• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.33-43
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• 2012

공간데이터에 대한 수요가 날로 늘어남에 따라 다양한 공간 객체들을 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 데이터 모델에 대한 수요도 늘어나게 되었다. 지금까지 수많은 공간데이터 모델에 대한 다양한 데이터 모델들이 제안되었으나 이런 데이터 모델들은 단지 특정된 기능을 위해 구축되었거나 혹은 구축은 용이하지만 효과적인 관리가 어렵고 활용성이 떨어지는 문제점들을 가지고 있다. 특히 국내에서 많이 사용되고 있는 수치지도 포맷은 도엽기반으로 되어 있어 구축은 용이하나 데이터 활용이어렵고 대부분의 시스템들에서 사용될 수 없다. 따라서 본연구에서는 도엽기반의 수치지도2.0에 기반한 객체기반의 연속 데이터 모델을 구축함으로서 모델 구축도 용이할 뿐만 아니라 관리하기 편리하고 많은 응용분야에 쉽게 활용할 수 있는 데이터 모델을 제안한다. 제안된 데이터 모델은 도엽단위가 아닌 객체단위로 데이터를 저장하고 처리하기 때문에 갱신비용이 낮고 신속한 갱신이 가능하다. 또한 지형지물들 사이의 연관관계에 의하여 자동 검수를 진행할 수 있기 때문에 갱신 데이터의 정확성을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안된 데이터 모델의 적용성에 대한 검증을 통하여 기존 데이터 모델들로 표현하기 어려운 객체기반 관리시스템의 특성들에 대하여 제안된 모델이 효율적으로 적용가능 하다는 것을 논리적으로 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.271-278
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• 2014

정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.107-112
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• 2007

피부과용 레이저 파장은 아주 얇은층의 조직두께에서 물의 흡수가 거의 90%이상 일어나는데 병소의 표피나 조직은 거의 물로 구성되어 흡수로 인해 증발효과를 가질 수가 있다. 표피를 절개, 층별로 증발 시킬 수 있으며 조직의 정확한 절개가 가능하다. 혈관이나 림프시스템에도 봉합수술이 가능하고 수술부위가 건조하고 눈으로 볼수 있고 무출혈 수술이 가능하다. 특히, 펄스에 대한 튜브양단 출력의 안정이 매우 중요함으로, 본 연구에서는 고주파 방식의 전력변환 장치를 사용하여 부피를 줄이고 의료용 레이저의 전류파형을 쉽게 제어할 수 있어 다양한 치료 효과를 낼 수 있다. ZVS(Zero Voltage Switching)나 ZVZCS(Zero Voltage and Zero Current Switching)를 도입하면 스위칭 손실을 줄일 수 있어 더욱 유리하다. 제안된 의료용 레이저의 전력부에는 1차측 도움에 의한 ZVZCS기법을 도입하여 넓은 부하 범위에서 안정된 soft-switching을 할 수가 있고 제어부는 microcontroller를 구성하여 출력전류 파형을 사용자가 임의의 형태를 갖도록 하였다. 설계 및 제작하여 실험한 결과, 기존장비에 비해 20%의 향상된 결과를 가져왔고, 추후 시스템적으로 보완을 하면 우수한 결과가 될 것으로 사려된다.

• 물과 미래
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• 제29권2호
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• pp.249-260
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• 1996

토목분야에 관련된 실험실측장비의 설치와 구성 그리고 측정에 있어 토목기술자의 전문적인 의견이 수렴되지 못함으로서, 측정된 자료가 토목기술자의 기대에 어긋나는 예가 많이 발생하고 있다. 그 주된 이유는 다른 분야의 기술자에 의하여 일방적으로 구성되었을 뿐 아니라 측정장비와 측정이론에 대한 근본적인 이해가 결여된 때문이다. 따라서 양질의 실험실측 자료를 얻기 위해서는 이 분야에 대한 지식과 이해가 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 실험목적에 맞는 적절한 측정이론의 도입과 그들을 구현하는 측정장비와 실제기술을 제고시키고 누구나 손쉽게 제작 사용할 수 있는 실험장치를 개발하는데 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서 설계된 데이타 수집장치(PPDL8)는 PC의 병렬포트를 이용하여 현장에서 간단하게 자료를 수집할 수 있는 장치로서 입력채널이 8개이므로 다채널 동시 측정의 길을 열어놓았다. 또한 사용자가 직접 자료획득 프로그램을 제작할 수 있기 때문에 기존에 사용하던 여러 가지 보조프로그램을 아무런 어려움없이 그대로 이용할 수 있는 장점이 있다. 또한 실제로 온도, 거리, 탁도, 등의 센서를 부착하여 현장에서 실측된 결과를 보여줌으로써 높은 실용성과 응용가능성을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.211-224
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• 2002

