• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1836-1840
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• 2010

최근 홍수범람해석에 대한 필요성이 점차적으로 증대되면서 다양한 해석모형과 프로그램들이 개발되었고 현재까지도 홍수범람분석에 관한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 다양한 홍수범람해석 Tool의 이해도 부족과 양질의 지형자료 부족으로 인한 실제 지형 구축시 상당한 수작업과 시간소요 등의 다양한 문제점을 내포하고 있어 실무 엔지니어들에게 널리 적용되는데 있어 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 CAD를 기반으로 1차원 수리모형인 HEC-RAS를 자체 내에 통합함으로서 CAD환경에서 1차원 수리모형인 HEC-RAS 구동이 가능한 RiverCAD를 이용하여 실무적 요구빈도가 높은 중소규모 자연하천을 대상으로 홍수위 모의 후, 홍수범람도 작성 순의 홍수범람해석을 수행함으로서 CAD기반의 통합 해석 TOOL의 효율성과 적용성을 검토하였으며, 실무적 관점에서 하천과 관련한 각종 기본계획 및 지자체별 풍수해저감종합계획 등의 수립 시 많이 이용되는 수치지도를 활용하여 축척별로 제내지 지형의 DTM을 구성함으로서 홍수범람해석 결과를 비교 검토함으로서 계획의 목적과 범위에 따라 합리적인 결과를 도출 할 수 있는 수치지도의 축척을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.370-372
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• 2020

가상 현실을 이용한 다양한 응용기술이 등장함에 따라, 그를 이용한 서비스와 상용 애플리케이션이 개발되고 있다. VR, AR 사용자가 증가하고, 주위에서도 쉽게 이러한 기술을 접할 수 있게 되었다. 이에 본 논문은 2D로 표현되는 기존의 지도 사용을 어려워하는 사람들의 문제점을 해결하기 위하여 VA과 AR-based 3D를 통합할 수 있는 지도를 연구하고 'SNUT MAP'을 개발하였다. 'SNUT MAP'을 개발하는 데 Unity 3D와 Dronedeploy, Blender, Vuforia, AR+GPS location, Google maps API를 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.281-282
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• 2023

본 논문에서는 전세계의 역사들을 시간대별로 정리하여 이용자들에게 제공하는 3차원 세계역사지도 웹페이지를 구현한다. 이를 통해, 사용자가 3차원 공간 안에서 지구본을 돌려보며 본인이 알고 있던 역사와 동시대에 일어났던 사건들을 비교해보거나, 몰랐던 사실들을 깨달음으로써 전 세계 역사를 연결 지어 인식하게 하고, 나아가 역사 학습 흥미를 일으키고자 한다. Three JS를 이용하여 웹페이지 내에 삼차원 공간을 렌더링하였고, Raycasting 기법 등의 방법으로 흥미를 유발할 수 있는 상호작용 기능을 구현하였다. 또한 실시간 데이터베이스는 구글의 Firebase 서비스를 이용하여 구현하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.24 no.2
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• pp.77-82
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• 2003

Virtual colonoscopy is a non-invasive computerized procedure to detect polyps by examining the colon from a CT data set. To fly through the inside of colons. the extraction of a suitable flight-path is necessary to Provide the viewpoint and view direction of a virtual camera. However. manual path extraction by Picking Points is a very time-consuming and difficult task due 1,c, the long and complex shape of colon. Also, existing automatic methods are computationally complex. and tend to generate an improper and/or discontinuous path for complicated regions. In this paper, we propose a fast flight-path generation algorithm using the distance and order maps. The order map Provides all Possible directions of a path. The distance map assigns the Euclidean distance value from each inside voxel to the nearest background voxel. By jointly using these two maps. we can obtain a proper centerline regardless of thickness and curvature of an object. Also, we Propose a simple smoothing technique that guarantees not to collide with the surface of an object. The phantom and real colon data are used for experiments. Experimental results show that for a set of human colon data, the proposed algorithm can provide a smoothened and connected flight-path within a minute on an 800MHz PC. And it is proved that the obtained flight-Path provides successive volume-rendered images satisfactory for virtual navigation.

• KLA journal
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• v.8 no.10
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• pp.26-38
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• 1967

• KLA journal
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• v.13 no.10
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• pp.20-21
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• 1972

• KLA journal
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• v.13 no.9
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• pp.3-8
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• 1972

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.15-18
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• 2007

이 논문에서는 Encoder, Gyro, 다수의 IR센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 방법 중 첫 번째 실험으로 다수의 IR센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 작성한 환경지도에서 모서리를 검출하고, 이를 바탕으로 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하도록 하였다. 마지막으로 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1991.10a
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• pp.646-651
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• 1991

무인차량(ALV)이 옥외 주행시 자신의 위치를 알아내는 방법으로써 카메라 를 통한 입력 영상과 자신이 보유하고 있는 지도 정보를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 지도정보를 컴퓨터에 효율적 으로 표현하는 방법과 이 정보를 이용하여 필요한 투시도를 생성 시켜주는 "CAD-MAP" 시스템을 구현하였고 이를 이용하여 ALV의 위치를 계산하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법의 유효성은 컴퓨터 모의실험을 통하여 검증 해 보였고, 실제 영상에 적용할 때 영상이 가지는 여러 가지 노이즈를 감안 위치 계산의 정확도를 높일 수 있는 방법에 대해서도 연구하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.303-306
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• 2002

인공위성영상을 이용하여 벡터 지도 생성은 지형에 따른 건물, 도로, 농지 등에 관한 벡터를 추출하는 작업이 필요하다. 이 작업의 정확도는 지도의 정확도와 상관관계가 있기 때문에 건물 추출의 정확성이 달라진다. 따라서 건물추출의 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 위성영상에서 건물 추출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인공신경망을 이용하여 건물의 그림자를 추적하고 이를 중심으로 건물위치와 외형을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험하였으며, 양호한 결과를 얻었다.