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민준영,오주택,김명섭,김태원 한국ITS학회 2008 한국ITS학회논문지 Vol.7 No.5
근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 나타나는 사고의 개연성에 대한 연구가 필요하다. 교통사고는 교통상충상황의 연장선에서 발생하는 것으로써, 적은 시간과 한정된 공간에서 조사가 용이하고 자료취득이 수월하며 적은 비용으로 연구를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 교통상충기법은 그 활용도가 높으며, 많은 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신호교차로 영상을 입력받아서 교통상충을 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 CCTV카메라에서 입력되는 영상입력부, 입력된 영상을 배경영상, 현재영상, 차영상(difference image), 이동차량 분할(segmentation)영상을 저장하는 영상저장부, 저장된 영상을 상충알고리즘에 의해 상충판단을 하는 영상처리부, 그 처리된 결과는 디스플레이 해주는 영상출력부로 구분하여 처리한다. 프로그램 개발은 그래픽 언어인 LabVIEW 8.5버전과 VISION모듈 라이브러리를 이용하여 개발하였다. To increase road safety at blackspots, it is needed to develop a new method that can process before accident occurrence. Accident situation could result from traffic conflict. Traffic conflict decision technique has an advantage that can acquire and analyze data in time and confined space that is less through investigation. Therefore, traffic conflict technique is highly expected to be used in many application of road safety. This study developed traffic conflict decision program that can analyze and process from signalized intersection image. Program consists of the following functional modules: an image input module that acquires images from the CCTV camera, a Save-to-Buffer module which stores the entered images by differentiating them into background images, current images, difference images, segmentation images, and a conflict detection module which displays the processed results. The program was developed using LabVIEW 8.5 (a graphic language) and the VISION module library.
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Generalized Clustering Network를 이용한 전방향 학습 알고리즘
민준영,조형기,Min, Jun-Yeong,Jo, Hyeong-Gi 한국정보처리학회 1995 정보처리논문지 Vol.2 No.5
This paper constructs a feed-forward learning complex algorithm which replaced by the backpropagation learning. This algorithm first attempts to organize the pattern vectors into clusters by Generalized Learning Vector Quantization(GLVQ) clustering algorithm(Nikhil R. Pal et al, 1993), second, regroup the pattern vectors belonging to different clusters, and the last, recognize into regrouping pattern vectors by single layer perceptron. Because this algorithm is feed-forward learning algorithm, time is less than backpropagation algorithm and the recognition rate is increased. We use 250 ASCII code bit patterns that is normalized to 16$\times$8. As experimental results, when 250 patterns devide by 10 clusters, average iteration of each cluster is 94.7, and recognition rate is 100%. 본 연구에서는 역전파(backpropagationlk)학습 알고리즘에 대체될 수 있는 전방향 학습 알고리즘에 준하는 혼합 인식모형을 구성한다. 본 알고리즘은 Nikhil R. Pal (1993)이 제안한 GLVQ(Generalized Learning Vector Quantization)를 이용하여 패턴을 클러스터링 한 다음 비유사성(dissimilarity)을 가진 패턴끼리 재구성(regrouping) 하여 단순 퍼셉트론(simple perceptron)을 이용하여 group별 학습을 한다. 일반적으로 역전파학습인 학습시간이 많이 소요된다는 단점이 있다[1]. 본 알고리즘의 특징으로 는 feed-forward학습이기 때문에 학습시간이 단축될 뿐만 아니라 전체 패턴을 그룹별 로 나누어 학습을 하기 때문에 인식률도 향상 시킬 수 있다. 본 알고리즘에 적용한 데 이타는 250개의 ASCII코드를 16$\times$8격자에 정규화시킨 비트 패턴(bit pattern)을 이용 하였다. 실험결과 250개의 패턴을 10개의 클러스터로 나누어 학습을 시켰을 때 각 클 러스터별 평균반복횟수 94.7회만에 250개의 ASCII코드를 100% 인식할 수 있었다.
