• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.866-870
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• 1995

To make a mobile robot to get to a goal point, path which connects the mobile robot and the goal point is needed and a path planning is necessary. There are various kinds of a path planning. Well known methods are skeleton method, cell decomposition method and potential field method. But each method has both fortes and defects. In this paper, we propose a new method of path planning to find a path for mobile robot. It is obtained by modifying a Voronoi diagram. An original Voronoi diagram can make a safe path but its result is not satisfied. First defect of path, finded by the original Voronoi diagram, is sulplus of safty which make a path longer. Second defect is that the original Voronoi diagram method has a problem of connecting the Voronoi daigram with start/goal point of mobile robot. These defects are removed in proposed algorithm in this paper. We define a function to show the quality of paths. And by computer simulation, paths are compared and its result are shown.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.618-631
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• 2017

본 논문에서는 시변 네트워크 상황에서 끊김 없는 미디어 서비스를 제공 할 수 있는 퍼지 논리 기반 DASH 적응 알고리즘(FDASH)의 수정을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 요청 할 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈(SBFM : Segment Bit-rate Filtering Module)을 적용하여 비디오 화질의 변화 횟수를 줄인다. 또한, 스트리밍 서비스를 시작 할 때 사용자들이 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막는 시작 메커니즘(Start Mechanism)과 버퍼의 오버플로우를 방지하는 대기 메커니즘(Sleeping Mechanism)을 포함한다. 최종적으로 제안된 알고리즘이 FDASH에 비해 좋은 성능을 가짐을 NS-3를 이용한 모의실험을 통해 검증한다. 모의실험 결과, 제안된 방식이 FDASH에 비해 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 버퍼 언더플로우/오버플로우가 발생하지 않음을 확인하였다. 또한 점대점(Point-to-Point) 환경과 Wi-Fi환경에서 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제14권6호
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• pp.119-130
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• 2019

타트업의 투자 의사결정에 대한 연구들은 활발하게 이루어져 왔다. 하지만, 주로 투자자의 관점에서 연구가 되었기 때문에 피투자 기업의 전략적인 활동은 간과되어왔다. 특히, 스타트업 투자는 일시적으로 한 순간의 결정으로 이루어지는 것이 아닌, 투자 유치 진행과정을 통해 결정된다. 뿐만 아니라, 단계별로 의사결정의 핵심 요소가 달라질 수 있으므로, 스타트업의 초기 투자 유치를 이해하기 위해서는 투자자 만남에서 투자 유치 성공에 이르기까지 전 과정에 걸쳐, 스타트업 기업의 전략적 행동을 분석할 필요가 있다. 이를 위해 핀미러 기술을 활용한 증강현실 (Augumented Reality, AR) 스타트업인 (주)레티널의 사례를 통해 "어떻게" 초기 스타트업이 투자 유치에 성공할 수 있었는지, 피투자자인 스타트업 관점에서 연구하였다. 구체적으로, 본 연구에서는 스타트업이 투자를 받기 전 존재 자체를 알리기 위한 정당성 확보하는 단계를 추가시켜 기존 투자 프로세스 모델을 확장하였다. 이를 바탕으로 1) 정당성 확보, 2) 친화, 3) 검토, 4) 협상 단계 등 4단계로 투자 진행 프로세스를 나누었고, 각 단계별 주요 요인을 분석하고, 스타트업의 전략적 활동을 파악했다. 본 연구는 스타트업의 투자 유치와 관련된 복잡한 과정과 피투자자인 스타트업 기업의 성공적인 전략적 행동들을 이해하는데 많은 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권6호
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• pp.413-422
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• 2013

본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제16권1호
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• pp.31-49
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• 2012

In this paper, we propose a very efficient method which reconstructs the high resolution surface from a set of unorganized points. Our method is based on the level set method using adaptive octree. We start with the surface reconstruction model proposed in [20]. In [20], they introduced a very fast and efficient method which is different from the previous methods using the level set method. Most existing methods[21, 22] employed the time evolving process from an initial surface to point cloud. But in [20], they considered the surface reconstruction process as an elliptic problem in the narrow band including point cloud. So they could obtain very speedy method because they didn't have to limit the time evolution step by the finite speed of propagation. However, they implemented that model just on the uniform grid. So they still have the weakness that it needs so much memories because of being fulfilled only on the uniform grid. Their algorithm basically solves a large linear system of which size is the same as the number of the grid in a narrow band. Besides, it is not easy to make the width of band narrow enough since the decision of band width depends on the distribution of point data. After all, as far as it is implemented on the uniform grid, it is almost impossible to generate the surface on the high resolution because the memory requirement increases geometrically. We resolve it by adapting octree data structure[12, 11] to our problem and by introducing a new redistancing algorithm which is different from the existing one[19].

