• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2002.05a
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• pp.160-162
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• 2002

본 논문은 LCD구동 IC 패키지 제조 분야에서 사용되는 TAB IC블랭킹 금형에 대해 신속하고 합리적인 설계를 수행하기 위하여 금형설계와 관련된 다년간 축적된 경험적지식과 설계지식을 전산정보화하여 지식베이스를 구축하였고, 설계에 필요한 TAP IC 패키지의 형상정보를 제공받기 위하여 표준적인 특징형상 입력모듈을 제안하였다. 또한 지식베이스를 통해 산출된 설계 결과를 3차원 모델러와 연계하여 3차원 형상생성 및 가공도면의 자동화를 실현하여, 기존의 TAB If 블랭킹 금형설계자 뿐만 아니라 신입설계자도 바로 실무에 적용할 수 있는 시스템으로 발전시키고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.187-190
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• 2000

Web상에서 구현되는 대부분의 3차원 그래픽 객체는 특정한 사용자의 요구에 따라 원하는 행동을 수행하지 못한다. 단순히 물체에 대한 3차원적인 모습만 보일 뿐, 물체의 기능 등을 web상에서 보이는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 실제 영상으로부터 직접 3차원 모델을 손쉽게 구축하기 위한 영상기반 모델링 도구에서, 사용자의 입력에 따라 설정된 애니메이션 등 3차원 그래픽 객체에 대한 사용자 interaction을 지원할 수 있는 메커니즘 및 개발 방법에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.51-53
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• 2000

기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.245-247
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• 2007

컴퓨터자동조판시스템은 현재 신문사, 교차로 등에 이용되고 있으며 대부분이 고가의 비용을 요함으로 자동조판을 이용하기 보다는 편집디자이너가 편집용 소프트웨어를 이용하여 일일이 작업을 하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 가장 대표적인 광고도안인 명함을 인터넷을 이용하여 신청에서 PDF파일을 생성하는 일련의 작업을 자동화하기 위한 컴퓨터조판시스템의 모델을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.792-793
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• 2024

RAG는 정보 검색과 셍성 모델을 결합하여 주어진 주제나 질문에 관련된 지식을 생성하는 방법이다. 본 연구는 RAG의 성능을 높이기 위해 문서 내 문장의 평균 길이에 따른 청크의 크기와 오버랩 크기를 비교하여 최적화한다. 이를 통해 참조 문서의 특징에 맞춘 RAG를 개발할 수 있고, 다양한 종류의 글에 대해 맞춤형 답변을 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.15 no.3
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• pp.1-9
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• 2009

Traditional computer simulation uses only traditional input and output devices. With the recent emergence of haptic techniques, which can give users kinetic and tactile feedback, the field of computer simulation is diversifying. In particular, as the virtual-reality-based surgical simulation has been recognized as an effective training tool in medical education, the practical virtual simulation of surgery becomes a stimulating new research area. The surgical simulation framework should represent the realistic properties of human organ for the high immersion of a user interaction with a virtual object. The framework should make proper both haptic and visual feedback for high immersed virtual environment. However, one model may not be suitable to simulate both haptic and visual feedback because the perceptive channels of two feedbacks are different from each other and the system requirements are also different. Therefore, we separated two models to simulate haptic and visual feedback independently but at the same time. We propose an adaptive mass-spring method as a multi-modal simulation technique to synchronize those two separated models and present a framework for a dual model of simulation that can realistically simulate the behavior of the soft, pliable human body, along with haptic feedback from the user's interaction.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 1995.10a
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• pp.31-36
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• 1995

