• Structural Engineering and Mechanics
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• 제64권4호
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• pp.413-426
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• 2017

Probabilistic methods are used in engineering where a computational model contains random variables. The proposed method under development: Direct Optimized Probabilistic Calculation (DOProC) is highly efficient in terms of computation time and solution accuracy and is mostly faster than in case of other standard probabilistic methods. The novelty of the DOProC lies in an optimized numerical integration that easily handles both correlated and statistically independent random variables and does not require any simulation or approximation technique. DOProC is demonstrated by a collection of deliberately selected simple examples (i) to illustrate the efficiency of individual optimization levels and (ii) to verify it against other highly regarded probabilistic methods (e.g., Monte Carlo). Efficiency and other benefits of the proposed method are grounded on a comparative case study carried out using both the DOProC and MC techniques. The algorithm has been implemented in mentioned software applications, and has been used effectively several times in solving probabilistic tasks and in probabilistic reliability assessment of structures. The article summarizes the principles of this method and demonstrates its basic possibilities on simple examples. The paper presents unpublished details of probabilistic computations based on this method, including a reliability assessment, which provides the user with the probability of failure affected by statistically dependent input random variables. The study also mentions the potential of the optimization procedures under development, including an analysis of their effectiveness on the example of the reliability assessment of a slender column.

• 국제물리치료학회지
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• 제12권1호
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• pp.2261-2266
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• 2021

Background: Deep learning related research works on website medical images have been actively conducted in the field of health care, however, articles related to the musculoskeletal system have been introduced insufficiently, deep learning-based studies on classifying orthopedic manual therapy images would also just be entered. Objectives: To create a deep learning model that categorizes cervical mobilization images and establish a web application to find out its clinical utility. Design: Research and development. Methods: Three types of cervical mobilization images (central posteroanterior (CPA) mobilization, unilateral posteroanterior (UPA) mobilization, and anteroposterior (AP) mobilization) were obtained using functions of 'Download All Images' and a web crawler. Unnecessary images were filtered from 'Auslogics Duplicate File Finder' to obtain the final 144 data (CPA=62, UPA=46, AP=36). Training classified into 3 classes was conducted in Teachable Machine. The next procedures, the trained model source was uploaded to the web application cloud integrated development environment (https://ide.goorm.io/) and the frame was built. The trained model was tested in three environments: Teachable Machine File Upload (TMFU), Teachable Machine Webcam (TMW), and Web Service webcam (WSW). Results: In three environments (TMFU, TMW, WSW), the accuracy of CPA mobilization images was 81-96%. The accuracy of the UPA mobilization image was 43~94%, and the accuracy deviation was greater than that of CPA. The accuracy of the AP mobilization image was 65-75%, and the deviation was not large compared to the other groups. In the three environments, the average accuracy of CPA was 92%, and the accuracy of UPA and AP was similar up to 70%. Conclusion: This study suggests that training of images of orthopedic manual therapy using machine learning open software is possible, and that web applications made using this training model can be used clinically.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.414-429
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• 2003

시스템 개발 시 복잡성을 감소시키고 개발 비용과 기간을 단축하기 위하여 컴포넌트 기반 개발(CBD)이 산업계에서 보편화 되고 있다. 그러나, 현재 대표적인 CBD는 한 회사나 하나의 어플리케이tus에 의존적인 컴포넌트를 개발하고 있다[1,2]. 따라서 어떤 도메인의 여러 패밀리에서 컴포넌트를 재사용하기 위한 컴포넌트 가변성이 강조 되고 있다. 하지만, 컴포넌트 가변성의 정의나 유형에 대해 구체적으로 제시된 연구가 미흡하여, 컴포넌트의 주 목적인 재사용 측면보다. 유지보수 목적의 컴포넌트가 개발되고 있다[3]. 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성을 높이기 위하여, 컴포넌트 특징을 반영한 컴포넌트 가변성을 정형적으로 정의한다. 또한, 기존의 컴포넌트 가변성으로 인식된 논리 가변성을 명확하게 정의하고, 추가로 3가지 가변성 유형을 제시함으로써, 컴포넌트에서 존재하는 모든 가변성 유형을 제시한다. 컴포넌트 커스터마이제이션시에 가변성의 경우의 수를 예측, 확인 할 수 있는 컴포넌트 가변성 Scope를 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 기법을 적용함으로써, 여러 패밀리 멤버에서 재사용 할 수 있는 고품질의 컴포넌트 개발을 지원 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6715-6721
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• 2015

