국제수로기구(IHO)의 공간지리 공통 데이터 모델에 관한 표준인 S-100을 기반으로 하는 S-10x 데이터 제품사양(Product Specification)은 해양의 특정 분야 데이터를 제작, 배포하는 기준에 관한 표준이다. 전자해도 데이터와 같은 피처 중심의 데이터는 피처 카탈로그를 S-10x 데이터 제품사양의 주요 구성 요소로 포함한다. 피처 카탈로그는 대상 분야 및 대상 분야의 데이터에 관한 전문 지식을 갖춘 도메인 전문가에 의해 제작되어 진다. 그러나 도메인 전문가가 피처 카탈로그를 구조화된 XML 문서로 오류 없이 작성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 국제수로기구의 TSMAD 워킹그룹 회의에서도 카탈로그의 제작을 지원하는 시스템 개발의 필요성을 제기하였다. 이에 본 논문에서는 도메인 전문가가 S-10x 제품사양의 피처 카탈로그를 일관되고 구조화된 XML 문서로 제작할 수 있도록 지원하는 시스템 도구로 피처 카탈로그 빌더를 설계, 구현하였다. 피처 카탈로그 빌더는 자바 기반의 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 프로그램으로 개발하였다. 그리고 피처 개념 사전(Feature Concept Dictionary) 레지스터의 등록 아이템 간의 관계를 확인하고 대상 분야에 적합한 아이템을 선택할 수 있도록 피처 카탈로그 빌더를 개발하였다.
본 사례연구의 사례는 휴대폰의 주된 용도인 커뮤니케이션 기능 외에 체중관리, 식이요법관리를 중심으로 지압, 요가 가이드 등을 묶은 웰빙 기능을 휴대전화에 구현한 과정이다. 휴대전화는 항상 휴대하고 다니는 기기라는 점 때문에 이러한 사용자 개인의 사생활 정보를 관리하기에 적합한 장점을 가지며 특히 개인화 되는 트랜드에 따라 통신 외적인 새로운 기능들이 다양하게 개발되게 되었다. 본 사례연구에서는 실용성 있고 실제 사용자의 생활에 더욱 더 밀접하게 개발하기 위한 방법으로 라이프 스타일을 연구를 통해 20 대 후반의 직장여성을 페르소나로 설정하여 이에 따라 만들어진 시나리오에 의해 어떠한 기능이 필요할 것인지 결정하고 필요한 콘텐츠를 만들었다. 이러한 사례를 통해 휴대전화가 향후 어떻게 개인화 된 콘텐츠를 제공하고 적절한 사용성을 가진 기능으로 이 콘텐츠를 이용할 수 있는지에 대한 사용자 중심적 디자인의 실제적 사례를 제시하고 향후 보다 개인화 된 기능을 개발 하기 위한 지침으로 제시하고자 한다.
In this paper we present a microprocessor-based interpolator using algebraic arithmetic method. The interpolator consists of 2910 "bit-slice" microprocessor chips and 0.5K ROMs of microprogram memory. The system design is an instruction-data-based architecture with 250ns cycle time. A significant feature of the interpolator is that it has flexibility, very fast interpolatioon speed of (max) 250K pulses/sec, and performs additional functions simultaneously. Throughout the paper detailed explanations are given as to how one can design the hardware and software of the interpolator efficently. In addi- tion to hardware and software design, experimental results are pressented.ressented.
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.
In this paper, we propose spatial information based simulator for user experience optimization and minimize real space complexity. We focus on developing simulator how to design virtual space model and to implement virtual character using real space data. Especially, we use expanded events-driven inference model for SVM based on machine learning. Our simulator is capable of feature selection by k-fold cross validation method for optimization of data learning. This strategy efficiently throughput of executing inference of user behavior feature by virtual space model. Thus, we aim to develop the user experience optimization system for people to facilitate mapping as the first step toward to daily life data inference. Methodologically, we focus on user behavior and space modeling for implement virtual space.
We present novel methods to generate a sequence of shapes that represents the pattern of morphological development or transformation of Bezier curves. The presented methods utilize the intrinsic geometric structures of a Bezier curve that are derived from rib and fan decomposition (RFD). Morphological development based on RFD shows a characteristic pattern of structural growth of a Bezier curve, which is the direct consequence of development path defined by fans. Morphological transformation based RFD utilizes development patterns of source and target curves to mimic the theory of evolutionary developmental biology: although the source and target curves are quite different in shapes, we can easily find similarities in their younger shapes, which makes it easier to set up feature correspondences for blending them. We also show that further controls on base transformation for intensity of feature blending, and extrapolation can compensate the immaturity of blended curves. We demonstrate the experimental results where transformation patterns are smoother and have unique geometric style that cannot be generated using conventional methods based on multi-linear blending.
Three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD) models require different levels of detail (LODs) depending on their purpose. Therefore, it is beneficial to automatically simplify 3D CAD assembly models to meet the desired LOD. Feature-based 3D CAD assembly models typically have the lowest and highest feasible limits of LOD during simplification. In order to help users obtain a feasible simplification result, we propose a method to simplify feature-based 3D CAD assembly models by determining the lowest and highest limits of LOD. The proposed method is verified through experiments using a simplification prototype implemented as a plug-in type module on Siemens NX.
In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.
In this study, natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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