• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.428-430
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• 2018

본 논문에서는 독감확산 예측을 위한 웨어러블 센서를 이용한 기침 감지 모델을 제안한다. 서로 상이한 기침 신체데이터를 사용하고 기침 감지 알고리즘의 구현없이 기계가 학습하는 방식인 멀티모달 DNN을 이용하여 설계하였다. 또한 웨어러블 센서를 통해 실생활의 기침 오디오 데이터와 기침 3축 가속도 데이터를 수집하였고, 두 개의 데이터중 하나의 데이터만으로도 감지를 위한 학습이 가능토록하기 위해 각각 MFCC와 FFT를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 방법을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.611-612
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• 2019

각 X, Y, Z축들의 이동거리, 가속도, 방향등을 측정하여 수치로 표현해주는 9축 자이로스코프를 이용하여 단순히 자세를 분석만 하는 기존의 프로그램과는 달리 타이거 우즈 같은 세계적인 선수들의 자세와 비교를 하여 사용자에게 만족을 줄 수 있는 시스템을 개발한다. 이 어플리케이션의 핵심 기술은 그 무엇보다도 두 벡터 그래프의 유사도를 비교해주는 알고리즘을 얼마나 효율적으로 설계를 할 것인지와 이 기법을 유니티3D를 통해 구현해 내는 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.761-764
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• 2020

본 논문에서는 라이프로그 데이터를 기반으로 한 행동인식 결과로부터 일상생활의 활동유형을 분석하는 기술에 대해 제안한다. 실제 일상생활 중에 수집한 가속도 센서 데이터만을 이용하여 분석한 행동인식 결과를 정적-동적 행동으로 분류된 특징 벡터로 나타내었고, 이를 클러스터링하여 6개의 대표 활동유형으로 분류하였다. 50명의 사용자 데이터를 분석하여 정적-동적 활동의 비율에 따른 활동유형을 분류함으로써 실제 라이프로그 데이터로부터 일상생활 활동유형을 확인하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.27 no.4
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• pp.1-10
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• 2023

In the seismic design of structures, seismic forces are calculated based on structural models and analysis. In order to accurately address the dynamic characteristics of the actual structure in the structural model, calibration based on actual measurements is required. In this study, a 4-story frame test specimen was manufactured to simulate frame building, accelerometers were attached at each floor, and 1-axis shaking table test was performed. The natural period of the specimen was similar to that of the actual 4 story frame building, and the columns were designed to behave with double-curvature having the infinite stiffness of the horizontal members. To investigate the effects seismic waves characteristics, historical and artificial excitations with various frequencies and acceleration magnitudes were applied. The natural frequencies, damping ratios, and mode shapes were obtained using frequency response functions obtained from dynamic response signals, and the mode vector deviations according to the input seismic waves were verified using the Mode assurance criterion (MAC). In addition, the damping ratios obtained from the vibration tests were applied to the structural model, and the method with refined dynamic characteristics was validated by comparing the analysis results with the experimental data.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2016.03a
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• pp.537-540
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• 2016

유체역학적 추력 방향 제어(Fluidic Thrust Vector Control) 방법 중 하나인 동축류 제어 유동 분사를 이용한 추력 방향 제어(Co-flow Thrust Vector Control)의 작동 특성에 대해서 연구하였다. 이 제어 방법은 점성 유동이 벽면에 부착되어 흐르는 코안다 효과(Coanda Effect)를 이용하여 주 유동을 편향 시키는 방법으로서 그 편향각은 이러한 제어 유동 노즐 출구의 플랩 형상에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 출구 플랩 형상을 여러 가지로 바꾸어 가며 주 유동의 전압력 300kPa일 때 제어 유동의 편향각이 포화되는 제어유동의 전압력을 측정하였다. 그 결과 쐐기형 플랩의 각도가 증가할수록 포화 영역에서의 편향각은 증가하며 그 각은 플랩의 각도와 일치한다. 그러나 각도가 증가할수록 제어 유동이 플랩의 벽면을 지나면서 팽창파에 의해 가속되어 충격파을 발생시키게 되고 이 충격파는 주 유동에게까지 전파되어 주 유동 제트의 속도를 감소시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.161-166
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• 2007

본 논문에서는 크로노스 그룹에서 제정한 스케일러블 벡터 그래픽 하드웨어 가속을 위한 표준인 OpenVG를 소프트웨어 렌더링 방식으로 구현한 참조 구현을 제안한다. EGL과 OpenVG 엔진이 다양한 임베디드 환경에 쉽게 이식이 가능하도록 설계한 방식을 제시한다 또한 성능 개선을 위해, 채택한 수학 함수와 알고리즘의 선택 배경을 기술하고 최적의 렌더링 방법을 제안한다. 소프트웨어 렌더링 방법으로 구현한 OpenVG를 통해 벡터 이미지를 화면에 출력하는 모습을 보인다. 또한 호환성 테스트 툴인 CTS의 테스트 결과를 제시하며 기존 참조 구현인 Hybrid 사의 참조 구현과 성능 비교 실험 결과를 보인다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.9 no.2
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• pp.135-142
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• 2009

Mesh denoising is a method to remove noise applying various filters. However, those methods usually spend much time since filtering is performed on CPU. Because GPU is specialized for floating point operations and faster than CPU, real-time processing for complex operations is possible. Especially mesh denoising is adequate for GPU parallel processing since it repeats the same operations for vertices or triangles. In this paper, we propose mesh denoising algorithm based on bilateral filtering using GPU parallel processing to reduce processing time. It finds neighbor triangles of each vertex for applying bilateral filter, and computes its normal vector. Then it performs bilateral filtering to estimate new vertex position and to update its normal vector.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.967-970
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• 2000

본 논문에서는 기동하는 표적을 추적하기 위한 표적의 운동 모델링 방법에 대해서 다룬다. 실제 표적의 운동은 진행방향으로의 가속과 이와는 독립적인 방향 전환으로 이루어진다는 점에 착안하여 표적의 진행방향에 따라 동작 잡음의 분산 행렬이 변화하는 표적 중심 모델을 제안하고, 이를 IMMPDAF(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association Filter)에 적용하였다. 모의실험을 통해 기존의 모델을 사용한 IMMPDAF와 비교하였으며, 그 결과 기동 구간의 오차가 30% 정도 줄어들며 추적 실패율도 낮아짐을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.701-702
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• 2006

A novel control strategy for the induction motor drive, based on the field acceleration method, is presented. The torque is controlled through variations of the stator flux angular velocity. The stator flux is controlled by using a feed forward control scheme, with the stator flux reference vector adjusted so as to obtain the fixed rotor flux amplitude.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.2
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• pp.127-137
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• 2011

We have developed a wearable device that can convert sensor data into real-time step counts and activity levels. Sensor data on gait were acquired using a triaxial accelerometer. A test was performed according to a test protocol for different walking speeds, e.g., slow walking, walking, fast walking, slow running, running, and fast running. Each test was carried out for 36 min on a treadmill with the participant wearing a portable gas analyzer (K4B2), an Actical device, and the device developed in this study. The signal vector magnitude (SVM) was used to process the X, Y, and Z values output by the triaxial accelerometer into one representative value. In addition, for accurate step-count detection, we used three algorithms: an heuristic algorithm (HA), the adaptive threshold algorithm (ATA), and the adaptive locking period algorithm (ALPA). A regression equation estimating the energy expenditure (EE) was derived by using data from the accelerometer and information on the participants. The recognition rate of our algorithm was 97.34%, and the performance of the activity conversion algorithm was better than that of the Actical device by 1.61%.