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.239-245
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• 2010

본 논문에서는 방대한 크기의 지상 레이저 스캔 자료로부터 터널의 내공 단면을 효율적으로 추출하기 위하여, 헤시(hash) 기반 구조체를 이용한 터널 중심선 자동 추정 및 터널 내공 단면 구성 포인트 클라우드 추출 방식을 제안하였다. 즉, 헤시 기반 구조체에 입력한 레이저 스캔 자료로부터 일정한 방향의 단면들을 추출한 후 각 단면의 중심점을 연결하여 터널의 중심선을 추정하였으며, 추정된 중심선을 따라 일정 간격 및 두께로 터널 내공 단면 구성 포인트 클라우드를 추출하였다. 결과적으로 약 750만개의 포인트로 구성된 레이저 스캔 자료로부터 1 m 간격으로 0.1 m 두께의 단면 구성 포인트 클라우드를 추출하는데 3초미만의 시간이 소요되었으며 메모리는 124 MB가 소요되었다. 그러나 터널 중심선 추정 후 오류 포인트 제거, 시점 및 종점 추가 작업을 수동으로 수행해야 히는 한계도 드러내었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권2호
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• pp.107-119
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• 2020

The deep neural networks (DNN) that can replicate the behavior of the human expert who recognizes the characteristics of ECG waveform have been developed and studied to analyze ECG. However, although the existing DNNs can not provide the explanations for their decisions, those trials have attempted to determine whether patients have certain diseases or not and those decisions could not be accepted because of the absence of relating theoretical basis. In addition, these DNNs required a lot of training data to obtain sufficient accuracy in spite of the difficulty in the acquisition of relating clinical data. In this study, a small-sized continuous data processing DNN (C-DNN) was suggested to determine the simple characteristics of ECG wave that were not required additional explanations about its decisions and the C-DNN can be easily trained with small training data. Although it can analyze small input data that was selected in narrow region on whole ECG, it can continuously scan all ECG data and find important points such as start and end points of P, QRS and T waves within a short time. The star and end points of ECG waves determined by the C-DNNs were compared with the results performed by human experts to estimate the accuracies of the C-DNNs. The C-DNN has 150 inputs, 51 outputs, two hidden layers and one output layer. To find the start and end points, two C-DNNs were trained through deep learning technology and applied to a parameter acquisition algorithms. 12 lead ECG data measured in four patients and obtained through PhysioNet was processed to make training data by human experts. The accuracy of the C-DNNs were evaluated with extra data that were not used at deep learning by comparing the results between C-DNNs and human experts. The averages of the time differences between the C-DNNs and experts were 0.1 msec and 13.5 msec respectively and those standard deviations were 17.6 msec and 15.7 msec. The final step combining the results of C-DNN through the waveforms of 12 leads was successfully determined all 33 waves without error that the time differences of human experts decision were over 20 msec. The reliable decision of the ECG wave's start and end points benefits the acquisition of accurate ECG parameters such as the wave lengths, amplitudes and intervals of P, QRS and T waves.

