• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.546-557
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• 2016

치의학 분야에 입문한 학습자가 치아 형태를 이해하고 임상의 기반 기술을 익히기 위해서는 치아카빙 실습이 필요하다. 치아카빙 실습은 단계별 모델을 필요할 때마다 관찰할 수 있을 때 더 효과적이다. 본 연구의 목적은 치아카빙 실습모형을 제안하고, 카빙 단계에 대한 3D모델링 정보를 제공하는 튜토리얼 방식의 모바일 실습지원도구를 개발하는 것이다. 연구결과 치아카빙 실습 모형은 치아형태학 강의 및 실습을 포함하는 강의실 활동과 학습자의 실습과 일상적 학습을 모바일 실습지원도구로 연계하는 모바일 심리스 러닝 형태로 도출하였다. 모바일 실습지원도구는 치아형태학 사전, 치아카빙 실습 튜토리얼, 3D 치아 모델링으로 구현되었다. 개발된 콘텐츠에 대한 전문가 평가 결과 내용 및 기능이 타당하게 설계된 것으로 분석되었다(내용 타당도: 5.0, 인터페이스 타당도: 4.53). 따라서 개발된 모바일 실습지원도구도구는 치아카빙 실습의 모바일 심리스 러닝을 지원하는 데 적합한 학습도구로 판단된다. 본 연구를 기반으로 치의학 분야에 ICT를 활용하는 수업모형과 지원도구인 모바일 콘텐츠 개발 연구가 촉진되기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.447-456
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• 2012

공간과 형태 디자인에 있어서 스터디모델은 완성될 공간이나 형태가 디자인되는 공간과 형태에 구체적인 시각적 매개체를 제공하며, 보다 근본적으로 디자인도면에 대한 상호 보완적 수단으로서 이용된다. 즉 스터디모델은 2차원적인 속성을 지니는 디자인 도면에 3차원적인 이해 수단을 추가적으로 부여한다. 따라서 디자인이 진행되는 동안 구체적인 공간의 형태와 공간구성을 디지털스터디모델을 이용하여 자유로운 각도에서 시각적으로 감지하며 공간과 형태를 분석하게 해준다. 일반적으로 유형적인 재료를 사용하여 제작되는 스터디모델은 디자인 과정에서 디자인 내용의 변경과 스터디모델의 용도에 따라서 여러 번 제작되어야 하며, 디자인도면과 모델의 관계는 공간의 지각과 이해를 통해서만 이루어진다. 이것은 디자인도면과 스터디모델 매체사이의 상호보완성이 동시에 이루어지지 않기 때문이다. 그러나 본 연구에서 제안된 3차원 디지털 디자인 프로세스를 이용하면, 즉각적인 시각적 표현과 더불어 디자인 단계에서 다양한 분석과 디지털 디자인모델 결과물들을 얻어낼 수 있게 된다. 결국 디자인계획과 디자인 구체화 단계에서 디지털디자인 프로세스를 활용할 경우 입체적 표현을 실시간으로 적용할 수 있으며, 3차원 디지털모델을 시각화하여 최종 디자인을 위한 공간과 형태의 다양한 분석이 가능하게 된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.792-797
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• 1996

형상모델링(Geometric Modeling)은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 실제 3차원 물체를 정확하게 표현하려는 형태로발전하였다. 와이어프레임 모델링(Wireframe Modeling) 기술은 3차원 형상을 빠르게 모델링하고 이로 부터 치수 기입이 된 정확한 2차원 도면의 생성을 가능하게 하였다. 그러나, 면을 표현할 수 없기 때문에 모델의 표현이 모호해질 수 있다. 1960년대에 자유곡면의 가공을 위해 개발된 곡면 모델링(Surface Modeling) 기법은 NC 가공과 컴퓨터를 이용한 금형의 제작을 가능하게 했고 와이어프레임 모델링보다는 더 상세하게 모델 을 표현할 수 있게 되었다. 본 연구의 목적은 개방형 구조를 갖는 복합다양체 모델러에서의 불리안 작업을 구현하고 이의 결과를 가시화 하는데 있으며 개략적인 개방형 형상 모델링 시스템 Fig.1과 같다

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.550-555
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• 2003

최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.250-252
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• 2003

인터넷의 성장과 더불어 웹 환경에서 동작하는 웹 애플리케이션을 체계적으로 개발하고 유지 관리하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 웹 애플리케이션 설계 단계에서 웹 애플리케이션을 모델링하기 위한 여러 기법과 프로세스가 제시되었다. 그러나 기존의 연구들은 웹 애플리케이션 모델링의 요구사항에 대한 정확한 정의가 부족하고 웹 애플리케이션의 기술에 의존적이다. 본 연구에서는 웹 애플리케이션 모델링 요구사항에 대한 정의를 명확히 하고 웹 애플리케이션의 기술적인 면에 독립적인 고수준의 추상화를 통해 웹 애플리케이션을 UML로 구조 모델링하는 기법을 보인다. 구조 모델링은 컨텐츠의 구조와 각각의 컨텐츠가 실제 화면에 어떻게 매핑되는지를 표기하여 실제 구현 상태를 모델링에서 나타내는 것이 가능하도록 한다. 마지막으로 제안한 기법을 통해 일반적인 형태의 간단한 웹 애플리케이션을 모델링함으로써 유용성을 검증한다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2004년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.426-430
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• 2004

현재 복원사업이 진행 중인 서울시 청계천은 상류와 하류에서 하천의 유량이나 하폭 등에서 서로 다른 특성을 보인다. 본 연구에서는 청계천 상류와 하류에서의 지하수 유동을 모델링을 통하여 해석하였다. 그 결과 청계천 상류에서는 하천과 지하수면이 서로 분리되어 있는 분리손실하천의 형태를 보이는 반면, 청계천 하류에서는 하천과 지하수면이 서로 연결되어 있는 연결손실하천의 형태로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 지하수 모델링 결과를 이용하여 하천-지하수의 상호작용을 zone analysis 통하여 분석하였다. 청계천 상, 하류 모두 대수층으로 유입되는 대부분의 물이 하천에서 오지만, 하류에서는 대수층에서 하천으로도 물이 유출되는 것을 확인할 수 있었다. 그 외에도 zone analysis의 결과는 손실하천에서의 유량 확보 또는 유지를 위한 계획을 구상하는 데에 있어서 중요한 지표를 제시해줄 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2004년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.194-195
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• 2004

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2022

지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.