• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.592-594
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• 2000

변형모델(deformable model)은 볼륨의료영상(volumetric medical image)으로부터 복잡한 인체기관의 3차원적 경계를 분할해내기 위해 효과적인 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형모델은 초기와 의존성, 오목한 경계(concavity) 분할의 비적합성, 그리고 모델내 요소간 자체교차(self-intersection)의 제한점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 제한점을 극복하고, 오목한 구조를 포함하는 복잡한 인체기관의 경계를 분할하기에 적합한 새로운 변형모델을 제안하였다. 제안한 변형모델은 볼륨영상 피라미드(pyramid)를 기반으로 다해상도(multiresolution)의 모델 정제화(refinement)를 수행한다. 다해상도 모델 정제화는 전역적 시셈플링(global resampling) 및 지역적 리샘플링(local resampling)를 통하여 저해상도의 모델로부터 점차 고해상도의 모델로 이동하면서 객체의 경계를 계층적으로 분할해가는 방법이다. 다해상도 모델에 의한 계층적 경계 분할은 초기화 조건에의 의존성을 극복할 수 있게할 뿐 아니라, 빠른 속도로 원하는 객체의 경계에 수렴할 수 있게 한다. 또한 지역적 리샘플링은 모델 구성요소의 정규화를 수행함으로써 객체의 오목한 부분을 성공적으로 분할할 수 있게 한다. 그리고, 제안 모델은 기존 변형모델에서 포함하는 내부 힘(internal force)과 외부 힘(external force)외에 자체교차방지 힘(non-self-intersection force)을 추가함으로서 효과적으로 모델내의 자체교차를 방지할 수 있게 하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.5
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• pp.470-482
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• 2008

This paper propose role base access control model that use context information for ubiquitous environment. Concept of access control that use context information assigns permission that can approach in some information or object in part. And do so that can assigned user in part to it and acquire permission. So it can approach in information or object. Therefore, user approaches in information or object in assigned role, and the role that is allocated ro own is having. So, do so that can secure information or utilization of object safety. Proposa1 model investigated lacking restriction item in GEO-RBAC model. So, it considered that present new restriction condition and role conflict in various case. Also, to GEO-RBAC model proposed suitable model, analyzed old model's advantage, shortcoming. And it presented proposal model to GEO-RBAC because improving this.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.996-1008
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• 2009

This paper proposes a novel approach for the model-based pose matching of a human body using Active Shape Models. To improve the processing time of model creation and registration, we use a skeleton-type model instead of the conventional silhouette-based models. The skeleton model defines feature information that is used to match the human pose. Images used to make the model are for 600 human bodies, and the model has 17 landmarks which indicate the body junction and key features of a human pose. When applying primary Active Shape Models to the skeleton-type model in the matching process, a problem may occur in the proximal joints of the arm and leg due to the color variations on a human body and the insufficient information for the fore-rear directions of profile normals. This problem is solved by using the background subtraction information of a body region in the input image and adding a 4-directions feature of the profile normal in the proximal parts of the arm and leg. In the matching process, the maximum iteration is less than 30 times. As a result, the execution time is quite fast, and was observed to be less than 0.03 sec in an experiment.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.3
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• pp.73-81
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• 2017

The generalized Hough transform (GHough) is a useful technique for detecting and locating 2-D model. However, GHough requires a 4-D parameter array and a large amount of time to detect objects of unknown scale and orientation because it enumerates all possible parameter values into a 4-D parameter space. Several n-to-1 mapping algorithms were proposed to reduce the parameter space from 4-D to 2-D. However, these algorithms are very likely to fail due to the random votes cast into the 2-D parameter space. This paper proposes to use internal gradient information in addition to the model boundary points to reduce the number of random votes cast into 2-D parameter space. Experimental result shows that our proposed method can reduce both the number of random votes cast into the parameter space and the execution time effectively.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.3
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• pp.189-194
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• 2020

Recently, various clustering techniques have been studied to efficiently handle data generated by heterogeneous IoT devices. However, existing clustering techniques are not suitable for mobile IoT devices because they focus on statically dividing networks. This paper proposes a probabilistic deep learning-based dynamic clustering model for collecting and analyzing information on IoT devices using edge networks. The proposed model establishes a subnet by applying the frequency of the attribute values collected probabilistically to deep learning. The established subnets are used to group information extracted from seeds into hierarchical structures and improve the speed and accuracy of dynamic clustering for IoT devices. The performance evaluation results showed that the proposed model had an average 13.8 percent improvement in data processing time compared to the existing model, and the server's overhead was 10.5 percent lower on average than the existing model. The accuracy of extracting IoT information from servers has improved by 8.7% on average from previous models.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.4
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• pp.245-252
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• 2021

Underground facilities were constructed as needed by various management organizations, the result of which was the disordered and scattered underground spaces. This phenomenon can be viewed as the main cause of safety accidents in the underground space. To solve this problem, research on systematic construction and management of underground facilities should be conducted. Therefore, to improve the accuracy and the quality of information and to facilitate the systematic construction and management of underground facility information, this study aims to establish a 3D data model that conforms to international spatial information standards for pipeline underground facilities and to implement the data model to enable visualization. The result of this study can be used to improve the consistency of information not only between underground facilities, but also the correspondence between above ground and underground facilities. As such, this study has academic significance in that it presents an integrated data model that includes various objects in the ground and underground spaces and enables interoperability between diverse domain data.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.579-588
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• 2015

