• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.109-111
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• 2006

본 논문은 보행자 머리 상해치 예측을 통해 보행자 보호 법규의 만족여부를 판단하는 시스템을 구축 하는데 있다. 차량의 FE DATA와 더미 DATA를 입력하고, MADYMO solver를 이용하여 해석을 수행한다. 이를 통해 나온 결과 HIC(머리상해치)와 보행자 보호 법규에서 제시하는 HIC(머리상해치)와 비교를 통해 만족여부를 판단한다. 강화되는 보행자 보호 법규를 만족시키기 위해 차량시스템을 개선을 유도 하고 이를 통해 차량 대 보행자 사고 시 보행자의 생명을 구하는데 그 궁극적인 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.04a
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• pp.76-80
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• 2000

본 논문은 입체 음상 정위 시스템에 있어서 청취자의 머리 크기와 음상 정위를 원하는 위치와의 거리에 따른 머리전달함수 (HRTF; Head Related Transfer Function)의 보정 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 먼저 표준 반경에서 표준 머리 크기의 더미 헤드를 이용해 측정된 표준 머리전달함수 데이터베이스로부터 실제의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한다. 이렇게 산출된 방위각과 고도각을 기준으로 머리전달함수 데이터베이스의 인덱스를 보정한다. 음상 정위하고자 하는 3차원 공간상의 위치를 입력받게 되면, 입력받은 위치로부터 청취자의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한 후에 보정된 머리전달함수 데이터베이스로부터 머리전달함수를 가져와서 입력 모노 신호를 보정된 머리전달함수와 콘볼루션하여 입체음향을 생성하게 된다.제안된 방법에 의해 청취자의 머리 크기 및 거리에 따라 보정된 머리전달함수를 사용함으로써 청취자에게 보다 실감나는 3차원 음상 정위 효과를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.254-255
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• 2012

임의의 위치에 음상을 정위하는 기본적인 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution하는 기법이 사용된다. 또한 머리전달함수의 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 이동음 효과를 생성할 수 있다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 머리전달함수는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있으며, 클릭음 발생, 보간 특성의 변화등의 문제점이 발생하게 된다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문에서는, 이동음 궤적상의 머리전달함수와 그 주변의 머리전달함수를 선형 보간법으로 그룹화하여 생성된 새로운 머리전달함수를 이용하여 이동음을 구현하는 방법을 제안한다. 또한, 생성된 머리전달함수를 이용하여 구현한 이동음의 청감평가를 수행하여 개선 효과를 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.12 no.1
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• pp.99-105
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• 2004

The car seat head restraint is used for neck injury(whiplash injury) prevention in rear end impacts. The purpose of this study was to evaluate the seat head restraints for the total number of 34 domestic cars. H-POINT machine and HRMD(head restraint measuring device) were applied to measure backset(the distance between head and seat head restraint) and height(height gap between head and seat head restraint). For tendency study of driver's head position, we took the 320 driver's pictures in the street. As results, There were only five percent drivers in good and acceptable zone. For car seat head restraint system, the results was 9 cars for good zone, 10 cars for acceptable zone, 9 cars for marginal zone and 6 cars for poor zone were evaluated. For a precise evaluation the of whiplash injury, detailed FE neck model will be developed and the clinical database should be constructed for model validation.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.4 no.2
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• pp.22-26
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• 2012

Prasad and Mertz published head injury risk curves for skull fracture and for Abbreviated Injury Scale (AIS) ${\geq}4$ brain injury due to forehead impacts based on the 15 ms HIC criterion. KNCAP adopted the HIC36 criterion for the male dummy and the HIC15 criterion for the female dummy. In this paper, it was studied that which of the HIC15 and HIC36 was more effective for the male dummy head injury evaluation. The frontal US-NCAP data for the 7 vehicles from the NHTSA test database were used to evaluate the head injuries. In the case of using the HIC15 and evaluation range 250~700, the discrimination of the rating for the occupant head injury was increased.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.50-56
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• 2005

본 논문은, 웹상의 표에서 유용한 정보를 뽑기 위하여 표 머릿부분과 몸체부분을 효과적으로 분리하는 방안을 제안한다. 웹상의 표로부터 정보를 뽑기 위해서는 웹상의 표를 기계가 해석할 수 있는 형태, 즉 속성-값의 쌍으로 변환해야 한다. 이중 속성은 보통 표 머리에 해당하며, 그에 해당하는 값은 표 몸체에 해당하는데, 이는 머리가 해당 몸체 부분을 대표하여 나타내는 단어이기 때문이다. 본 연구의 선행 연구에서는 인터넷상의 표가 표 본래의 정보 전달을 위한 목적 이외에 인터넷 문서의 정렬이나 구조화를 목적으로 쓰이는 경우가 많으므로 이러한 표를 제거하고 표 본래의 의미를 전달하는 표(의미 있는 표)만 추출하는 연구를 하였다 본 연구에서는 이를 바탕으로 의미 있는 표에서 표 머리와 몸체를 분리하기 위한 휴리스틱에 기반을 둔 모델을 제안한다. 이를 위하여, 표의 본래 특성과, 표를 작성하는 저자의 작성 습관을 관찰하여 머리와 몸체를 분리하기 위한 방안을 설정하고, 이 방안들을 결합하는 모델을 구축한다. 본 연구에서는 이 결과로 80.3%의 표 머리 추출 정확도를 얻을 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.13 no.1
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• pp.132-139
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• 2005

The driving position of head restraints and the relative risk of neck injury were studied in the computer simulation. MADYMO human model with the detail neck model was used to define the magnitude and direction of internal forces acting on the cervical spine during rear-end impact and to determine the effect of the initial position of the occupant's head with respect to the head restraints. Maximum reaction forces were generated during the head contact to the restraint and relatively large forces were generated at each spinal components in lower cervical spine in proportion to backset and height distance increasement.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.7
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• pp.333-341
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• 2008

In this paper, a new interpolation model for the head related transfer function (HRTF) was proposed. In the method herein, we assume that the impulse response of the HRTF for each azimuth angle is given by linear interpolation of the time-delayed neighboring impulse responses of HRTFs. The time delay of the HRTF for each azimuth angle is given by sum of the sound wave propagation time from the ears to the sound source, which can be estimated by using azimuth angle, the physical shape of the underlying head and the distance between the head and sound source, and the refinement time yielding the minimum mean square error. Moreover, in the proposed model, the interpolation intervals were not fixed but varied, which were determined by minimizing the total number of HRTFs while the synthesized signals have no perceptual difference from the original signals in terms of sound location. To validate the usefulness of the proposed interpolation model, the proposed model was applied to the several HRTFs that were obtained from one dummy-head and three human heads. We used the HRTFs that have 5 degree azimuth angle resolution at 0 degree elevation (horizontal plane). The experimental results showed that using only $30\sim40%$ of the original HRTFs were sufficient for producing the signals that have no audible differences from the original ones in terms of sound location.

• 월간산업보건
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• s.252
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• pp.36-38
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• 2009

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.661-662
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• 2021

본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.