• 한국CDE학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.172-182
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• 2006

This paper presents a method to convert 3D CAD model to an appropriate analysis model using wrap-around, smooth-out and thinning operators that have been originally developed to realize the multi-resolution modeling. Wrap-around and smooth-out operators are used to simplify 3D model, and thinning operator is to reduce the dimension of a target object with simultaneously decomposing the simplified 3D model to 1D or 2D shapes. By using the simplification and dimension-reduction operations in an appropriate way, the user can generate an analysis model that matches specific applications. The advantage of this method is that the user can create optimized analysis models of various simplification levels by selecting appropriate number of detailed features and removing them.

• 한국CDE학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.121-130
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• 2002

The concept of Level Of Detail (LOD) was introduced and has been used to enhance display performance and to carry out certain engineering analysis effectively. We would like to use an adequate complexity level for each geometric model depending on specific engineering needs and purposes. Solid modeling systems are widely used in industry, and are applied to advanced applications such as virtual assembly. In addition, as the demand to share these engineering tasks through networks is emerging, the problem of building a solid model of an appropriate resolution to a given application becomes a matter of great necessity. However, current researches are mostly focused on triangular mesh models and various operators to reduce the number of triangles. So we are working on the multi-resolution of the solid model itself, rather than that of the triangular mesh model. In this paper, we propose multi-resolution representation of B-rep model by reordering and converting design features into an enclosing volume and subtractive features.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.145-150
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• 2020

대형 LNG 선박의 선체 운동은 선박의 안전에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 153,000 ㎥ 급 대형 LNG 선박의 선체 운동 중에서 롤 운동에 대한 전달함수를 추정하기 위한 것이다. 단일-입력과 단일-출력 그리고 시스템 전달함수를 갖는 선형 시 불변(Linear Time-Invarient) 시스템을 이용하여 선체 운동 전달함수를 모델링 하였다. 모델의 입력으로 단일 해양파를 이용하고, 모델의 출력으로는 ANSYS를 통해서 획득한 LNG 선박의 롤 운동을 이용하여 시스템 식별법을 기반으로 선체 운동의 전달함수를 추정하였다. 실험 결과의 유용성은 전달함수 차원이 서로 다른 경우에 대한 모델의 안정도와 추정률을 이용하여 평가하였다. 실험 결과 안정도는 99%와 98%로 나타나고, 추정률은 78%와 50%로 나타났다. 이러한 결과로부터, 본 연구에서 제안한 선체 운동 전달함수 추정 방법이 타당함을 알았다. 향후, 실제 해상에서 운항 중인 선박의 선체 운동 데이터를 획득하여 다중-입력 그리고 다중-출력을 갖는 모델 구축에 적용하여 실용화를 추진할 예정이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권6호
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• pp.521-528
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• 2008

라디오 통신 등의 전통적인 해상통신기술은 단문정보 교환만이 가능한 전송품질을 제공한다. 전송품질의 단점을 극복한 해사위성(Inmarsat) 등을 통한 무선 채널은 경제적 부담으로 접근이 어렵다. 따라서 바다에서 항해, 조업하는 선박들은 육상의 초고속 인터넷 서비스를 이용하지 못하고 있다. 본 논문에서 제안하는, 이 문제를 극복하는 새로운 기술에 핵심은 해상이동통신망을 단일 홉(Single Hop)에서 다중 홉(Multi Hop)으로 구성하는 것이다. 선박과 선박, 선박과 연안(항구)간의 망을 이동 애드 혹 네트워크(MANET) 모델로 해석하고 새로운 선박 애드 혹 네트워크(SANET) 모델을 설계하였다. 항구와 항로 같은 정적인 지리정보를 활용하면서 육지의 이동단말기와는 크게 차별화되는 움직이는 선박의 특성을 고려하면서 대응적으로(Reactive) 경로를 배정하는 부채꼴 탐색구역 경로배정 프로토콜(FSR)을 제안하였다. FSR(Fan-shaped Search Zone Routing)은 최단경로가 있을 수밖에 없는 지엽적 부채꼴 구역을 찾아내 획정하고 그 구역 안에서만 최단경로를 탐색하는 프로토콜이다. 기존의 지리 정보를 이용하는 대표적인 경로배정 프로토콜인 LAR과 성능을 비교하였다. 첫째, FSR은 LAR을 비롯한 다른 지리정보기반 경로배정 프로토콜과 달리 경로배정을 하기 위해 제어 패킷(Beaconing Packet)을 발생시키지 않아 통신채널 품질저하를 전혀 초래하지 않는다. 둘째, FSR은 경로탐색구역의 경계선의 일부분을 전송경로로 확보하기 때문에 경로탐색성공률을 100% 보장한 반면 LAR은 약 64%의 성공률을 보였다. 셋째, 경로가 탐색된 경우에 한하여 그 경로의 최적성을 상호 비교한 결과 FSR이 LAR의 약 97%이었다. 종합적으로는 FSR이 LAR보다 약 50%의 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.135-145
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• 2006

