형성되는 시기에 있는 초등학교 고학년 아동의 독후활동으로서 북코딩(Book-Coding)의 독서교육 효과를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 경기도 N시 소재 N초등학교 5학년 아동 30명을 대상으로 북코딩을 활용한 독서교육 프로그램 집단 15명, 독서감상문 작성 프로그램 집단 15명으로 구성하여 총 12회기에 걸쳐 독서교육 프로그램을 적용하였다. 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 논리적 사고력에 미치는 효과를 분석한 결과, 논리적 사고력의 하위 요인인 보존 논리, 비례 논리, 변인 통제 논리, 확률 논리, 상관 추리 논리, 조합 논리 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 창의력에 미치는 효과를 분석한 결과, 호기심, 집요성, 유효성, 독자성, 모험성, 개방성, 지식, 상상력, 독자성, 민감성, 유창성, 융통성, 정교성 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 창의적 인성에 미치는 효과를 분석한 결과, 호기심, 과제집착, 독립성, 위험감, 사고의 개방성, 심미성 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

심미치의학 영역에서 동적 교합을 나타내는 가상 환자의 형성을 통한 전치부 보철 수복 증례 (Creation of the dental virtual patients with dynamic occlusion and its application in esthetic dentistry)

  • 안세준;신수연;최유성
    • 대한치과보철학회지
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    • 제60권2호
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    • pp.222-230
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    • 2022
  • 디지털 기술은 점차 그 영역을 넓혀 치의학의 여러 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 최근 디지털 치의학에서는 다양한 삼차원적(3D) 이미지 데이터를 하나로 중첩시켜 진단 및 보철물 제작에 활용하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 안면 스캔, 구내 스캔, 하악 운동 기록(mandibular movement recording) 등의 데이터를 통합하면 가상 환자 모델을 구성할 수 있다. 가상 환자(Virtual patient)란 구내 및 구외 연조직, 잔존 치열, 동적 교합 등 디지털 3D 진단 데이터를 통합하여 형성되며 이를 통해 보철 치료의 결과 등을 가상으로 시뮬레이션을 시행할 수 있다. 본 증례에서의 환자는 37세 여성 및 55세 여성 환자로 각각 기존 보철물의 외형이 틀어진 것 같다는 주소와 근관치료 후 전치부 보철물의 재제작을 주소로 내원하였다. 각 환자에서 3D 안면 스캔을 채득하였으며, ARCUS Digma 2 (KaVo Dental GmbH, Biberach an der Riss, Germany)를 통해 환자의 하악 운동을 기록하였다. 수집한 데이터를 computer-aided design (CAD) 소프트웨어(Exocad dental CAD; exocad GmbH, Darmstadt, Germany) 상에서 하나로 통합하여 가상 교합기에 옮겨 디지털 가상 환자를 형성하였다. 이를 통해 임시 고정성 보철물을 디자인하고 수복하여 평가하였으며, 최종수복물로 옮겨 심미적, 기능적으로 만족할 만한 결과를 보였기에 이를 보고하고자 한다.

개선된 화질의 영상을 이용한 열화상 카메라 캘리브레이션 (Calibration of Thermal Camera with Enhanced Image)

  • 김주오;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.621-628
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    • 2021
  • 본 논문에서는 3개의 시점을 가진 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하고, 카메라의 내부 파라미터 추정 및 그 결과의 정확도를 파악하기 위해 역투영 오류값을 제시한다. 3개의 시점을 가진 카메라는 일반 카메라와 다르게 각 시점마다 겹치는 영상이 존재하지 않고, 획득한 영상의 화질은 일반 카메랄 획득한 영상보다 낮다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 실제 영상의 좌표 정보 또는 카메라와 목표물체 사이의 거리를 계산하기 전에 반드시 수행되어야 하는 작업이다. 카메라 캘리브레이션 작업을 통해 얻는 것은 카메라의 내부 및 외부 파라미터이며 내부 파라미터는 카메라의 초점거리, 비대칭계수, 이미지 중심점으로 구성되어 있고, 외부 파라미터는 사용되는 카메라들 사이 또는 사용되는 카메라의 상대적 위치인 회전행렬과 변위벡터로 구성되어 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하며, 열화상 카메라의 캘리브레이션 수행을 위해 온도에 반응하는 열상 체커보드를 활용한다. 캘리브레이션이 안정적으로 수행되기 위해 본 논문에서는 심층 학습 기반 촬영대상 물체의 화질을 개선하여 코너 추출의 정확도를 높인 후 캘리브레이션 파라미터 계산을 수행하고, 개선된 화질의 영상이 캘리브레이션을 개선한 결과를 제시한다.

Multiple damage detection of maglev rail joints using time-frequency spectrogram and convolutional neural network

  • Wang, Su-Mei;Jiang, Gao-Feng;Ni, Yi-Qing;Lu, Yang;Lin, Guo-Bin;Pan, Hong-Liang;Xu, Jun-Qi;Hao, Shuo
    • Smart Structures and Systems
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    • 제29권4호
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    • pp.625-640
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    • 2022
  • Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

고속푸리에변환을 이용한 시공간 체적 표면유속 산정 기법 개발 (Calculation of surface image velocity fields by analyzing spatio-temporal volumes with the fast Fourier transform)

  • 류권규;유병호
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권11호
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    • pp.933-942
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    • 2021
  • 홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상유속측정법이다. 표면영상유속측정법에는 영상분석 기법에 따라 다양한 종류가 있으나, 이 중에서도 최근 일정시간 동안의 유속의 시간평균을 한 번에 산정할 수 있는 시공간영상 유속계측법이 하천의 표면유속 측정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간영상 유속계측법은 일정 시간 동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 시공간영상 유속계측법은 주흐름방향을 정확히 알지 못하면 오차를 유발할 수 있다. 본 연구는 표면영상을 시간적으로 누적한 시공간체적을 구성하고, 이 시공간체적에서 시간축 방향으로 최대값 영상을 만든 뒤 이를 고속푸리에변환하여 주흐름방향을 탐색하는 새로운 기법을 제안하였다. 이 방법은 공간영상에서 주흐름방향을 찾는 첫단계와 주흐름방향의 시공간영상에서 유속의 크기를 산정하는 두번째 단계로 구성되어 있다. 첫번째 단계에서 찾아낸 주흐름방향으로 시공간영상을 작성하고, 이 시공간영상의 고속푸리에변환을 이용하여 유속을 산정하였다. 제안된 방법은 주흐름방향을 정확하게 추정하여 시공간영상을 생성하고 분석하므로, 기존 방법들이 취약했던 이차원 흐름에 대해서도 신속하고 정확한 유속분석이 가능하다. 개발된 방법을 공동흐름에 대한 인공영상에 적용한 결과 비교적 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.