본 연구의 목적은 광자계수검출기 기반 스펙트럼 전산화단층촬영을 이용하여 K-각 영상을 획득하고, 이 를 통해 3차원 융합진단영상을 구현하여 임상적 이용 가능성을 평가하고자 하였다. 실험을 통한 K-각 영상 획득을 위해 스펙트럼 전산화단층촬영 시스템을 이용하였다. 희석된 iodine과 gadolinium 조영제가 주입된 6개의 튜브를 돼지고기에 삽입하여 팬텀을 제작하였다. 100 kVp 관전압과 500 μA 관전류 조건에서 발생된 X-선을 이용하였으며, iodine과 gadolinium의 K-각 흡수에너지를 고려한 35 및 52 keV에 저에너지 문턱값 을 설정하여 K-각 영상을 획득하였다. 융합진단영상은 일반적인 전산화단층촬영 영상과 스펙트럼 전산화 단층촬영을 통해 획득한 iodine 및 gadolinium 영상을 정합하여 획득하였다. 두 가지 조영제 기반 융합진단 영상의 CNR은 일반적인 CT보다 평균적으로 6.76-14.9배 높았으며, 3차원 융합진단영상은 각 조영제의 물 질 지도 정보를 제공할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 전산화단층영상의 화질을 향 상시킬 수 있으며 특정 물질의 추가적인 정보를 제공을 통해 진단의 효율성을 증가시킬 수 있다.

Ground penetrating radar (GPR) is a typical sensor system for underground objects detection area. The multichannel GPR devices can give more detail and informative three-dimensional (3D) data for classification underground objects. Spatial information of underground objects can be well characterized in the three-dimensional GPR block data which consists of several B-scan and C-scan data. In this article underground object classification method is proposed by using 3D GRP data. Deep learning technique is recently being adopted into this field due to its powerful image classification capacity. The 3D GRP block data is then used to train deep three-dimensional convolution neural network (3D CNN). The proposed method successfully classifies cavity, pipe, manhole and subsoils having small false positive errors. The suggested method is experimentally validated by area data collected on urban roads in Seoul, South Korea.

민감도 향상을 위해 블록형 섬광체를 사용한 검출기를 개발하였다. 픽셀형 섬광체는 섬광체에서 발생된 빛을 최대한 광센서로 이동시키기 위해 픽셀 사이에 반사체가 위치하며, 반사체 부분으로 민감도 손실이 발생한다. 민감도를 향상시키고 픽셀형 섬광체의 특징을 가지게 하기 위해 블록형 섬광체를 레이저 각인을 통해 픽셀 형태의 섬광체로 가공하였다. 본 섬광체를 위치민감형 광전증배관과 결합하여 평면 영상을 획득 하였고, 각 픽셀별 에너지 스펙트럼과, 에너지 분해능을 측정하였으며, GATE 시뮬레이션을 통해 블록형 섬광체와 픽셀 섬광체의 민감도 분석을 수행하였다. 측정된 전체 에너지 분해능은 20.7%를 보였으며, 민감도는 픽셀 섬광체에 비해 18.5% 높은 결과를 나타내었다. 본 검출기를 감마카메라 및 양전자방출단층촬영 기기 등의 영상화 기기에 활용할 경우 높은 민감도 향상을 통해 촬영시간의 단축 및 적은 방사선원 사용으로 환자의 피폭선량 감소를 이룰 수 있을 것이다.

본 연구에서는 3차원 이산 균열망 수치모형을 이용하여 균열망을 구성하는 균열요소의 길이분포가 유체 흐름 특성이 미치는 영향에 대해 수치적으 로 분석하였다. 균열요소의 길이분포의 생성을 위해 절단멱분포법칙을 적용하였으며, 지수 β₁을 1.0에서부터 6.0까지 변화시키면서 유체 흐름 모의를 수행하였다. 모의결과 지수 β₁이 증가함에 따라 균열요소들의 길이분포는 점차적으로 작아지며, 이로 인해 균열망의 투수성에 영향을 미치는 균열요소들 간의 연결성은 취약해지는 것으로 나타났다. 각각의 지수 β₁에 대해 균열요소 각각에서 계산된 유량분포를 분석하였을 때 β₁= 1.0에 서의 평균유량이   6.0에 비해 약 447배 크게 산정되었으며, 균열망의 유출경계에서 계산된 유량의 경우 β₁일 때가 6.0에 비해 약 6,440배 크게 산정되었다.

