• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.569-572
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• 2003

건설 프로젝트는 기획, 설계, 시공 등 전 과정이 많은 프로세스를 거쳐 수행되며, 각 프로세스에는 발주자, 시공자, 감리자, 공공기관, 협력업체 등 많은 관련주체들이 참여한다. 이들의 효율적인 문서교환을 통한 상호협력은 원활한 공사수행과 나아가 프로젝트 성공의 중요한 요소이다. 건설프로젝트 참여주체간 문서교환을 웹을 통해 효과적으로 하기 위한 노력이 이루어지고 있으며, 그 수단으로 XML/EDI가 부각되고 있다. 본 연구의 목적은 웹기반 XML/EDI를 활용하는 건설프로젝트 참여주체간 문서교환 모델에서 문서정보의 관리를 위한 데이터모델의 구축이다. 본 연구에서는 XML/EDI로 교환되는 문서정보를 데이터베이스로 모델링하는 방법을 제안하고 데이터베이스에 저장된 문서정보가 활용되어지는 개념을 설명하였다. 문서정보간의 연계성을 파악하여 프로젝트 문서를 분류하였으며, 실제적인 모델링 예를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.477-486
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• 2008

얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.267-275
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• 2009

이 논문에서는 복합재료 적층판 해석을 위해 등가단층요소와 부분-선형 층별 적층요소를 서로 연계시킨 결합요소를 제안하였다. 등가단층요소는 퇴화 쉘요소에 의해 정식화되었으며, 반면에 부분-선형 층별요소의 경우 면내변위는 부분적 선형변화로, 두께방향으로의 면외변위는 일정하다고 가정하였다. 제안된 유한요소모델은 p-수렴방식에 기초를 두고 있다. 변위장 보간을 위해 적분형 르장드르 다항식이, 수치적분을 수행하기 위해서는 가우스-로바토 적분을 각각 채택하였다. 이 연구에서는 주로 p-수렴 결합요소의 검증을 위해 다양한 형태의 유한요소 다중모델에 대해 안정된 수치해석값을 보여주는 지에 초점을 두었다. 채택한 예제는 정해를 쉽게 알고 있는 단순한 문제로 인장력을 받는 평판 또는 연직하중을 받는 캔틸레버보에 적용하여 제안된 요소의 성능을 평가하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.499-506
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• 2019

정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Spatial Information Research
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• 제15권2호
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• pp.111-121
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• 2007

GPS의 3차원 위치결정은 코드파와 반송파를 이용한다. 하지만 이동체에 대한 cm 수준의 정확도를 획득하기 위해서는 정확한 기지점의 성과를 이용한 GPS 반송파 상대측위, 즉 RTK-GPS 기법을 수행하여야 한다. 이 때 두 대의 수신기 사이의 거리가 증가할수록 기선장에 따른 오차가 증가하여 기준국과 사용자 수신기의 거리를 $10{\sim}20km$ 정도로 제한하고 있다. 따라서 사용자는 깊은 내륙, 연안 해역 등과 같은 기준국과 이동체의 이격이 수십 km로 증대되는 지역에서는 기준국 설치의 문제를 포함하고 있으며 독자적인 기준국을 설치하여야 하는 인력 및 장비의 부담을 가지게 된다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 제안하였으며 GPS 네트워크 처리 프로그램인 DAUNet을 개발하였다. 기선장에 따른 오차보정량 산출을 위해 선형보간알고리즘 방식에 기반한 함수모델과 통계모델을 제시하였으며, 오차보정량의 보간은 면보정매개변수 방식을 제안하였다. 기존 단일기준국 방식은 기선장에 따른 오차를 소거하지 못하였지만 본 연구에서는 사용자 수신기와 평균 30km 떨어진 3대의 기준국을 이용하여 기선장에 따른 오차보정량을 소거 혹은 감소시킬 수 있었다. 따라서 사용자는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 이용하여 이동체에 대한 10cm 이하 수준의 정확도를 획득할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.117-125
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• 2023

가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.13-19
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• 2014

본 논문에서는 현실감 있는 렌더링을 위하여 최근 널리 사용되고 있는 영상 기반 조명(image-based lighting)과정을 실시간으로 처리하기위한 기술을 다룬다. 기존의 영상을 광원으로 사용하는 실시간 렌더링 기법에서는 주로 난반사(diffuse reflection)와 거울 면 정반사(mirror-like specular reflection)을 다루는 반면, 본 논문에서는 기존에 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용하던 퐁 반사 모델(Phong reflection model)을 실시간으로 렌더링 하기 위한 방법을 제안한다. 특히 새로운 방법론 보다는 기존의 방법들을 확장하여 게임이나 실시간 미리보기 등의 응용에서 전통적인 방법으로 제작된 표면 속성을 가지는 기하객체를 보다 사실적으로 렌더링하기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 난반사의 경우에는 기존의 방법과 유사하게 전처리 과정에서 원본 광원 영상으로부터 난반사를 실시간으로 계산하기 위한 영상을 생성하는 방법을 사용한다. 정반사의 경우에도 유사하게 전처리 과정에서 광택도(shininess)에 따른 반사 맵을 미리 생성하고 이를 물체의 광택도(shininess)에 따라서 보간하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 실시간에 비교적 매우 적은 양의 계산과 적은 텍스처 참조를 통하여 영상 기반 조명을 근사할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.297-304
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• 2010

통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.157-164
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• 2018

딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.