• 토지주택연구
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• 제15권1호
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• pp.157-165
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• 2024

국내 주요 공공발주기관의 BIM 도입 환경 수준이 높아짐에 따라 많은 설계 및 시공사에서는 BIM 수행 과정에서의 실질적인 업무 생산성 향상 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 대표적인 BIM 설계 자동화 방안으로 BIM기반 설계 과정에서 반복적으로 수행되는 BIM 라이브러리 배치작업을 자동화하는 방안을 제시하였다. 특히 직선, 곡선, 수직 평면과 곡면 등 BIM 라이브러리의 배치 대상면을 구분하고, 각각에 대해 두 객체의 중심 거리와 선형 길이에 따른 배치간격, 배치방향 등을 고려하여 BIM 라이브러리 자동 배치 모형을 Dynamo로 구현하였다. 사례적용을 통해 다양한 배치 환경 및 조건에 따라 배치가 가능하고, 작업시간도 단축할 수 있는 것으로 확인되어 지형 특성에 맞게 배치해야 하는 각종 조형물이나 구조물들의 정확한 배치가 가능할 뿐만 아니라 배치 자동화를 통해 업무 생산성도 획기적으로 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.275-284
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• 2008

최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.33-44
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• 2022

시공단계의 BIM 활용 시 대표적인 기능은 4D시스템에 의한 공정 시뮬레이션 기능을 들수 있다. 4D시뮬레이션을 위해서는 공정 생성 후 공정별 3D모델의 연동과정이 필수적으로 요구된다. 설계단계에 작성된 3D모델은 공정 정보를 고려하지 않으므로 시공단계 적용을 위한 공정 정보의 생성과 3D모델의 연동과정에는 실무적 애로사항이 존재한다. 본 연구에서는 설계단계에 작성된 3D모델에서 HDBSCAN 알고리즘을 이용하여 시공단계의 공정 정보를 추출한 후에 위상정렬 알고리즘 적용으로 선후행관계를 파악하고 공정정보를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 생성된 공정 정보는 설계 3D모델을 기반으로 생성되었으므로, 4D시스템에서 공정과 3D모델간의 공통 매개변수에 의해 상호간 자동 연동되는 정보로 활용되어 4D시스템의 실무적 활용성을 배가할 수 있다. 제시된 방법론은 4개 교량에 적용하여 공정 정보 생성결과를 확인하였고, 4D시스템에 적용하여 공정과 3D모델 연동과정의 간편화를 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-118
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• 2009

본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.