• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.141-147
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• 2018

본 연구는 기업에서 채용 전형 시 진행되는 인성시험 결과 데이터를 기반으로, 입사 3년 미만의 조기 퇴사자를 분석하였다. 예측 모형은 적합성 및 향후 활용성을 고려하여 제조(manufacture)직군과 R&D직군 2개 그룹으로 구분하여 분석하였으며, 독립변수 선택은 전진(stepwise)선택법에 따라 직군별로 유의미한 독립변수를 선택하였다. 예측 모형은 지도학습(supervised learning) 방법 중 로지스틱 회귀분석 알고리즘을 선택하였으며, 과잉적합(overfitting) 또는 과소적합(underfitting)을 방지하고자 교차 검증(cross validation)을 통해 예측 모형을 훈련시켰다. 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 2개 그룹의 정확도(accuracy)를 확인하였으며, 조기 퇴직에 가장 영향을 많이 미치는 요인으로 제조직군에서는 '몰입', R&D직군에서는 '반사회성' 항목으로 확인되었다. 기존 퇴직 관련 연구는 설문 방식으로 데이터를 수집하고, 퇴직과 관련성이 높은 요인을 확인하는데 집중하였다면, 본 연구는 채용 전형 시 진행되는 인성 결과 분석을 통해 향후에도 지속 가능한 조기 퇴직 예측 모형을 제시했다는 면에서 의의를 갖는다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.173-179
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• 2003

Techniques to rapidly model local spaces, using 3D range data can enable implementation of: (1) real-time obstacle avoidance for improved safety, (2) advanced automated equipment control modes, and (3) as-built data acquisition for improved quantity tracking, engineering, and project control systems. The objective of the research reported here was to introduce current rapid local modeling techniques and develop rapid local spatial modeling tools.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권4C호
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• pp.371-379
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• 2002

본 논문에서는 동작주파수 범위가 DC에서부터 3GHz인 MMIC SPST(Single Pole Single Throw) 스위치를 설계 및 제작하였다. 스위치 회로 설계에 앞서 성능을 정확히 예측하기 위하여 스위치 소자의 소신호 및 대신호 모델이 필요하며, 새로이 제안된 스위치 소자의 소신호 등가회로 모델 파라미터들은 측정된 5-파라미터로부터 최적화 기법을 사용하여 추출하였다. 이때 예측된 초기값과 경계구간을 사용함으로써 최적화 기법이 가지고 있는 문제점을 보완하였다. 대신호 모델은 측정된 DC 데이터로부터 경험식의 파라미터들을 추출함으로써 전류원을 모델링하였고, 드레인-소오스간 바이어스 전압을 변화시켜 측정한 5-파라미터로부터 채널 커패시턴스 값을 추출함으로써 전하 모델을 도출하였다. 이를 초고주파 회로 시뮬레이터에 적용하여 일반적인 직렬-병렬구조의 SPST 스위치와 격리도를 개선한 SPST 스위치를 설계하였으며, 개선된 SPST 스위치 경우 3GHz의 동작주파수에서 0/-3V의 컨트롤 전압을 인가하머 측정한 결과 삽입손실은 0.302dB, 격리도는 35.762dB, 입출력 VSWR은 각각 1.249와 1.254이며, PldB는 약 15.7dBm이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3782-3796
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• 2020

A three-dimensional (3D) reconstruction is an important research area in computer vision. The ability to detect and match features across multiple views of a scene is a critical initial step. The tracking matrix W obtained from a 3D reconstruction can be applied to structure from motion (SFM) algorithms for 3D modeling. We often fail to generate an acceptable number of features when processing face or medical images because such images typically contain large homogeneous regions with minimal variation in intensity. In this study, we seek to locate sufficient matching points not only in general images but also in face and medical images, where it is difficult to determine the feature points. The algorithm is implemented on an adaptive threshold value, a scale invariant feature transform (SIFT), affine SIFT, speeded up robust features (SURF), and affine SURF. By applying the algorithm to face and general images and studying the geometric errors, we can achieve quasi-dense matching points that satisfy well-functioning geometric constraints. We also demonstrate a 3D reconstruction with a respectable performance by applying a column space fitting algorithm, which is an SFM algorithm.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제14권1호
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• pp.13-17
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• 2015

