• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.209-214
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• 2014

Despite the recession of the global market, the domestic electronic appliance companies dominated TV market in North America. They took both the premium and mid-priced product market and achieved both profitability and volume due to strong product competitiveness and brand power. Despite doing well in the North American market, the domestic TV manufacturers are worried about product development, marketing and sales strategies to remain the continuous competitiveness in the TV market. This study proposes the a sales prediction model of electronic appliances using sales data of S company from the North American market. We develop the sales prediction models based on multiple regression analysis and artificial neural network and compare two models. Especially, this study analyzes the relevance between the TV sales and TV main features in order to improve the price competitiveness or improve the value of TV products.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.856-858
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• 2005

볼륨 매니저뿐 아니라 RAID 시스템 또는 서버를 기반으로 하는 가상화 기술은 그 관리범위가 제한적이며 데이터 센터 전체를 대상으로 하는 솔루션으로 발전되기 어렵다. 같은 이유로 온라인 스토리지를 관리하는 비용은 관리되는 서버의 수에 비례하여 증가한다. 또한 데이터 센터 자체가 아닌 개별 서버의 요구사항에 초점을 맞추고 있다는 점에서 서버 중심적인 가상화 기술이라 할 수 있다. 스토리지 네트워크를 기반으로 가상화 기술로 구현하는 경우, 관리범위를 데이터 센터 전체를 범위로 하는 관리 및 가상화를 통해 관리비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 블록 스토리지를 가상화하는데 사용되는 네트워크 인프라스트럭처에 대해서 분석하고, 가상화 매개변수를 관리하는 경우에 따른 인-밴드 가상화에 대해서 연구, 분석 및 새로운 모델을 제시하고 구현했다. 그리고 서버 중심적 가상화 기술과 성능 비교, 분석을 통하여 인-밴드 스토리지 네트워크 가상화 기술의 우수성을 나타낸다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.6
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• pp.627-635
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• 1999

물체의 3차원 모델을 음영처리하기 위해서는 물체 표면의 각 점에서 법선 벡터를 계산해야 한다. 복섹 기반의 볼륨 데이터는 표면에 대한 기하학적 정보가 없기 때문에 이웃 점들의 상대적인 위치나 데이터 값의 차이로부터 법선 벡터를 추정할 수 밖에 없다. 기존에 고안된 법선 벡터추정 연산자는크기가 고정되어 있기 때문에 제한된 영역에서만 법선 벡터를 정확하게 계산하고 나머지 영역에서는 오류를 유발한다. 이 논문에서는 표면을 구성하는 점들의 공간적 배치나 그 점들의 데이터값에 따라 크기가 변하는 가변 중심 편차 연산자와 이를 이용한 법선 벡터 추정 방법을 제안한다. 이 연산자를 사용하면 기존연산자들보다 정확하게 법선 벡터를 추정할 수 있으며, 동일한 화질인 경우 계산 시간이 상당히 단축된다.

• Korean Journal of Computational Design and Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.101-108
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• 2007

As 3D solid modeling has been widely used in designing products, solid models of the products are directly used in various applications such as engineering analysis and process planing. However, the fully-detailed solid models may not be necessary in some application. For example, it is often more efficient to use simplified model of part of engineering analysis. Generation of mesh for the complex original model requires a quite amount of time, and the consequence of finite element analysis may not be desirable due to small and detailed geometry in the model. In this paper, a method to simplify solid models of machined part is presented. This method decomposes the delta volume of machined part, and uses the decomposed volumes to simplify the solid model. Since this method directly recognizes the features to be removed from the final model, it is independent of not only design features of specific CAD system, but also designer's design practice of design sequences.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.913-915
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• 2004

시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.5
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• pp.31-40
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• 2001

한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.24 no.1
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• pp.39-46
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• 2016

This paper reviews design validity before manufacturing HCVT prototype through simulation. The component part is being devided, modeled and checked if it works well to an designer's original intent about some active modes. Also, the dynamic characteristic is examined how it changes according to alteration of pressure, friction and leak rate. Finally, HCVT design plan is being confirmed if it could be materialized through those analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.22 no.7
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• pp.759-769
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• 2019

Since a surgery simulation should be able to represent the internal structure of the human body, it is advantageous to adopt volume based techniques rather than polygon based techniques. However, the volume based techniques induce large computation to deform heterogeneous volume datasets such as bones and muscles. In this study, we propose a new method to deform volume data using multi-core CPUs. By improving previous studies, the proposed method minimizes unnecessary propagation operations. Moreover, we propose an efficient task-partitioning method for volume deformation using multi-core CPUs. As a result, we can simulate the deformation of heterogeneous volume data at an interactive speed without special hardware.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.258-260
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• 2022

대체 불가능 토큰 (NFT, non-fungible token)은 고유하고 더 이상 분할할 수 없는 특성을 가지고 있다. NFT 는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권을 증명해 주지만 현재 1) 소유권 증명 이상의 유틸리티가 명확하지 않고, 2) 토큰이지만 유동성이 거의 없으며, 3) 가격이 예측 불가능하다. 특히, 부동산의 경우 가격이 매우 높은 특징으로 인하여 투자 진입장벽이 매우 높다. NFT 분할을 하면 유동성의 증가, 그리고 접근성 증가에 따른 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대해 볼 수 있다. 이러한 특성을 활용하여 기존에 투자하기 어려웠던 부동산을 다양한 기술을 활용하여 쉽게 투자를 할 수 있게 된다. 또한, Black Litterman 모델을 활용하여 보다 여러 종류의 NFT 들에 대한 최적 포트폴리오를 구성할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다.