• 산업융합연구
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• 제19권5호
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• pp.21-34
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• 2021

본 연구는 신주인수권부사채(BW)의 투자효율성이 투자자 입장에서 어느 정도 인지를 규명하고 투자자들에게 효율적인 투자방안을 제시하는 것이 연구목적이다. 연구방법은 2014년부터 2021년 7월까지 발행한 BW에 대한 표면이자율, 만기이자율, 발행일, 권리행사 시작일과 종료일, 만기일, 행사가액 등을 조사한 후, 행사시작일 이후에 발행회사의 일별 주가등락과 연결하여 BW에 대한 투자의 효율성과 신주인수효과를 계량적으로 파악하고자 하였다. 연구 결과, 행사가액초과일수비율이 신주인수 가능날짜의 41.3%로써 신주인수권부사채의 투자효율성은 높지 않은 것으로 분석되었다. 행사시작일 수익률은 평균 24.8%, 종료일 수익률은 평균 52.6%로써 평균적으로 플러스 수익률을 보여서 투자자 기대에 맞게 도출되었다. 행사시작일 수익률이 마이너스인 종목 수가 플러스인 종목 수 보다 1.47배 많았으며, 종료일수익률이 마이너스인 종목 수가 플러스인 종목 수 보다 1.16배 많아서 신주인수 기대수익률은 발행종목에 따라 편차가 큰 것으로 분석되었다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제38권1호
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• pp.87-93
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• 2011

SAMDC는 폴리아민 생합성 과정에서 주효소로 작용하며 항상성을 유지하기위해 정교하게 조절된다. 카네이션 SAMDC 유전자는 5'-leader sequence에 54개 아미노산으로 구성된 small uORF가 존재한다. Translation 과정을 조절하는 uORF의 작용기작을 연구하기 위하여 35S 프로모터에 SAMDC 유전자의 uORF 부위와 GUS 유전자를 재조합한 형질전환 담배 식물체를 이용하였다. 본 실험에서는 SAMDC uORF 염기서열 혹은 SAMDC uORF 단백질에 의해서 downstream GUS ORF의 translation이 억제되었다. 특히 translation 억제는 개시코돈이 point-mutation된 construct에서 효과적으로 이루어졌다. 따라서 이러한 결과는 ribosomal stalling이 translation 억제 과정에 관여한 것으로 사료된다. 개시 코돈과 종결코돈을 가진 SAMDC uORF의 아미노산 서열을 frame shift 시키면 GUS 활성이 증가하였는데 이는 translation inhibitor로서 작용할 때 아미노산 서열이 중요하다는 것을 의미하며, 결국은 SAMDC uORF의 단백질 구조가 중요하게 작용할 가능성을 제시한다. 또한 유식물과 담배 꽃 등의 in vivo 상에서도 GUS 발현을 조직화학적으로 분석했을 때 small uORF가 존재할 경우 GUS 염색이 크게 저하되었지만, 개시코돈이나 혹은 종결코돈이 제거되도록 point-mutation 시킨 construct가 도입된 형질전환식물체에서는 SAMDC uORF의 억제효과가 크게 완화 되었다. 또한 가장 중요한 관찰 결과로는 small uORF 염기서열로부터 in vitro 시스템에서 5.7 kDa의 단백질이 실제적으로 합성되었음을 관찰하였다. 폴리아민 처리 후 GUS 단백질이 억제된 결과는 uORF로부터 합성된 단백질이 폴리아민 뿐 만 아니라 translation 과정에 관여하는 다른 요소들과 상호작용을 이루어 조절될 수 있음을 암시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.141-151
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• 2012

본 논문은 할당 문제의 최적해를 찾는 대표적인 Hungarian 보다 간단히 최적해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. Hungarian 알고리즘은 행과 열의 최소 비용을 선택하고 각 비용에서 최소 비용을 뺀다. 다음으로 0을 모두 포함하는 최소한의 선이 행의 개수 가 될 때까지 수행한다. 반면에 제안된 알고리즘은 단지 행에 대해 최소 비용을 선택한다. 다음으로 열에 대해 2개 이상 선택된 열을 출발지로, 하나도 선택되지 않은 열을 목적지로하여 출발지의 비용에서 목적지의 최소 비용과의 차이인 기회비용이 가장 큰 비용은 고정시키고 기회비용이 보다 작은 비용들을 다음으로 큰 비용으로 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 방법을 25개의 균형 할당과 7개의 불균형 할당 문제에 적용하여 Hungarian 알고리즘과 동일한 최적해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^3)$를 $O(n^2)$로 개선하였으며, 불균형을 균형 할당 문제로 변환시키는 과정도 수행하지 않는 단순한 알고리즘이다. 따라서 할당 문제의 Hungarian 알고리즘을 대체시킬 수 있을 것이다.