• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.6
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• pp.549-558
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• 2001

It is important to reuse existing motion capture data for reduction of the animation producing cost as well as efficiency of producing process. Because its motion curve has no control point, however, it is difficult to modify the captured data interactively. The motion transition is a useful method to reuse the existing motion data. It generates a seamless intermediate motion with two short motion sequences. In this paper, Uniform Posture Map (UPM) algorithm is proposed to perform the motion transition. Since the UPM is organized through quantization of various postures with an unsupervised learning algorithm, it places the output neurons with similar posture in adjacent position. Using this property, an intermediate posture of two active postures is generated; the generating posture is used as a key-frame to make an interpolating motion. The UPM algorithm needs much less computational cost, in comparison with other motion transition algorithms. It provides a control parameter; an animator could control the motion simply by adjusting the parameter. These merits of the UPM make an animator to produce the animation interactively. The UPM algorithm prevents from generating an unreal posture in learning phase. It not only makes more realistic motion curves, but also contributes to making more natural motions. The motion transition algorithm proposed in this paper could be applied to the various fields such as real time 3D games, virtual reality applications, web 3D applications, and etc.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.24 no.1
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• pp.151-172
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• 2021

In this study, I investigated prospective mathematics teachers' perceptions of activities using Wax-paper, a hands-on material (manipulatives), and GeoGebra, a technological tool, in teaching quadratic curves. Twenty prospective mathematics teachers in the Mathematics Education Department of a local university participated in a survey on their perception of the use of hands-on materials and technological tools in teaching quadratic curves. According to the results of this study, prospective mathematics teachers generally preferred the use of technological tools for learning and teaching quadratic curves. Additionally, mathematics teachers thought that the tool helped students develop intuitive thinking through visualizing quadratic curves, enabling the exploration of various mathematical properties, assisting the comprehension of various concepts, and increasing students' interest levels. However, they were concerned about the immature use of technological tools by students or teachers, and recognized that the advantages and disadvantages of using hands-on material and technological tools were complementary. Based on these findings, it is suggested that hands-on material and technological tools should be used complementally in mathematics classes, and the development and dissemination of class materials that are not affected by students' or teachers' ability to use technological tools is important.

• CDE review
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• v.17 no.3
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• pp.22-25
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• 2011

명확히 말하자면, '모두에 딱 들어맞는 한 사이즈는 없다.' 식의 접근은 이상적인 선반 프로젝트에 이용될 수 있다. 성공적인 프로젝트는 요구된 결과에 큰 수의 요소들을 적절히 균형 맞출 수 있는 능력의 프로그래머를 요구한다. 이 낯선 계산들 때문에, 경험이 있는 프로그래머가 가장 상업적으로 성공한 프로젝트를 운영할 수 있다. 현대 CAM 소프트웨어는 경험이 적은 프로그래머가 베테랑과 경쟁에 설 수 있는 짧은 학습 곡선을 가능하게 한다. 이것은 고려해야 할 요소들의 수를 최소화 시킴으로써 가능하다. 수학적인 계산의 툴 방향을 제공하고, 높은 수준의 프로세스를 시뮬레이션 이전에 보장하고, 회전하는 축에 부가되는 압력을 줄여 주고 자재의 부피를 효율적으로 크게 줄여주는 앞선 생각의 공구경로 알고리즘을 이용함을 통해 성공적인 5축 선반 프로젝트는 보다 편리하게 목표에 도달할 수 있도록 해준다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.6
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• pp.247-252
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• 2015

As software has gotten bigger in magnitude and the complexity of software has been increased, the maintenance has gained in-creasing attention for its significant impact on the cost. Identifiers have an impact on more than 90 percent of the readability which accounts for a majority portion of the maintenance activities. For this reason, the existing works focus on domain-specific features based on identifiers. However, their approaches have a limitation when either a class name does not reflect the intention of its context or a class naming is incorrect. Therefore, this paper suggests a series of class name validation process by extracting properties of classes, building learning model by applying a decision tree technique of machine learning, and generating a validation report containing the list of recommendable postfixes of classes to be validated. To evaluate this, four open source projects are selected and indicators such as precision, recall, and ROC curve present the value of this work when it comes to five specific postfixes including functional information on class names.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.39-39
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• 2020

Low-flow 하천에서의 최저수위를 나타내는 지표이다. 일반적으로 유황곡선의 갈수량(Q355)를 대표적으로 사용한다. Low-flow는 물 공급 관리 및 계획, 관개용수, 생태계등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 Low-flow를 산정하기 위해서는 충분한 기간의 유량자료가 필요하다. 하지만 국토의 70%가 산지지형으로 구성되어 있는 우리나라의 경우 국가하천과 1급하천을 제외한 산지유역은 수위관측소가 부재하거나 결측으로 인해 자료가 충분하지 않아 Low-flow분석에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측지역의 갈수량을 예측하기 위해서 다중회귀분석, ARIMA 모형 등 다양한 기법을 사용하였지만, 최근들어 머신러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 사용하고자 한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 머신러닝 기법인 DNN기법을 통해 미계측지역에 적용 가능한 지역화 Low-flow indices를 산정하고자 한다. 먼저, Low-flow에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들간의 상관분석, 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 또한 기존의 갈수량 예측기법인 다중회귀분석 결과와 비교하여 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