소프트웨어 시스템이 대형화되고 복잡화해 짐에 따라 사용자의 요구사항을 올바로 분석하고 서술하는 것이 중요시되고 있다. 이중 유스케이스 분석 방법은 요구사항 분석에서의 복잡도를 해결해 주는 장점 때문에, 객체지향의 분석 설계와 컴포넌트 기반의 개발에서 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 유스케이스 분석 방법은 흩어진 유스케이스들의 단순한 집합이어서 유스케이스들을 구조화하기 어렵고, 유스케이스들간의 영향분석을 하기 어려우며, 비 기능적인 요구사항을 표현하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 목표지향의 분석 방법을 이용한 유스케이스 모델에의 적용방안을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 목표지향의 분석은 요구사항으로부터 목표를 추출하기 어렵고, 분석 방법이 분석가의 경험적 근거에 의존적이다. 따라서 본 논문에서는 요구사항으로부터 목표를 직관적으로 식별하는 것이 어렵기 때문에 기초자료로 시나리오를 이용하여 그것으로부터 목표를 추출하는 시나리오 근간의 목표지향 분석 방법을 제안했다. 마지막으로 제안된 방안을 검증하기 위해 ITS의 시내버스정보 서브시스템에 적용하였다. 이 제안된 방안을 통해서 소프트웨어 분석가들은 유스케이스들간의 영향분석을 쉽게 하여 소프트웨어 개발초기에 유스케이스들간의 불일치(inconsistency)를 찾을 수 있고, 비기능적인 요구사항을 표현할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1007-1015
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• 2008

제조공정 내의 센서 및 계장기기로 부터의 실시간 데이터를 웹 상에서 제공하기 위해 XML(eXtensible Markup Language)에 기반한 통신 서비스 모델을 제안하였다. HTML(Hyper Text Markup Language)은 웹상에 비실시간 멀티미디어 데이터를 표현하는 데는 적합하나 제조 공장에서 발생되는 실시간 데이터를 표현하는 데는 적합하지 못하다. 인트라넷 환경에서 프로세스 데이터의 XML 기반 웹 서비스 적용을 위해 시스템 설계 기준을 제공을 목적으로 통신 서비스의 실시간 성능에 대해 평가하였다. 데이터 표현을 위한 XML스키마를 제안하고 메시지 길이 증가로 인한 전송 지연과 원 데이터를 정의된 XML 표현으로 변환하는 과정에서 발생하는 처리 지연의 측면에서 시뮬레이션에 의해 성능을 평가하였다. 시뮬레이션에서 XML로의 변환 기능을 수행함에 있어 두 가지 형태의 구현 구조를 가정하였다. 하나는 데이터의 변환이 데이터가 계측기에서 SCC(Supervisory Control Computer)로 전송된 이후 SCC에서 수행되는 구조이고 다른 하나는 데이터가 SCC로 전송되기 전에 계측기에서 변환 과정이 수행되는 구조이다. 두 구조 각각에 대해 20%, 50%, 80%의 부하와 6종의 메시지 길이의 조건 각각을 변화시키면서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 Ethernet 100BBaseT 네트워크에서 총 트래픽이 7 Mbps 이하인 시스템에서 적용이 가능함을 보여 주었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제19권2호
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• pp.85-98
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• 1987

중대사고시 LMFBR의 에어로졸(aerosol) 동특성을 살피기 위해 전산코드인 MCAD (Multicomponent Aerosol Dynamics)가 개발되었다. 사고경과에 따른 두 방사능원의 상대적인 충돌확률을 적용하여 에어로졸계를 모사할 수 있다. Brownian 확산과 중력작용에 의한 결합 및 제거과정을 고려했으며, 입자형태를 묘사하기 위해 밀도보정과 형태요소(shape factor)를 동시에 고려하였다. ORNL의 NSPP-300 계열 실험자료와 기존의 코드를MCAD의 입증에 이용하였다. 그 결과 MCAD의 계산치와 실험치 및 기존의 코드 계산값이 일치함을 보여준다. 여러 입력자료의 불화실한 값들을 정의하고, 그들값의 한계로 설정하기 위하여 불확실성 및 민감도해석을 수행하였다. 14개의 입력자료를 선택하여 실험계획법과 Latin hypercube sampling에 의한 입력자료를 조합하여 그 회귀 (regression) 정도를 반응표면 계획법(Response surface method)에 의해 구하였다. 각 변수들의 중요성 및 시간경과에 따른 그들의 상대적인 등위를 결정하기 위하여 단계식 회귀방법 (Stepwise regression method)을 고려했다. LHS에 의한 회귀모형에 Monte Carlo Method를 적용하여 계산값 및 변수들에의 신뢰도를 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.127-133
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• 2021

본 연구에서는 얼굴형 기준 모델 데이터를 기반으로 사용자의 얼굴형을 분석하고 얼굴 형 메이크업을 제공하여 가상 메이크업을 제공하기 위해 증강 현실 기반 메이크업 도구를 구축하였다. 얼굴형을 분석하려면 먼저 카메라로 촬영 한 이미지에서 얼굴을 인식 한 다음 얼굴 윤곽 영역의 특징을 추출하여 분석 속성으로 사용한다. 다음으로 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 윤곽 영역 특징과 비교하기 위해 추출된 얼굴 윤곽 영역의 특징점을 정규화한다. 얼굴 모양은 정규화된 윤곽 영역의 특징점과 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 특징점 사이의 거리 차이를 이용하여 예측 분석한다. 증강형실기반 가상메이크업에서는 카메라로부터 영상 입력에서는 영상에서 얼굴을 실시간으로 인식하여 얼굴 부위별 영역의 특징점을 추출하고, 얼굴형 분석처리과정을 통해 분석된 얼굴형에 따라 어울리는 메이크업을 제공하여 가상의 메이크업의 결과를 확인 할 수 있다. 우리는 제안된 시스템을 통해 화장품 소비자로 하여금 자신에게 어울리는 메이크업 디자인을 확인하여 화장품 구매 결정에 대한 편의 및 영향을 미칠 것으로 기대한다. 또한 가상의 자아에 얼굴 메이크업을 적용함으로써 매력적인 자신의 이미지를 만들어내는데 도움을 줄 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권2호
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• pp.367-379
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• 2021

The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.