• Title/Summary/Keyword: 자동모델화과정

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Automatic FE Mesh Generation Technique using Computer Aided Geometric Design for Free-form Discrete Spatial Structure (CAGD를 이용한 프리폼 이산화 공간구조물의 유한요소망 자동생성기법)

  • Lee, Sang-Jin
    • Journal of Korean Association for Spatial Structures
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    • v.10 no.2
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    • pp.77-86
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    • 2010
  • This paper provides background theories and numerical results of automatic finite element (FE) mesh generation for freeform discrete structures. The present method adopts the computer aided geometric design (CAGD) technique to overcome the limitation of case-sensitive traditional automatic FE mesh generator. The present technique involves two steps. The first one is to represent the shape of the structure using the geometric model based on the CAGD and the second one is to generate the discrete FE mesh of spatial structures over the geometric model. From numerical results, it is found to be that the present technique is very easy to produce the FE mesh for free-form spatial structures and it can also reuse some features of traditional automatic mesh generator in the process. Furthermore, it shows the possibility to be used for the shape optimization of large spatial structures.

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Automatic Reconstructing Solid Model through Two Orthographic Views (2면도에서의 솔리드 자동 생성)

  • Suh, Tae-Jung;Oh, Beom-Soo;Kim, Change-Hun;Kim, Seang-In
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.1 no.2
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    • pp.254-261
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    • 1995
  • 지금까지 솔리드의 인식이나 복원 문제는 단면이나 삼면도에서의 다면체에 관한 것들이 대부분이다. 본 연구에서는 2면도로 표현된 도면을 이용하여 3차윈 솔리드 모델로 자동 복원하는 알고리즘의 제안으로, 주어진 2면도를 해석하고 이 2면도를 만족하면서 물체의 구성 조건에 모순되지 않는 입체 모델을 생성하는 방법에 관해서 논한다. 본 논문의 특징은, 첫째 두 면도간의 정합성을 고려하는 규칙(rule)을 도입하여 후보면의 수를 줄이고, 둘째, 면의 combinatorial search과정에서 면의 결정 규칙을 도입하여 탐색 후보면을 솔리드 생성에 사용되는 면과 사용하지 않는 허물체 요소로 미리 구분하는 과정을 통해 탐색 공간의 축소와 탐색 시간의 효율화를 이루는 것이다. 실험을 통하여 이 방법에 대한 유효성과 타당성을 확인한다.

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Automated Generation of Software Systems in Systems Construction (시스템 구축 과정에서 소프트웨어 자동생성 도구의 적용)

  • 정일주
    • Journal of Information Technology Application
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    • v.3 no.4
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    • pp.63-92
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    • 2001
  • This paper makes an attempt to look at the process of automatically generating an application software system based on the Entity-Relationship (E-R) model. Basically, the process consists of five steps as follows: First, the designer develops an E-R model of an real-world system. Second, the software generator automatically generates a stereo-type application system. Third, the generator produces database schema and link information between application programs. Fourth, the designer designs the user interface including menu, screen design and so on. Finally, the generator completes the process integrating all the elements of an application system. Five basic program generation rules, three extended rules and a database generation rule have been suggested. By following each rule with the generator, the designer can build an application with an extremely efficient manner compared with traditional approaches. A case study has been included in order to show the applicability of the automated software generation process suggested in this paper. It has been demonstrated from the case study that the idea of applying an automated generator in systems development based upon the E-R model worked well.

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Automatic Generations and Representations of T-S Fuzzy Rule based on Neural Networks (신경망에 기초한 T-S 퍼지 규칙의 자동생성과 표현)

  • 황문선;오경환
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.310-316
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    • 1998
  • 본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

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Personal Information Detection and De-identification System using Sentence Intent Classification and Named Entity Recognition (문장 의도 분류와 개체명 인식을 활용한 개인정보 검출 및 비식별화 시스템)

  • Seo, Dong-Kuk;Kim, Gun-Woo;Kim, Jae-Young;Lee, Dong-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.1018-1021
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    • 2020
  • 최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.

A Bone Age Assessment Method Based on Normalized Shape Model (정규화된 형상 모델을 이용한 뼈 나이 측정 방법)

  • Yoo, Ju-Woan;Lee, Jong-Min;Kim, Whoi-Yul
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.3
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    • pp.383-396
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    • 2009
  • Bone age assessment has been widely used in pediatrics to identify endocrine problems of children. Since the number of trained doctors is far less than the demands, there has been numerous requests for automatic estimation of bone age. Therefore, in this paper, we propose an automatic bone age assessment method that utilizes pattern classification techniques. The proposed method consists of three modules; a finger segmentation module, a normalized shape model generation module and a bone age estimation module. The finger segmentation module segments fingers and epiphyseal regions by means of various image processing algorithms. The shape model abstraction module employ ASM to improves the accuracy of feature extraction for bone age estimation. In addition, SVM is used for estimation of bone age. Features for the estimation include the length of bone and the ratios of bone length. We evaluated the performance of the proposed method through statistical analysis by comparing the bone age assessment results by clinical experts and the proposed automatic method. Through the experimental results, the mean error of the assessment was 0.679 year, which was better than the average error acceptable in clinical practice.

