Earticle

Recent advances in 3D data-driven digital twin research have revealed limitations in existing tree reconstruction methods, which rely solely on either scanning or procedural generation. To address this issue, this study proposes a hybrid pipeline that integrates data-driven reconstruction and procedural generation using Gaussian Splatting(GS) data. The proposed method converts multi-view GS outputs into dense point clouds and extracts a stable skeletal structure through color-density-based graph analysis. Fine branches and leaves are procedurally generated using a space colonization algorithm that incorporates botanical principles, achieving a natural and structurally coherent form. Quantitative evaluations using Chamfer distance and Intersection-over-Union metrics demonstrate high geometric similarity and volumetric consistency with the original GS data. The proposed GS-based hybrid framework ensures both visual realism and biological plausibility, enabling efficient and reliable digital twin tree modeling.

타인의 고통에 대한 공감은 자신도 모르게 생겨날 수 있지만 하향적 요인에 의해 조절되어야 바람직한 결과를 낳을 수 있다. 이에 본 연구는 통증 공감의 통제 과정을 이해하기 위해 작업기억 이중과제에 의한 인지부하가 통증판단에 미치는 영향을 분석하였다. 통증판단 과제에서 참가자는 차례로 제시되는 점화자극과 표적자극을 보고, 표적자극에 담긴 타인의 신체에 통증이 가해지는지 판단하였다. 점화자극과 표적자극의 내용은 매 시행 같거나 다를 수 있었다. 참가자는 저부하 구획에서 통증판단 과제만 수행하거나, 고부하 구획에서 네 가지 색상을 기억하는 작업기억 과제를 동시에 수행하였다. 통증판단에 기여하는 프로세스들을 분리하기 위해, Cameron과 동료들(2017)이 제안한 다항트리과정 모형을 통증판단 반응에 적합하였다. 그 결과, 통증공감의 통제 과정을 반영하는 의도적 공감 파라미터가 작업기억 부담에 의해 감소하였으나, 자동 과정을 반영하는 비의도적 공감 및 반응 편향 파라미터는 작업기억 부담의 영향을 받지 않았다. 또한 의도적 공감의 추정치는 인지부하 수준에 상관없이 개별 참가자의 작업기억 용량과 정적인 상관을 보였다. 본 연구는 통증공감의 용량제한적인 특성을 입증하고, 동시에 작업기억 용량이 통증 공감의 개인차를 이해하는 데 중요한 단서로 활용될 수 있다는 것을 시사한다.

Empathy for others’ pain may arise spontaneously, but it needs to be modulated by top-down factors to produce desirable outcomes. To understand such controlled processes of pain empathy, we analyzed the effects of cognitive load on identifying others’ pain. In a pain identification task, participants viewed successive prime and target images depicting another person’s hand or foot in painful or nonpainful situations and judged the target experience as painful or nonpainful while ignoring the prime images. Participants performed pain identification with or without a concurrent color memory task. To dissociate the processes involved in pain empathy, we fitted a three-parameters multinomial processing tree model to the pain identification responses, as suggested by Cameron and colleagues (2017). The results showed that the estimate of Intentional Empathy, a parameter for controlled processes, decreased with working memory loads. In contrast, the estimates of Unintentional Empathy, a parameter for automatic processes, and Response Bias did not change. Furthermore, Intentional Empathy was positively correlated with the working memory capacity of individual participants. This study demonstrated capacity-limited aspects of pain empathy and suggests that working memory capacity could be a critical factor in better understanding individual differences in pain empathy.