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민준영,류동기,이용진 한국산업경영학회 2012 한국산업경영학회 발표논문집 Vol.2012 No.-
본 연구는 국방연구 관련 과제의 평가모형 개발로 이전에 국방분야에서의 주관적인 평가방식이 아닌 효율성 측정방법인 DEA(Data Envelopment Analysis)분석을 통해서 종료과제의 효율성을 계산하였고 국방분야 특성에 맞에 정성적인 자료를 이용하였으며 가중치는 전문가의 의견이 반영된 AHP기법을 사용하였다. 또한 DEA은 자료를 그대로 이용하는 단점을 극복하기 위해서 사용되는 변수의 특서을 고려하여 LSD(Least Significant Difference:최소유의차)을 이용하여 점수화를 하여 분석하였다. 분석 결과 기존 DEA와는 다른게 효율성 있는 DMU(Data Making Unit)의 선별과 우선순위 설정이 용이하게 되었다. 하지만 LSD을 이용한 DEA/AHP모형의 기존 모델과의 관계와 변수의 점수화는 계속 연구되어야 한다.
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3D 프린팅 기술에 의한 소재 개발과 3 차원 가상 착의 시스템 활용을 통한 의류 제작
민준영,김현진,김혜림 숙명여자대학교 창의융합연구소 2023 창의융합연구 Vol.3 No.1
4 차 산업 시대의 도래와 디지털 기술의 발전에 따라, 섬유·패션 산업에서도 디지털 기술을 접목하려는 시도가 계속되고 있다. 이에, 국내에서는 섬유·패션 산업의 경쟁력과 제조 현장의 지능화 및 자동화를 위해 3D 프린팅 기술, 3 차원 가상 착의 시스템, AI, 메타버스 등의 디지털 기술을 도입하고 있다. 본 연구의 목적은 3D 프린팅을 활용한 텍스타일을 디자인하고, 3 차원 가상 착의를 통해 3D 프린팅 의류의 샘플링 진행 및 실물 작품으로 전개하여 3D 프린팅 의류의 실물 제작 가능성과 섬유·패션 산업에서의 디지털 기술의 적용 방안을 확인하는 것이다. 3D 프린팅 텍스타일 디자인 모티브는 자연물에 나타나는 구조적인 요소를 선택하여 텍스타일 유닛을 디자인하였고, 이를 체인메일의 구조에 적용하여 텍스타일 패턴을 제작하였다. 제작한 텍스타일 패턴은 CLO 프로그램을 사용해 의류에 적용하여 3 차원 가상 착의 시뮬레이션을 진행하였다. 3D 프린팅 텍스타일 중 유연성이 우수하고 패턴의 유닛이 작아 곡선적인 형태로 변형이 용이한 ‘텍스타일 2’ 패턴을 출력 크기에 맞추어 분할하고 2D 패턴에 따라 모델링을 변형하여 3D 프린팅 하였고, 시제품을 완성하였다. 시제품은 CLO 프로그램으로 제작한 가상 착의와 비교하여 패턴의 맞음새와 실루엣을 확인하였다. 본 연구의 의의는 3 차원 가상 착의 시스템을 이용하여 효율적으로 3D 프린팅 텍스타일의 적용 형태 및 실루엣을 확인함과 동시에 3D 프린팅 기술을 이용해 형태 맞춤형으로 출력하여 시제품을 제작함으로써 3D 프린팅 텍스타일의 의류 적용 가능성을 확인한 것에 있다. Attempts to incorporate digital technologies into textile and fashion industries, inspired by the 4th industrial revolution and digitalization, are continuing. The digital technologies, such as three-dimensional (3D) printing, 3D virtual clothing, artificial intelligence, and metaverse, have an influence on the textile and fashion industries. Thus, the focus of this study was on using 3D printing to produce textiles and clothing. The aim of the study was to produce 3D printed textiles and compare the prototype clothing produced using those textiles with 3D virtual clothing. Three different textile samples having a chain mail structure were first produced using 3D printing and the textile design motif used was inspired by natural objects. Considering its flexibility and physical properties, the sample “Textile 2” was selected for the prototype. Secondly, the two-dimensional pattern of a tunic-style dress was divided based on the 3D printing size. Each printed unit was sewn and a prototype tunic dress was obtained. Thirdly, the fit and silhouette of the prototype dress were compared with those of the virtual dress produced using CLO, a 3D fashion design software program. The comparison results indicated that the prototype dress made from the 3D printed textile was similar to the 3D virtual dress. Thus, clothing made from a 3D printed textile could be simulated using a 3D virtual program and the waste produced during garment production could be reduced by omitting the sample production. The results of this study and follow-up studies indicated that 3D virtual garments and 3D printing technologies can be effectively used in garment production processes.
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