• 대한공간정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.87-93
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• 2013

3차원 시뮬레이션을 이용하여 조망, 일조, 일영, 직광 등 3차원 공간분석에 대한 분야가 발전함에 따라 3차원 시뮬레이션에 필요한 3차원 지형모델 제작에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 법선의 방정식을 이용하여 2차원 설계도면을 3차원 지형모델로 변환함으로써 개발후의 3차원 지형모델을 생성하는 방안을 제시하였다. 2차원 설계로부터 3차원 지형모델 생성을 위한 자동화 알고리즘을 개발하였으며, 향후 세부적인 연구가 필요할 것으로 예상된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.106-123
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• 2019

Demand for performance analysis is increasing for efficient use of limited budgets such as improving investment efficiency and strategic budget allocation in accordance with the continuous increase demand of R&D budget for developing advanced weapon systems in the future battlefields. In accordance with the Act on the Performance Evaluation and Performance Management of the National R&D Projects established in March 2006, the performance analysis has been conducted for the systematic management and utilization of the R&D project performance. It was recognized as a project to achieve self-defense through strengthening the weapons system development capability, however, efficiency evaluation of Defense R&D projects was not much emphasized. Research on the efficiency analysis of defense R&D projects has been conducted in recent years, but most studies focused on corporate efficiency and productivity of defense companies. In this study, we analyzed the three-stage performance of defence R&D projects based on the logical model using the data envelope analysis(DEA) model. We also analyzed performance analysis from various perspectives through R&D type, technology classification and performance model. This study is expected to help defense department improve defense R&D projects and make decision.

• 대한조선학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.66-74
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• 2019

In the field of shipbuilding design, the use of 3D CAD is becoming commonplace, and most of the large shipyards are conducting 3D design. However at the production site, workers are still working on 2D drawings rather than 3D models. This tendency is even worse in small-scale shipyards and block manufacturing shops. Particularly, in a manufacturing shop that is engaged in the outsourcing of blocks, it may not be possible to provide 3D model. However, the demand for 3D models in the production field is steadily increasing. Therefore, it would be helpful if 3D model could be generated from a 2D drawing. In this paper, we propose a method to extract template and unfolded surface shape information from shell template offset drawing using computer vision technology. Also a 3D surface model was reconstructed and visualized from the extracted information. The result of this study is thought to be helpful in the work environment where 3D model information can not be obtained.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.113-120
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• 2014

최근 들어 스마트폰과 IT기기를 이용한 서비스가 활성화되고, 어떻게 하면 두 가지 이상의 기기를 이용해 융합을 할 수 있을 것인가에 대한 관심이 대두되고 있다. 그중 하나로 모바일 분야에서 네트워크와 하드웨어의 발전을 통해 디지털 지리공간 및 컴퓨터 지도의 급속한 발전이 이뤄지고, 어떻게 하면 효율적으로 지도 데이터를 3D 환경에서 시뮬레이션하고, 가상환경을 통해 서비스를 제공할 것인가에 초점이 맞춰져있다. 본 연구에서는 증강현실과 GIS(Geographic Information System), SLM(Static LOD Model)을 융합한 기술로 증강현실의 기본적 개념과 접근법을 기본으로 지리적인 공간에서 어떻게 증강현실을 재해석하고 이를 기반으로 관련 컨텐츠의 개발과 활용을 어떻게 하는가에 목적을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 3DS 모델의 데이터 구조를 제안한 SLM 데이터 포맷으로의 전환하기 위한 가능성을 분석하고, SLM 모델 포맷의 생성 및 가시화 도구는 기존 3차원 모델 포맷을 SLM 모델로 포맷을 변환하기 위한 기능 및 가시화 기능을 제공한다. 또한, 3D 가상 모델을 효율적으로 만들기 위한 포맷을 제안한다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2004년도 대한지구물리학회.한국지구물리탐사학회 공동학술대회 초록집
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• pp.182-188
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• 2004

In view of the circular geometry of the Serra da Cangalha impact crater, we have carried out a 3D forward modeling computation for twenty-five MT data in order to obtain the 3D resistivity forward model for the crater region. The 3D resistivity forward model revealed a five-layer model, showing a significant reduction in the basement resistivity. We suggest that this, perhaps, could be due to the structural disturbances that have been caused by the meteorite impact on the crater about 220 million years ago resulting in brecciation, fracturing, alteration and shocked zone filled with fluids. Also, the sensitivity analysis of the 3D model chosen indicates that 3D models having a crater diameter greater than 151 are inconsistent with our data because the 3D model responses are very sensitive to changes in the diameter beyond 15 km. This analysis also reveals that, the depth limits (for the 3D body) causing the anisotropic effects seen on some of our apparent resistivity curves maximally does not extend beyond 1.2 km depth.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2450-2469
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• 2018

In this paper, we develop a spatiotemporal model to analysis of cellular user in underlay D2D communication by using stochastic geometry and queuing theory. Firstly, by exploring stochastic geometry to model the user locations, we derive the probability that the SINR of cellular user in a predefined interval, which constrains the corresponding transmission rate of cellular user. Secondly, in contrast to the previous studies with full traffic models, we employ queueing theory to evaluate the performance parameters of dynamic traffic model and formulate the cellular user transmission mechanism as a M/G/1 queuing model. In the derivation, Embedded Markov chain is introduced to depict the stationary distribution of cellular user queue status. Thirdly, the expressions of performance metrics in terms of mean queue length, mean throughput, mean delay and mean dropping probability are obtained, respectively. Simulation results show the validity and rationality of the theoretical analysis under different channel conditions.