Purpose: This study aimed to identify sex-specific sarcopenia risk groups among older adults. Methods: Data were obtained from 1,870 Korean adults aged 65 years or older who participated in the Korea National Health and Nutrition Examination Survey between 2022 and 2023. Sarcopenia was evaluated based on hand grip strength and skeletal muscle mass. Statistical analyses incorporating complex sample methods, along with decision tree analysis, were conducted using SPSS version 29.0. Results: The prevalence of reduced muscle strength, decreased muscle mass, and sarcopenia was 14.7%, 30.2%, and 8.1%, respectively. Sarcopenia was observed in 6.4% of men and 9.7% of women. In men, eleven sarcopenia risk pathways were identified based on age, anemia, education level, body mass index (BMI), perceived health status, hemoglobin A1c, diabetes, diastolic blood pressure, income, living status, acceptable macronutrient distribution range (AMDR) for protein, and aerobic exercise. The strongest predictor of sarcopenia risk in men was age ≥ 77 years, in combination with low educational attainment and anemia. In women, six sarcopenia risk pathways were identified based on age, BMI, AMDR for protein, high density lipoprotein-cholesterol, triglycerides, and living status. The strongest predictor of sarcopenia risk in women was age ≥ 74 years combined with low BMI. Conclusion: Sarcopenia risk factors and pathways differed substantially by sex among older adults. These findings suggest that sex-specific screening and targeted prevention strategies may be effective in reducing sarcopenia risk in older adults.

인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식 모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.

Recognition model is not defined when you configure a model, Been added to the model after model building awareness, Model a model of the clustering due to lack of recognition models are generated by modeling is causes the degradation of the recognition rate. In order to improve decision tree state tying modeling using parameter estimation of Bayesian method. The parameter estimation method is proposed Bayesian method to navigate through the model from the results of the decision tree based on the tying state according to the maximum probability method to determine the recognition model. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method error rate reduction of 1.29% compared with baseline model, which is slightly better performance than the existing approach.

This paper reviews ordinal decision tree algorithms for ordinal classification, exploring theoretical foundations, key algorithms (MDT, QMDT), specialized splitting criteria (Ordinal Gini, Weighted Information Gain), and ensemble methods. It discusses applications in healthcare and social sciences, highlighting interpretability and flexibility while acknowledging overfitting and instability. As implications for future research, this study points out advantages such as interpretability and flexibility, and limitations such as overfitting and instability.

Requirements modeling is an important activity in software engineering and is more basic than other activities. But for scale domain, Requirements modeling usually suffers from limited knowledge of developers. In order to get a complete requirements model, software engineers have used domain ontology to capture requirements. However, previous approaches only can automatically capture requirements and the final software system is difficult to maintain. In this paper, we decompose old domain ontology into some sub ontologies and organize them into a tree model, which is called as Ontology Tree. Accordingly, we generate requirements model from Ontology Tree rather than old ontology. From real application, our approach shows a better development and maintainability of software.

Performing reliability analysis of electric vehicle motor has an important impact on its safety. To do so, this paper proposes its reliability modeling and evaluation issues of electric vehicle motor by using fault tree (FT) and fuzzy Petri nets (FPN). Based on the concepts of FT and FPN, a FT based FPN model for reliability analysis is obtained. In addition, the reliability calculation method is introduced and this work designs a hybrid intelligent algorithm integrating fuzzy simulation and NN, namely NN based simulation algorithm, to solve it. Finally, taking an electric vehicle motor as an example, its reliability modeling and evaluation issues are analyzed. The results illustrate the proposed models and the effectiveness of proposed algorithms. Moreover, the results reported in this work could be useful for the designers of electric vehicle motor, particularly, in the process of redesigning the electric vehicle motor and scheduling its reliability growth plan.

A tree structure model has been proposed for representing the unequal-area facility layout. Each facility has a different rectangular shape specified by its area and aspect ratio. In this layout problem, based on the assumption that the shop floor has enough space for laying out the facilities, no constraint is considered for a shop floor. Objectives are minimizing total part movement between facilities and total rectangular layout area where all facilities and dead spaces are enclosed. Using the genetic code corresponding to two kinds of information, facility sequence and branching positions in the tree structure model, a genetic algorithm has been applied for finding non-dominated solutions in the two-objective layout problem. We use three kinds of crossover (PMX, OX, CX) for the former part of the chromosome and one-point crossover for the latter part. Two kinds of layout problems have been tested by the proposed method. The results demonstrate that the presented algorithm is able to find good solutions in enough short time.

