• 과학교육연구지
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• 제44권2호
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• pp.214-224
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• 2020

물리 이미지 및 관심은 물리 학습에 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 공과대학 신입생은 고등학교 때에 다양한 학습 환경 조건에서 대학에 입학한다. 대학 물리교육을 위하여 공과대학 신입생의 특성에 따른 물리 이미지 및 관심을 조사할 필요가 있다. 이 연구는 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지와 관심 여부를 조사하여, 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다. 연구 대상은 공과대학 1학년 공과 계열 286명, 정보기술 계열 242명, 건설환경 계열 136명 총 664명이다. 분석 내용은 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지 및 관심 여부를 분석한다. 분석결과 첫째, 물리 이미지는 공과대학 신입생의 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 고등학교 때 물리를 배우지 않은 학생의 물리 이미지 점수가 물리I 또는 물리I,II를 배운 학생보다 높게 나타났다. 둘째, 물리 관심 여부는 성별과 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 성별에서는 남학생이 여학생보다 물리 관심이 높았고 고등학교 때 물리 이수 여부에서는 고등학교 때 물리를 이수하지 않은 학생이 물리를 이수한 학생보다 물리 관심이 높았다. 끝으로 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권3호
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• pp.81-98
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• 2020

This review aims to provide a brief, comprehensive overview of advanced technologies of nuclear medicine physics, with a focus on recent developments from both hardware and software perspectives. Developments in image acquisition/reconstruction, especially the time-of-flight and point spread function, have potential advantages in the image signal-to-noise ratio and spatial resolution. Modern detector materials and devices (including lutetium oxyorthosilicate, cadmium zinc tellurium, and silicon photomultiplier) as well as modern nuclear medicine imaging systems (including positron emission tomography [PET]/computerized tomography [CT], whole-body PET, PET/magnetic resonance [MR], and digital PET) enable not only high-quality digital image acquisition, but also subsequent image processing, including image reconstruction and post-reconstruction methods. Moreover, theranostics in nuclear medicine extend the usefulness of nuclear medicine physics far more than quantitative image-based diagnosis, playing a key role in personalized/precision medicine by raising the importance of internal radiation dosimetry in nuclear medicine. Now that deep-learning-based image processing can be incorporated in nuclear medicine image acquisition/processing, the aforementioned fields of nuclear medicine physics face the new era of Industry 4.0. Ongoing technological developments in nuclear medicine physics are leading to enhanced image quality and decreased radiation exposure as well as quantitative and personalized healthcare.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권6호
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• pp.1051-1061
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• 2017

이미지는 대상에 대해 자신이 경험한 종합적인 결과이며 의식의 표면에 갖고 있는 심상을 의미한다. 교과에 대한 이미지는 그 교과를 학습하는 데 중요한 영향을 미친다. 학습자들이 갖고 있는 교과에 대한 이미지 분석은 교수 학습의 방향성을 결정하는 좋은 자료가 될 것이다. 이 연구의 목적은 물리 이미지 측정도구를 개발하고 적용하여 교육적 시사점을 논의하는 데 있다. 연구 방법은 의미분석법에 의해 물리 이미지 측정도구를 개발하고, 중등 예비 물리교사에게 적용한다. 연구 대상은 사범대학교 물리교육 전공 1학년 39명, 2학년 31명, 3학년 37명, 4학년 38명이고, 전체 남학생은 82명, 여학생은 63명 총 145명이다. 연구결과 물리 이미지 측정도구는 '관심', '느낌', '범위', '평가', '관점'의 5개 요소, 25문항으로 구성되었다. 개발한 물리 이미지 측정도구를 중등 예비교사들에게 적용한 결과 성별, 학년별에 따라 요소별로 통계적인 유의미한 차이가 나타났다. 물리 이미지의 '관심', '느낌' 요소에서 남학생이 여학생 보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났다. 학년별에서는 물리 이미지의 '범위' 요소에서 2학년이 4학년보다 통계적으로 높은 것으로 나타났다. 끝으로 물리 이미지 측정도구 활용의 유용성 및 물리 이미지 분석에 대한 교육적 시사점을 논의하였다.

