• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.15 no.4
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• pp.1-11
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• 2009

In this paper, we present a prism-based mesh culling method to improve effectiveness of continuous collision detection which is a major bottleneck in a simulation using polygonal mesh models. A prism is defined based on two matching triangles between a sequence of times m a polygonal model. In order to detect potential colliding set(PCS) of prism between two polygonal models in a unit time, we apply the visibility test based on the occlusion query to two sets of prisms which are defined from two polygonal models in a unit time. Moreover, we execute the narrow band culling based on SAT(Separating Axis Test) to define potential colliding prism pairs from PCS of prisms extracted as a result of the visibility test. In the SAT, we examine one axis to be perpendicular to a plane which divides a 3D space into two half spaces to include each prism. In the experiments, we applied the proposed culling method to pairs of polygonal models with the different size and compared the number of potential colliding prism pairs with the number of all possible prism pairs of two polygonal models. We also compared effectiveness and performance of the visibility test-based method with those of the SAT-based method as the second narrow band culling. In an experiment using two models to consist of 2916 and 2731 polygons, respectively, we got potential colliding prism pairs with 99 % of culling rate.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.437-440
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• 2007

비즈니스 프로세스를 반영하는 엔터프라이즈 시스템 구현에 SOA가 주목받고 있다. 최근 많은 기업들에서 기존의 시스템을 SOA로 재구축하거나, 새로운 기능들 SOA기반으로 구축하려는 움직임이 활발하다. 그러나 이러한 프로젝트들이 현실적으로 실제 시스템으로 사용되기 어려운 점은 그에 대한 시험방법의 부재이다. 서비스 단위 테스트는 기존의 구현 코드 기반 또는 블랙박스 테스트 방법으로 접근 가능하나, 서비스들의 통합 테스트는 기존의 방법 적용과 더불어 SOA의 서비스 연결 개념을 정확하게 반영해야 할 필요가 있다. 서비스의 일대일 통합이 아닌, 전반적인 서비스들의 연결 구조를 분석하여 서비스 연결 부분에 대한 테스트 방만을 도출하여야 한다. 본 논문은 고 시작으로서 SOA 패러다임을 적용한 서비스 연결 구조를 분석하는 방법을 제안한다. 이는 SOA가 주장하는 비즈니스 프로세스와 어플리케이션 로직과의 분리와 서비스들 사이의 느슨한 연결 규칙을 준수하는 연결구조를 대상으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.226-229
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• 2010

본 연구에서는 다양한 density profile 특징추출에 기반한 염색체 자동분류방법들의 성능을 비교분석하였다. density profile은 염색체의 밴드패턴을 가장 잘 표현한 특징으로 염색체의 중심축을 구성하는 화소들의 밝기 값을 추출하는 방법이다. 염색체의 밴드패턴은 염색체의 끝단까지를 잘 표현해주어야만 정확한 염색체번호를 확인할 수 있다. 따라서 염색체의 중심축을 추출하여 염색체 끝단까지 확장 처리한 방법에 대한 성능을 확인하였다. 염색체 중심축에 위치한 화소만을 이용한 프로파일은 잡음에 민감할 수 있으므로 이를 해결하기 위하여 염색체의 중심축에 대한 화소 값 대신 주변 밝기 값들에 대한 평균을 이용한 국소평균방법과 중심축의 수직라인 상에 존재하는 화소 값들에 대한 평균을 구한 수직평균방법을 비교하였다. 분류알고리즘은 k-NN을 사용하였고, 실험데이터는 (주)Gendix 로부터 제공받은 임상적으로 정상인 100명(남자 50명, 여자 50명)으로부터 추출한 4600개의 염색체 영상을 훈련데이터와 테스트데이터로 각각 50%씩 랜덤하게 분리하여 실험하였다. 실험결과 중심축을 확장하고 수직평균에 대한 프로파일을 특징으로 추출하여 분류한 경우가 가장 좋은 성능을 보였다.