• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제37권1호
• /
• pp.8-15
• /
• 2010

본 연구에서 우리는 복합 이벤트(complex event)와 관점지향 프로그래밍(aspect-oriented programming)을 함께 고려하여 확장된 복합 이벤트 모델을 제시한다. 우리는 이 두 모델의 통합을 통해 이벤트 상관 기반의 네트워크 관리 시스템에 적합한 진보된 이벤트 명세 방법을 제안한다. 구체적으로, 계층적 이벤트 구조를 지원하도록 모델을 확장하고 관점지향 프로그래밍의 교차점(point cut)을 이벤트로 인식하도록 한다. 또한 이벤트 명세를 인스턴스(instance) 단위로 할 수 있도록 이벤트 연산자를 제공하고 시간적 관계를 원활하게 표현할 수 있도록 한다. 마지막으로 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.

• 천문학회보
• /
• 제44권1호
• /
• pp.46.2-46.2
• /
• 2019

We propose a deep learning model that can generate a waveform of coalescing binary black holes in merging and ring-down phases in less than one second with a graphics processing unit (GPU) as an approximant of gravitational waveforms. Up to date, numerical relativity has been accepted as the most adequate tool for the accurate prediction of merger phase of waveform, but it is known that it typically requires huge amount of computational costs. We present our method can generate the waveform with ~98% matching to that of the status-of-the-art waveform approximant, effective-one-body model calibrated to numerical relativity simulation and the time for the generation of ~1500 waveforms takes O(1) seconds. The validity of our model is also tested through the recovery of signal-to-noise ratio and the recovery of waveform parameters by injecting the generated waveforms into a public open noise data produced by LIGO. Our model is readily extendable to incorporate additional physics such as higher harmonics modes of the ring-down phase and eccentric encounters, since it only requires sufficient number of training data from numerical relativity simulations.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제70권3호
• /
• pp.339-350
• /
• 2019

This research focuses on finite element model updating and damage assessment of structures at element level based on global nondestructive test results. For this purpose, an optimization system is generated to minimize the structural dynamic parameters discrepancies between numerical and experimental models. Objective functions are selected based on the square of Euclidean norm error of vibration frequencies and modal assurance criterion of mode shapes. In order to update the finite element model and detect local damages within the structural members, modern optimization techniques is implemented according to the evolutionary algorithms to meet the global optimized solution. Using a simulated numerical example, application of genetic algorithm (GA), particle swarm (PSO) and artificial bee colony (ABC) algorithms are investigated in FE model updating and damage detection problems to consider their accuracy and convergence characteristics. Then, a hybrid multi stage optimization method is presented merging advantages of PSO and ABC methods in finding damage location and extent. The efficiency of the methods have been examined using two simulated numerical examples, a laboratory dynamic test and a high-rise building field ambient vibration test results. The implemented evolutionary updating methods show successful results in accuracy and speed considering the incomplete and noisy experimental measured data.

• 천문학회보
• /
• 제46권1호
• /
• pp.41.3-42
• /
• 2021

Conventional global magnetic field maps, such as daily updated synoptic maps, have been constructed by merging together a series of observations from the Earth's viewing direction taken over a 27-day solar rotation period to represent the full surface of the Sun. It has limitations to predict real-time farside magnetic fields, especially for rapid changes in magnetic fields by flux emergence or disappearance. Here, we construct accurate synchronic magnetic field maps using frontside and AI-generated farside data. To generate the farside data, we train and evaluate our deep learning model with frontside SDO observations. We use an improved version of Pix2PixHD with a new objective function and a new configuration of the model input data. We compute correlation coefficients between real magnetograms and AI-generated ones for test data sets. Then we demonstrate that our model better generate magnetic field distributions than before. We compare AI-generated farside data with those predicted by the magnetic flux transport model. Finally, we assimilate our AI-generated farside magnetograms into the flux transport model and show several successive global magnetic field data from our new methodology.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.177-182
• /
• 2024

