• 대한조선학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.31-37
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• 1994

선체 형상을 표현하기 위하여 Bi-Cubic B-spline이 가장 널리 사용되고 있다. B-spline곡선 곡면 정의에 있어서 입력 데이터가 불규칙하거나, 주어진 데이터의 갯수가 많은 경우, 또는 형상이 복잡한 경우에 주어진 형상의 부드러운 곡선 곡면(Smooth curves or surfaces)을 재현할 수 있는 역행렬을 구하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 새로운 버텍스 산출법(ISE 방법: Image Surface Expansion Method)을 제시한다. 곡선정의를 이용하여 ISE방법을 검증하였고, 수렴성을 확인하였다. 또한 선체형상을 정의하였으며, Open Uniform B-spline으로 형성된 곡면과 비교하였고, ISE방법의 신뢰도를 검증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권2호
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• pp.191-201
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• 2010

본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.

• 공학논문집
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• 제2권1호
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• pp.49-56
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• 1997

Emission computed tomography에 있어서 Bayesian방법에 근거한 통계학적 영상 재구성법이 수년간에 걸쳐 중요한 관심사로 대두되어 왔다. 이는 Bayesian 접근 방법을 사용할 경우 영상 재구성 알고리즘에 재구성하고자 하는 영상에 대한 사전정보를 포함시킬 수 있기 때문이었다. 이러한 방법은 경우에 따라 향상된 성능을 보이고 있으나, 막대한 계산시간으로 인해 실제 임상에 적용되기가 매우 어려운 상황이다. 한편, filtered backprojection(FBP)은 알고리즘 자체가 간단하고 계산시간도 매우 단축되므로 대부분의 임상에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 Bayesian 영상 재구성에서 매우 유용하게 사용되는 spline 모델을 FBP의 고주파 감쇠를 위한 정칙자로 사용함으로써 FBP 영상 재구성에 Bayesian 방법과 유사한 효과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권8호
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• pp.875-883
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• 1999

서로 다른 기하학적 모델링 시스템에 사용되는 곡선 및 곡면의 자료 교환에서, 시스템이 지원하는 그 곡선 및 곡면의 최대 차수에 제한이 있을 때, 낮은 차수로의 차수 감소가 필요하다. 본 논문에서는 근사 변환에 의한 B-spline 곡선의 차수 감소 방법을 제시한다. 기존의 Bzier 곡선의 차수감소 방법들을 적용하고, 그 방법들을 비교 분석한다. B-spline 곡선의 knot 제거 알고리즘이 자료 감소를 위해 차수 감소 과정에 적용된다.Abstract The degree reduction of B-splines is required in exchanging parametric curves and surfaces of the different geometric modeling systems because some systems limit the supported maximal degree. We propose an approximate degree reduction method of B-spline curves using the existing Bzier degree reduction methods. Knot removal algorithm is used to reduce data in the degree reduction process.

• 한국해양공학회지
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• 제12권3호통권29호
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• pp.96-102
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• 1998

This paper presents to create a SAC(Sectional Area Curve) using an ANFIS(Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System). First, it defines SACs of parent ships by using a B-spline approximation and a genetic algorithm and accumulates a database about SAC's control points. Second, it learns an ANFIS from parent ship data, which are related with principal dimensions and SAC's control points. This process is to model an ANFIS for SAC inferreice. When an ANFIS modeling is completed, we can determine a SAC through an ANFIS inferring.

• 한국CDE학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.87-102
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• 1998

Given a sequence of cross-sectional curves, the skinning method generates a freeform surface that interpolates the given curves in that sequence. This thesis presents a construction method of a B-spline skinning surface that is fair and satisfies volume constraints. The fairness metric is based on the parametric energy functional of a surface. The degrees of freedom in surface control are closely related lo control points in the skinning direction. The algorithm fur finding a skinning surface consists of two step. In the first step, an initial fair surface is generated without volume constraints and one coordinate of each control point is fixed. In the second step, a final surface that meets all constraints is constucted by rearranging the other coordinates of each control point that defines the initial surface A variational Lagrange optimization method produces a system of nonlinear equations, which can be solved numerically. Moreover, the reparametrization of given sectional curves is important for the construction of a reasonable skinning surface. This thesis also presents an intuitive metric for reparametrization and gives some examples that are optimized with respect to that metric.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.35-44
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• 2005

서로 다른 기하학적 모델링 시스템을 사용하는 곡선 및 곡면의 자료 교환에서, 시스템이 지원하는 B-spline 곡선 및 곡면의 최대 차수에 제한이 있을 때, 주어진 허용 오차 범위 내에서 낮은 차수로의 차수 감소가 필요하다 본 논문에서는 근사 변환의 한 방법인 B-spline 곡선의 차수 감소 방법을 적용한 실험적 결과를 제공한다. B-spline 곡선의 근사변환에서 기존의 $B\acute{e}zier$ 곡선의 차수감소 방법들을 차수 감소 과정에 적용하고. 그 방법들을 비교 분석한다 knot 제거 알고리즘도 자료 감소를 위하여 차수 감소과정에 적용한다

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.41-48
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• 2020

본 논문에서는 고속도로 통행량을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 통행량에 대한 누적분포함수를 이용한 동적 예측 알고리즘을 제시한다. 여기서 누적분포함수의 근사함수를 수치적 방법인 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline) 보간법과 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 통해 얻는다. 이 알고리즘은 금융수학에서 활용하는 누적 분포함수를 이용한 난수 생성 알고리즘을 통행량 예측에 알맞도록 새롭게 구조화한 것이다. 이 알고리즘으로 고속도로 통행량을 시뮬레이션하면 실제 통행량과 매우 흡사한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 이 알고리즘은 고속도로뿐만 아니라 통행량 예측이 필요한 다양한 분야에서 활용할 수 있는 새로운 알고리즘이다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.115-124
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• 2005

This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the problems. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the problems. As a result. the nearest neighbor interpolation. which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm. shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore. this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson's curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter. this study will develop an interpolation algorithm that has an excel lent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS. Ferguson's complex surface. and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on. the results of this study.

• 한국생산제조학회지
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• 제19권4호
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• pp.562-569
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• 2010

This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the blurring of magnified image. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the blurring of magnified image. As a result, the nearest neighbor interpolation, which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm, shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore, this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson' curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter, this study will develop an interpolation algorithm that has an excellent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS, Ferguson' complex surface, and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on the results of this study.