• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.59-61
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• 2012

TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 군사, 의료 분야 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 CW(Continuous Wave)와 같은 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 SNR에 따른 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.4
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• pp.621-630
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• 2008

This paper discusses how to construct a generalized marginal logit model for analyzing repeated polytomous response data when some factors are applied to larger experimental units as treatments and time to a smaller experimental unit as a repeated measures factor. So, two different experimental sizes are considered. Weighted least squares(WLS) methods are used for estimating fixed effects in the suggested model.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.213-214
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• 2012

항공규제완화법과 더불어 항공 협정에 의한 자유경쟁 체제의 돌입과 함께 급성장한 항공운송시장에서 항공사간의 경쟁이 불가피해졌고 이에 각 항공사들은 경쟁력을 갖추기 위해 고객의 유치뿐만 아니라 경쟁사와의 차별화를 둔 새로운 경영 전략을 수립 및 추구해 나가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 충성 고객 증진 및 그 보유 방안을 모색하기 위하여 국내 저비용항공사 이용 고객을 대상으로 항공사 선택 속성에 영향을 미칠 수 있는 요인들 중 가격, 서비스, 금전 가치, 감정가치, 만족, 신뢰 및 충성도라는 변수들에 대하여 실증 연구를 통한 분석으로 그 유의성을 알아보고자 한다. 가설 및 연구 모형 검증을 위해 SPSS와 AMOS 프로그램의 활용 및 빈도 분석, 요인 분석, 신뢰도 검정 그리고 공분산 구조 방정식 분석 등의 통계기법을 이용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.693-703
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• 2003

최근 인터넷 쇼핑몰과 관련된 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 또한 쇼핑몰 사용자의 경험적인 측면의 중요성이 제기되면서 많은 연구에서 이를 플로우란 개념으로 설명하고 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰에서의 최적 경험으로서의 플로우와 그 동안 인터넷 쇼핑몰 관련 연구에서 쇼핑몰에서의 고객 만족과 긍정적 관계에 대해 논의가 있어온, 신뢰와 만족과의 관계를 상호 독립적이 아닌 종합적 측면에서 매개성에 관한 검증을 위해 공분산 구조 분석을 통해 경쟁모델화 하여 비교함으로써 우수 모델을 도출하였다. 그 결과 인터넷 쇼핑몰에서 플로우와 신뢰는 상호 독립적인 관계를 고려한 모델 보다 동시성 차원의 매개성의 관계를 모두 고려한 포화모델이 우수한 모델로 도출되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.17 no.1
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• pp.161-171
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• 2006

In this paper, we consider the random number generation method for multivariate Poisson distribution with specific covariance matrix. Random number generating method for the multivariate Poisson distribution is considered into two part, by first solving the linear equation to determine the univariate Poisson parameter, then convoluting independent univariate Poisson variates with appropriate expectations. We propose a numerical algorithm to solve the linear equation given the specific covariance matrix.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.2
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• pp.132-138
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• 2008

Recently, many frequency sharing technology including CR (Cognitive Radio) technology have been studied actively because of frequency scarcity. For implementing CR systems, spectrum sensing technology plays key role. In IEEE 802.22 WRAN, the first standard aimed at Internet service in a TV channel with CR technology. This paper explained the various spectrum sensing schemes detecting narrowband ATSC signal in the IEEE 802.22 such as Energy detector, Spectral Correlation Sensing scheme, Covariance based Sensing algorithm and analyzed in terms of the probability of misdetection when the probability of false alarm is 10%. Based on simulation results, this paper proposed a duplex sensing scheme based on Energy detector and analyzed the capability of the proposed sensing scheme comparing with each sensing scheme.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.34 no.1
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• pp.35-42
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• 2021

This paper presents an on-line finite element model updating method for in-service structures using measured data. Conventional updating methods, which are based on numerical optimization, are not efficient for on-line updating because they generally require repeated eigenvalue analyses until convergence criteria are met. The proposed method enables fully automated on-line finite element model updating, almost simultaneously with vibration measurement, without any user intervention or off-line procedures. The automated covariance-driven stochastic subspace identification (Cov-SSI) method is utilized to identify modal frequencies and vectors, and the identified modal data is fed to the neural network of the inverse eigenvalue function to produce the updated finite element model parameters. Numerical examples for a wind excited 20-story building structure shows that the proposed method can update the series of finite element model parameters automatically. It is also shown that sudden changes in the structural parameters can be detected and traced successfully.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.20 no.3
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• pp.229-237
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• 2007

In this study, an artificial neural network (ANN)-based damage detection algorithm using acceleration signals is developed for real-time alarming locations of damage in beam-type structures. A new ANN-algorithm using output-only acceleration responses is designed tot damage detection in real time. The cross-covariance of two acceleration-signals measured at two different locations is selected as the feature representing the structural condition. Neural networks are trained lot potential loading Patterns and damage scenarios of the target structure for which its actual loadings are unknown. The feasibility and practicality of the proposed method are evaluated from laboratory-model tests on free-free beams for which accelerations were measured before and after several damage cases.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.5
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• pp.1025-1038
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• 2014

Linear mixed model has often been utilized for genetic association analysis with family-based samples. The correlation matrix for family-based samples is constructed with kinship coefficient and assumes that parental phenotypes are independent and the amount of correlations between parent and offspring is same as that of correlations between siblings. However, for instance, there are positive correlations between parental heights, which indicates that the assumption for correlation matrix is often violated. The statistical validity and power are affected by the appropriateness of assumed variance covariance matrix, and in this thesis, we provide the linear mixed model with flexible variance covariance matrix. Our results show that the proposed method is usually more efficient than existing approaches, and its application to genome-wide association study of body mass index illustrates the practical value in real data analysis.