소비자의 많은 의사결정은 제품에 대한 감정적 반응에 일어나며, 마케팅에서는 이러한 다듬어지지 않은 반응을 정서(Affect)라고 칭한다. 정서에는 평가(evaluation), 무드(mood), 감정(emotion)과 같은 반응 유형도 있으나, 무의식적인 변화를 의미하는 감성(Sensibility) 또한 이에 포함된다. 선행 연구들에 따르면 기상요소들은 사람들의 이러한 감성에 영향을 미치며, 이는 기상요소들이 소비자들의 의사결정에 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. 본 연구에서는 기상정보와 SNS상의 텍스트마이닝을 통한 위치기반 텍스트 정보를 활용, 기상정보를 통한 감성 예측 모형을 만들어내고, 이러한 감성 모형이 실제 온라인 쇼핑몰 구매자들의 주소 정보와 매칭한 구매자들의 구매 시기 날씨 정보와 결합하여, 기상요소들이 구매자들의 구매 빈도에 미치는 영향을 살펴본다. 본 연구 결과 일 강수량, 합계 일조시간, 평균 지면 온도, 평균 상대습도를 사용한 모형이 온라인 구매 행위 빈도에 유의미한 결과를 나타내었다.

• 대한치과보철학회지
• /
• 제59권1호
• /
• pp.27-35
• /
• 2021

목적: 현재 임상에서 스캔바디를 이용한 임플란트의 디지털 인상이 활용되고 있으나 스캔바디의 형태에 따른 스캔의 정확도에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 구내 스캔바디의 형태에 따른 스캔의 정확도를 비교하고, 구강 내 노출 높이에 따른 라이브러리 중첩 정확도를 비교하기 위함이다. 재료 및 방법: 덴티폼 상에서 36번 치아를 삭제 후 모델 스캐너로 스캔하여 3D 프린터로 주모형을 출력하였다. 첫 번째 실험으로 세 종류(A, B, C)의 구내 스캔바디를 준비하여 각 그룹마다 다음과 같은 실험을 하였다: 36번 부위에 임플란트를 이상적인 위치로 식립 후 스캔바디를 15 N으로 체결하였다. 스캔바디가 체결된 주모형을 모델 스캐너로 스캔하여 master reference file (대조군)을 STL (Standard Tessellation Language) file로 생성하였다. 이후 구강 스캐너로 10회의 연속적인 스캔을 시행하여 10개의 STL file (실험군)을 생성하였다. 3D 측정 소프트웨어를 이용하여 대조군과 실험군들의 STL file들을 중첩한 후 좌표계 상에서 다음과 같은 값들을 도출하였다: 1) 스캔바디 상 특정 point의 거리 편차 2) 스캔바디 장축의 각도 편차. 두 번째 실험으로는 스캔바디의 구강내 노출 높이에 따른 라이브러리 중첩 정확도를 비교하기 위해 스캔바디 스캔 데이터를 7, 4.5, 2.5, 1.5, 1.0, 0.5 mm 총 6 가지 높이로 준비하여 라이브러리 파일과 중첩하였다. 전체가 노출된 7 mm 데이터를 대조군으로 하여 거리 편차와 각도 편차를 계산하였다. 결과: 첫번째 실험에서 A, B 스캔바디 간(P = .278), B, C 스캔바디 간(P = .568), C, A 스캔바디 간(P = .711) 스캔 파일의 거리 편차 모두 유의한 차이가 나타나지 않았다. A, B 스캔바디 간(P= .568), B, C 스캔바디 간(P = .546), C, A 스캔바디 간(P = .112) 스캔 파일의 각도 편차 또한 모두 유의한 차이가 나타나지 않았다. 또한 스캔바디는 구강 내 노출 높이가 높은 실험군(GH, Gingival Height = 4.5)의 라이브러리 중첩 정확도가 높이가 낮은 실험군(GH = 0.5)보다 통계적으로 유의하게 높았다 (P < .05). 결론: 스캔바디의 각기 다른 형태에 따른 스캔 정확도는 유의한 차이가 없었으며, 스캔바디의 구강 내 노출 높이에 따라 라이브러리 중첩의 정확도는 증가한다. 추후 in vivo 환경에서 더 다양한 형태의 스캔바디를 이용한 후속연구가 필요할 것이다.