• Progress in Superconductivity
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• 제11권2호
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• pp.128-134
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• 2010

The magnetic flux profiles in SmBCO and YBCO coated conductors(CC) in the presence of the external field were comparatively investigated by magneto-optic image and scanning hall probe measurements. The current distributions calculated by using the inversion method from measured field profiles show that the decrease of current densities near the edges of SmBCO CC is more significant than those of YBCO CC. Through the comparison of the numerical analysis based on Kim's critical state model and the Brandt and Indenbom's solution, we found that this feature is related to their different field dependant properties of the critical current densities.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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• pp.1160-1163
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• 2009

Many researches showed that perceived image contrast increases as the relative surround luminance increases. However, most experiments were conducted under limited surround conditions. In this research, a psychophysical experiment was conducted to investigate the change in perceived image contrast under wide range of surround luminance up to 1820 cd/$m^2$. A large area illuminator was used as a backlight. It consists of 23 dimmable fluorescent lamps and a sheet of diffuser. The luminance could be adjusted to 7 different surround ratios: 0, 0.3, 0.56, 0.96, 2.24, 5.81, and 9.99. Results showed that perceived image contrast changes as a typical band-pass shape and the maximum contrast is found near $S_R$=1.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.287-301
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• 2022

The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.43-52
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• 2009

본 연구는 게임 물리 엔진을 실시간 물리 기술의 관점으로 고찰한다. 실시간 물리 기술이란 물리 시뮬레이션 기술을 게임에 적용하기 위해서 간략화 하는 기술을 말한다. 조사 대상으로 상용 물리 엔진인 Havok Physics SDK와 NVIDIA PhysX SDK를 선택하였고, 오픈 소스기반 물리 엔진인 ODE와 Bullet을 선택하였다. 그 결과 물리 엔진은 강체 역학, 변형체 시뮬레이션, 유체 시뮬레이션을 구현하고 있었고, 실시간 시뮬레이션을 위해서 수식의 간략화, 충돌 처리의 효율성 재고 등 소프트웨어 측면의 기술과 멀티 코어 CPU의 이용, PPU, GPU 활용 등 병렬처리 하드웨어 기술을 사용하고 있었다.

• 한국광학회지
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• 제30권3호
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• pp.106-113
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• 2019

집적영상에서 깊이역전 문제를 해결하기 위해 기본영상 재배열이 제안되었지만 시점영상이 연속적으로 재생되지 못하는 불연속성 문제를 포함하고 있다. 본 논문에서는 불연속성 요인을 분석하였다. 수렴광축으로 기본영상을 획득하고, 재배열한 후 실상 및 허상모드를 동시에 재생하는 불연속성 개선 방법을 제안하고, 평행광축을 이용하여 획득하고 실상모드로 재생하는 일반적인 방법과 비교하여 유효성을 정량적으로 검증하였다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.119-126
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• 2023

Acquiring experimental data for PIV verification or machine learning training data is resource-demanding, leading to an increasing interest in synthetic particle images as simulation data. Conventional synthetic particle image generation algorithms do not follow physical laws, and the use of CFD is time-consuming and requires computing resources. In this study, we propose a new method for synthetic particle image generation, based on a Physics-Informed Neural Networks(PINN). The PINN is utilized to infer the flow fields, enabling the generation of synthetic particle images that follow physical laws with reduced computation time and have no constraints on spatial resolution compared to CFD. The proposed method is expected to contribute to the verification of PIV algorithms.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권4호
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• pp.341-344
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• 2014

This study proposes a modified sub-aperture stitching algorithm, which uses an image sharpening algorithm and particle swarm optimization to improve the stitching accuracy. In sub-aperture stitching interferometers with high positional accuracy, the high-frequency components of measurements are more important than the low-frequency components when compensating for position errors using a sub-aperture stitching algorithm. Thus we use image sharpening algorithms to strengthen the high-frequency components of measurements. When using image sharpening algorithms, sub-aperture stitching algorithms based on the least-squares method easily become trapped at locally optimal solutions. However, particle swarm optimization is less likely to become trapped at a locally optimal solution, thus we utilized this method to develop a more robust algorithm. The results of simulations showed that our algorithm compensated for position errors more effectively than the existing algorithm. An experimental comparison with full aperture-testing results demonstrated the validity of the new algorithm.