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김정산 水原大學校 2012 論文集 Vol.26 No.-
본 논문에서 다 입자 양자계 (multi-party quantum system)에서 양자얽힘현상(quantum entanglement)의 제한된 공유성을 수학적으로 입증하는 새로운 형태의 부등식을 제시한다. 먼저 이원 양자계 (bipartite quantum system)에서 양자얽힘현상을 정량화 하는 one-way unlocalizable entanglement의 개념을 소개하고, 그로부터 유도 될 수 있는 양자얽힘현상의 polygamy inequality에 대하여 알아본다. 아울러 one-way unlocalizable entanglement와 다른 여러 고전 및 양자상관관계 (classical or quantum correlation)들과의 trade-off relation들을 분석하고, 이를 통해 다입자 양자계에서 one-way unlocalizable entanglement에의한 monogamy inequality를 제시한다.
김정산(Jeong San Kim) 한국정보보호학회 2020 情報保護學會誌 Vol.30 No.3
본 논문에서는 특정 격자문제와 관련하여 고전계산 알고리즘에 비해 지수적으로 빠르게 문제를 해결하는 최신 양자계산 알고리즘들을 소개한다. 먼저 물리적, 전산학적 문제들을 대수적으로 정형화하는 숨은 부분군 문제의 개념을 소개하고, 양자계산 알고리즘이 효율적으로 해결하는 숨은 부분군 문제들을 통하여 기존 암호체계에 영향을 줄 수 있는 양자계산 알고리즘의 부류에 대해 알아본다. 아울러 격자문제와 관련이 있는 다항시간 양자계산 알고리즘의 연구에 대한 전반적인 성과를 정리하고, 격자문제에 기반한 post-quantum cryptography가 갖추어야 할 기본 요건에 관하여 논한다.
김정산,고광균,이강순 순천향대학교 1992 논문집 Vol.15 No.2
This study was performed to develop for korean products of culture medium which favors the growth of Vibrio vulnificus from the extract of a large clam(Meretrix lasoria). The new plating medium was tested for the growth of Vibrio vulnificus and their ability to form colonies compared with thiosulfate-citrate-bile salt-sucrose(TCBS) agar medium. The new medium was also tested for the growth of the members of the Enterobacteriaceae as well as Staphylococcus compare with MacConkey agar medium. 1. The growth of Vibrio vulnificus was excellent on clam agar as large colonies. 2. Most bacteria of the Enterobacteriaceae grow well on clam agar medium, on the other hand their were moderately inhibited on MacConkey agar medium. 3. The growth of Staphylococcus was highly inhibited on clam agar medium.
Deep Learning-based Planetary Gear Fault Diagnosis using Frequency Domain Averaging
Jeongsan Kim(김정산),Iljeok Kim(김일적),Jungchan Kim(김정찬),Taegyu Choi(최태규),Seungchul Lee(이승철) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.4
Planetary gearboxes are widely used throughout industries because it is easy to deal with large gear ratios. The conventional diagnostic method for the planetary gearboxes is to measure the signal with an accelerometer to check the corresponding frequencies to faults types. However, it is difficult to find fault frequencies of mixed planet gears, sun gears, and bearings, since multiple gears are operated simultaneously. In addition, much noise is inherent in the signal. While time synchronous averaging (TSA) is a widely used noise reduction technique that averages multiple vibration signals within one revolution of the gear, tach signal cannot be synchronized in case of planet gears. To overcome this issue, we apply frequency domain averaging, an averaging technique performed in the frequency domain, to planet gear signals to eliminate the unnecessary noise components. In addition, we designed a convolutional neural network (CNN) to distinguish 12 classes of defect signals which consist of planet gear faults, sun gear faults, bearing faults, and combinations of these generated under steady, acceleration, and deceleration conditions. The result shows over 98% accuracy for test data.