• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.485-493
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• 2019

파라메트릭 어레이란 매질의 비선형성을 이용하여 작은 크기의 방사판에서 고지향성 저주파음을 발생시키는 현상을 말한다. 이러한 파라메트릭 어레이의 유용성을 높이기 위해 저주파 음향 빔 조향 연구가 진행 되고 있으며, PD(Product Directivity) 모델을 이용하여 빔 조향 현상이 간편하게 예측되고 있다. 그러나 PD 모델은 준선형 조건에서 가우시안 음원만 적용이 가능하며, 저주파 음향 빔 폭의 예측 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 PD 모델의 한계를 극복할 수 있는 파라메트릭 어레이의 빔 조향 특성 예측 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 파라메트릭 어레이 현상 예측에 널리 사용되는 KZK(Khokhlov-Zabolotskaya-Kuzentsov) 방정식의 수치 해석 알고리즘을 개선하였다. 그리고 전기적 조향 조건을 적용하여 빔 조향 특성을 계산, 실험 결과와 비교 하였다. 그 결과 개선된 알고리즘을 이용하면 준선형 조건에 해당되지 않는 파라메트릭 어레이 음원에서도 저주파 빔 조향 특성 예측이 가능함을 확인하였다.

• 전산구조공학
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• 제31권2호
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• pp.4-8
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• 2018

• 한국추진공학회지
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• 제3권1호
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• pp.55-64
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• 1999

대형 조선소에서는 선박에 사용하고 있는 수많은 부재들은 고가이고, 고급기술을 필요로 하는 WORK-STAT10N급에서 구동되는 선박전용프로그램 등에 의하여 부재생성 및 네스팅을 하고 있다. 그러나 중소형 조선소의 경제적, 기술적인 사정으로 고가의 장비와 고급인력의 확보가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 널리 보급되어 있는 PC에서 사용 가능한 파라메트릭 매크로에 의한 부재생성과 부재의 네스팅 프로그램을 개발하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.107-110
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• 2011

본 논문에서는 토목분야에 BIM 기술을 적용하기 위해 파라메트릭 모델링 디자인 기법을 기초로 한 토목 구조물 모듈 라이브러리를 구축하고자 하였다. 국제 표준설계방법론에 부합하는 개방형 BIM을 구현하기 위해 표준정보모델은 IFC로 연동하며, 형상 분류체계는 PLIB Part 42(ISO 13584-42)로 정보 분류체계는 Omniclass와 통합건설정보 분류체계를 따른다. 토목분야에서의 BIM 기술은 토목 구조물 표준 라이브러리를 통해 동시공학적 협업설계를 이룰 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.382-390
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• 2005

소프트웨어 개발 프로젝트 사업의 성패는 사업의 첫 관문인 소프트웨어 견적의 결과에 좌우되는 경우가 많다. 특히, 확정가격 계약으로 수행되는 국내의 소프트웨어 사업 관행 하에서는 견적의 잘못이 회사의 존폐로 귀결되는 경우도 있다. 견적의 핵은 정확한 원가의 파악인데, 이를 위해서는 고객이 요구한 업무량과 개발자의 생산성을 정확히 아는 데서 출발해야 한다. 문제는 고객의 요구를 사업 초기에 정확히 파악하는 것이 쉽지 않을 뿐 아니라, 개발자 자신의 생산성을 잘 모른다는 것이다. 더욱이 정보의 부족으로 프로젝트의 특성 파악을 제대로 할 수 없어서, 해당 프로젝트에 적합한 생산성 보정계수의 적용이 어렵다는 점이다. 본 사례는 삼성SDS가 금년도에 종료된 수십 여 개의 프로젝트로부터 수집한 생산성 영향인자들이 생산성에 어떠한 영향을 어느 정도나 미치는 지를 분석한 것이다. 본 분석을 통하여 생산성에 영향을 미치는 주요 인자들을 식별할 수 있었고, 이들이 미치는 영향 정도를 바탕으로 견적에서 활용할 수 있는 다양한 파라메트릭 모델을 만들 수 있었다. 본 논문은 생산성 영향인자의 식별과 이들을 이용한 견적용 파라메트릭 모델의 개발 방법을 다루었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1035-1045
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• 2004

본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 형상을 이용하여 제스처를 인식하고 동작을 구체적으로 평가하는 방법에 대해 소개한다. 기존의 HMM, 뉴럴 넷을 이용한 제스처 인식방법은 주로 인간의 동작 패턴을 구분할 수 있지만 동작의 크기 정보를 이용하기엔 어려움이 있다. 여기서 제안한 방법은 연속적으로 촬영된 인간의 제스처 영상들을 파라메트릭 고유공간이라는 저차원 공간으로 표현하여 모델과 입력 영상간의 거리 계산으로써 포즈뿐만 아니라 동작에 관한 빠르기나 크기와 같은 구체적인 정보를 인식할 수 있다. 이 방법은 단순한 처리와 비교적 안정적인 인식 알고리즘으로 지적 인터페이스 시스템이나 감시 장비와 같은 여러 응용 시스템에 적용 될 수 있다.

• 건축사
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• 통권556호
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• pp.86-87
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• 2015

지난 회에서는 parametric tool의 근간이 되는 기본 개념에 대해 간략하게 논의 하였고, 이를 통하여 삼차원 프로그램상의 형태 구현의 논리와 방법이 어떻게 발전해 왔는지에 대해 이야기 해 보았습니다. 전회에 말씀드렸듯이 이번회에서는 최근 실무에서 가장 많이 사용되고 있는 parametric tool에 대해 간략히 알아보도록 하겠습니다. 참고로 이번 회를 마지막으로 parametric tool의 개략적인 소개는 마치도록 하고 현장감 있는 실무에서의 적용에 대해 이야기 해 보도록 하겠습니다.

• 대한조선학회논문집
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• 제52권3호
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• pp.187-197
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• 2015

This study aims the development of a semi-analytic method for the parametric roll of large containerships advancing in longitudinal waves. A 1.5 Degree-of-Freedom(DOF) model is proposed to account the change of transverse stability induced by wave elevations and vertical motions (heave and pitch). By approximating the nonlinearity of restoring moment at large heel angles, the magnitude of roll amplitude is predicted as well as susceptibility check for parametric roll occurrence. In order to increase the accuracy of the prediction, the relationship between righting arm(GZ) and metacentric height(GM) is examined in the presence of incident waves, and then a new formula is proposed. Based on the linear approximation of the mean and first harmonic component of GM, the equation of parametric roll in irregular wave excitations is introduced, and the computational results of the proposed model are validated by comparing those of weakly nonlinear simulation based on an impulse-response-function method combined with strip theory. The present semi-analytic doesn’ t require heavy computational effort, so that it is very efficient particularly when numerous sea conditions for the analysis of parametric roll should be considered.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.23-33
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• 2000

본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-60
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• 2000

본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.