• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.484-487
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• 2010

본 논문에서는 BIM(Building Information Modeling)의 핵심기술인 파라메트릭 기술을 기반으로 하여 철근콘크리트 구조물의 기둥부재 주철근 자동배근시스템을 구축함으로써 기존 프로그램에서 사용자가 직접 입력해야하는 변수의 수를 최소화하고 사용성과 정확성을 높이는 것을 목적으로 한다. 기존 철근배근 형상 자동 모델링에서 기둥철근의 자동 모델링은 기둥단면이 변하는 부분에서의 철근 배근과 정착 및 이음길이를 고려하지 않고 있다. 만약 고려하더라도 이용자가 직접 입력하는 방식이기 때문에 규모가 큰 건물일 경우 방대한 정보의 처리 미숙으로 인해 정확한 모델링을 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기둥 부재에 대하여 대상 건물을 선정하고 구조해석 모델링을 구축한 후 구조해석 결과 데이터베이스를 추출하여 얻은 정보와 건축구조설계기준에 따른 정착 및 이음 길이 산정에 관한 알고리즘을 구축하여 철근배근 형상 자동화 모듈에 적용하여 배근 자동 설계 및 자동 형상화 모듈을 생성하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.224-226
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• 2019

본 논문은 BESS용 단상 인버터의 입력에 영향을 미치는 차동모드 노이즈에 대한 모델링을 제안하였으며, 이를 시뮬레이션으로 구현하였다. 이 방법은 적절한 노이즈원과 전달 임피던스 경로를 통해 구현되고, 단상 인버터의 개발 초기 단계에서 EMI 설계 과정을 최적화하여 개발 비용을 줄이는데 도움이 될 수 있다. 노이즈원 전류는 단상 인버터의 IGBT 스위칭에 대하여 모델링하였고, 차동모드 등가 회로를 통해 임피던스 경로를 해석하여 이 두 값의 곱으로 입력에 영향을 주는 차동 모드의 노이즈 전압을 도출하였다. 차동모드 노이즈의 모델링을 시뮬레이션과 실험의 비교를 통해 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2513-2515
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• 2004

본 논문에서는 주어진 데이터를 나누어 부분공간으로 구성하여 특성을 구분하거나 또다른 모델의 입력 파라미터로 제공하는 방법 중 하나의 클러스터링의 성능 개선과 이를 이용하여 퍼지 모델링을 실시하였다. 일반적인 클러스터링에서 볼 수 있는 초기 파라미터 결정 문제와 알고리즘의 수렴 문제에 대하여 문제점을 개선하였으며 클러스터링에 의하여 추정된 파라미터를 퍼지 모델에 적용하였다. 또한 일반적인 퍼지 모델의 경우 각 입력의 차원이 서로 독립적으로 구성되어 있어 데이터에서 존재하는 입력간의 상관관계를 고려하지 않았다. 제안된 퍼지 모델에서는 클러스터링에서 추정된 입력간의 상관관계(공분산)까지 고려하여 모델의 성능을 개선하였다. 제안된 논문의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• CDE review
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• v.7 no.3
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• pp.41-46
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• 2001

영상기반 모델링 및 렌더링은 1990년대 초반 이후 집중적으로 연구되기 시작한 분야로, 영상 자체를 입력으로 하여 출력 영상을 생성하여 자연스럽게 photorealism을 달성할 수 있고, scene의 복잡도에 무관한 렌더링을 가능케 한다. 본 논문은 파노라마 렌더링, light field 렌더링, LDI 렌더링을 중심으로 지난 10년 간에 걸친 영상깁ㄴ 모델링 및 렌더링의 연구 성과를 개괄한다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.14 no.6
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• pp.29-35
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• 1992

본 연구에서 검토한 바와 같이 컴퓨터 시뮬레이션은 실차실험과 다소의 오차는 있지만 매우 값싼 환경에서 컴퓨터장비에 거의 종속되지 않고 연구가 가능하므로 충돌실험이 고가인 관계로 여러 경우를 시도할 수 없는 경우 즉, 조인트 성격변화, 의자위치, 벨트의 신율 및 체결상태, 에어백의 장착여부 등에 대한 변화가 있을 때에 이미 확립된 모델에 입력데이타를 수정 혹은 추가함으로써 충돌시 반응을 예상할 수 있을 것으로 기대된다. 그러나, 본 연구에서는 비록 우수한 모델링이 확립되었다 할지라도, 차종이나 주변환경이 바뀔때는 다시 모델링을 해야 되는 문제가 남게 되며 이때 필요한 대상차에 대한 입력데이타가 새로이 정의되어야만 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.151-154
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• 2001