• Wind and Structures
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• 제7권1호
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• pp.13-28
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• 2004

A method of numerical analysis without conducting 3D wind tunnel model tests was examined in our previous study for predicting vortex-induced oscillation of bridge girders with span-wise varying geometry. The aerodynamic damping forces measured for plural wind tunnel 2D models were used in the analysis. A further study was conducted to examine the precision of solution obtained by this method. First, the responses of vortex-induced oscillation of two rocking models and a taut-strip bridge girder model with span-wise varying geometry were measured. Next, the responses of these models were numerically analyzed by means of this method, and then a comparison was made between the obtained $Vr-A-{\delta}_a$ contour diagram of each 3D model in the wind tunnel test and the diagram in the numerical analysis. Since close correlations were observed between each two $Vr-A-{\delta}_a$diagrams obtained in the model test and in the analysis in cases where the 3D model did not have strong three-dimensionality, our findings revealed that the predicted solution proved to be reasonably accurate.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.184-193
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• 2021

본 연구는 우리나라 16개 지역을 대상으로 기술혁신활동과 그 경제적 성과를 분석하였다. 실증분석은 과학기술정책연구원의 서베이 data를 이용하였고, 분석모형은 R&D지출과 매출액에 대한 단순모형 I과 노동변수를 추가한 Cobb-Douglas 모형 II로 분석하였다. 분석결과 모형 I은 전국을 대상으로 한 분석에서는 R&D 지출에 대한 매출액 탄력성이 0.42로 추정되었으며, 지역별로 보면 울산이 0.66으로 최고치를 보인 반면 부산지역은 0.2로 최저치를 보여주고 있다. 모형 II에서는 R&D 지출의 통계적 유의성이 약하고 상대적으로 노동의 통계적 유의성은 높게 나타나고 있는데, 이는 기술투자가 경제적 성과로 나타나는 데에 불확실성이 보다 강하게 존재하기 때문으로 보인다. 이를 보완하기 위해 분산분석을 통해 동질적인 지역을 대상으로 3개 권역으로 구분하였는데, Group A는 상대적으로 규모가 작고 높은 R&D집약도를 보이고 있으며, Group C는 규모가 큰반면 낮은 R&D집약도를 보이고 있다. 분석 결과는 모형 I에서 매출액에 대한 R&D 탄력성은 Group C가 0.48로서 가장 높게 나타나고 있고, Group B는 0.38, Group A는 0.29로서 권역별 차이가 뚜렷하게 나타났다. 모형 II에서는 매출액에 대한 R&D 탄력성은 Group C가 0.088로서 가장 높고, Group B는 0.086, Group A는 0.031의 순으로 나타났다. 노동 탄력성은 Group A가 1.16으로 가장 높고, Group C가 1.13, Group B는 1.10순으로 나타나고 있는데, 이는 중소기업이 다수인 지역에서 매출액에 대한 R&D 탄력성보다는 노동탄력성이 크게 나타나고 있음을 보여주고 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.79-92
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• 2022

본 연구는 자원기반론 관점에서 중소벤처기업의 R&D 역량, 제조역량, 비즈니스모델 이해도가 기업 성과에 미치는 영향을 검증하였다. 특히, 제조역량과 비즈니스모델 이해도가 R&D 역량과 기업성과의 관계를 조절한다는 연구모형을 제시하고 이를 실증분석하였다. 2019년 벤처기업 정밀실태조사 데이테를 활용하여 1103개의 중소벤처기업을 분석대상으로 하였으며, 횡단분석을 통해 연구모형을 검증하였다. 연구결과 벤처기업의 R&D 역량이 성과에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 가설은 지지되지 못했고, 제조역량과, 비즈니스 모델에 대한 이해도는 성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. R&D 역량과 제조역량의 상호작용은 성과에 영향을 주지 못하는 것으로 나타난 반면, 비즈니스모델 이해도는 R&D 역량이 성과에 미치는 영향을 양의 방향으로 조절하는 것으로 분석되었다. 이를 통해, 한국 벤처기업의 R&D 역량은 조직원들의 비즈니스 모델에 대한 이해를 기반으로 성과에 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.215-220
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• 2021

최근 국내 미세먼지 발생의 증가에 따라 발생하는 인체에 유해한 영향을 줄이기 위하여, 미세먼지 수치를 예측하고 사전 조치를 취할 수 있도록 돕는 기술이 필요해지고 있다. 본 논문에서는 국내 미세먼지 위험 수준을 예측하기 위한 1D Convolutional to Recurrent Neural Network (1-D CRNN) 모델을 제안한다. 제안 된 모델은 딥러닝 신경망의 CNN과 RNN을 결합한 구조이며, 다른 종류의 데이터로 구성된 시계열 데이터 세트에서 데이터 예측을 수행 할 수 있다. 데이터 예측을 위해 국내·외 미세먼지, 풍향, 풍속 데이터를 사용한다. 제안된 모델은 약 76%(부분 최대 84%)의 정확도를 달성했으며, 일반 RNN 모델(53%)보다 정확한 예측 결과를 얻었을 수 있었다. 제안된 모델은 향후 여러 개의 시계열 데이터 세트를 고려해야 하는 데이터 예측 모델 학습 및 실험을 목표로 한다.