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우주물체감시 검출기 시스템 설계 및 시험

  • Lee, Seong-Hwan;Geum, Gang-Hun;Jin, Ho;Park, Je-Gwon;Lee, Jeong-Ho;Choe, Yeong-Jun;Park, Jang-Hyeon
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.37 no.2
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    • pp.220.1-220.1
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    • 2012
  • 우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 광학망원경을 통해 우주물체를 검출하는 시스템이다. 검출기 시스템의 하드웨어 구성은 Chopper, Filter Wheel, De-Rotator로 구성된 Wheel station과 CCD 카메라로 구성된다. Chopper는 CCD 영상에서 위성의 궤적을 자르는 역할을 하고 Filter Wheel은 관측대상의 파장 영역대를 선택하는 기능을 한다. 영상획득용 CCD카메라는 천문관측용 Full Frame 방식의 카메라를 사용하고 있으며 모델명 PL16803의 FLI 제품을 사용한다. 검출기시스템은 시스템 부팅 후 "Health check"를 통하여 검출기시스템의 상태를 점검하고 "과거이력관리" 및 "과거미처리 영상관리"를 점검하여 부팅 이전에 비상사태 등으로 인해, 비정상적으로 종료되어 처리되지 못한 명령이나 영상자료를 처리한다. 그리고 이에 대한 보고서를 기록하여 보관한다. 검출기시스템은 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 받게 되면 자동 관측을 수행하며, 자동 관측 전에 "OCF 동기화"를 통하여 최신의 명령을 유지한다. 자동 관측이 종료된 후에는 획득한 영상을 처리하는 과정을 진행한다. 영상자료 처리과정 중에는 위성의 궤적을 "Line-Detection"을 통해 검출하고 World Coordinate System(WCS)를 계산 한 후, 이미지 상의 특정 위성 궤적의 좌표를 RA, DEC으로 표현되는 위치정보를 획득하도록 프로그램되어 있다. 이 외에도 운용 소프트웨어에는 자동 초점기능을 수행하는 기능도 포함하고 있다. 본 연구에서는 검출기 부분에 대한 설계 및 시험의 과정을 기술하였다.

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The automatic Lexical Knowledge acquisition using morpheme information and Clustering techniques (어절 내 형태소 출현 정보와 클러스터링 기법을 이용한 어휘지식 자동 획득)

  • Yu, Won-Hee;Suh, Tae-Won;Lim, Heui-Seok
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.13 no.1
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    • pp.65-73
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    • 2010
  • This study offered lexical knowledge acquisition model of unsupervised learning method in order to overcome limitation of lexical knowledge hand building manual of supervised learning method for research of natural language processing. The offered model obtains the lexical knowledge from the lexical entry which was given by inputting through the process of vectorization, clustering, lexical knowledge acquisition automatically. In the process of obtaining the lexical knowledge acquisition of model, some parts of lexical knowledge dictionary which changes in the number of lexical knowledge and characteristics of lexical knowledge appeared by parameter changes were shown. The experimental results show that is possibility of automatic building of Machine-readable dictionary, because observed to the number of lexical class information cluster collected constant. also building of lexical ditionary including left-morphosyntactic information and right-morphosyntactic information is reflected korean characteristic.

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Image Classification Model using web crawling and transfer learning (웹 크롤링과 전이학습을 활용한 이미지 분류 모델)

  • Lee, JuHyeok;Kim, Mi Hui
    • Journal of IKEEE
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    • v.26 no.4
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    • pp.639-646
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    • 2022
  • In this paper, to solve the large dataset problem, we collect images through an image collection method called web crawling and build datasets for use in image classification models through a data preprocessing process. We also propose a lightweight model that can automatically classify images by adding category values by incorporating transfer learning into the image classification model and an image classification model that reduces training time and achieves high accuracy.

A Study on the Automatic Lexical Acquisition for Multi-lingustic Speech Recognition (다국어 음성 인식을 위한 자동 어휘모델의 생성에 대한 연구)

  • 지원우;윤춘덕;김우성;김석동
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.22 no.6
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    • pp.434-442
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    • 2003
  • Software internationalization, the process of making software easier to localize for specific languages, has deep implications when applied to speech technology, where the goal of the task lies in the very essence of the particular language. A greatdeal of work and fine-tuning has gone into language processing software based on ASCII or a single language, say English, thus making a port to different languages difficult. The inherent identity of a language manifests itself in its lexicon, where its character set, phoneme set, pronunciation rules are revealed. We propose a decomposition of the lexicon building process, into four discrete and sequential steps. For preprocessing to build a lexical model, we translate from specific language code to unicode. (step 1) Transliterating code points from Unicode. (step 2) Phonetically standardizing rules. (step 3) Implementing grapheme to phoneme rules. (step 4) Implementing phonological processes.