최근 실종자, 변사자, 미아 등의 유전자 분석 자료는 지속적으로 증가하고 있으나, 현재 친자확인을 위한 통계학적 계산은 대부분 수기에 의하거나 엑셀을 통해서 이루어지고 있다. 따라서 유전자 분석 자료 중 상염색체 Short Tandem Repeat (STR)을 체계적으로 관리하고 효과적으로 분석할 수 있는 소프트웨어의 개발이 필요하다. 친자관계 및 혈연관계를 다양한 옵션 하에서 용이하게 분석하는 웹 기반 유전자자료 분석시스템이 광범위한 테스트 없이 약 20개월의 연구를 통해서 개발되었다. 친자관계 분석을 위해서 부계지수 계산 알고리즘을 사용하였고, 혈연관계 분석을 위해서 Identity by descent (IBD) 공식을 사용하였다. 이 시스템은 실제 데이터를 기반으로 혈연관계지수와 친자확률이 검증됨으로써 신뢰성이 확보됨은 물론, 대량 재난 재해 시 발생될 유전자 분석 자료의 관리 및 분석에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다. 이 외에도 본 시스템은 데이터베이스와 알고리즘의 통합 환경, 사용자 중심 인터페이스, 프로세스 자동화 등 고급기능을 포함한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.29-39
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• 2009

게임이 점점 더 정교하고 광범위하게 개발될수록 게임 시나리오의 역할은 중요해지고 있다. 하지만 아직까지 게임 시나리오 저작을 위한 범용적인 도구는 개발되어 있지 않다. 영화나 드라마를 위한 저작도구들과 단순한 형태의 UCG 저작도구들이 있으나, 이들을 분석해 본 결과 게임 시나리오 저작에 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 게임 시나리오 저작에 적합하고 쉽게 사용할 수 있는 게임 시나리오 저작도구를 개발하고자 한다. 본 논문에서 개발한 UMa 게임 시나리오 저작도구는 시놉시스 입력부와 퀘스트 입력부, DB 입력부와 통신, 표시 및 제어부로 구성되어 있다. 시놉시스, 퀘스트, 그리고 DB 입력은 제시되는 템플릿에 따라 입력만 하면 시놉시스, 퀘스트, 캐릭터와 아이템 DB가 만들어 지게 된다. 특히, 캐릭터와 아이템 DB는 속편 또는 다른 게임의 시나리오 개발에도 재사용될 수 있도록 독립적으로 저장된다. UMa 저작도구를 사용하면 보다 빠르고 쉽게 게임 시나리오를 제작할 수 있으며, 웹을 활용한 실시간 협업을 통해 공동제작도 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권2호
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• pp.91-104
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• 2008

서비스 지향 컴퓨팅(Service-Oriented Computing, SOC)은 배포된 서비스를 선택하고 조합하여 서비스 클라이언트가 원하는 기능을 제공하는 개발 방식이다. SOC는 향상된 비즈니스 기민성, 단축된 개발 시간과 같은 여러 장점을 제공한다. 이러한 장점을 극대화하기 위해서는 서비스의 선택과 조합이 동적으로 이루어져야 한다. 하지만 현재의 프로그래밍 언어, SOC 플랫폼, 비즈니스 프로세스 모델링 언어 (Business Process Modeling Language, BPML) 및 도구는 수동적 서비스 선택 또는 서비스의 정적 바인딩만을 지원하는 수준에 머물러 있다 각 클라이언트의 요구사항을 만족하는 서비스를 제공하기 위하여 해당 비즈니스 프로세스는 재구성 (reconfiguration)되고 재배포 (redeploy)되어야 하는 문제점이 있다. 따라서, 서비스 클라이언트의 다양한 요구에 맞게 서비스를 신속하고 유연하게 조합시키기 위하여 동적 선택기법이 필요하다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 서비스 버스(Enterprise Service Bus, ESB) 기반의 동적 선택 핸들러 (Dynamic Selection Handler, DSH) 설계 기법을 제안한다. DSH의 네 가지 컴포넌트인 수행 리스너, 서비스 선택자, 서비스 바인더, 인터페이스 변환자에 대한 설계를 제시한다. DSH 설계 시에 적합한 디자인 패턴을 적용하여 컴포넌트의 재사용성이 높도록 설계한다. 마지막으로 제안한 DSH 설계의 실용성을 보이기 위해 ESB를 이용하여 DSH를 구현한다.

• 디자인학연구
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• 제12권2호
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• pp.89-95
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• 1999

