• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제19권2호
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• pp.97-106
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• 2002

The design feature of KOMPSAT-2 simulator based on object oriented design methodology in terms of unified modeling language (UML) has been discussed in this paper. Also, we present how to embed flight software into the simulator. Flight software em-bedding for KOMPSAT-2 simulator is compared to that of the KOMPSAT-1 simulator.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.714-718
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• 1997

제품 설계에 있어 설계 기간의 단축과 설계변경에의 효과적인 대응은 매우 중요하다. 본 논문에서는 공학설 계의 한 방법인 구성설계 방법론을 이용하여 제품을 구성하는 부품 사양을 결정하고, 그에 따른 전체 제품의 조림 레이아웃을 파라메트릭 기법을 적용하여 CAD시스템상에 가시화하는 전문가시스템을 구축하였는데,이 시스템은 제품 성계에서 전체적인 품질이 결정되는 초기설계 단계에 대하여 형상 표현에 중점을 두고 구성 되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.422-431
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• 2000

본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.

• Earthquakes and Structures
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• 제16권5호
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• pp.575-588
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• 2019

Seismic design method based on bearing capacity has been widely adopted in building codes around the world, however, damage and collapse state of structure under strong earthquake can not be reflected accurately. This paper aims to present a deformation-based seismic design method based on the research of RC component deformation index limit, which combines with the feature of Chinese building codes. In the proposed method, building performance is divided into five levels and components are classified into three types according to their importance. Five specific design approaches, namely, "Elastic Design", "Unyielding Design", "Limit Design", "Minimum Section Design" and "Deformation Assessment", are defined and used in different scenarios to prove whether the seismic performance objectives are attained. For the components which exhibit ductile failure, deformation of components under strong earthquake are obtained quantitatively in order to identify the damage state of the components. For the components which present brittle shear failure, their performance is guaranteed by bearing capacity. As a case study, seismic design of an extremely irregular twin-tower high rise building was carried out according to the proposed method. The results evidenced that the damage and anti-collapse ability of structure were estimated and controlled by both deformation and bearing capacity.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.33-37
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• 2001

본 논문은 사출성형제품의 게이트 설계를 합리적으로 수행하기 위해 사출금형설계전문가의 축적된 지식과 경험을 발췌·정리하여 지식베이스를 작성하였으며, 설계에 필요한 제품의 형상정보를 제공하기 위해 총칭형상과 특징형상 개념을 이용하여 특징형상을 정의하였다. 또한 지식베이스를 통해 산출된 설계결과를 기하학적 모델러와의 인터페이스를 통해 3차원 형상으로 보여지도록 하였으며 최종 생성된 3차원 기하학적 형상정보는 CAE 모듈이나 CAPP 모듈에서의 후속작업을 위해 제공될 수 있도록 구축되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.576-589
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• 2023

To upgrade home style recommendations and user satisfaction, this paper proposes a personalized and optimized recommendation algorithm for interior design style based on local social network, which includes data acquisition by three-dimensional (3D) model, home-style feature definition, and style association mining. Through the analysis of user behaviors, the user interest model is established accordingly. Combined with the location-based social network of association rule mining algorithm, the association analysis of the 3D model dataset of interior design style is carried out, so as to get relevant home-style recommendations. The experimental results show that the proposed algorithm can complete effective analysis of 3D interior home style with the recommendation accuracy of 82% and the recommendation time of 1.1 minutes, which indicates excellent application effect.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.107-119
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• 1999

일반적인 영상에서 얼굴의 위치를 찾아내는 문제는 넓은 응용 영역에도 불구하고 변형의 다양성 때문에 아직도 많은 연구를 필요로 하는 주제이다. 표정, 방향, 회전, 크기, 성별, 나이 등에 따른 얼굴의 변형이 다양하기 때문이다. 이러한 변형을 적절하게 고려하기 위해서 본 논문에서는 특징 요소에 기반을 둔 방법을 사용하였다. 얼굴을 이루는 특징 요소들, 즉, 눈썹, 눈, 코, 입의 배치에 근거해서 얼마나 실제의 얼굴과 비슷한 배치를 이루는 가를 계산하여 얼굴의 위치를 확인한다. 이러한 작업에서는 특징 요소들을 정확히 찾아내는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 특징 요소를 정확히 찾기 위하여 일반적인 에지를 찾는 방법대신 크기나 방향을 고려하는 조정 가능한 필터를 사용하였고 특징 요소 기반 방법의 약점을 극복하기 위해서 변형 가능한 템플릿을 사용하여 검증작업을 수행하였다. 또한 기존의 특징 요소 기반 방법을 영상 전체에 대해 적용하면서 검출률이 떨어지는 것을 고려해 본 논문에서는 칼라 영상의 색 정보를 이용하여 작업 영역을 줄이고 검출률을 높이기 위해 변화가 다양한 살색을 찾을 수 있는 분석적인 살색 필터를 구성하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3514-3522
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• 1999