본 논문에서는 지능로봇에 활용될 수 있는 3차원 환경과 석기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3 가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간으로 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SiFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안하는 지능형로봇의 조작 작업을 위한 실시간의 행위 중심의 3차원 환경모델링의 가능성을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.31-39
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• 2006

본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.466-475
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• 2024

수중 음원 위치를 추정하기 위한 음향 모델 기반의 정합장 처리 방법은 해양 환경과 수신 배열 기울기에 대한 정확한 정보를 필요로 하므로, 음향 모델 불일치에 매우 민감하다. 반면, 도파관 불변성(배열 불변성) 기반의 음원 거리 추정 방법은 빔-시간 영역에서 분리된 다중경로 신호의 빔각도와 상대적 도달 시간 정보만을 활용하므로 음향 모델이 필요 없는 강인한 거리 추정 방법을 제공한다. 본 논문에서는 도파관 불변성 기반 음원 거리 추정 방법을 얕은 웅덩이가 있는 천해 환경으로 확장하였다. 실제 해상실험 데이터와 수치 시뮬레이션 결과를 통해 해당 환경에서의 수중 음원 거리 추정 성능을 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.363-369
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• 2002

본 논문은 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)과 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 소속 함수로 구성이 되었으며, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 이 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.749-754
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• 2002

본 논문에서는 서로 다른 공간해상도를 갖는 두계층 영상 신호원의 다수개가 부호화되고 다중화되는 시스템에서 하위계층 영상들에는 일정부호화율로 부호화율을 제한하고, 반면에 상위계층 영상들에는 서로간 균등한 화질을 제공해 주는 대역할당 방법을 제안한다. 이를 위해서 MPEG-2 공간계층적 부호화구조에서 근사화된 부호화율-왜곡의 관계를 찾고, 모델을 이용하여 실시간 구현을 위해 상위계층 영상 사이에 일정한 왜곡 비율을 갖도록 부호화율을 할당한다. 모의실험 결과로부터 상위계층 영상간에 거의 비슷한 수준의 화질이 유지됨을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.807-821
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• 2020

이 연구에서는 작물 모니터링을 위한 시계열 고해상도 영상 구축을 위해 기존 중저해상도 위성영상의 융합을 위해 개발된 대표적인 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 특히 시공간 융합 모델의 원리를 고려하여 입력 영상 pair의 특성 차이에 따른 모델의 예측 성능을 비교하였다. 농경지에서 획득된 시계열 Sentinel-2 영상과 RapidEye 영상의 시공간 융합 실험을 통해 시공간 융합 모델의 예측 성능을 평가하였다. 시공간 융합 모델로는 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model(SPSTFM)과 Flexible Spatiotemporal DAta Fusion(FSDAF) 모델을 적용하였다. 실험 결과, 세 시공간 융합 모델은 예측 오차와 공간 유사도 측면에서 서로 다른 예측 결과를 생성하였다. 그러나 모델 종류와 관계없이, 예측 시기와 영상 pair가 획득된 시기 사이의 시간 차이보다는 예측 시기의 저해상도 영상과 영상 pair의 상관성이 예측 능력 향상에 더 중요한 것으로 나타났다. 또한 작물 모니터링을 위해서는 오차 전파 문제를 완화할 수 있는 식생지수를 시공간 융합의 입력 자료로 사용해야 함을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 작물 모니터링을 위한 시공간 융합에서 최적의 영상 pair 및 입력 자료 유형의 선택과 개선된 모델 개발의 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.