• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.459-461
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• 2009

시스템 개발을 위해서는 시스템이 제공하는 기능을 명료하게 기술함은 물론 목표 시스템이 참조하는 외부 시스템의 기능을 명확하게 식별하여야 한다. 이는 목표 시스템의 범위를 명확하게 한정하기 위해 매우 중요하다. 그러나 현재의 유스케이스 모델링 기법에서는 외부 시스템은 액터로만 표현된다. 이는 외부 레거시 시스템을 간결하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 외부 시스템의 기능 중 목표 시스템이 참조하는 유스케이스만을 식별하기 어렵게 만드는 단점도 갖는다. 이러한 불명확성은 유스케이스 명세 시 모델 작성을 어렵게 하여 유스케이스 모델의 이해도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 외부 유스케이스를 이용한 확장 모델링 기법을 제시한다. 확장 모델링은 레거시 시스템에 존재하는 외부 유스케이스를 표현하고, 내부 유스케이스와 관계성을 가질 수 있도록 확장 메커니즘을 지원한다. 확장을 위해서는 UML 확장 메커니즘 중 하나인 스테레오타입(Stereotype)을 활용하며, 따라서 기존 유스케이스 모델과의 호환성을 그대로 유지함으로써, 기존 모델링 기법과 일관되게 적용 가능하다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.153-163
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• 2009

It is necessary to identify the use cases of the supplier systems in order to define new service using their functions. Current use case modeling techniques, however, do not represent the external use cases clearly, because the external system is represented only by an actor. This ambiguity of the modeling technique declines the comprehensiveness of the model, and does not limit the scope of the target system explicitly. In this paper, we propose the extended use case modeling technique for service-oriented computing. This modeling technique enables the definition of external use cases and components. They are used to limit the boundary of the target system, and the relationship between them are modeled by the realization of external use cases. The proposed technique uses UML stereotype extension mechanism. so the compatibility with current use case modeling technique is preserved.

• Journal of the KSME
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• v.32 no.2
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• pp.146-158
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• 1992

설계란 주어진 구속조건 하에서 어떤 목표를 달성해 나가는 일련의 과정이라고 할 수 있다. 이 과정은 여러번의 합성(synthesis), 분석(analysis) 그리고 의사결정 루프에 의해 이루어진다. 이 러한 개념설계 또는 설계초기 단계에서 사용될 수 있는 컴퓨터를 이용한 새로운 설계기법들과 앞 부분에서 설명된 솔리드 모델링과 같은 구체적 형상모델링 기법의 조화가 미래에 등장할 새로운 CAD 시스템의 기반을 이룰 것이다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.4
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• pp.504-512
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• 2003

In this paper, we propose a new adaptive dissolve detection method based on the analysis of a dissolve modeling error which is the difference between an ideally modeled dissolve curve with no correlation and an actual dissolve curve including a correlation. The proposed dissolve detection method consists of two steps. First, candidate dissolve regions are extracted using the characteristics of a downward convex parabola, then each candidate region is verified based oil the dissolve modeling error. If the dissolve modeling error for a candidate region is less than a threshold defined by the target modeling error with a target correlation, the candidate region is determined as a resolve region with a lower correlation than the target correlation. The threshold is adaptively determined based on the variances between the candidate regions and the target correlation. By considering the correlation between neighbor scenes, the proposed method is able to be a semantic scene-change detector. The proposed method was tested on various types of data and its performance proved to be more accurate and reliable regardless of variation of variance of test sequences when compared with other commonly use methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.463-466
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• 2000

SAR imaging 시스템 전파환경에서 목표물의 정보를 성공적으로 추출해 내기 위해서는 반사된 신호를 수신할 때 Coherent detection이 필수적이다. 수신시 Incoherent detection은 복소 위상오차 형태로 나타나서 실제 목표물의 영상에 심각한 Degradation을 야기시켜 치명적인 결과를 초래하게된다. 본 논문에서는 하나의 목표물에서 수신되는 신호를 파동방정식으로부터 모델링하고 모델링된 신호의 각 주파수대의 조합에 의해 전체 수신신호로부터 위상오차의 기울기를 유도한다. 더욱더 정확한 위상오차를 추정하기 위해 추정된 위상오차로부터 수신신호에 포함된 오차를 제거하고, 오차가 제거된 신호의 대역폭을 추정한다. 추정된 대역폭에 맞도록 알고리즘에 재 적용시켜 교정되지 못한 오차를 추정해 나간다. 이때 반복적인 위상오차 제거기법을 적용하고 Iteration의 종료를 자동으로 결정하기 위해 지능형 대역폭 추정 기법을 제시한다. 컴퓨터의 모의 실험에서, 위상오차를 포함한 수신 신호로부터 알고리즘을 적용하여 오차를 제거하고,, Wavefront Reconstruction 기법에 적용시켜 알고리즘의 성능을 영상으로 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.521-524
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• 2023

