• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.23-35
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• 2014

Recently, novel application areas in digital geometry processing, such as simulation, dynamics, and medical surgery simulations, have necessitated the representation of not only the surface data but also the interior volume data of a given 3D object. In this paper, we present an efficient framework for the shape approximations of spherical solid objects based on trivariate B-splines. To do this, we first constructed a smooth correspondence between a given object and a unit solid cube by computing their harmonic mapping. We set the unit solid cube as a rectilinear parametric domain for trivariate B-splines and utilized the mapping to approximate the given object with B-splines in a coarse-to-fine manner. Specifically, our framework provides user-controllability of shape approximations, based on the control of the boundary condition of the harmonic parameterization and the level of B-spline fitting. Experimental results showed that our method is efficient enough to compute trivariate B-splines for several models, each of whose topology is identical to a solid sphere.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권2호
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• pp.101-112
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• 2003

이 논문은 객체지향 데이터 모델을 이용하여 지하수 오염 취약성 평가를 위한 시스템을 설계 구현하는 것이다. 응용 지리영역에서 지형지물을 추출하여 지리-객체로 규정하고, 관정으로부터 추출된 화학적 요소들로부터 지리-필드를 규정한다. 또한 이 지리-객체와 지리-필드 사이의 위상 관계를 보여주기 위해서 토지 이용도와 지하수에 표현된 화학 성분에 등급과 가중치를 부여한다. 지형 클래스, 행정 경계 클래스, 토지 이용 클래스와 관정 클래스는 관정 객체들 사이에 공간 관계성을 가지는 클래스합성계층구조를 이루며, 이 클래스 계층구조는 편리한 오염취약성 평가를 위한 기반이 된다. 이 연구를 통해 구현된 지하수 오염 취약성 평가를 위한 효율적인 관리시스템은 다른 자연환경의 오염 취약성 평가에도 기여할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.149-159
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• 2008

본 논문에서는 구면 파라미터기법을 이용한 3차원 메쉬 모델의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 구면 파라미터기법은 3차원 데이터 처리에서 광범위하게 응용되는 기법으로서 직교좌표계에서 판단이 불가능한 3차원 메쉬 모델의 꼭지점 좌표의 특성을 구면 파라미터기법을 적용한 후 효과적으로 분석하고 처리할 수 있다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 질량중심을 구면좌표의 원점으로 설정하여 직교좌표계에서 구면좌표계로 변환한 후 구면 파라미터기법을 적용하였다. 3차원 모델의 기하학적 정보와 위상정보의 특성을 구면 모델에서 분석하였으며 꼭지점의 추가와 위상정보의 수정을 통하여 워터마크를 삽입하였다. 제안된 알고리즘은 이동, 스케일링, 회전 등 전형적인 기하학적인 변환에 강인하며 메쉬 순서정렬, 파일 포맷 변환에서도 강인성을 유지하였고 메쉬 세분화에서는 워터마크 정보가 $90{\sim}98%$ 가량 유지됨을 확인하였으며 특히 평활화 공격에서 좋은 성능을 보여주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.11-20
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• 1999

기존의 공간 데이터베이스는 오직 현재 시점에서 유효한 정보만을 대상으로 처리하기 때문에 과거로부터 현재에 이르기까지 시간의 흐름에 따른 이력 정보를 효율적으로 관리하기 어려운 문제점이 있다. 최근에는 이를 해결하기 위한 관심이 고조되고 있으며, 이를 통해 현실 세계에 존재하는 객체에 대하여 효율적인 공간 관리뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화해온 이력 정보를 제공하라는 시공간 데이터베이스 연구가 시작되고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스는 다양한 응용 분야에 적용된다. 데이터베이스엣 정형의미는 데이터 구조와 연산에 대한 명확한 결과를 표현하고 이를 수학적으로 검증하기 위한 도구로서 사용된다. 아울러 시공간 정형의미는 시공간 데이터베이스와 시공간 데이터베이스 관리 시스템을 설계하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 논문에서는 시공간 영역과 객체 및 자료 구조는 물론 시공간 기하 연산자와 위상 연산자를 제안한다. 또한 이들을 포함하는 시공간 모델에 대한 정형의미를 통해서 관계 수식을 정립하고 그 연산식을 실제적인 예로서 보인다.

• 한국물환경학회지
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• 제32권6호
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• pp.511-519
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• 2016

National Institute of Environmental Research (NIER) has developed the Korean Reach File (KRF) for scientific and systematic analysis of variables related to water quality, pollutant sources and aquatic ecosystems in consideration of steam reach networks. The KRF provides a new framework for data production, storage, management and analysis for water related variables in relation to spatial characteristics, connections, and topologies of stream reaches. However, the current version of KRF (ver.2) has limited applicability because its nodes include not only the stream points based on topological characteristics but also those based on water quality monitoring stations, which may undermine its generality. In this study, a new version of KRF (ver.3) was designed and established to overcome the weak point of version 2. The version 3 is a generalization of the old KRF graphic data and it integrates the attribute data while separating it from the graphic data to minimize additional work that is needed for data association and search. We tested the KRF (ver.3) on actual cases and convenience and adaptability for each application was verified. Further research should focus on developing a database link model and real-world applications that are targeted to process event data.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권6호
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• pp.635-643
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• 2007