비유선형의 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 주기적 와열 생성 등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 본 연구에서는 비교적 단순한 형상인 정사각주 주위의 비정상 난류 유동을 2-방정식 와점성 난류모델인 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델과 RNG $k-{\varepsilon}$ 모델을 이용하여 예측할 수 있는지를 검증하였다. 정교하게 수행된 최근의 실험과 대와류모사(LES)의 결과를 검증을 위한 비교의 자료로 삼았다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석결과에 미치는 영향도 살펴보았다. 기존의 표준 $k-{\varepsilon}$모델은 정체점 부근에서 난류 운동에너지를 과도하게 생성하는 근본적인 문제점 때문에 실험 및 LES의 결과를 제대로 예측할 수 없었다. 난류운동에너지의 초과 예측에 따른 운동량의 과도한 혼합으로 인해, 항력계수 및 양력계수의 비정상성 뿐 아니라 평균 항력계수도 부정확하게 예측하였다. RNG $k-{\varepsilon}$ 모델을 사용한 경우에는 정체점 주위 유동현상의 예측이 상당히 향상되어 항력계수 및 양력계수의 평균치, 진폭 및 비정상성의 주기 등을 정확하게 예측하는 것이 가능하였다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분과 격자의 크기 및 대류항 처리법등에 영향을 받으며, 특별히 대류항 처리법에 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다. 향상된 유동예측은 RNG $k-{\varepsilon}$ 모델의 난류에너지 소산율 방정식의 개선된 항이 과도하게 생성된 난류에너지를 정체점 부근에서 제거하기 때문에 가능하다는 것을 알 수 있었다.의 20세 이하 골절 및 탈구가$30.3\%까지 감소하게되어 년도가 증가함에 따라 청장년 층에 비하여 소아골절 및 탈구가 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 스키골절의 부위별 발생빈도는 1990년 이전까지 하지골절 및 탈구가 많았으나 이후 점차 상지의 골절 탈구가 증가하였다 하지에서 가장 많은 골절은 경골 골절이었으며, 경골골절은 회전력에 의한 나선형골절이 $76.5\%로 가장 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에 따라 효율적으로 시행

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.3
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• pp.160-165
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• 2023

In this study, we propose an SNS sentence writing assistance system that utilizes YOLO and GPT to assist users in writing texts with images, such as SNS. We utilize the YOLO model to extract objects from images inserted during writing, and also extract meta-information such as GPS information and creation time information, and use them as prompt values for GPT. To use the YOLO model, we trained it on form image data, and the mAP score of the model is about 0.25 on average. GPT was trained on 1,000 blog text data with the topic of 'restaurant reviews', and the model trained in this study was used to generate sentences with two types of keywords extracted from the images. A survey was conducted to evaluate the practicality of the generated sentences, and a closed-ended survey was conducted to clearly analyze the survey results. There were three evaluation items for the questionnaire by providing the inserted image and keyword sentences. The results showed that the keywords in the images generated meaningful sentences. Through this study, we found that the accuracy of image-based sentence generation depends on the relationship between image keywords and GPT learning contents.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.17 no.6
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• pp.1412-1422
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• 1993

As a part of development of process planning system for mold die manufaturing, a software system is developed, which recognizes features and extracts parameters of the shape from design data produced by solid modeller. The recognized feature date is fed to process planning and operation planning system. Low level geometry and topology data from commercial CAD system is transformed to high level machining feature data which used to be done by using a dedicated design system. The recognition algorithm is applied to the design data with boundary representation produced by a core modeller ACIS which has object oriented open architecture and is expected to become a common core modeller of next generation CAD system. The algoritm of recognition has been formulated for 21 features on prismatic components, but the feature set can be expanded by adding rules for the additional features.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.5
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• pp.403-410
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• 2009

In this paper, we present an on-line quiz authoring software that helps teachers create an intelligent on-line quiz. It is designed to give each student appropriate diagnostic report using Bayesian inference networks that represent the relationships among knowledge-items. Once the authors design and edit quizzes in quiz authoring page, the authoring tool automatically produces a knowledge-model based on Bayesian inference network, on-line quizzes, and student report pages. It turns out that the on-line quizzes generated by this tool help students identify their weak parts of subject, make learning strategies for the next learning steps and carry out supplementary learning for their weak knowledge-items.