• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.63-72
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• 2012

BIM(Building Information Modeling)과 같은 기법이 건축물 생산 과정에 널리 사용되면서 건축 모델을 현실감 있게 체험할 수 있는 방법의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 시각적 인지를 고려한 가상 건축물의 스테레오 내비게이션 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 건축물을 내비게이션할 때 발생할 수 있는 시각적 불편함에 대해 분석하고, 이를 해결하기 위해 가상 카메라 간격을 자동으로 조절하는 방법을 개발한다. 또한 각 사용자의 깊이감에 대한 최소한의 자극 차이(Just Noticeable Difference)를 측정하고 그 결과를 가상 카메라의 간격과 움직임을 조절하는데 적용한다. 제안된 방법은 사용자에게 적합한 스테레오 콘텐츠를 생성함으로써 다양한 건축 응용에 사용될 수 있다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제16권1호
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• pp.44-51
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• 2016

A commercial $0.25{\mu}m$ GaN process is used to implement 6-18 GHz wideband power amplifier (PA) monolithic microwave integrated circuits (MMICs). GaN HEMTs are advantageous for enhancing RF power due to high breakdown voltages. However, the large-signal models provided by the foundry service cannot guarantee model accuracy up to frequencies close to their maximum oscillation frequency ($F_{max}$). Generally, the optimum output load point of a PA varies severely according to frequency, which creates difficulties in generating watt-level output power through the octave bandwidth. This study overcomes these issues by the development of in-house large-signal models that include a thermal model and by applying distributed L-C output load matching to reactive matched amplifiers. The proposed GaN PAs have successfully accomplished output power over 5 W through the octave bandwidth.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권1호
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• pp.16-21
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• 2001

1997~1998년에 무인기상관측장비(AWS)로부터 얻어진 기상자료와 고추 역병 발병과의 상관관계를 기초로 하여 고추역병 발병모형들을 작성하였다. 그 중에서 $R^2$값이 가장 높은 모형을 이용하여 AWS 시스템기상 파일을 입력받아서 발병률을 추정해주는 컴퓨터 시스템(PEPBLIGHT)을 구축하였다. 이 컴퓨터 시스템은 쉽게 무인기상관측장치로부터 기상 자료를 입력받을 수 있으며, 다른 기종의 무인기상관측장치와 다른 발병예측모형으로 이용할 경우에도 호환성이 있도록 하였다. 또한 AWS 미기상 자료를 SAS 입력자료로 사용하기에 적합한 형태로 변환해 파일로 저장해 주는 기능도 가지고 있다. 국내에서 처음으로 개발된 고추 역병 예찰 프로그램인 PEPBLIGHT는 MS사의 윈도운영체제로 운영되는 PC에서 사용할 수 있기 때문에 농가 수준에서도 이용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-23
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• 2022

Prasad et al.는 사전학습(pre-trained)한 신경망 L1 글로다바(Gulordava) 언어모델을 여러 유형의 영어 관계절과 등위절 문장들로 적응 학습(adaptation learning)시켜 문장 간 유사성(sentence similarity)을 평가할 수 있는 통사 프라이밍(syntactic priming)-기반 프로빙 방법((probing method)을 제안했다. 본 논문에서는 한국인 영어학습자가 배우는 영어 자료를 바탕으로 훈련된 L2 LSTM 신경망 언어 모델의 영어 관계절 혹은 등위절 구조의 문장들에 대한 임베딩 표현 방식을 평가하기 위하여 프로빙 방법을 적용한다. 프로빙 실험은 사전 학습한 LSTM 언어 모델을 기반으로 추가로 적응 학습을 시킨 LSTM 언어 모델을 사용하여 문장 임베딩 벡터 표현의 통사적 속성을 추적한다. 이 프로빙 실험을 위한 데이터셋은 문장의 통사 구조를 생성하는 템플릿을 사용하여 자동으로 구축했다. 특히, 프로빙 과제별 문장의 통사적 속성을 분류하기 위해 통사 프라이밍을 이용한 언어 모델의 적응 효과(adaptation effect)를 측정했다. 영어 문장에 대한 언어 모델의 적응 효과와 통사적 속성 관계를 복합적으로 통계분석하기 위해 선형 혼합효과 모형(linear mixed-effects model) 분석을 수행했다. 제안한 L2 LSTM 언어 모델이 베이스라인 L1 글로다바 언어 모델과 비교했을 때, 프로빙 과제별 동일한 양상을 공유함을 확인했다. 또한 L2 LSTM 언어 모델은 다양한 관계절 혹은 등위절이 있는 문장들을 임베딩 표현할 때 관계절 혹은 등위절 세부 유형별로 통사적 속성에 따라 계층 구조로 구분하고 있음을 확인했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1146-1165
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• 2013

