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- 저자 : 정우준(Woojun Jung) (검색결과 4 건)
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정우준(Woojun Jung),이인권(In-Kwon Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
캐릭터 애니메이션에 모션 캡쳐를 도입하면서 사실적인 애니메이션의 제작에 많은 도움을 받을 수 있었지만, 필요한 동작 마다 계속해서 고가의 장비를 이용하여 데이터를 수집해야하기 때문에 모션 캡쳐를 이용한 애니메이션 제작에는 많은 비용이 든다. 본 논문에서는 이미 수집된 모션 캡쳐 데이터의 재사용 방안 중 하나로 두 개의 캐릭터 애니메이션 시퀀스에서 개개의 특징을 유지하는 또 다른 애니메이션 시퀀스를 만들어내는 방법을 제안한다. 주성분분석(PCA)를 이용하여 두 모션의 평균 모션과 각각을 적절한 비율로 반영하여 선택, 합성하는 간단하면서도 직관적인 방법이다.
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정우준(Woojun Jung),김국태(Guktae Kim),김인용(Inyong Kim) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2018 No.11
According to high technical development about electronic suspension system, these day automobile company is willing to have electronic active shock absorber like RTD for high performance vehicles because it gives good ride quality on various road input to control damping force separately by real time but it is required complex function for validation and tuning work also it is costly so far. As a result conventional passive damper is still major suspension part for all kinds of vehicles and it will be used consistently in the future. Passive damper tuning is always one of big challenge for Ride and Handling engineer to have comfortable and solid ride. Because vehicle’s ride quality is affected a lot by passive damper tuning and it is important thing for the customer who is having their own car with satisfaction. Ride & Handling engineer need to consider damper tuning differently by vehicle’s engineering characteristics like mass, stiffness and suspension travel also the vehicle’s purposes (off road, sports, family sedan etc.) to use. This paper describes the way how to achieve effective body motion control with passive damper to take account of vehicle’s engineering characteristics and purpose.
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Tilt Type Steering Column의 Tilt Angle에 따른 Steering Ratio Variation에 관한 연구
정우준(Woojun Jung),김국태(Guktae Kim),오정용(Jungyong Oh),박수용(Sooyoung Park) 한국자동차공학회 2010 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2010 No.11
There are many vehicles produced with steering height adjustment system for customer convenience these day. The trend have moved from luxury vehicle to small vehicle as a option. In small vehicle case, If it needs same level of height change of steering wheel it could be required much steering column angle change compare to large vehicle due to package or size limitation and it cause bad effect on steering performance by steering geometry change. So even if tilt type steering column gives convenience to customer but a lot of steering column angle change makes bad results about vehicle’s handling performance target and concept that we want to make goal. This study’s purpose is finding a relation about handling performance and steering geometry change by tilt angle of steering column. First we should know steering ratio variation according to steering column angle change. And then we can study steering sensitivity change by steering ratio variation on handling side. Finally we are able to know what is previous CAE activity before making a decision for steering tilt angle with this results.
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텍스트 감성분석과 해석가능한 기계학습 기반의 포렌식 기법을 활용한 회계부정탐지 : 내부회계관리제도를 중심으로
정우준 ( Woojune Jung ),윤재원 ( Jaewon Yoon ),김경호 ( Kyungho Kim ) 한국회계학회 2021 회계학연구 Vol.46 No.6
본 연구는 기계학습을 기반으로 회계부정탐지모형을 개발하는 데 있어 내부회계관리 제도 운영보고서의 텍스트 감성지수가 추가적 예측기여도를 갖는지 탐색적으로 검증한 후 개발된 모형의 해석을 시도하였다. 회계부정의 대용변수로는 금융감독원의 감리지적사례를 사용하였고, 기계학습에 사용될 데이터는 재무비율과 내부회계관리제도 변수 등 총 183개의 포괄적 입력변수로 구성한 데이터세트(Non-SA Set)와 구글의 자연어처리 API를 이용한 감성지수를 추가한 데이터세트(SA Set)로 구성하였다. 2개의 데이터세트에 4가지 모형을 학습시켜 총 8개의 예측모형을 개발한 결과는 다음과 같다. 첫째, SA Set에서는 로지스틱 모형 기반의 예측모형(LGST-SA)이 가장 높은 예측성과를 보였다. 둘째, Non-SA Set에서는 랜덤포레스트 모형 기반의 예측모형(RF-NSA)이 가장 높은 예측성과를 보였다. 셋째, LGST-SA의 예측성과는 RF-NSA보다 유의하게 높은 것으로 나타나, 감성지수의 예측기여도를 검증하였다. 추가적으로 해석가능한 기계학습 방법 중 하나인 SHAP을 통해 감성지수가 회계부정과 양(+)의 관계를 가지는 것을 사례적으로 확인하였다. 본 연구는 회계부정탐지모형의 개발에 있어 내부회계관리제도 운영보고서 감성분석의 유용성을 검증한 최초의 논문이며, 기계학습의 한계를 극복하기 위한 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. This study tried to verify exploratorily whether the sentiment index of operation report of Internal Control over Financial Reporting (ICFR) has an additional contribution for developing accounting fraud detection models based on machine learning and to interpret the results. The sanction cases of Financial Supervisory Service (FSS) was used as a proxy for accounting fraud. Non-SA Set consists of comprehensive input variables, such as financial ratio and ICFR related variables (183) and SA Set is addition of the sentiment index of operation report of ICFR using Google's natural language process (NLP) API to Non-SA Set. The results of developing a total of 8 models by training 4 models on 2 each data sets are as follows. First, the logistic model based prediction model (LGST-SA) showed the highest predictive performance on SA Set. Second, the random forest model based prediction model (RF-NSA) showed the highest predictive performance on Non-SA Set. Third, the predictive performance of LGST-SA was significantly higher than that of RF-NSA, so the predictive contribution of the sentiment index was verified. Additionally, through SHAP, one of the interpretable machine learning (IML) methods, it was anecdotally confirmed that the sentiment index had a positive relationship on accounting fraud. This study has importance in that the first paper to verify the usefulness of the sentiment analysis of operation report of ICFR for developing an accounting fraud detection model and to suggest a way to overcome the limitations of the machine learning.
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