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기하 추론 및 탐색 알고리즘에 기반한 CAD / CAM 통합
한정현(JungHyun Han),한인호(Inho Han) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.1
자동공정계획은 CAD 모델을 자동적으로 해석하여 CAM을 구동시키는 것을 목표로 하는데, 이를 위해서는 우선 CAD 모델로부터 특징형상을 인식하여야 한다. 특징형상 인식에 관한 연구는 근 20년간의 역사를 가지고 있지만, 그 연구 성과는 실용화되지 못하고 있다. 그 이유 중 하나는, 특징형상 인식과 자동공정계획 연구가 분리되어 진행되어왔기 때문이다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 토대로 이 두 분야를 통합하여, 제조가능한 특징형상을 인식하고, 셋업을 최소화하며, 특징형상 간의 의존 관계를 설정하고, 최적의 가공 순서를 결정하였다. Computer Aided Process Planning (CAPP) plays a key role by linking CAD and CAM. Given CAD data of a part, CAPP has to recognize manufacturing features of the part. Despite the long history of research on feature recognition, its research results have rarely been transferred into industry. One of the reasons lies in the separation of feature recognition and process planning. This paper proposes to integrate the two activities through AI techniques, and presents efforts for manufacturable feature recognition, setup minimization, feature dependency construction, and generation of an optimal machining sequence.
패킷비디오 네트워크에서의 패킷손실을 고려한 무기준 화질열화 예측기법
한정현(Junghyun Han),김요한(Yo-han Kim),김현태(Hyuntai Kim),신지태(Jitae Shin) 한국방송·미디어공학회 2009 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2009 No.11
인터넷의 발전과 비디오 압축 코덱의 발전으로 인해 실시간 영상 스트리밍 (Streaming) 서비스가 가능해졌다. 하지만, 패킷 손실로 인한 비디오 화질 열화는 여전히 문제가 되고 있다. 이 때문에 부호화기 에서는 에러에 강한 내성을 가지는 부호화방법으로 압축하며, 복호화기 에서는 에러 은닉기법을 통하여 패킷 손실에 의한 화질열화를 최소화한다. 이런 기법들을 활용하기 위해서는 패킷손실을 보정한 정확한 화질 열화를 측정 할 수 있는 방법이 필요하다. 영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중에서 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 본 논문에서는 패킷 비디오 네트워크 환경에서의 발생할 수 있는 다양한 패턴의 패킷 손실에 따른 비디오의 화질 열화를 무기 준법에 의해 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 수신된 영상의 움직임 정보를 이용하여 패킷 손실에 따른 각 프레임당초기 에러 값을 예측 한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 상당히 높은 피어슨 상관도 (Pearson Correlation)를 보여준다.
역진자 모델-저차원 모션 캡처 데이터를 이용한 보행 모션 제어기
한구현(KuHyun Han),김영범(YoungBeom Kim),박병하(Byung-Ha Park),정광모(Kwang-Mo Jung),한정현(JungHyun Han) 한국멀티미디어학회 2016 멀티미디어학회논문지 Vol.19 No.8
This paper presents an interactive locomotion controller using motion capture data and inverted pendulum model. Most of the data-driven character controller using motion capture data have two kinds of limitation. First, it needs many example motion capture data to generate realistic motion. Second, it is difficult to make natural-looking motion when characters navigate dynamic terrain. In this paper, we present a technique that uses dimension reduction technique to motion capture data together with the Gaussian process dynamical model (GPDM), and interpolates the low-dimensional data to make final motion. With the low-dimensional data, we can make realistic walking motion with few example motion capture data. In addition, we apply the inverted pendulum model (IPM) to calculate the root trajectory considering the real-time user input upon the dynamic terrain. Our method can be used in game, virtual training, and many real-time applications.