• Journal of Biomedical Engineering Research
• /
• v.23 no.5
• /
• pp.341-349
• /
• 2002

The target controlled infusion(TCI) pump system is a logical approach to the development of improved administration techniques of an intravenous anaesthetic agent. The principle of TCI system is based on an understanding of the pharmacokinetic properties, three or four compartment model. The TCI system is optimal and flexible control of the plasma drug concentration. But the clinical goal is always to achieve a therapeutic drug effect, not a therapeutic concentration. So we developed the algorithm to target the concentration at the site of drug effect rather than the concentration in the plasma. If impulse drug is inputted into body, the decline of plasma concentration with time is shown, resulting in the expression of the differential equation. Therefore, we must reformulate our three-compartment model as four-compartment model with the effect compartment. And we tested plasma targeting and effect targeting algorithm by computer simulation using four-compartment model. So we developed the TCI capable of applying all intravenous drugs by adjusting individual pharmacokinetic parameters independently.

• The Mathematical Education
• /
• v.33 no.2
• /
• pp.167-175
• /
• 1994

결측치를 가진 회귀모형의 모수 추정법을 이용하여 목표지향형 평가 모델에서 기초고사(X)와 신고사(I)(Y), 신고사(II)(Z)등 두 개 이상의 고사지로 이루어진 고사집에서 기초고사에는 결측치가 없고 신고사(I), 신고사(II)등에는 결측치가 있는 경우 모수의 최우추정량 계산법을 논하고 E.M. 알고리즘과 평가치는 희귀방적식화에 의하여 우리나라 중등학교 학생의 수학학습능력과 수학적 사고력의 크기를 변별하며 학생들의 진능력이 반영된 평가모델과 최종 성적을 평가 할 수 있는 계산법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.349-351
• /
• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.459-461
• /
• 2009

시스템 개발을 위해서는 시스템이 제공하는 기능을 명료하게 기술함은 물론 목표 시스템이 참조하는 외부 시스템의 기능을 명확하게 식별하여야 한다. 이는 목표 시스템의 범위를 명확하게 한정하기 위해 매우 중요하다. 그러나 현재의 유스케이스 모델링 기법에서는 외부 시스템은 액터로만 표현된다. 이는 외부 레거시 시스템을 간결하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 외부 시스템의 기능 중 목표 시스템이 참조하는 유스케이스만을 식별하기 어렵게 만드는 단점도 갖는다. 이러한 불명확성은 유스케이스 명세 시 모델 작성을 어렵게 하여 유스케이스 모델의 이해도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 외부 유스케이스를 이용한 확장 모델링 기법을 제시한다. 확장 모델링은 레거시 시스템에 존재하는 외부 유스케이스를 표현하고, 내부 유스케이스와 관계성을 가질 수 있도록 확장 메커니즘을 지원한다. 확장을 위해서는 UML 확장 메커니즘 중 하나인 스테레오타입(Stereotype)을 활용하며, 따라서 기존 유스케이스 모델과의 호환성을 그대로 유지함으로써, 기존 모델링 기법과 일관되게 적용 가능하다.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.48 no.3
• /
• pp.466-481
• /
• 2013

The purpose of this research is to propose a model for education for sustainable development (ESD) within the geography curriculum. The study consists of two parts. The first part discusses the normal view of a model to assess the curriculum, namely the content and the cognitive dimensions. The ESD component necessitates an action program with skills and citizenship considered as the Objective Dimension. The second part of the paper examines the means for adding the Objective Dimension which follows a taking action approach through knowledge, skills, and citizenship that are consistent with ESD goals. The research procedure applied the methodology of the Delphi process. The theoretical model was initially developed by the researchers based on current practices in geography assessment in South Korea and the U.S. The model was tested using the Delphi technique by high school geography teachers and geography education faculty members in both countries who were recognized experts in their field. The research complements the curriculum and instructional activities that have been under way with the United Nations Decade of Education for Sustainable Development (UNDESD). The model may be used to deliberate proposals for building an ESD component into existing assessment practices.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.133-135
• /
• 2018

본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.81-84
• /
• 2010

본 연구는 Building Information Modeling(이하 BIM)의 본연의 목표인 정보의 통합 관리 및 재활용 측면에서 모델의 정보를 정확하고 체계적으로 구축될 수 있는 품질검증의 필요성을 인지하고 이를 위해 BIM 모델의 품질검증 방안에 관하여 논의하고자 한다. 이를 위해 국내외 BIM 관련 품질관리 현황을 파악하고 국내 정보시스템 구축에 관한 지침으로 한국데이터베이스 진흥 센터의 데이터 품질관리 지침을 분석하여 BIM 품질검증 방안을 도출하고자 하였다. 그 결과 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 첫쩨 사전적 의미로부터 품질관리의 개념을 수립하고, 그 대상을 설정 하였으며, 둘째로 품질관리의 최종 목표인 정보의 재활용 관점에서 단계적 접근방안으로 5단계의 전략적 방향을 제시 하였다. 마지막으로 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 사례 분석을 토대로 BIM 모델 관점에서 품질 검증 시기, 기준, 방법을 제시하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.36 no.11
• /
• pp.1463-1471
• /
• 2012

In this study, a 3-axis camera system design is proposed for application to an existing 2-axis surveillance robot. A camera-image-based target-tracking algorithm for this robot has also been proposed. The algorithm has been validated using a virtual simulation. In the algorithm, the heading direction vector of the camera system in the mobile surveillance robot is obtained by the position error between the center of the view finder and the center of the object in the camera image. By using the heading direction vector of the camera system, the desired pan and tilt angles for target-tracking and the desired roll angle for the stabilization of the camera image are obtained through inverse kinematics. The algorithm has been validated using a virtual simulation model based on MATLAB and ADAMS by checking the corresponding movement of the robot to the target motion and the virtual image error of the view finder.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.25-33
• /
• 2012

Ptak & Smith published ORLICKY'S Material Requirement Planning Third Edition in 2011 to correspond the rapidly changed market demand by improving the original MRP based on Theory of Constraints(TOC) replenishment inventory management. This study is to develop the simulation model to decide the proper target inventory level for TOC replenishment inventory management using system dynamics Vensim software. This study shows that the proper target replenishment level is how much significant to manage the inventory by the random sample data simulation. This simulation model will be extended to compare the results of the TOC replenishment inventory management planning with the results of the old MRP planning by the enterprise actual inventory data.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.12 no.9
• /
• pp.407-418
• /
• 2023

The Multi-Object Goal Visual Navigation(MultiOn) is a visual navigation task in which an agent must visit to multiple object goals in an unknown indoor environment in a given order. Existing models for the MultiOn task suffer from the limitation that they cannot utilize an integrated view of multimodal context because use only a unimodal context map. To overcome this limitation, in this paper, we propose a novel deep neural network-based agent model for MultiOn task. The proposed model, MCFMO, uses a multimodal context map, containing visual appearance features, semantic features of environmental objects, and goal object features. Moreover, the proposed model effectively fuses these three heterogeneous features into a global multimodal context map by using a point-wise convolutional neural network module. Lastly, the proposed model adopts an auxiliary task learning module to predict the observation status, goal direction and the goal distance, which can guide to learn the navigational policy efficiently. Conducting various quantitative and qualitative experiments using the Habitat-Matterport3D simulation environment and scene dataset, we demonstrate the superiority of the proposed model.