• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.391-395
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• 2004

본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.

• 한국안광학회지
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• 제12권4호
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• pp.87-90
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• 2007

polycarbonate(PC)용 안경렌즈를 생산하는데 사용되는 몰드(mold)를 가공하기 위해서는 코아(core)의 가공이 필요하다. 코아의 가공은 Diamond Turning Machine(DTM) 또는 Computer Numerical Control(CNC) 선반으로 이루어지는데 이러한 장비의 운용을 위해서는 렌즈 코아 형상에 대한 수치 데이터가 필요하게 된다. 이에 우리는 렌즈 코아 형상에 대한 수치 데이터를 산출하는 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 일반 비구면 식의 계수를 사용하여 수치 데이터를 산출할 수 있도록 개발하였으며, 형상 그래프를 보여줄 수 있도록 하였고, 필요한 수치 데이터 파일을 저장할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.127-134
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• 2010

연속 어휘 인식 확률 분포의 공유 방법에서는 사용될 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하기 위한 각 문맥들에 대한 음소 데이터가 반드시 필요하지만 이들 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하고, 음소 단위로 데이터를 탐색을 지원하는 형상 형성 시스템을 제안한다. 본 논문의 형상 형성 시스템은 확장 facet 분류를 이용하여 사용자에게 음소 단위의 형상 형성 정보를 제공하므로 가우시안 모델의 정확성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.31%, 어휘 독립 인식률은 97.63%의 인식률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.586-589
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• 2017

소프트웨어 프로젝트 관리를 위한 여러 항목 중, 형상 관리는 매우 중요한 영역이다. 눈에 보이지 않는 소프트웨어의 결과물을 산출물인 문서로 설명, 이해, 관리하는 활동이기 때문이다. 형상 관리는 현재 한국항공우주연구원에서 운영 중인 지구관측위성에서도 중요하게 여겨지고 있다. 위성 영상 데이터의 효율적인 관리 등을 위해 형상 관리의 필요성이 계속해서 대두되어 왔다. 본 논문에서는, 기존에 다루어지는 일련의 과정들을 체계적으로 정리 및 새롭게 정의하고, 더불어 향상 관리 범위에 포함되어 있는 관리자 및 사용자가 필요로 하는 각 산출 문서의 내용을 편리하게 사용할 수 있도록 지원하는 Node.js 기반의 형상 관리 시스템 개발 방안에 대하여 기술하고자 한다. 아울러, 이 Node.js 플랫폼이 View단과 Server단을 하나로 통합하여 개발하는 방식이기 때문에, 우리가 필요로 하는 위성 영상 데이터의 효율적인 향상 관리 지원을 위한 시스템 개발에 적용해 보았다. 결과적으로, 제안하는 설계 방법이 적합하다는 것을 단계적 단위 시험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.35-41
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• 2020

3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.555-562
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• 2004

뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1222-1225
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• 2013

오늘날 기업의 시스템은 훨씬 복잡해지고 다루는 데이터의 규모는 점점 대형화됨에 따라 환경 변화에 기업이 대응하기가 어려워지고 있다. IT 환경의 변화에 기업이 대응하기 위해서는 메타데이터 관리시스템의 기능을 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 데이터 모델링에 대한 새로운 요구사항을 신속히 반영하기 위해서 모델의 변경 이력을 참조하지 않고 이관해야 할 목표 데이터베이스의 테이블의 형상을 비교하여 이관 관리 프로세스를 향상시킨 알고리즘을 설계하였다. 본 논문서 설계한 알고리즘을 통해 모델의 변경 이력을 참조할 경우 발생하는 데이터베이스 변경의 처리 횟수를 줄임으로써 프로세스 개선의 효과를 기대할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.494-500
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• 2020

디자인 대안들을 검토하는 설계 초기단계에서 복잡한 건축물 형상을 시각적으로 구현하기 위해서는 여러 모델링 기법이 요구된다. 형태를 정의해주는 기하학적 속성들을 포함한 형상정보를 서로 다른 디지털 플랫폼 사이에서 프로세스의 연속성을 유지한 채 변환하는 과정에는 상당한 기술적 제약이 존재하고 있다. 이에, 본 연구는 디자인 도구로서 3D 모델링 소프트웨어(McNeel Rhino 3D)와 BIM 시스템(Autodesk Revit Architecture)사이에서 데이터 변환을 위한 호환체계를 제시하고자 한다. 이를 위해, 중간 형식의 파일을 불러들이는 기존의 방식이 아니라, 곡면형상에 내재된 수학적 함수관계를 정의한 NUBS 속성을 지원해주는 파일 포맷(3DM)을 링크시키는 인터페이싱 방법론에 기반한다. 즉, 시각적 프로그래밍 도구인 다이나모(Autodesk Dynamo for Revit)를 이용하여 형상정보를 매스 패밀리와 연동시켜주는 알고리즘을 구현함으로써, 여러 계획안들의 형상으로부터 면적정보의 자동적인 산출이 가능하게 되어 초기 설계단계에서의 규모 검토에 적용 가능하다. 알고리즘 기반의 데이터 호환을 구현한 본 연구 성과는 정형과 비정형 형상의 오피스 건축물을 대상으로 실무에서 요구되는 작업환경 설정을 템플릿 형식의 가이드라인으로 제공하는 동시에, 설계 지원 도구로서 그 활용성이 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.233-238
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• 2008

본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 실용적인 공학문제에 대한 많은 최적설계 문제에서는 초기의 데이터가 CAD 모델로부터 주어지는 경우가 많다. 그러나 대부분의 설계 최적화 도구들은 유한요소법에 기초하고 있기 때문에 설계자는 이에 앞서 CAD 데이터를 유한요소 데이터로 변환해야 한다. 이 변환과정에서 기하 모델의 근사화에 따른 수치적 오류가 발생하게 되고, 이는 응답 해석뿐만 아니라 설계민감도 해석에 있어서도 정확도 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 등기하 해석법은 형상 최적설계에 있어서 유망한 방법론 중 하나가 될 수 있다. 등기하 해석법의 핵심은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 정확히 일치한다는 것이다. 이러한 기하학적으로 정확한 모델은 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서도 사용된다. 이로 인해 높은 정확도의 설계민감도를 얻을 수 있으며, 이는 설계구배 기반의 최적화에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 등기하 해석 기반의 형상 최적설계 방법론이 타당함을 확인하였다.