컴퓨터 과학자인 카를로 세퀸(Carlo H. Sequin)은 '시각수학Visual Mathematics)'으로 묘사되어 논문지에 소개된 조각가 브렌트 콜린스(Brent Collins)의 오묘한 공간 구성의 조각품을 보게 되었고 그 구성의 근본적 논리성을 추론할 수 있었던 세퀸은 컴퓨터를 활용하여 간단 한 수치의 입력만으로 가상 모델링이 가능한 소프트웨어를 개발하여 콜린스에게 제공하게 되었다. 저널 레오나도(Leonardo)에 게재된 동반 논문을 통해 두 사람의 협력작업의 내용을 접하게 된 본 저자는 시각 특성과 모델링 전개 방식에서 유사성을 보이는 콜린스의 조각 작품과 본 저자의 애니메이션 작품의 모델링 과정을 이 논문에서 소개하고 있다. 모델링의 근 본적 모티브로 사용되어 그 물체의 주요한 시각적 특질로 제공되고 있는 수학적 특성을 탐구하고 있으며 콜린스의 경우에는 공간 왜곡을 본 저자의 경우에는 공간 분할을 근본 원리로 하여 확장이 전개되고 있는 '원리 확장적 모델링 방식'을 소개하고 있다. 기술과 과학의 발전과 함께 고양되어 온 '예술, 과학 그리고 기술(Arts, Sciences and Technology)'의 상호작용성과 같은 맥락에서 이 모델링 기법을 다양한 응용 가능성이 있는 연구 테마로 제시하고 있는 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권1호
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• pp.37-44
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• 2011

This paper describes the development and assessment of conductive fabric sensor for evaluating knee movement using bio-impedance measurement method. The proposed strip-typed conductive fabric sensor is compared with a dot-typed Ag/AgCl electrode for evaluating validity under knee movement condition. Subjects are composed of ten males($26.6{\pm}2.591$) who have not had problems on their knee. The strip-typed conductive fabric sensor is analyzed by correlation and reliability between a dot-typed Ag/AgCl electrode and the strip-typed conductive fabric sensor. The difference of bio-impedance between a dot-typed Ag/AgCl electrode and the strip-typed conductive fabric sensor averages $7.067{\pm}13.987\;{\Omega}$ As the p-value is under 0.0001 in 99% of t-distribution, the strip-typed conductive fabric sensor is correlated with a dot-typed Ag/AgCl electrode by SPSS software. The strip-typed conductive fabric sensor has reliability when it is compared with a dot-typed Ag/AgCl electrode because most of bio-impedance values are in ${\pm}1.96$ standard deviation by Bland-Altman Analysis. As a result, the strip-typed conductive fabric sensor can be used for assessing knee movement through bio-impedance measurement method as a dot-typed Ag/AgCl electrode. Futhermore, the strip-typed conductive fabric sensor is available for wearable circumstances, applications and industries in the near future.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.13-27
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• 2017

본 논문에서는 사용자 인터페이스(UI) 모델로부터 모바일 웹앱을 자동으로 생성하는 도구를 제시한다. UI 모델은 UI 중심적인 내장형 시스템을 UI 모델링을 통해 효율적으로 개발하기 위한 방법인 PELUM(Pattern and Event based Logical UI Modeling)을 기반으로 한다. 본 논문에서 제시하는 도구는 모델 편집기와 코드 생성기로 이루어져 있다. 모델 편집기는 웹 상에서 논리적 UI 모델(LUM)과 프로그래밍 인터페이스 모델(PIM)을 모델링하는 환경을 제공한다. 코드 생성기는 LUM을 기반으로 앱의 화면구성 및 이벤트 동작을 설정하고 PIM을 기반으로 로컬 데이터베이스 스키마를 자동으로 구성하여 모바일 웹앱을 생성한다. 또한 PIM에서 외부 혹은 open API 주소를 입력 받아 매쉬업 웹앱을 생성하는 기능도 제공한다. 생성된 모바일 웹앱은 사용자가 손쉽게 최적화할 수 있도록 Model-View-Controller(MVC) 아키텍처로 구현하였다. 이를 통해 사용자는 웹 상에서 UI를 모델링하여 여러 기기에서 동작 가능한 모바일 웹앱을 생성할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.883-900
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• 2004

재사용성과 확장성을 높이는 객체지향 개발이 보편화되면서 새로운 소프트웨어를 개발할 경우 기 개발되어 검증된 객체지향 산출물을 재사용함으로써 개발기간을 단축하고 품질을 향상할 수 있다. 이렇게 성능이 검증된 기 개발된 객체지향 산출물을 이용하여 컴포넌트 기반 모델로 변환하면 짧은 기간에 고품질의 컴포넌트 기반 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 이미 개발되어 있는 객체지향 설계 모델을 이용하여 컴포넌트 기반 설계로 변환하되 변환의 정확성을 위해 정형명세 기법을 사용한다. 컴포넌트 기반 설계를 정형명세하기 위해 컴포넌트 정형명세 언어를 정의한다. 그리고 객체지향 설계의 정적, 동적, 기능적 측면을 정형명세 언어 Object-Z를 사용하여 정형명세하는 기법을 제시한 후, 객체지향 정형명세를 컴포넌트 정형명세로 변환하는 기법을 제시한다. 사례연구는 제시된 변환 기법을 적용하여 객체지향 정형명세가 컴포넌트 기반 정형명세로의 변환과정을 설명한다.