대량의 정보를 대상으로 하는 웹 정보 검색 기술은 정보를 수집하는 방법과 브라우징의 시각화 인터페이스 기법에 대해 활발히 연구가 진행된 반면에, 수집된 정보를 효율적으로 분류하는 구조적 모델링에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 이 논문에서는 정보의 구조적 모델을 기반으로 하여 정보의 특성을 시각적인 기법으로 제공함으로써 사용자의 검색 환경을 효율적으로 운용하는데 목적이 있다. 이를 위해 정보가 갖는 특성을 기반으로 하여 정보를 Facet 단위로 분류하는 구조적 방법을 제안하고, 정보간의 관련성을 정의한다. 또한, 각 Facet 단위의 정보가 갖는 특성에 대한 분석 결과를 다중 뷰를 통해 시각화한다. 따라서, 사용자는 검색 대상 범위의 정보에 대한 체계적인 구조 및 시각화된 정보를 인지한 후, 좀 더 쉽게 검색을 수행할 수 있다. 중심어 매칭 방식에 의한 검색 결과 목록을 제시하는 기존의 검색 기법이 정보를 찾는데 중점을 둔 반면에, 이 논문은 저장된 정보가 무엇이 있는지를 구조적으로 표현하여 사용자의 이해도를 향상시킴으로써 사용자의 관점에 중점을 둔다.

• Steel and Composite Structures
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• 제42권1호
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• pp.59-74
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• 2022

This study introduces a general reliability-based, performance-based design framework to design frames regarding their uncertainties and user-defined design goals. The Iterative-R method extracted from the main framework can designate a proper R (i.e., response modification factor) satisfying the design goal regarding target reliability index and pre-defined probability of collapse. The proposed methodology is based on FEMA P-695 and can be used for all systems that FEMA P-695 applies. To exemplify the method, multiple three-dimensional, four-story steel special moment-resisting frames are considered. Closed-form relationships are fitted between frames' responses and the modeling parameters. Those fits are used to construct limit state functions to apply reliability analysis methods for design safety assessment and the selection of proper R. The frameworks' unique feature is to consider arbitrarily defined probability density functions of frames' modeling parameters with an insignificant analysis burden. This characteristic enables the alteration in those parameters' distributions to meet the design goal. Furthermore, with sensitivity analysis, the most impactful parameters are identifiable for possible improvements to meet the design goal. In the studied examples, it is revealed that a proper R for frames with different levels of uncertainties could be significantly different from suggested values in design codes, alarming the importance of considering the stochastic behavior of elements' nonlinear behavior.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.63-90
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• 2017

Purpose This study proposes a novel system trading model using case-based reasoning (CBR) based on absolute similarity threshold. The proposed model is designed to optimize the absolute similarity threshold, feature selection, and instance selection of CBR by using genetic algorithm (GA). With these mechanisms, it enables us to yield higher returns from stock market trading. Design/Methodology/Approach The proposed CBR model uses the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, which serves as a criterion for selecting appropriate neighbors in the nearest neighbor (NN) algorithm. Since it determines the nearest neighbors on an absolute basis, it fails to select the appropriate neighbors from time to time. In system trading, it is interpreted as the signal of 'hold'. That is, the system trading model proposed in this study makes trading decisions such as 'buy' or 'sell' only if the model produces a clear signal for stock market prediction. Also, in order to improve the prediction accuracy and the rate of return, the proposed model adopts optimal feature selection and instance selection, which are known to be very effective in enhancing the performance of CBR. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to the index trading of KOSPI200 from 2009 to 2016. Findings Experimental results showed that the proposed model with optimal feature or instance selection could yield higher returns compared to the benchmark as well as the various comparison models (including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural network, support vector machine, and traditional CBR). In particular, the proposed model with optimal instance selection showed the best rate of return among all the models. This implies that the application of CBR with the absolute similarity threshold as well as the optimal instance selection may be effective in system trading from the perspective of returns.