As many engineers and technicians are involved in the design process of large scale and/or complex products, there are a lot of miss matches and interferences due to designers' faults and several kinds of CAD systems. Recently, CAD systems are applied to verify and check the assembly process. Digital Mock-Up(DMU) system, a tool to build a virtual mock-up in the design stage, has been used to prevent the interferences and miss matches during precision design processes. Using the virtual assembly tool, engineers are able to design precision and interference free parts without physical mock-ups. Instead of a single CAD source, several CAD systems are used to design a complex product. Several organizations are involved in the distributed design environment for heterogeneous multi-CAD assembly. XML and the lightweight CAD file are proposed for the multi-CAD assembly. XML data contains hierarchy of the heterogenenous multi-CAD assembly. STEP PDM schema and STEP ISO 10303-28 formations are applied to construct the XML data. The lightweight CAD file produced from various CAD files through ACIS kernel and InterOp not only contains mesn, B-Rep and topological data, but also is used to visualize CAD data and to verify dimensions. Developed system is executed on the desktop computers. It does not require commercial CAD systems to visualize 3D assembly data. Real-time interference and fitness checks, dimensional verification, and design and assembly verification are performed on the developed system. Assembly of heterogeneous models for a car is conducted to verify the effectiveness of the developed DMU system on the Internet.

• Spatial Information Research
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• 제19권5호
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• pp.75-86
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• 2011

실세계의 도시에 대한 3차원 모델링은 도시계획과 의사결정을 하기 위하여 필수적인 작업이다. 또한 무선인터넷 발달과 함께 이용자의 위치를 파악하여 정보를 제공하는 위치기반서비스에 대한 소비자 증가로 많은 3차원 도시모델이 개발되고 있다. 특히 우리나라 도심지역의 경우에는 초고층 건물들의 밀집으로 실외뿐만 아니라 실내공간 모델링에 대한 연구가 필요하며, 공간 모델을 통해서 최단경로 등의 공간 분석이 통한 위치기반서비스가 제공될 수 있어야 한다. 지금까지 많은 연구가 진행된 3차원 도시모델들은 피처 모델로, 기본요소들(primitives)을 조합하여 공간을 표현하고, 관계성은 공유하는 기본요소들을 찾아야지만 표현할 수 있기 때문에 복잡한 3차원 공간 객체들 사이에서는 관계성을 정의하기 힘들다. 따라서 최단경로와 같이 공간간의 관계성을 기반으로 도출되는 공간 분석을 하기 위해서는 공간간의 관계성 표현이 필요하다. 본 연구에서는 복잡한 3차원 실내공간간의 관계성을 효율적으로 표현하는 네트워크 기반의 위상학적 데이터 모델인 보행 공간 관계 모델을 개발하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.57-65
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• 2008

레이저레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서는 시뮬레이터의 레이저신호로 대응되는 공간의 범위와 해당 사물의 위치 및 속성정보를 정확하고 빠르게 획득해야 한다. 또한 시뮬레이션에 사용되는 데이터는 지형, 건물 및 차량과 같은 복잡한 3차원 객체들이며 광범위한 지역을 대상으로 하므로 가시화를 위한 일반적인 3차원 모델링 툴로는 빠르게 데이터를 추출하고 연산을 수행하기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 복합적인 형태의 3차원 객체를 데이터베이스에 저장하고 필요한 질의를 수행하며, 가시화 부분과 연동할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 3차원 다면체를 토폴로지 기반으로 데이터모델링을 수행하는 과정과 이러한 객체를 공간 DBMS를 이용하여 구현하는 과정을 예시하였다. 또한 DB에 저장된 데이터를 접근하여 가시화하는 과정을 VRML을 이용하여 구현하고, 시뮬레이션 레이저신호와의 연산 테스트를 실시하였다. 향후 데이터모델에 대한 연구와 가시화 부분에서의 LOD적용 등의 문제를 해결한다면 시뮬레이션뿐 아니라 보다 다양한 상황에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.353-362
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• 2012

건물모델의 정규화 없이 3차원 건물 모델링을 하면 건물모델에 왜곡이 발생하거나 위상적 불일치가 발생할 수 있다. 반면에, 정규성을 고려할 경우 제약조건으로 인하여 재구성이 가능한 건물 유형이 제한적일 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 다양한 건물을 고려한 건물모델 정규화 방법을 적용하여 항공라이다 데이터로부터 3차원 건물을 모델링하였다. 우선 특징공간에서의 군집화와 객체공간에서의 분할을 통해 건물점들을 지붕면으로 분할한다. 건물모델 구성요소 간의 평행성, 대칭성, 일치성 등을 충족시키기 위하여 면-선-점의 순차적 조정에 의한 정규화를 통해 3차원 건물을 재구성한다. 도시 지역에 대한 실험을 통해 기존의 방법들보다 다양한 형태의 건물에 대하여 정규성을 충족하는 3차원 모델을 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 정규화가 건물모델의 정확도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2948-2963
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• 2015

In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.