In EBCOT, the context modeling process takes excessive calculation time and this paper proposed a method to reduce this calculation time. That is, if the finest resolution coefficient is less than a pre-defined transfer factor the coefficient and its descendents skip the context modeling process. There is a trade-off relationship between the calculation time and the image quality or the amount of output data such that as this threshold value increases, the calculation time and the amount of output data decreases, but the image degradation increases. The experimental results showed that in this range the resulting reduction rate in calculation time was from 3% to 64% in average, the reduction rate in output data was from 32% to 73% in average.

The purpose of this paper is to develop a model enabling to predict the prosody of Korean text-to-speech synthesis using the CART and SKES algorithms. CART prefers a prediction variable in many instances. Therefore, a partition method by F-Test was applied to CART which had reduced the number of instances by grouping phonemes. Furthermore, the quality of the text-to-speech synthesis was evaluated after applying the SKES algorithm to the same data size. For the evaluation, MOS tests were performed on 30 men and women in their twenties. Results showed that the synthesized speech was improved in a more clear and natural manner by applying the SKES algorithm.

본 논문에서는 한국어 음소가 좌, 우 음소에 따라 발음 방식이 달라질 때 매 음소를 모델링 하는 방법에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해 유니트 감소 알고리즘과 결정 트리(Decision Tree)를 사용하는 방법을 사용하여 비교 연구한다. 유니트 감소 알고리즘은 통계적 특성만을 이용한 알고리즘이며 결정 트리 모델링 방식은 한국어 음운정보와 통계적 정보를 이용하여 문맥종속 음소를 분류하는 방식이다. 특히 본 논문에서는 결정 트리를 사용하여 문맥종속 음소를 분류하는 것에 대하여 상세히 기술한다. 마지막으로 결정 트리를 사용하여 분류된 문맥종속 음소의 성능을 실험하였다.

In this paper, we show a study on how to model a phoneme of which acoustic feature is changed according to both left-hand and right-hand phonemes. For this purpose, we make a comparative study on two kinds of algorithms; a unit reduction algorithm and decision tree modeling. The unit reduction algorithm uses only statistical information while the decision tree modeling uses statistical information and Korean acoustical information simultaneously. Especially, we focus on how to model context-dependent phonemes based on decision tree modeling. Finally, we show the recognition rate when context-dependent phonemes are obtained by the decision tree modeling.

본 연구는 다문화 청소년 우울의 종단적 변화에서 잠재적 하위성장집단이 관심 변인에 따라 어떻게 분할되는지 탐색하였다. 해당 분석을 위해 의사결정나무 모형(decision tree modeling, DTM) 분석 중 하나인 MplusTrees를 사용하였는데, 이는 여러 독립변수를 이분적으로 분류하고 하위집단을 반복적으로 분할하여 유사한 개체들이 집단 영역 내에 모이도록 함과 동시에 다른 집단 간 차이를 극대화하는 방법이다. 본 연구에서는 한국청소년정책연구원에서 제공하는 다문화청소년패널(Multi-cultural Adolescent Panel Study)의 2차 연도부터 6차 연도까지의 자료를 이용하였으며, 우울 변화에 영향을 미칠 수 있는 다수의 정서 관련 변인과 인구 맥락 변인을 공변인으로 설정하였다. MplusTrees를 이용한 DTM 분석 결과, 다문화 청소년 우울의 잠재적 하위성장집단은 총 5개로 재귀 분할(recursive partitioning)되었으며, 집단을 유의미하게 분할한 변인은 가족지지, 친구지지 그리고 자아존중감 변인이었다. 분할된 5개의 집단은 가족 및 친구의 지지가 낮은 집단(집단 1), 친구지지는 높으나 가족지지와 자아존중감이 낮은 집단(집단 2), 가족지지는 낮으나 친구지지 및 자아존중감은 높은 집단(집단 3), 가족지지는 높으나 자아존중감이 낮은 집단(집단 4), 그리고 가족지지와 자아존중감이 모두 높은 집단(집단 5)으로 구분되었다. 하위성장집단의 개별 변화유형을 종합한 결과 다문화 청소년이 사회적 지지와 자아존중감을 갖추게 될 경우 건강한 정서적 발달을 이룩할 수 있다는 것이 확인되었다. 이와 더불어, DTM 기법 및 연구 결과와 관련된 함의 또한 논의하였다.