In the midst of disaster, such as an earthquake or a nuclear radiation exposure area, there are huge risks to send human crews. Many robotic researchers have studied to send UGVs in order to replace human crews at dangerous environments. So far, two-dimensional camera information has been widely used for teleoperation of UGVs. Recently, three-dimensional information based teleoperations are attempted to compensate the limitations of camera information based teleoperation. In this paper, the 3D map information of indoor and outdoor environments reconstructed in real-time is utilized in the UGV teleoperation. Further, we apply the LTE communication technology to endure the stability of the teleoperation even under the deteriorate environment. The proposed teleoperation system is performed at explosive disposal missions and their feasibilities could be verified through completion of that missions using the UGV with the Explosive Ordnance Disposal (EOD) team of Busan Port Security Corporation.

국내뿐만 아니라 세계적인 추세로 증가하고 있는 열차의 고속화와 대량 운송능력의 요구에 따라 열차 궤도구조의 개발은 지속적으로 발전하고 있다. 콘크리트 구조궤도인 PST는 안전성과 경제성에서 그 요구조건을 충족할 수 있는 시스템으로 개발되고 있다. 따라서 본 연구 에서는 PST시스템의 각 구조부재의 거동을 분석함으로써 향후 시스템 개발 및 설계에 필요한 정보를 제공하고자 하였다. KRL-2012 열차하중과 KRC 코드에 의한 다양한 정적하중조합에 따른 응력분포 결과를 3차원 유한요소 해석을 통하여 분석하였으며, 그라우트충전층의 두께에 따른 결과 또한 제공하고자 하였다. 구조부재별로는 그라우트충전층에서 가장 큰 응력이 발생하였으며 하중조합과 두께에 따라 응력의 변화가 민감하였다. 시동하중 및 온도하중에 의해서는 KRL-2012에 의한 수직하중만 적용할 때와 비교하여 콘크리트 패널과 HSB에서 각각 3.3배, 14.1배의 발생응력이 증가하는 것으로 나타났다. 충전층의 두께가 20mm에서 80mm로 증가할 때 콘크리트 패널의 발생 응력은 4% 감소하지만, 충전층은 24% 증가하는 것으로 나타났다. 균열의 양상은 그라우트충전층에서 인장균열이 국부적으로 발생하는 것으로 나타났다. 이와같은 결과에 따라 PST시스템 개발 시에는 수직하중 보다는 수평하중에 의한 휨 및 인장거동에 세심한 주의가 필요하며, 충전층의 두께를 40mm 이상 유지함으로써 각 구조부재의 안전성을 확보할 수 있도록 한다.

이 연구는 뇌동맥자루의 임상적 진단에 사용되는 3차원 디지털 혈관조영술과 3차원 디지털 감산 혈관조 영술을 동일 부위에 시행한 환자 53명의 영상에서 뇌동맥자루 경부 직경, 최대 직경, 최대 면적 및 체적을 측정하고, 각 검사법의 영상 노이즈와 피폭선량을 분석하여 뇌동맥자루 진단검사에서의 임상적 진단 차이를 비교하였다. 3차원 디지털 혈관조영술과 3차원 디지털 감산 혈관조영술에서 뇌동맥자루의 경부직경, 최대 직경, 최대면적, 체적, 노이즈를 비교한 결과가 일치하거나 아주 미세한 차이로 나타났다. 하지만, 방사선 피폭선량은 3차원 디지털 감산 혈관조영술에 비하여 3차원 디지털 혈관조영술이 현저히 낮게 발생하였다. 따라서 뇌동맥자루의 임상적 진단을 목적으로 시행하는 경우에는 환자의 피폭선량을 감소를 위해 3차원 디지털 혈관조영술이 우선적으로 사용되어야 할 것이다.

본 연구에서는 CT영상기반 3차원 고관절모델을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통해서 고관절의 운동범위 (Range of Motion)를 측정하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 그 측정방법에 대한 기술적인 사항을 제시하고, 그 기술이 재현성 있게 실현할 수 있도록 대퇴골두 중심점의 결절, 대퇴골 외전(Abduction)/내전(adduction)회전축, 굽힙(flexion)/신전(extension) 회전축을 정의하고 측정하는 명확한 방법을 제시하였다. 외전각은 해부학적인 시상면(Sagittal plane)상의 Anterior-Posterior축에 대해 아래쪽(Inferior)면으로부터 Lateral 쪽으로의 회전각으로 정의된다. 최대외전각은 대퇴골두가 엉덩이뼈(Pelvis)의 절구(Acetabulum)의 테두리와 겹치지 않고 Anterior-Posterior축을 중심으로 회전할 수 있는 최대 외전각으로 결정된다. 굴곡각은 해부학적인 관상면(Coronal plane)상의 Medial-Lateral축에 대해 아래쪽(Inferior)면으로부터 회전각으로 정의된다. 최대굴곡각은 대퇴골이 Medial-Lateral축을 중심으로 엉덩이뼈(Pelvis)의 절구(Acetabulum)의 테두리와 겹치지 않고 회전할 수 있는 최대 굴곡각으로 결정된다. 정상고관절에 비해 인공고관절술을 받은 해당 환자의 경우, 외전에서는 60도 정도, 굽힘에서는 4도 정도 운동범위가 줄어들 수 있다는 예측이 나왔다. 본 연구에서 행한 시뮬레이션을 해보고 외전의 경우 운동범위의 감소가 예측되므로, 대퇴골두를 조금 큰 것을 고르거나 대퇴골목부의 길이 (femoral neck offset)를 길게 시술해야 할 필요가 있음을 의미한다.

