• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권10호
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• pp.835-839
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• 2000

보로노이 다이아그램은 계산기하학에서 다양한 형태의 근접 문제를 해결함에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 일반적으로 평면상의 n 개의 점에 의한 평면 보로노이 다이아그램 O(nlogn) 시간에 생성할 수 있으며 이 알고리즘의 시간 복잡도가 최적임이 밝혀져 있다. 본 논문에서는 특별한 관계를 갖는 단위 구면상의 점들에 대한 구면 상에서 정의되는 보로노이 다이아그램을 O(n)에 생성하는 알고리즘을 제시한다. 이때 주어진 구면상의 점들은 볼록 다면체의 단위 법선 벡터들의 종점에 해당되며, 구면 보로노이 다이아그램의 선분은 구면상의 geodesic으로 이루어진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.53-61
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• 2014

본 논문에서는 실내 환경의 3차원 공간에서 벽면을 분리해내기 위해 깊이 카메라로 받아들인 영상을 이용한 방법을 제안한다. 논문의 실험 결과에서 얻을 수 있는 정보를 이용하면 실내 공간을 인식하거나 그에 따른 인접한 물체의 탐색 또는 벽면에 프로젝터를 투사하는 등 3차원 공간 활용에 용이하다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저 3차원 입력 영상에서의 좌표 점들을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 검출 된 법선 벡터를 비슷한 벡터들끼리의 그룹으로 나눈다. 나누어진 그룹들을 RANSAC을 이용하여 평면 단위로 분리한 후, 분리된 평면들은 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반 하여 벽면으로 구분 된다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 실험 환경을 통해 성능을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제1권3호
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• pp.95-108
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• 1993

The needs for smooth curves and surfaces are increasing in modeling cars, ships, airplanes, and other consumer products either for aesthetic or functional purpose. However, the curves and surfaces generated by conventional modeling methods usually exhibit an unwanted behavior due to digitizing errors or inadequate generation method, and thus much time and extra effort is spent afterwards to get the faired results. The objective of this work is to develop a fairing scheme by which well refined shape of a surface can be acquired with detecting and removing the shape imperfections of the given surface represented by NURBS. The fairing scheme is based on an optimization process in which the control points of the given surface are repositioned to minimize the integration of the jumps(perturbations) of the unit normal vectors at all surface points.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.298-308
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• 2000

본 논문에서는 고정된 평면에 대한 움직이는 정규 다면체의 가까운 점들을 효과적으로 찾는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 문제를 효율적으로 해결 위하여 다면체의 각 면에서 정의되는 단위 법선 벡터들에 의해 구성되는 구면 보로노이 다이아그램을 이용한다. 일반적인 보로노이 다이아그램이 O(nlogn) 시간에 구성되는 것에 반하여 여기에 사용되는 구면 보로노이 다이아그램은 O(n)에 구할 수 있음을 보인다. 이를 본 문제에 적용하면 구면 위치 파악 문제로 전환할 수 있다. 따라서, 주어진 시점에서의 근점은 O(logn) 시간에 구할 수 있고, 다면체의 움직임에 따라 변하는 근점들의 리스트는 (equation omitted) 시간에 구할 수 있다. 이때, m$^{j}$ $_{k}$ (1$\leq$j$\leq$s)는 질의점이 지나는 구면 보로노이 다이아그램의 영역 sreg(equation omitted)의 선분의 개수이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컴퓨터 애니메이션과 로보틱스 분야에서 충돌지점을 찾는 문제에 효과적으로 사용될 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.239-245
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• 2008

확장 B-스플라인 기저함수(extended B-spline basis functions)을 이용한 레벨셋 기반의 위상 형상 최적설계 기법을 정상 상태의 열전도 문제에 대하여 개발하였다. 본 해석법은 레벨셋으로 결정된 영역 안쪽만 고려하여 해석을 수행하게 되므로 열전달 문제에서 생길 수 있는 영역 바깥부분 영향을 제거할 수 있다. 설계민감도 해석으로부터 결정되는 법선속도를 활용하여 헤밀턴-자코비 방정식의 해를 구하게 되며, 주어진 체적조건 하에서 열 컴플라이언스(thermal compliance)가 최소가 되는 방향으로 최적의 형상을 결정할 수 있다. 형상 설계민감도를 정확하게 얻기 위해서는 레벨셋 함수와 B-스플라인 함수를 이용하여 수직 단위 벡터와 형상의 곡률을 정확히 결정하며, 위상 설계민감도를 통해 최적화과정 동안 필요한 위치와 시점에서 위상의 변화를 주는 홀을 쉽게 생성할 수 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권1호
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• pp.121-145
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• 1992

본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.