Collaborative awareness between persons with various smart multimedia devices is a new trend in the Internet of Things (IoT). Because of the mobility, randomness, and complexity of persons, it is difficult to achieve complete data awareness and data transmission in IoT. Therefore, research must be conducted on mobile-aware service models. In this work, we first discuss and quantify the social relationships of mobile nodes from multiple perspectives based on a summary of social characteristics. We then define various decision factors (DFs). Next, we construct a directed and weighted community by analyzing the activity patterns of mobile nodes. Finally, a mobile-aware service routing algorithm (MSRA) is proposed to determine appropriate service nodes through a trusted chain and optimal path tree. The simulation results indicate that the model has superior dynamic adaptability and service discovery efficiency compared to the existing models. The mobile-aware service model could be used to improve date acquisition techniques and the quality of mobile-aware service in the IoT.

• 한국CDE학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.122-132
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• 2004

Progressive mesh representation and generation have become one of the most important issues in network-based computer graphics. However, current researches are mostly focused on triangular mesh models. On the other hand, solid models are widely used in industry and are applied to advanced applications such as product design and virtual assembly. Moreover, as the demand to share and transmit these solid models over the network is emerging, the generation and the transmission of progressive solid models depending on specific engineering needs and purpose are essential. In this paper, we present a Cellular Topology-based approach to generating and transmitting progressive solid models from a feature-based solid model for internet-based design and collaboration. The proposed approach introduces a new scheme for storing and transmitting solid models over the network. The Cellular Topology (CT) approach makes it possible to effectively generate progressive solid models and to efficiently transmit the models over the network with compact model size. Thus, an arbitrary solid model SM designed by a set of design features is stored as a much coarser solid model SM/sup 0/ together with a sequence of n detail records that indicate how to incrementally refine SM/sup 0/ exactly back into the original solid model SM = SM/sup 0/.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.43-44
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• 2008

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.245-246
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• 2012

본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에서 상위 수준 학습자들을 위한 맞춤형 학습 모형 사례들을 살펴본다. 동일한 학습자들에게 여러 가지 학습 모형들을 적용하였을 때 보다 효과적인 학습 유형이 어떤 것인지 탐색해보고 그 학습 효과를 검증하기 위해 이들의 성적 변화를 분석해봄으로써 상위 수준 학습자에 적합한 맞춤형 학습 모형을 탐구해가는데 본 연구의 목적이 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.477-486
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• 1995

본 논문에서는 이산수학에서 많이 다루고 있는 Galois-격자를 이용하여 객체지향 분석 모델을 구축하고 이를 유지 보수하기 위한 방법들을 제시하고, 예를 통해 객체 지향분석 모델을 구축하는 것에 대해 분석하였다. 클래스 객체들과 그들 사이에 형성 된 속성을 이항관계로 표현한 Galois-격자를 이용하여 관계(relation)를 정립하고, 분 석단계의 클래스 계층구조에 새로운 클래스 노드를 추가할 때마다 Galois-격자구조를 점증적으로 갱신하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 제안은 실험을 통하여 새로운 클 래스 노드의 추가는 일정한 시간내에 수행됨을 알았으며, 격자구조의 성장 속도는 클 래스 노드수와 비례하며, 클래스 노드에 관련된 속성의 수가 상한치를 갖을 때 알고리 즘의 최악경우 복잡도는 객체수에 따라 선형적으로 증가함을 보였다. 이 결과는 객체 지향 분석 모델의 이해도와 모델의 유지수하는 추적도를 높이고, 객체지향 시스템의 장점인 클래스의 재사용 가능성을 향상시키고 클래스 계층 유지보수를 실질적으로 지 원한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제4권5호
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• pp.451-470
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• 2013

It generally accepted that most building structures shall exhibit a nonlinear response when subjected to medium-high intensity earthquakes. It is currently known, however, that this phenomenon is not properly modelled in the majority of cases, especially at the design stage, where only simple linear methods have effectively been used. Recently, as a result of the exponential progress of computational tools, nonlinear modelling and analysis have gradually been brought to a more promising level. A wide range of modelling alternatives developed over the years is hence at the designer's disposal for the seismic design and assessment of engineering structures. The objective of the study presented herein is to test some of these models in an existing structure, and observe their performance in nonlinear static and dynamic analyses. This evaluation is done by the use of two of a known range of advanced computer programs: SAP2000 and SeismoStruct. The different models will focus on the element flexural mechanism with both lumped and distributed plasticity element models. In order to appraise the reliability and feasibility of each alternative, the programs capabilities and the amount of labour and time required for modelling and performing the analyses are also discussed. The results obtained show the difficulties that may be met, not only in performing nonlinear analyses, but also on their dependency on both the chosen nonlinear structural models and the adopted computer programs. It is then suggested that these procedures should only be used by experienced designers, provided that they are aware of these difficulties and with a critical stance towards the result of the analyses.