This study explores unobserved heterogenous growth trajectories of depression in multi-cultural adolescents across emotion-related variables using decision tree modeling(DTM). DTM is a non-parametric learning method for classification and MplusTrees is one of the DTM tools. The goal of MplusTrees is to create a model that predicts the value of target variables by learning decision rules. Using Multi-Cultural Adolescent Panel Study data, the results obtained from MplusTrees indicate that a total of 5 sub-groups are recursively partitioned: 1) a group with low family and peer supports; 2) a group with low family support and self-esteem, but high peer support; 3) a group with low family, but high peer support and self-esteem; 4) a group with high family support and low self-esteem; 5) a group with high family support and self-esteem. Low family and peer support as well as low self-esteem is found to lead to an increased level of depression, while high supports and self-esteem resulting in an decreased level of depression. Other practical issues pertaining to DTM are also discussed.

원자력발전소에 사용되는 모든 시스템은 IEEE에서 최고 수준의 안전도인 CLASS 1E로 분류된다. 그중에서 안전계통은 원자력발전소 안전에 관련한 모든 분야를 관리하는 계통이다. 산업이 발전함에 따라 안전계통 또한 그 규모와 복잡성이 높아지고 있고, 이에 적용되는 요구사항 또한 엄격해지고 있다. 따라서 발전소에 적용되는 안전 동작에 대한 기준을 결정하기 위해서 철저한 오류 예측분석이 수행 되어야 한다. 그 중에서도 NUREG-0492로 규정되어 있는 결함수목분석(Fault Tree Analysis)은 연역적 오류 예측 분석방법으로 원자력 발전소, 우주 산업 등에 관련된 분야는 본 방법을 통하여 오류 예측 분석이 이루어 져야한다. 본 논문에서 원전안전계통을 관리하는 구현 모델인 원전안전등급제어기기(Safety Programmable Logic Controller)에 대하여 결함수목분석을 통한 오류 예측 분석을 하였다. 또한, 위의 구조에 대하여 MSC(Message Sequence Chart)를 통한 모델링을 수행하여, 결함수목분석을 적용하는 과정에서 신뢰도 향상을 더하였다.

원자력발전소에 사용되는 모든 시스템은 IEEE에서 최고 수준의 안전도인 CLASS 1E로 분류된다. 그중에서 안전계통은 원자력발전소 안전에 관련한 모든 분야를 관리하는 계통이다. 산업이 발전함에 따라 안전계통 또한 그 규모와 복잡성이 높아지고 있고, 이에 적용되는 요구사항 또한 엄격해지고 있다. 따라서 발전소에 적용되는 안전 동작에 대한 기준을 결정하기 위해서 철저한 오류 예측분석이 수행 되어야 한다. 그 중에서도 NUREG-0492로 규정되어 있는 결함수목분석(Fault Tree Analysis)은 연역적 오류 예측 분석방법으로 원자력 발전소, 우주 산업 등에 관련된 분야는 본 방법을 통하여 오류 예측 분석이 이루어 져야한다. 본 논문에서 원전안전계통을 관리하는 구현 모델인 원전안전등급제어기기(Safety Programmable Logic Controller)에 대하여 결함수목분석을 통한 오류 예측 분석을 하였다. 또한, 위의 구조에 대하여 MSC(Message Sequence Chart)를 통한 모델링을 수행하여, 결함수목분석을 적용하는 과정에서 신뢰도 향상을 더하였다.

