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박민기 ( Min Ki Park ),김현수 ( Hyun Soo Kim ),최한균 ( Han Kyun Choi ),이승주 ( Seung Joo Lee ),고광희 ( Kwang Hee Ko ),이관행 ( Kwan H Lee ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1
주어진 경계선에 대해 비누막이 생성하는 표면 모델링 및 시간에 따른 변형 시뮬레이션은 컴퓨터 그래픽스 응용 프로그램의 한 분야이다. 이 문제에 대한 이전의 연구들은 주로 기하적인 방법들을 이용하였기 때문에 물리적으로 정확한 변형을 다루지 못하였다. 본 연구에서는 정확한 기하를 바탕으로 물리기반 변형을 다루기 위해 이산미분기하학으로부터 비누막의 동적인 모델을 제안한다. 우선, 비누 성분의 물리적인 특성들을 고려한 에너지 모델을 정의하고, 이를 이산 영역에서 나타내기 위해 이산미분기하 및 이산화 기법들을 이용한다. 제안하는 모델은 평형 상태에서의 비누막 형상뿐만 아니라 외력에 대한 표면의 변형까지 정확하게 나타내며, 실시간 시뮬레이션이 가능하여 게임, 애니메이션 목적으로 활용될 수 있다.
박민기(Min Ki Park),이용이(Yong Yi Lee),이관행(Kwan H. Lee) (사)한국CDE학회 2015 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.동계
Normal filtering is an effective mesh denoising technique where perturbed normals are first rectified followed by vertex adjustment on a new normal field. However, in most filters, important features such as edges, corners or small-scale details are not preserved, or shape distortions inevitably occur during normal refinement. This is due to the characteristic that a filter generally takes measurement signal as a centroid of the range filter. In this paper, we propose a joint bilateral filter that uses the reference data obtained by analyzing the measurement data itself. The algorithm classifies every face into feature or non-feature face, and normal filtering is then performed on non-feature and feature face separately. The proposed normal filter outperforms the other methods for highly corrupted mesh surface, even for impulse noise.
분산전원이 도입된 배전계통에 한류기 적용을 고려한 보호계전기 오동작 개선 분석
박민기(Min-Ki Park),임성훈(Sung-Hun Lim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
본 논문에서는 분산전원이 도입된 배전계통에 한류기 적용을 고려한 보호계전기의 동작을 분석하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 특히 고장 발생시 보호계전기의 오동작이 발생하는 사례를 분석하였으며 기존 방법인 방향성과 전류계전기를 이용하지 않고 한류기에 의한 영향을 보정하는 방법인 임피던스보정 알고리즘을 이용하여 개선을 하였다.
박민기(Min Ki Park),이승주(Seung Joo Lee),이관행(Kwan H. Lee) (사)한국CDE학회 2012 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2012 No.2
Most commercial scanners can produce a huge amount of dense point cloud that represents the shape of a real world object. In product inspection and other geometry processing applications, analyzing a shape or identifying sharp edges improves the efficiency and performance of operations. In this paper, the method for shape analysis of point-based geometry is presented based on the tensor voting theory. We first compute the voting tensor of a point using the neighborhood, and then infer the local structure around the point via eigen-analysis of the tensor. To reduce the dependency of data, the tensor voting analysis is performed at multiple scales. The multi-scale tensor voting of a given point set improves noise sensitivity and scale dependency of an input model. Our method can recognize a sharp edge or a space curve that is not detected in the PCA-based methods. We demonstrate the strength of the proposed method in terms of efficiency and robustness by comparing it with other methods.