$YAlO_3:Tb{_x}^{3+}$ has been synthesized by a combustion process and the concentration x of Tb was varied from 0.001 and 0.05 mol% per mole of YAlO3. The energy transfer of $^5D_3{\rightarrow}^7F_6$(385nm) and $^5D_4{\rightarrow}^7F_5$(544nm) transitions on the $YAlO_3:Tb{_x}^{3+}$(x =0.001, 0.05) have been investigated by using decay curves. The energy transfer mechanism was explained by Inokuti and Hirayama model. The results of calculation and fitting showed that values of n are 6.11(x=0.01) and 6.13(x=0.005). These indicate that the energy transfer mechanism between $Tb^{3+}$ ions is dipole-dipole interaction.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.17-30
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• 2000

본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.547-557
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• 2017

건강 관련 삶의 질 자료는 정규분포를 따르지 않고 치우친 분포를 보이며, 등분산 가정을 만족하지 않는 경우가 대부분이다. 또한 건강 관련 삶의 질 자료는 범위가 정해져 있는 자료이며, 건강한 상태를 나타내는 경우 최대값을 가지는 천장효과가 있는 자료이다. 본 연구에서는 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D에 대해 선형회귀모형과 베타회귀모형, 그리고 평균과 정밀도에 대한 하위모형을 가지고 있는 확장된 베타회귀모형을 이용하여 예측모형을 개발하고 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 선형회귀모형에 비해 확장된 베타회귀모형의 예측 정확도가 높기는 하지만 신뢰구간이 겹치고 있기 때문에 확장된 베타회귀모형의 정확도가 더 높다고 할 수는 없다. 하지만 확장된 베타회귀모형은 공변량에 따라 분산이 달라지는 부분을 설명할 수 있으며 선형회귀모형이 제한된 범위를 벗어난 값을 예측하는 부분을 개선할 수 있다. 따라서 범위가 제한되고 이분산이 있는 치우친 자료에 대해 공변량들이 평균 및 정밀도에 영향을 주는 정도를 동시에 고려하는 확장된 베타회귀모형은 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D를 분석하는 방법으로 적절하다고 할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제23권11호
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• pp.1929-1939
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• 1999

This paper presents a neural network approach, which was named PRONET, to 3D object recognition and pose calculation. 3D objects are represented using a set of centroidal profile patterns that describe the boundary of the 2D views taken from evenly distributed view points. PRONET consists of the training stage and the execution stage. In the training stage, a three-layer feed-forward neural network is trained with the centroidal profile patterns using an error back-propagation method. In the execution stage, by matching a centroidal profile pattern of the given image with the best fitting centroidal profile pattern using the neural network, the identity and approximate orientation of the real object, such as a workpiece in arbitrary pose, are obtained. In the matching procedure, line-to-line correspondence between image features and 3D CAD features are also obtained. An iterative model posing method then calculates the more exact pose of the object based on initial orientation and correspondence.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제22권1호
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• pp.53-70
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• 2006

The paper summarizes the dynamic-based assessment of a reinforced concrete arch bridge, dating back to the 50's. The outlined approach is based on ambient vibration testing, output-only modal identification and updating of the uncertain structural parameters of a finite element model. The Peak Picking and the Enhanced Frequency Domain Decomposition techniques were used to extract the modal parameters from ambient vibration data and a very good agreement in both identified frequencies and mode shapes has been found between the two techniques. In the theoretical study, vibration modes were determined using a 3D Finite Element model of the bridge and the information obtained from the field tests combined with a classic system identification technique provided a linear elastic updated model, accurately fitting the modal parameters of the bridge in its present condition. Hence, the use of output-only modal identification techniques and updating procedures provided a model that could be used to evaluate the overall safety of the tested bridge under the service loads.

• 로봇학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.156-162
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• 2016

For the underwater localization, acoustic sensor systems are widely used due to greater penetration properties of acoustic signals in underwater environments. On the other hand, the good penetration property causes multipath and interference effects in structured environment too. To overcome this demerit, a localization method using the attenuation of electro-magnetic(EM) waves was proposed in several literatures, in which distance estimation and 2D-localization experiments show remarkable results. However, in 3D-localization application, the estimation difficulties increase due to the nonuniform (doughnut like) radiation pattern of an omni-directional antenna related to the depth direction. For solving this problem, we added a depth sensor for improving underwater 3D-localization with the EM wave method. A micro scale pressure sensor is located in the mobile node antenna, and the depth data from the pressure sensor is calibrated by the curve fitting algorithm. We adapted the depth(z) data to 3D EM wave pattern model for the error reduction of the localization. Finally, some experiments were executed for 3D localization with the fast calculation and less errors.