자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.

하지혈관에 비해 상지혈관질환은 드물기 때문에 상지혈관계에 대한 실험적, 수치해석적 연구는 매우 드물다. 본 논문에서는 최초로 MRA 영상데이터로부터 한국 성인 왼팔의 혈관계, 상완동맥에서 1 mm 이상의 손가락동맥들에 이르는, 3차원 컴퓨터 모델을 제작하였다. 이 모델에 대해 수치해석을 수행하여 정상, 주기유동에 대한 속도장, 압력장을 계산하였고 주요 분지관에서의 유량분배와 벽전단응력 분포에 대해 분석하였다.

Since arterial disease in the upper extremity is less common than that in the lower extremity, experimental and numerical investigations related to upper extremity have been rarely performed. We created a three-dimensional model of the arteries, larger than approximately 1 mm, in a Korean adult's left hand (from brachial to digital arteries), from 3T magnetic resonance imaging (MRI) data. For the first time, a three-dimensional computational fluid dynamic method was employed to investigate blood flow velocity, blood pressure variation, and wall shear stress (WSS) on this complicated artery system. Investigations were done on physiological blood flows near the branches of radial and deep palmar arch arteries, and ulnar and superficial palmar arch arteries. The flow is assumed to be laminar and the fluid is assumed to be Newtonian, with density and viscosity properties of plasma.

본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.

We propose a method for tree-inspired chair modeling that can generate a tree-branch pattern in the skeleton of an arbitrary chair shape. Unlike existing methods that merge multiple-input models, the proposed method requires only one mesh as input, namely the contour mesh of the user's desired part, to model the chair with a branch pattern generated by tree-growth simulation. We propose a new method for the efficient extraction of the contour-mesh region in the tree-branch pattern. First, we extract the contour mesh based on the face area of the input mesh. We then use the front and back mesh information to generate a skeleton mesh that reconstructs the connection information. In addition, to obtain the tree-branch pattern matching the shape of the input model, we propose a three-way tree-growth simulation method that considers the tangent vector of the shape surface. The proposed method reveals a new type of furniture modeling by using an existing furniture model and simple parameter values to model tree branches shaped appropriately for the input model skeleton. Our experiments demonstrate the performance and effectiveness of the proposed method.

The column-tree type steel beam-column connections are commonly used in East Asian countries, including Korea. The welding detail between the stub beam and column is similar to the WUF-W connection; thus, it can be expected to have sufficient seismic performance. However, previous experimental studies indicate that premature slip occurs at the friction joints between the stub and link beams. In this study, for the accurate seismic performance evaluation of column-tree type moment connections, a moment-slip model was proposed by investigating the previous test results. As a result, it was found that the initial slip occurred at about 25% of the design slip moment strength, and the amount of slip was about 0.15%. Also, by comparing the analysis results from models with and without the slip element, the influence of slip on the performance of overall beam-column connections was examined. As the panel zone became weaker, the contribution of slip on overall deformation became greater, and the shear demand for the panel zone was reduced.

디지털 방송이나 디지털 저장 매체 또는 인터넷을 통하여 제작, 전송되는 비디오의 내용을 좀더 효과적으로 브라우징 할 필요성이 대두되고 있다. 또한 비디오가 내포하고 있는 복잡한 정보들을 기술하고 그 구조를 표현하는 저작 도구들의 필요성이 날로 증대되고 있다. 이렇게 비디오의 내용은 브라우징하거나 복잡한 정보들을 기술하기 위해 트리 형태의 계층구조로 표현된다. 본 논문에서는 세그먼트 계층구조를 갖는 VTOC-트리를 정의하고 세그먼트 경계 검출 알고리즘을 통해 계층구조를 자동적으로 생성한 후, 이 구조를 사용자가 수작업을 통해 원하는 형태로 전환시키는 모델링 연산자를 제안한다.