• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.203-205
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• 2020

본 논문에서는 게임 엔진에서 사용되는 노말맵(Normal Map)의 원리와 그 응용 방식에 대해 연구하였다. 노말맵은 게임에서 하이 폴리곤 모델링에 적용되는 조명 적용 데이터를 로우 폴리곤에 적용할 수 있는 기술로, 하이 폴리곤 모델링의 벡터 방향 데이터를 텍스쳐로 저장하여 로우 폴리곤에 적용해서 벡터 방향을 텍셀단위로 조정할 수 있게 한다. 여기에서는 게임에서의 노말맵 저장 방식과 연산 방식에 대해 소개하고 이를 응용하여 최적화 시킬 수 있는 방법에 대해 연구한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.9-25
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• 2020

As laser scan and photogrammetry are extensively applied to 3D modeling, the Retopology has become a critically important part in the 3D modeling process. However, abundant time would be wasted if the wrong method for retopology is employed. This paper aims to select the most suitable method and software for retopology for different types of models so as to increase the effectiveness of 3D modeling. In this paper, retopology is divided into three types according to the existed software for retopology in the market: manual, automatic and wrapping type, all of which are investigated by their characteristics of retopology and software in which they are applied individually. Then case production is employed on Static Mesh Skeletal Mesh and Hard Surface Modeling by the above mentioned three methods. The advantages and disadvantages of the software in which the above three methods can be applied are summed up, and the manual type produces good results, the automatic type is fast, and the wrapping type requires a pre-existing base mesh and the most suitable method for retopology for each type of 3D models is demonstrated. This paper provides reference for retopology and increases the effectiveness of 3D modeling.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10d
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• pp.12-15
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• 2006

모터의 설계를 위해서는 여러 가지 방법에 의해서 해석을 먼저 수행하는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 시스템에 대한 최적 모델링이 필수적인데 모터의 전자기적인 해석에는 비선형성이 크기 때문에 최적의 모델링이 쉽지 않다. 특히 집중권선 방식을 이용한 유도기는 자속의 집중으로 인해 고조파 발생 등 많은 문제점을 안고 있어서 실제로 유도기 설계시 설계자들이 많은 어려움을 겪고 있으며, 많은 설계자들은 대부분 등가회로를 이용한 방법으로 시뮬레이션하고, 자신의 경험을 바탕으로 시행착오를 거쳐 가면서 설계를 하고 있다. 그러나 그렇게 설계된 제품이 최적의 설계인지도 의문시 되는 경우가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 모터의 최적설계를 위하여 기존 개발한 집중권 방식 유도기를 대상으로 신경회로망을 이용하여 시스템을 모델링하였고, 그 결과를 확인하기 위해 기존 개발한 집중권 유도기의 실측치와 신정회로망을 이용하여 모델링한 방법을 비교, 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.482-486
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• 2002

본 논문에서는 기능성 보유 제품에 대한 사용자의 편의성과 효율성을 배려한 인터페이스 제작 기술 고찰의 일환으로 이벤트 스테이트 모델링(Event& State Modeling) 기법을 활용한 HMI (Human -Machine Interface) 모델링의 방법론을 소개하고자 한다. 이벤트 드리븐 형식으로 생성하는 모델 방법론, 스테이트를 기반으로 생성하는 모델링 방법론, 이 두 가지의 장점을 병합하여 개발된 PlayMo라는 저작도구의 이벤트 스테이트 모델 방법론을 분석하고 이를 기반으로 제품 기능 구현의 사실도(fidelity)가 어느 정도까지 가능한지를 제시하고자 한다. 이와 더불어 한 제품의 외관 디자인, 설계 및 정량적 유저 인터페이스(UI:User Interface) 측정의 방법을 사례를 중심으로 소개하고자 한다. 또한 이벤트 스테이트 모델링 방식으로 구성된 컨텐츠를 활용하여 인터랙션과 멀티미디어요소가 강화된 기존의 방식과는 차별화 된 전자 카탈로그, 전자 매뉴얼, 트러블 슈팅 등의 다양한 컨텐츠 활용방안을 제시하여 제품 기획 생산에서 분석 검증 및 마케팅활동, 고객 지원에 이르는 일련의 제품 생산 주기에 따른 데이터 활용 방안을 실제활용 사례를 중심으로 고찰하고자 한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.17 no.5
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• pp.475-483
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• 2013

In this paper, the performances of modeling methods for combining corrections from multiple reference stations for network user were compared and analyzed. The longer the distance between reference station and user is, the more the GPS errors are decorrelated. Based on this point, multiple corrections from reference stations which is constituting a network should be combined properly to be applied for user observation to eliminate GPS errors. There are many widely used conventional modeling methods and they are applied for Compact Network RTK users and user position accuracy is predicted by using residual errors in observation of user. Compact Network RTK is a technique of generating corrections which was developed by Seoul National University. As a result, the horizontal and vertical accuracies were within about 5 cm and 7 cm respectively with 95 % probability for all conventional modeling methods. In addition, we analyzed condition for reference station constellation for modeling method using height information.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.33-36
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• 1999

본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.2
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• pp.195-202
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• 2001

In this paper, we show a study on how to model a phoneme of which acoustic feature is changed according to both left-hand and right-hand phonemes. For this purpose, we make a comparative study on two kinds of algorithms; a unit reduction algorithm and decision tree modeling. The unit reduction algorithm uses only statistical information while the decision tree modeling uses statistical information and Korean acoustical information simultaneously. Especially, we focus on how to model context-dependent phonemes based on decision tree modeling. Finally, we show the recognition rate when context-dependent phonemes are obtained by the decision tree modeling.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.239-246
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• 1998

확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.166-168
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• 2003

본 워크플로우 모델링 시스템은 기존의 워크플로우 모델링 시스템과 달리, 인터넷 기반의 실시간 그룹웨어 기술을 통해 일련의 사용자 그룹이 동시에 워크플로우 모델링을 할 수 있는 기능을 제공하며. 스윔레인 워크플로우 모델링 방식의 역할 기반의 모델링은 복잡한 모델링 작업을 단순화 시킬 수 있다. 즉, 기존의 워크플로우 모델링 기능에 실시간 그룹웨어 특성들을 통합함으로써, 한 차원 높은 수준의 모델링 환경을 제공하고, 이를 통하여 기존의 워크플로우 시스템들이 지원하지 못 했던 워크플로우 모델링 협동 작업을 실시간으로 지원 할 수 있을 뿐만 아니라. 요즘과 같이 대형화와 복잡화 그리고 다양화의 특징을 갖는 조직들의 워크플로우들에 대한 효율적인 분석 및 모델링 환경을 제공하기 위하여 스윔레인 워크플로우 모델링 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 본 워크플로우 모델링 시스템을 통한 모델링 결과는 국제 표준화 워크플로우 정의 언어 (Process Definition Language)를 제공함으로써, 기존의 다른 워크플로우 시스템들과의 상호 호환성을 제공하고자 하였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.10
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• pp.1144-1153
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• 2016

Group recommendation analyzes the characteristics and tendency of a group rather than an individual and provides relevant information for the members of the group. Existing group recommendation methods merely consider the average and frequency of a preference. However, if the users' preferences have large deviations, it is difficult to provide satisfactory results for all users in the group, although the average and frequency values are high. To solve these problems, we propose a method that considers not only the average of a preference but also the deviation. The proposed method provides recommendations with high average values and low deviations for the preference, so it reflects the tendency of all group members better than existing group recommendation methods. Through a comparative experiment, we prove that the proposed method has better performance than existing methods, and verify that it has high performance in groups with a large number of members as well as in small groups.