본 연구에서는 직선 개수로 내 설치된 50% 잠긴 수제 모형 주위에서 발생하는 3차원 흐름 현상 연구를 위한 수리모형실험이 수행되었다. 수리모형실험은 두 가지 Froude 수(Fr≃0.10와 Fr≃0.18)에서 수행되었다. 그리고 본 실험 결과를 잠기지 않은 수제 실험결과(Jeon and Kang, 2016)와 비교하여 수제의 잠김 흐름 발생에 따른 흐름 변화를 관찰하였다. 시간평균유속과 난류에너지를 구하기 위해 초음파 유속계를 이용해 3차원 실시간 유속을 측정하였고 시간평균 수위를 측정하기 위해 초음파 거리 센서를 이용해 실시간 수위를 측정하였다. 수제의 잠김 흐름 발생은 3차원 유속분포에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 인체 모사 조형물을 3차원 프린팅으로 출력한 사례를 보고하고자 하였다. 재료는 용융적층방식의 개인용 3차원 프린터 장비와 폴리락트산을 소재로 사용하였다. 3차원 인체 모사 조형물 출력은 모델링하는 단계, 평면화 작업과 G-code 변환 단계,출력변수 설정 단계, 3D 출력단계, 마지막으로 후처리 단계 순으로 진행하였으며, 학생들의 학습만족도(해부학인지도, 수업흥미도)를 리커트 5 점 척도로 조사하였다. 그 결과, 총 20가지의 3차원 인체 모사 조형물을 성공적으로 출력하였다. 총 출력소요시간은 11,691분(194시간 85분)이었으며 평균 출력소요시간은 584.55분(9시간 7분)이었다. 이에 소요된 필라멘트량은 총 2,390.2 g 이었으며 평균 119.51 g 이 소요되었다. 학습만족도의 해부학인지도는 평균 4.6 점, 수업흥미도는 평균 4.5 점으로 높은 것으로 나타났다. 앞으로 3차원 프린팅 기술은 영상해부학 교육의 학습효과를 높여줄 수 있으리라 기대한다.

대형 용접 구조물에 대한 피로설계 수명의 예측은 일반적으로 Palmgren Miner과 등가손상도 방법 또는 선형누적손상도 방법을 사용한다. 또한 용접 구조물에서 피로 균열이 발생되면 잔존 수명은 S-N 곡선과 선형 파괴역학에 기초하여 예측되고 있다. 본 연구에서는 면외거 셋 용접이음의 3차원 피로균열 진전거동과 피로수명을 예측하기 위하여 피로 시험을 실시하였다. 면외거셋 용접이음의 3차원 피로균열진전 해석은 NX NASTRAN 및 FRANC3D를 이용하여 유한요소 해석을 실시하였다. 면외거셋 용접이음의 균열 형상비, 초기균열 크기 및 응력비에 미치는 영향을 검토하기 위하여 피로균열진전 해석을 실시하였다. 또한 초기균열크기, 균열 형상비와 응력비의 변화에 따른 3차원 피로균열진 전 해석 결과와 피로시험결과를 비교하였다. 피로균열진전 해석결과, 피로균열 진전속도와 응력확대계수와의 관계에서 피로시험과 유사하게 나타남을 확인하였으며, 면외거셋 용접이음의 피로수명을 추정할 수 있음을 확인하였다.

의료용 디지털 영상 및 통신 표준과 3차원 의료 영상 프로그램을 이용하여 외이도의 해부학적 특징들을 비교하였다. 실험은 연령과 성별이 다른 63귀의 영상을 이용하여 외이도의 횡축 길이, 내부 직경 둘레, 상 하부 굴곡 각도를 측정한 후 비교하였다. 실험 결과 외이도 형태는 연령과 성별뿐 만 아니라 동일인의 좌. 우에서도 다르게 나타났다. 성별 비교에서 남자 35귀, 여자 28귀에 대한 평균 길이는 남자가 4.75mm 길게 나타났다. 외이도 직경 둘레는 하부 굴곡 각도를 중심으로 내측이 외측 보다 평균 37.2% 감소된 형태로 나타났다. 상하부 굴곡 각도는 상부가 평균적으로 25.7° 높았으나 4귀에서 하부 각도가 높고, 연령이 낮은(4~ 14세) 8귀에서 상하부 굴곡 각도 차이가 크게 나타났다. 이는 성장하면서 외이도 굴곡 모양이 변화됨을 나타냈다. 본 연구는 기존 귀본 채취를 통한 간접 측정과 물리적 방법에 의한 직접 측정과 비교하여 안전성과 정밀성을 높일 수 있는 방법이다. 이는 3차원 의료 영상 표현 기술이 실제에 가깝게 표현할 수 있는 기술 향상 때문이며 더 발전하여 외이도 형태의 표준화 연구에도 활용될 수 있는 측정 방법이라 판단된다.