본 연구에서는 AI 인공지능을 활용한 통일신라 석탑 '경주 불국사 삼층석탑' 복원을 위해 석탑 3D모델링 과정에 대한 연구를 수행하였다. 산성비로 부식되어 갈라진 더 이상 원본의 형태를 알아 볼 수 없는 현재 통일신라 석탑 형태를 3D모델링 작업을 통하여 AI로 하여금 원활한 교육이 실시 되도록 하는 것을 목표로한다. 본래 제작 되어있는 3D 모델링은 많은 버텍스와 페이스로 학습 데이터가 많아 실제 활용하기에 어려움을 가지고 있다. 때문에 적은 양의 버텍스와 페이스로 새로운 3D 모델링 제작에 대한 필요성에 대해 확인하였다. 본 연구는 그에 필요한 석탑 모델링 과정에 대해 서술한다. 이를 위해 본 논문은 석탑에 대한 구조를 살피고 모델링에 활용된 프로그램의 장단점과 분석을 도출하였다. 본 연구를 통해 석탑 복원에 필요한 3D모델링 프로그램 활용의 전망과 더불어 인공지능 AI의 한계점을 3D 모델링의 정확도와 세밀함을 통하여 타파하고자 하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.10
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• pp.868-876
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• 2006

2D input data have to be converted into 3D data by means of some functions and menu system in 2D input modeling system. But data in 3D input system for virtual spatial design can be directly connected to the 3D modeling data. Nevertheless, efficient surface modeling and deformation algorithm for the 3D input modeling system are not proposed yet. In this paper, problems of conventional NURBS surface deformation methods which can occur when applied in the 3D input modeling system are introduced. And NURBS surface deformation by 3D target curves, in which the designer can easily approach, are suggested. Designer can efficiently implement the virtual spatial sketching and design by using the proposed deformation algorithm.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1015-1027
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• 2000

에이전트에 대한 연구는 최근에 들어와 그 응용분야가 점차 확대되어 가고 있으며, 에이전트를 근간으로 하는 소프트웨어도 점점 복잡화, 대형화되고 있는 추세이다. 이에 따라 에이전트를 근간으로 하는 소프트웨어 개발 방식도 좀더 체계적이며 공학적인 접근이 요구되고 있다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 소프트웨어를 효율적으로 모델링하기 위하여 에이전트 추출, 내부 에이전트 모델링과 외부 에이전트 모델링 기법을 제안한다. 에이전트 추출은 실세계에 존재하는 객체들로부터 에이전트를 추출하는 방법을 사용했고, 내부 에이전트 모델링에서는 에이전트의 내부를 목표, 자기정보, 계획 기능으로 나누어 각각의 모델링 방법을 제시했으며, 외부 에이전트 모델링에서는 다중 에이전트 시스템에서 에이전트의 이동성과 에이전트간의 메시지 교환을 중심으로 한 모델링 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.230-230
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• 2004

지능 기계 개발을 위한 센서의 지능화는 주변 환경에 대한 인식, 새로운 지식의 창조 및 다른 기계와 지식의 교환 등의 기능을 갖는 것으로 접근된다. 센서의 지능화를 위해서는 센서에 대한 정보의 모델링과 행동의 모델링이 필요하다. 특히 행동의 모델링은 센서가 제공하는 서비스 기반의 접근에 대한 확장이다. 에이전트 입장에서 센서의 지능화는 에이전트의 특징인 자동화, 사회성, 환경 인식성 및 목표 지향성의 실현이다.(중략)

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.3 s.93
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• pp.243-252
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• 2005

This paper introduces a noble modeling technique to build data communication prediction models in multiprocessors, using Least-Squares and Robust Estimation methods. A set of sample communication rates are collected by using a few small input data sets into workload programs. By applying estimation methods to these samples, we can build analytic models that precisely estimate communication rates for huge input data sets. The primary advantage is that, since the models depend only on data set size not on the specifications of target systems or workloads, they can be utilized to various systems and applications. In addition, the fact that the algorithmic behavioral characteristics of workloads are reflected into the models entitles them to model diverse other performance metrics. In this paper, we built models for cache miss rates which are the main causes of data communication in shared memory multiprocessor systems. The results present excellent prediction error rates; below $1\%$ for five cases out of 12, and about $3\%$ for the rest cases.