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안현섭(Hyunsoup Ahn),신하용(Hayong Shin) 대한산업공학회 2008 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2008 No.11
Gartner"s hype cycle, introduced in 1995, characterizes the typical progression of an emerging technology from overenthusiasm through a period of disillusionment to an eventual understanding of the technology"s relevance and role in a market or domain. In this paper, we present the dynamic mechanism underlying the related behaviors of the Gartner"s hype cycle by introducing the simulation technique for system dynamics, an approach to understanding the behavior of complex systems over time. Constructed by component-wise method, minimal model of hype cycle provides us with understanding crucial behaviors in terms of the expectation and the development of an emerging technology with parameter variation. The analysis derived from this paper allows both technology planners and enterprises to use it as a touchstone for business strategic decision-makings. Moreover, this model can be applicable to gain insight into other systems showing similar behaviors.
키넥트 깊이 카메라와 파티클 필터를 이용한 하지 근육 파라미터 추정에 관한 연구
강희재(HeeJay Kang),신하용(HaYong Shin) (사)한국CDE학회 2013 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2013 No.1
인체의 운동 매커니즘과 이에 관여하는 근육의 수축 이완 기전에 대한 연구는 의학, 생체 공학, 로봇공학 등의 분야에서 중요하게 다뤄지고 있다. Opensim 은 이 분야에서 인체 근골격 시스템 분석을 위해 많이 사용되는 소프트웨어로서, 관절의 각도를 이용해 근육 모멘트 팔 길이, 최적 근섬유 길이, 건의 슬랙길이 등의 특성을 분석할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 키넥트 깊이 카메라로 관측한 하지 관절의 3 차원 운동 데이터에 파티클 필터를 적용해 좀 더 정확한 관절 각도를 추정함으로서 근육의 여러 가지 특성을 분석할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
박동현,김동현,문형일,신하용,Park, Donghyun,Kim, Donghyun,Moon, Hyungil,Shin, Hayong 대한산업공학회 2016 대한산업공학회지 Vol.42 No.2
We propose a new approach to the stochastic version of Lanchester model. Commonly used approach to stochastic Lanchester model is through the Markov-chain method. The Markov-chain approach, however, is not appropriate to high dimensional heterogeneous force case because of large computational cost. In this paper, we propose an approximation method of stochastic Lanchester model. By matching the first and the second moments, the distribution of each unit strength can be approximated with multivariate normal distribution. We evaluate an approximation of discrete Markov-chain model by measuring Kullback-Leibler divergence. We confirmed high accuracy of approximation method, and also the accuracy and low computational cost are maintained under high dimensional heterogeneous force case.