• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.185-188
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• 2001

본 논문에서는 의복의 2D패턴을 구성하여, 3D모델을 자동생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 의복의 2D CAB 패턴으로부터 여러가지 의복 2D모델을 자동생성한 후, 의복 패턴별 2D모델을 붕합(Seaming)하여 3D모델을 생성한다. 봉합과정에서 B-Spline을 이용하여 인체의 굴곡과 의복의 공극을 고려하여 의복착용 후의 3D모델을 재구성하고, Z-buffer를 개량한 저리버퍼를 사용한 선적분을 통하여 3D모델을 구성하고 있다. 이때 의복의 3D 모델의 구조에 따라 부분적으로 의복 표면의 인체가 노출되는 현상을 검색하여( Collision Detection ), 의복 3D 모델을 부분적으로 수정하고 있다. 나아가서, 의복 원단에 대한 텍스처DB를 구축하여 다양한 색상의 의복을 코디할 수 있다.

• Journal of Information Management
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• v.43 no.3
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• pp.161-180
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• 2012

In this study, concept and importance of e-journal usage statistics has been examined and Journal Usage Factor project performed by Project COUNTER group has been investigated. Advantages and limits of usage statistics generated by library, link resolver and publisher have been clarified. By analyzing various errors and problems included in publisher-generated usage statistics, we conclude that the current usage statistics is not completely credible yet.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.22 no.4
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• pp.351-358
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• 1990

A new fission-product burnup chain model was developed for use in research reactor analysis capable of predicting the burnup-dependent reactivity with high precision over a wide range of burnup. The new model consists of 63 nuclides treated explicitly and one fissile-independent pseudo-element. The effective absorption cross sections for the pseudo-element and the pseudo-element yield of actinide nuclides were evaluated in the this report. The model is capable of predicting the high burnup behavior of low-enriched uranium-fueled research reactors.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.201-202
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• 2014

본 논문에서는 3차원 공간을 시각적으로 표현이 가능한 MAYA의 MEL Script를 통해 미로 찾기 로봇을 3D시뮬레이션으로 구현하는 방법을 제안한다. MAYA에서는 생성된 개체에 대해 X-Y-Z 좌표정보를 적용하고 이 수치를 개체의 속성 값으로 제공한다. 이를 이용하여 랜덤한 미로 맵을 완성하기 위한 규칙으로 행렬을 생성하고 이 행렬의 인덱스와 값에 따라 X-Y-Z 좌표정보를 적용하여 개체를 생성하면 랜덤한 미로 맵이 완성된다. 그 후 길을 찾기 위한 규칙에 의해 이동하는 로봇의 X-Z좌표정보를 각 프레임 별로 저장하여 재생 시키면 미로 찾기 로봇 시뮬레이션을 눈으로 확인 가능하다. 사람이 직접 번거롭게 임의의 미로 맵 을 생성하지 않고 로봇이 없어도 간편하게 미로 찾기를 구현해 볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 시뮬레이터는 미로 찾기 알고리즘을 테스트하는데 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1425-1428
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• 2010

추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.966-968
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• 2015

온라인 교육이 지속적으로 발전하면서 학습자 수도 빠르게 증가하고 있다. 동영상 콘텐츠기반의 단방향적인 지직전달 방식인 온라인 학습에서는 학습자의 주의집중 여부가 학습 효과 및 학습 전략에 있어서 중요한 요인이다. 하지만 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 온라인 교육에서 학습자의 주의집중을 판단할 수 있는 시스템의 주의집중 판단 단어 자동생성 모델을 설계하고 제안하였다. 학습자가 동영상 콘텐츠를 시청하면 시청중인 콘텐츠의 단어와 기존에 학습했던 모든 콘텐츠의 단어를 호출하여 단어별 가중치 값을 계산하고 상위 단어들을 주의집중 판단 단어 셋으로 자동 생성한다. 생성된 주의집중 판단 단어 셋은 주의집중 판단 시스템에서 적용되어 학습자들이 동영상 콘텐츠에 단어가 노출되었는지 아닌지를 판단함으로써 학습자의 주의집중 여부를 빠르게 판단할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.639-641
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• 2023

이미지 기반 폐기물 처리시스템에서 품목별 상이한 수집 난이도로 인해 발생하는 데이터 불균형으로 분류 모델 학습에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 폐기물 분류 모델의 성능 비교를 통해 적합한 이미지 생성 모델을 탐색한다. 데이터의 불균형을 해결할 수 있도록 VAE(Variational Auto-Encoder), GAN(Generative Adversarial Networks) 및 Diffusion Model을 이용하여 이미지를 생성한다. 이후 각각의 생성 방법에 따라 학습데이터와 병합하여 객체 분류를 진행하였다. 정확도는 VAE가 84.41%로 3.3%의 성능 향상을, F1-점수는 Diffusion Model이 91.94%로 6.14%의 성능 향상을 이루었다. 이를 통해, 데이터 수집에서 나타나는 데이터 불균형을 해결하여 실 사용환경에 알맞은 시스템을 구축이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.713-714
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• 2023

본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 수학학습 도구 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사전학습모델을 활용하여 수학학습 도구를 교과과정 및 단원, 유형별로 다각화하여 자동 생성하고 사전학습모델을 자체 구축한 Dataset을 이용해 Fine-tuning하여 학생들에게 적절한 학습 도구와 적절치 않은 학습 도구를 분류하여 학습 도구의 품질을 높이었다. 본 시스템을 활용하여 학생들에게 양질의 수학학습 도구를 많은 양으로 제공해 줄 수 있는 초석을 다지었으며, 추후 AI 교과서와의 융합연구의 가능성도 열게 되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.589-591
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• 2002

본 논문에서는 메쉬 구조의 다중처리시스템을 위한 새로운 할당방법을 제안한다. 이 할당방법은 다른 가용 서브메쉬와 중첩되지 않는 독립 가용 서브메쉬를 유형에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형에 따라 해당 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적할당이 가능한 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬를 탐색하는데 소요되는 시간을 줄인다. 이 때 서브메쉬를 찾지 못하면 확장지수를 이용하여 더 큰 가용 서브메쉬를 형성한 후 할당함으로써 태스크의 대기 시간을 줄이고, 이 결과로 외적단편화를 줄이는 효과도 얻는다. 또한 할당 해제시 독립 가용 서브메쉬는 다른 가용 서브메쉬의 크기 에 변화를 주지 않기 때문에 그 유형에 따라 유형별 가용 서브메쉬 리스트에 삽입한다. 그럼으로써 할당 해제 후 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 재생성하기 위해 전체 메쉬 구조를 탐색 할 필요가 없어진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.801-804
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• 2003

인터넷과 E-mail 의 사용자가 증가하게 되면서 대량의 메일을 송수신하는 경우, 메일에 대한 효율적 관리의 문제와 불필요한 메일에 대한 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 -mail 시스템의 첨부파일 형식별 자동분류 에이전트는 메일의 내용을 읽어 Keyword 를 검색, 추출한 뒤 불필요한 메일로 판단되는 경우 자동삭제 시키고 그렇지 않은 경우 카테고리별로 폴더를 생성하여 첨부파일 들을 형식별로 분류 시켜주는 E-mail 시스템의 첨부파일 형식별 자동분류 에이전트를 제안하였다. 수신된 메일을 일일이 확인하고 분류해야만 했던 기존의 시스템과는 달리 본 논문에서 제안하고자 하는 시스템을 이용했을 경우 노력과 시간을 절감하고 불필요한 메일에 의한 저장공간의 낭비감소와 첨부파일을 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다.