• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.9 no.5
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• pp.119-126
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• 2000

Recently, according to the various taste of consumers, the design of a product is changed variously and complicatedly. The complicated product is not usually constructed with one path but multi-path. By the way, in machining, higher precision and the reduction of leading and machining time is required. But, for the multi-patch sculptured surface, the amount of machining data becomes large. This means the increase of leading and machining time. In this study, the tool path generation method with reparameterization is proposed for multi-patch sculptured surface and variable step size using NURBS is used to satisfy the precision and to reduce leading and machining time.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2000.04a
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• pp.647-652
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• 2000

Recently, according to the various taste of consumers, the design of a product is changed variously and complicatedly. The complicated product is not usually constructed with one patch but multi-patch. By the way, in machining, higher precision and the reduction of leading and machining time is required. But for the multi-patch sculptured surface, the amount of machining data becomes large. This means the increase of leading and machining time. In this study, the tool path generation method with reparameterization is proposed for multi-patch sculptured surface and variable step size using NURBS is used to satisfy the precision and to reduce leading and machining time.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.836-842
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• 2006

3D 애니메이션 제작에서 동작의 타이밍(예를 들면 timing&spacing, slow-in, slow-out)은 연기의 의미와 느낌을 정확히 표현하기 위한 매우 중요한 요소 중의 하나이다. 따라서 이러한 타이밍의 편집은 애니메이션 작업에서 필수적이라고 할 수 있는데, 이를 기존의 3D 애니메이션 시스템에서 수행하기에는 기술적으로 많은 어려움이 있었다. 첫째로 타이밍의 편집은 시간축 자체를 변형하는 문제이기 때문에 보간 곡선에 대한 재매개변수화가 필요한데, 이러한 가능은 기존 애니메이션 시스템에서 제공되지 않는다. 둘째로 타이밍 편집에는 종종 애니메이션 감독이 직접 참여하기도 하는데, 일반적으로 3D 애니메이션 시스템의 사용에 익숙하지 않기 때문에 원하는 결과를 직접 만들어 보기가 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결한 새로운 애니메이션 타이밍 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 렌더링된 영상파일들과 애니메이션 장면 파일을 입력 받아 사용자가 타이밍 편집을 하고, 그 결과를 애니메이션 장면 파일에 다시 기록하는 방식으로 구현된다. 타이밍 편집은 기존 셀 애니메이션 제작 방식과 유사한 방식으로 프레임을 삽입하거나 삭제하는 가능과 시간왜곡 (time-warping) 그래프를 직접 조정하여 타이밍을 조정하는 가능을 제공한다. 전자는 제작도구에 익숙하지 않은 감독이나 셀 애니메이션 작업자들이 직관적으로 사용할 수 있는 기능이고, 후자는 좀 더 세밀한 타이밍 조정을 위해 제공하는 가능이다. 사용자가 편집한 타이밍 결과는 각 동작변수의 보간곡선을 재매개변수화하여 애니메이션 파일에 기록된다. 본 논문에서 구현한 시스템은 실제 애니메이션 제작에 보편적으로 사용되는 마야 애니메이션 파일을 지원하도록 구현되었다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.25 no.4
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• pp.227-241
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• 2022

Full waveform inversion (FWI) in the field of seismic data processing is an inversion technique that is used to estimate the velocity model of the subsurface for oil and gas exploration. Recently, deep learning (DL) technology has been increasingly used for seismic data processing, and its combination with FWI has attracted remarkable research efforts. For example, DL-based data processing techniques have been utilized for preprocessing input data for FWI, enabling the direct implementation of FWI through DL technology. DL-based FWI can be divided into the following methods: pure data-based, physics-based neural network, encoder-decoder, reparameterized FWI, and physics-informed neural network. In this review, we describe the theory and characteristics of the methods by systematizing them in the order of advancements. In the early days of DL-based FWI, the DL model predicted the velocity model by preparing a large training data set to adopt faithfully the basic principles of data science and apply a pure data-based prediction model. The current research trend is to supplement the shortcomings of the pure data-based approach using the loss function consisting of seismic data or physical information from the wave equation itself in deep neural networks. Based on these developments, DL-based FWI has evolved to not require a large amount of learning data, alleviating the cycle-skipping problem, which is an intrinsic limitation of FWI, and reducing computation times dramatically. The value of DL-based FWI is expected to increase continually in the processing of seismic data.