• 대한교통학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.115-131
• /
• 2001

본 연구에서는 기존의 정적 모형의 문제점을 극복하고, ITS사업 등 새로이 제시되고 있는 다양한 정책분석을 위한 기본 틀을 마련하기 위해 대규모 가로망 교통류 시뮬레이션 모형을 제시한다. 교통류 시뮬레이션을 위해서는 기존의 Cell Transmission 이론을 원용하였으며, 분류부와 합류부 및 교차로 부분에서의 차량 전이 행태를 설명하도록 모형을 구성하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 모형은 연속류와 단속류가 혼재되어 있는 도심 가로망을 분석할 수 있도록 설계되었다. 모의실험에서는 연속류의 분류부와 합류부에서 기존의 정적 모형에서 분석하지 못하였던 혼잡에 의한 후방지체 현상을 분석하고 그 결과를 제시하였으며, 교차로 접근 도로에서 신호에 의한 지체가 전체 통행시간에 미치는 영향과 전체 통행시간에 대한 지체 비율을 분석하였다. 또한, 사례연구를 통한 서울시 4대문안 가로망(74개 죤, 133개 신호교차로, 395개 노드, 1110개 링크, 145천대 차량) 교통류 시뮬레이션 결과를 통하여 기존의 동적통행배정모형 및 미시적 시뮬레이션 모형에서 다루기 힘들었던 중규모 이상의 가로망 분석이 가능한 것을 확인하였다. 본 모형은 연속류의 분류부와 합류부 그리고 단속류의 교차로에 대한 교통류 정밀분석이 가능하기 때문에 도로 계획 및 교차로 계획시 본 모형이 적용된다면 보다 정확한 분석이 가능할 것으로 판단된다. 또한 정보 제공에 대한 효과와 교통 사고 및 도로 공사 등이 가로망에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 설계되어 있어, 향후 ITS 사업 평가 및 공사 중 처리 계획등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다. 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권9호
• /
• pp.2281-2293
• /
• 1998

공간상의 지형객체는 토지의 소유주 변경이나 소유주의 신상 변경, 토지의 합병과 분할, 도로의 신설 및 변경에 따른 지형 변경 등과 같은 공간 또는 속성 변화에 의해 공간이력 데이터가 발생한다. 하지만 기존의 GIS(Geographic Information System)는 측정시점에서 지형객체의 스냅샷 정보만을 관리하므로 시간 흐름에 따른 공간이력을 유지할 수 없다. 따라서 이 연구는 공간 데이터베이스의 시간차원 확장을 통하여 시간과 공간을 동시에 지원하는 시공간 데이터베이스 모델과 이력 관리 체계를 설계하고 구현한다. 이 연구의 결과는 GIS 공간 데이터베이스의 시간차원 확장으로 지형객체의 모든 이력정보를 유지 관리할 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.1634-1637
• /
• 2003

Any given object on the motor-driven turntable is pictured from 8 to 72 different views with a digital camera. 3D shape reconstruction is performed with the integrated software called by Scanware from these multiple digital photographs. There are several steps such as configuration, calibration, capturing, segmentation, shape creation, texturing and merging process during the shape reconstruction process. 3D geometry data can be exported to cad data such as Autocad input file. Also 3D image model is generated from 3D geometry and texture data, and is used to advertise the model in the internet environment. Consumers can see the object realistically from wanted views by rotating or zooming in the internet browsers with Scanbull spx plug-in. The spx format allows a compact saving of 3D objects to handle or download. There are many types of scan equipments such as laser scanners and photogrammetric scanners. Line or point scan methods by laser can generate precise 3D geometry but cannot obtain color textures in general. Reversely, 3D image modeling with photogrammetry can generate not only geometries but also textures from associated polygons. We got various 3D image models and introduced the process of getting 3D image model of an internet-connected watchdog robot.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.706-712
• /
• 2006

Recursive Partial Least Squares(RPLS) method has been used for processing the on-line available multivariate chemical process data and modeling adaptive prediction model for process changes. However, RPLS method is unstable in PLS model updating because RPLS method updates PLS model by merging past PLS model and new data. In this study, Adaptive Predictive Partial Least Squres(APPLS) method is suggested for more sensitive adaptation to process changes. By expanding APPLS method, block-wise Adaptive Predictive Partial Least Squares(block-wise APPLS) method is suggested for a lager scale data of chemical processes. APPLS method has been applied to predict the reactor properties and the product quality of a direct esterification reactor for polyethylene terephthalate(PTT), and block-wise APPLS method has been applied to predict the cetane number using NIR Diesel Spectra data. APPLS and block-wise APPLS methods show better prediction and updating performance than RPLS method.