The data model for structural experiment information formally organizes the information involved in the structural experiments before the data repository using the data model is implemented. The data model is particularly required for the data repositories for the large-scale structural experiment information and the general information for various types of experiments, such as the NEEShub Project Warehouse developed by NEES. This paper proposes criteria for evaluating the organization and the use of design model for structural experiment information. The term of AVE(attribute value existence) indicates the ratio of attributes who values exist in objects, and then used for defining the Attribute AVE for the use of an attribute, the Class AVE for a class, the Class Level AVE for a class including its lower-level classes, the Project AVE for a project including all classes at class levels, and the Data Model AVE for a data model including projects. These criteria are applied to the projects in the NEES data model, and it is successively possible to numerically describe the evaluation of the use of classes and attributes in the data model.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.2
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• pp.73-81
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• 2011

In this paper, we studied on the building models of open educational resource service system for download or upload their own educational content to be shared with the others without worrying about copyright infringement. We first analyzed the building models of the international OER(Open Educational Resource) service sites. And then, based on these results, we present the new service models suitable to be built the open educational resource service system in phases. The proposed models have the flexibility to accommodate the needs of users and have the advantage that the copyright-related issues of the existing 'National Educational Information Sharing System' could be solved step by step.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.164-164
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• 2011

최근들어 교량 건설 프로젝트는 그 규모가 방대해 졌을 뿐만아니라, 건설에 사용되는 장비 및 자재, 인력의 종류 또한 다양해 지고 있다. 이에 따라 종래 구조적 안전만을 추구하던 건설현장은 이러한 제반 요소들을 효율적으로 관리하여 경제성뿐만 아니라 시공의 효율성 까지 고려할 수밖에 없게 되었다. 따라서 건설 현장의 진도 및 자재, 인력관리는 현대 건설 산업의 주요 과제라 할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 현장의 시공정보를 무선으로 송신할 수 있는 단말기 및 RFID를 이용하여 종래에 시행되던 작업을 자동화함으로써 작업의 편리성을 도모하고 이를 통하여 시간과 인력의 낭비를 줄일 수 있는 시공관리 시스템에 대한 모듈을 제안 하였다. 제안된 시스템은 3D모델을 기반으로 하여 진도 및 공비를 한눈에 알아볼 수 있는 방안을 제시한다. 사용자는 현재 진행되고 있는 공정을 3차원 모델에서 확인할 수 있으며, 현재까지 사용된 비용 및 공정률을 손쉽게 확인할 수 있다. 3D모델은 공사 시작 전 공정에 맞추어 분절된 형태로 제작되어 현장에서 송신한 위치정보가 통합관리 시스템에서 수신되면 해당 새그가 화면에 나타나게 된다. 3D모델은 공정시각화의 역할을 할 뿐만 아니라 각 새그에는 사용된 자재의 종류나 수량등이 DB화 되어 있어, 실시간으로 공사에 사용된 물량을 산출 할수 있도록 한다. 시공정보의 수신은 각 자재에 부착한 RFID태그를 직접 읽어서 송신하거나, 작업자가 시공상황을 단말기를 통하여 직점 송신함으로써 이루어지게 된다. 수집된 시공정보는 3D모델과 연계됨과 동시에 통합관리 시스템에 내장된 DB와 연결되어 사용 자재 및 물량에 대한 비용산출에 중요한 역할을 하게 된다. 현재 우리나라의 교량 시공 현장에서는 기성청구시 내역서를 기준으로 비용을 산정하게 되는데, 시공관리 통합 프로그램에서는 각 공정이 DB화된 내역서와 연계되어 3D모델에서 얻어진 물량으로 공비를 산출하는 과정이 자동으로 이루어지게 된다. 이러한 과정은 단일 현장뿐만 아니라, 공구 내의 여러 교량 현장에 대하여도 적용이 가능하므로, 방대한 현장의 공사관리에 소요되던 시간과 노력을 절감 할 수 있다. 본 연구를 통하여 현장에서 이루어지는 공사관리 작업에 대해 IT기술을 접목하여 자동화 할 수 있는 방법에 대한 알고리즘을 제시하였다. 이는 모바일 오피스 및 단말기를 이용하여 현 공정까지 사용된 물량, 인력, 장비 정보를 관리하는 한편, 현재까지 진행된 공사 내용을 3D모델을 통하여 한눈에 알아볼수 있는 교량 건설현장 통합관리 시스템의 모듈을 제공한다. 이에따라 공무 작업에 소모되는 인력 및 시간을 크게 절약 할 수 있을 것이라 판단된다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.11
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• pp.632-640
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• 2017

Although solar insolation is the weather factor with the greatest influence on power generation in photovoltaic systems, the Meterological Agency does not provide solar insolation data for future dates. Therefore, it is essential to research prediction methods for solar insolation to efficiently manage photovoltaic systems. In this study, we propose a Dynamic Piecewise Prediction Model that can be used to predict solar insolation values for future dates based on information from the weather forecast. To improve the predictive accuracy, we dynamically divide the entire data set based on the sun altitude and cloudiness at the time of prediction. The Dynamic Piecewise Prediction Model is developed by applying a polynomial linear regression algorithm on the divided data set. To verify the performance of our proposed model, we compared our model to previous approaches. The result of the comparison shows that the proposed model is superior to previous approaches in that it produces a lower prediction error.