본 논문의 목적은 범용 USB 카메라 입력 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하는데 있다. 먼저 USB 카메라로부터 영상을 입력받은 후 2차원 RGB 컬러 모델링으로 추출한 살색 영역을 찾고 가로, 세로 프로젝선 정보를 이용하여 얼굴을 찾는다. 기존의 RGB 컬러 모델을 개선하여 빛에 강인한 모델링을 하였으며, 프로젝션 정보를 이용할 때 일어나는 에러를 최소화하기 위하여 누적 히스토그램 영역 결합 알고리즘을 제안하였다. 구현한 시스템은 움직임이 많은 영상에도 빠른 속도를 보였으며, 특히 영상의 움직임이적은 경우 카메라에서 영상을 보여 주는 것과 동시에 얼굴을 찾아내어, 연속적인 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2117-2126
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• 1998

본 논문에서는 내부 스피드업을 갖는 배처-베니안 망 스위칭 구조에 관한 분석적 모델을 제안하고 성능분석 결과를 제시한다. 또한, 이 모델에서 다양한 큐잉 기법들이 다른 트래픽 분포하에서 비교된다. 높은 스위칭 스피드업을 갖는 배처-베니안 망에서, 입력 및 출력 트래픽 분포에 영향을 받는 버퍼링 기법의 성능은 전체 스위칭 망의 성능에 커다란 영향을 주게 된다. 따라서 본 고에서는 제안된 모델링 기법을 사용하여 베니안 망들의 큐잉 기법을 분석하며, 큐잉 기법을 통하여 큐잉 성능과 입력 트래픽의 관계를 규명한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.115-115
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• 2019

하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Smart Media Journal
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• v.4 no.3
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• pp.50-55
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• 2015

In this paper, we present background modeling method based on Gaussian mixture model to subtract background for night-time video surveillance. In night-time video, it is hard work to distinguish the object from the background because a background pixel is similar to a object pixel. To solve this problem, we change the pixel of input frame to more advantageous value to make the Gaussian mixture model using scaled histogram stretching in preprocessing step. Using scaled pixel value of input frame, we then exploit GMM to find the ideal background pixelwisely. In case that the pixel of next frame is not included in any Gaussian, the matching test in old GMM method ignores the information of stored background by eliminating the Gaussian distribution with low weight. Therefore we consider the stacked data by applying the difference between the old mean and new pixel intensity to new mean instead of removing the Gaussian with low weight. Some experiments demonstrate that the proposed background modeling method shows the superiority of our algorithm effectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.413-413
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• 2020

Godunov형 모형을 이용한 홍수모델링에서는 일반적으로 구조적 사각격자나 비구조적 삼각격자가 주로 적용된다. 2차원 수치모형을 이용한 홍수모델링에서 연구유역의 정보가 격자의 노드나 중심에 입력되므로 적용격자의 유형과 생성방법에 따라 모형의 입력자료 오차에 영항을 줄 수 있다. 따라서, 연구유역이 지형 변동성이 심한 지역이거나 흐름형상이나 흐름변동이 심한 구간이라면, 고해상도 격자를 통해 모형의 입력자료 오차를 최소화할 할 수 있다. 본 연구에서는 2가지 유형에 대한 연구를 수행하였다, 첫 번째는 홍수해석을 위한 2차원 모형의 격자형상과 해상도에 따른 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하는 연구를 수행하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 홍수가 발생한 영국의 Severn 강 유역이다. 연구유역의 홍수 모델링을 위한 지형자료는 3m 해상도의 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하기 위해서 홍수 발생기간 동안 촬영된 4개(2000년 8월 11, 14, 15, 17일)의 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar) 영상자료를 활용하였다. 즉, ASAR 영상으로 촬용된 최대범람시기 및 홍수류의 배수기를 활용하여 최대범람범위뿐만 아니라 홍수가 증가하는 시기와 하류단 배수로 인해 홍수가 감소하는 시기를 모두 포함하는 홍수범람범위에 대한 격자유형별 2차원 홍수범람모형의 계산 결과에 대해 비교하였다. 두 번째는 아마존 강 중류유역의 2,500K㎡ 면적에 해당하는 대규모 유역에 대해 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형자료를 이용하여 홍수기와 갈수기에 대해 2차원 모델링을 수행하고 그 결과를 위성자료와 비교하였다.