This study investigates overseas and domestic practical applications of systems that combine seismic isolating characteristics and vertical vibration-proof function for releasing annoying vibration from road traffic, subways, and trains. This paper proposes the configuration of vertical vibration -proof and seismic isolating systems based on the evaluation of their effectiveness.

본 연구는 무인항공기를 활용한 원격탐사적 기법을 통해 고해상도 정사영상과 수치표고모델기 반 3차원 지표모델을 구축하여, 광해복구사업의 중간단계 모니터링에 활용하고 그 효율성을 고찰하였 다. 무인항공기를 통한 원격탐사로 3.8 cm의 공간해상도를 갖는 수치표고모델 및 정사영상을 구축하 였으며, 광해복구사업의 중간과정을 모니터링하였다. 또한 고해상도 영상을 통해 사물 및 지형적 구분 이 용이함을 확인하였다. 구축된 수치표고모델을 기반으로 3차원 모델을 구축하였고 토양복구사업의 면적 및 체적 등의 공간정보를 추출하였다. 그 결과 사업 결과모델 형성을 위한 추가적인 토양 적치 총량은 268,672 m3이며 약 71만 톤의 양에 해당하는 것을 확인하였다. 이는 무인항공기의 광해복구사 업 모니터링의 효율성을 증명하는 것으로 추후 보다 많은 활용도를 보일 것으로 사료된다.

최근 스마트 컴퓨팅 기술(IEEE, 2016)의 급격한 발달에 따라 3차원 항해시스템에 대한 연구가 활발해지고 있으며, 이를 적용한 상 용 3차원 항해 시스템 및 3D VTS 시스템이 등장하고 있다. 비록 3차원 기술이 널리 알려지고 사용되고 있다 하더라도, 베일에 쌓인 숨겨진 코드에 대한 내용은 밝혀진 바가 없다. 본 연구의 목적은 S-52 전자해도 표현 표준을 만족할 수 있도록, 3차원 디스플레이 환경 하에서 전자 해도 객체를 표현하는 기초적인 접근 방법을 보이는 것이다. 향후에 스마트폰 및 패드와 같은 모바일 기기에서도 사용하고, 웹기반의 선박관 제시스템에도 사용할 수 있도록 OpenGL ES를 이용하여 3D ENC Viewer를 개발하였다. 특히 면객체 삼각화(area object triangulation), 텍스 처 매핑에 의한 복합선 표현, 폴리곤 패턴 채우기, 심볼 작도 등에 대해 자세히 설명한다. 삼각화된 공간정보를 포함하는 시스템전자해도 (System ENC)의 파일크기와 디스플레이 속도의 상관관계를 검토하여 성능을 검증하였다.

This paper proposes a method for motion estimation of consecutive cameras using 3-D straight lines. The motion estimation algorithm uses two non-parallel 3-D line correspondences to quickly establish an initial guess for the relative pose of adjacent frames, which requires less correspondences than that of current approaches requiring three correspondences when using 3-D points or 3-D planes. The estimated motion is further refined by a nonlinear optimization technique with inlier correspondences for higher accuracy. Since there is no dominant line representation in 3-D space, we simulate two line representations, which can be thought as mainly adopted methods in the field, and verify one as the best choice from the simulation results. We also propose a simple but effective 3-D line fitting algorithm considering the fact that the variance arises in the projective directions thus can be reduced to 2-D fitting problem. We provide experimental results of the proposed motion estimation system comparing with state-of-the-art algorithms using an open benchmark dataset.

Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.

This paper suggests the method of the spherical signature description of 3D point clouds taken from the laser range scanner on the ground vehicle. Based on the spherical signature description of each point, the extractor of significant environmental features is learned by the Deep Belief Nets for the urban structure classification. Arbitrary point among the 3D point cloud can represents its signature in its sky surface by using several neighborhood points. The unit spherical surface centered on that point can be considered to accumulate the evidence of each angular tessellation. According to a kind of point area such as wall, ground, tree, car, and so on, the results of spherical signature description look so different each other. These data can be applied into the Deep Belief Nets, which is one of the Deep Neural Networks, for learning the environmental feature extractor. With this learned feature extractor, 3D points can be classified due to its urban structures well. Experimental results prove that the proposed method based on the spherical signature description and the Deep Belief Nets is suitable for the mobile robots in terms of the classification accuracy.