• Journal of Gastric Cancer
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• v.8 no.4
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• pp.232-236
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• 2008

Purpose: Laparoscopic surgery for gastric cancer was introduced in the past decade because it was considered less invasive than open surgery, and this results in less postoperative pain, faster recovery and an improved quality of life. Several studies have demonstrated the safety and feasibility of this procedure. We examined the outcome of performing laparoscopic surgery for gastric cancer over the last two year. Materials and Methods: From April 2004 to December 2006, 329 patients with gastric adenocarcinoma underwent a laparoscopy-assisted distal gastrectomy with lymph node dissection. The data was retrospectively reviewed in terms of the clinicopathologic findings, the perioperative outcomes and the complications. Results: The total patient group was comprised 196 men (59.6%) and 133 women (40.4%). The mean BMI was 23.6 and the mean tumor size was 2.7 cm. The mean number of harvested lymph node was 22.7, and this was 18.6 before 30 cases and 23.1 after 30 cases, and the difference was significant (P=0.02). The mean operation time was 180.9 min, and this was than 287.9 min before 30 cases and 170.2 min after 30 cases. After 30 cases, there was a significant improvement of the operation time (P<0.01). The mean incision length after 30 cases was shorter than that before 30 cases (P<0.01). Postoperative complications occurred in 24 (7.3%) of 329 patients and there was no conversion to open surgery. Conclusion: Even though the LADG was accompanied by a difficult learning curve, we successfully performed 329 LADG procedures over the past 2 years and we believe that LADG is a safe, feasible operation for treating most early gastric cancers (EGC).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.1
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• pp.13-25
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• 1998

It is necessary to develop methodologies for the application of artificial neural network into hydrologic rainfall-runoff process, although there is so much applicability by using the functions of associative memory based on recognition for the relationships between causes and effects and the excellent fitting capacity for the nonlinear phenomenon. In this study, some problems are presented in the application procedures of artificial neural networks and the simulation of runoff hydrograph experiences are reviewed with nonlinear functional approximator by artificial neural network for rainfall-runoff relationships in a watershed. which is regarded as hydrdologic black box model. The neural network models are constructed by organizing input and output patterns with the deserved rainfall and runoff data in Pyoungchang river basin under the assumption that the rainfall data is the input pattern and runoff hydrograph is the output patterns. Analyzed with the results. it is possible to simulate the runoff hydrograph with processing element of artificial neural network with any hydrologic concepts and the weight among processing elements are well-adapted as model parameters with the assumed model structure during learning process. Based upon these results. it is expected that neural network theory can be utilized as an efficient approach to simulate runoff hydrograph and identify the relationship between rainfall and runoff as hydrosystems which is necessary to develop and manage water resources.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.81 no.5
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• pp.1164-1174
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• 2020

Purpose To evaluate a deep learning model to predict recurrence of thyroid tumor using preoperative ultrasonography (US). Materials and Methods We included representative images from 229 US-based patients (male:female = 42:187; mean age, 49.6 years) who had been diagnosed with thyroid cancer on preoperative US and subsequently underwent thyroid surgery. After selecting each representative transverse or longitudinal US image, we created a data set from the resulting database of 898 images after augmentation. The Python 2.7.6 and Keras 2.1.5 framework for neural networks were used for deep learning with a convolutional neural network. We compared the clinical and histological features between patients with and without recurrence. The predictive performance of the deep learning model between groups was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) analysis, and the area under the ROC curve served as a summary of the prognostic performance of the deep learning model to predict recurrent thyroid cancer. Results Tumor recurrence was noted in 49 (21.4%) among the 229 patients. Tumor size and multifocality varied significantly between the groups with and without recurrence (p < 0.05). The overall mean area under the curve (AUC) value of the deep learning model for prediction of recurrent thyroid cancer was 0.9 ± 0.06. The mean AUC value was 0.87 ± 0.03 in macrocarcinoma and 0.79 ± 0.16 in microcarcinoma. Conclusion A deep learning model for analysis of US images of thyroid cancer showed the possibility of predicting recurrence of thyroid cancer.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.281-301
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• 2001

본 논문은 고등학교 제7차 교육과정 중 수학 I 과 미분적분학에서 나오는 적분 단원의 교수 학습을 위해 Visual Basic을 사용하여 제작한 프로그램의 설계과정과 그 기능을 기술하였다. 먼저, 적분의 개념을 이끌어 내기 위한 도구인 “구분구적법”의 설명을 위해 원을 포함하는 사각형과 원에 포함된 사각형들의 개수와 면적에 대해 원을 나누는 사각형의 한 변의 길이를 조절해감으로서 원의 실제 면적에 접근해 가는 과정을 보여줄 수 있으며, 또한 “정적분”, “넓이”, “두 곡선 사이의 넓이”를 구하는 프로그램을 이용하여 학생들이 각각의 개념을 프로그램을 실행하며 시각적으로 확인할 수 있도록 설계하였다. 이 프로그램은 일선 학교에서 구분구적법과 적분, 넓이의 개념을 시각적으로 이해할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.