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권장우 동명정보대학교 2000 東明情報大學校論文集 Vol.3 No.-
This paper describes the standardization of remote monitoring and controlling system for nursery electrical facilities. The proposed system have three operating modes of motoring, controlling, and fault-notifying. In fault-notifying mode, the local unit is designed to send messages on failure of the electrical facilities to the central computer, mobile phone, and pager. Also, the local unit is consisted of 24 - input and 8 - output port needed for monitoring and controlling the facilities. With the use of this standardized system, we could expect the effective management in every phase of nursery facilities.
시간 지연을 갖는 쌍전파 신경회로망을 이용한 근전도 신호인식에 관한 연구
권장우,정인길,홍승홍,Kwon, Jangwoo,Jung, Inkil,Hong, Seunghong 대한의용생체공학회 1996 의공학회지 Vol.17 No.3
In this paper a new neural network model, time delayed counterpropagation neural networks (TDCPN) which have high recognition rate and short total learning time, is proposed for electromyogram(EMG) recognition. Signals the proposed model increases the recognition rates after learned the regional temporal correlation of patterns using time delay properties in input layer, and decreases the learning time by using winner-takes-all learning rule. The ouotar learning rule is put at the output layer so that the input pattern is able to map a desired output. We test the performance of this model with EMG signals collected from a normal subject. Experimental results show that the recognition rates of the suggested model is better and the learning time is shorter than those of TDNN and CPN.
의수 제어를 위한 HMM-MLP 근전도 신호 인식 기법
권장우,홍승홍 대한의용생체공학회 1996 의공학회지 Vol.17 No.3
This paper describes an approach for classifying myoelectric patterns using a multilayer perceptrons (MLP's) and hidden Markov models (HMM's) hybrid classifier. The dynamic aspects of EMG are important for tasks such as continuous prosthetic control or vari- ous time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approaches. It is known that the hidden Markov model (HMM) is suitable for modeling temporal patterns. In contrasts the multilayer feedforward networks are suitable for static patterns. Ank a lot of investigators have shown that the HMM's to be an excellent tool for handling the dynamical problems. Considering these facts, we suggest the combination of MLP and HMM algorithms that might lead to further improved EMG recognition systems.
골파괴를 동반한 전두동내 거대 원주세포 유두종(Oncocytic Schneiderian Papilloma)에서 Medpore?를 이용한 전두동 전벽 재건 1예
권장우,서정옥,은희석,박동준 대한이비인후과학회 2008 대한이비인후과학회지 두경부외과학 Vol.51 No.3
The cylindrical cell papilloma, also known as oncocytic Schneiderian papilloma, is a rare benign sinonasal neoplasm. It accounts for 2-6% of the total sinonasal papillomas. Due to its rare incidence, this disease is not well-understood by clinicians. Recently, we experienced a case of cylindrical cell papilloma which was originated from the frontal sinus with bony destruction and had extended into the anterior ethmoid sinus in a 69-year old female patient. We adopted the frontal sinus approach via eye glass incision and removed the tumor thoroughly. The anterior wall of the frontal sinus was reconstructed with Medpore®, and we thus report on the treatment of this case, along with a review of literature. (Korean J Otorhinolaryngol-Head Neck Surg 2008; 51:282-5)
개선된 클로버 알고리즘를 이용한 컨테이너 작업 스케쥴링에 관한 연구
권장우,홍준의,Kwon, Jang-Woo,Hong, Jun-Eui 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.10
본 논문은 야드에서 스태커의 위치 정보를 이용한 효율적인 선적 하역 작업을 수행하기 위한 개선된 클로버 알고리즘에 대하여 기술하고 있다. 작업 스케쥴링은 반드시 스태커의 작업 할당과 스태커의 위치정보를 능동적으로 처리하기 위한 위치 데이터 처리에 중점을 두어야 하며 작업요구에 따른 복수의 스태커들의 작업 할당관리를 수행할 수 있어야 한다. GPS와 GIS를 이용한 스태커의 위치 추적은 야드 관리에 필수 요소이며 선적 하역 작업의 개선에도 필요한 요소 기술이다. 본 논문에서 제안하는 개선된 클로버 알고리즘은 야드 내에서의 스태커들의 위치를 추정하고 각 컨테이너들의 선적하역 작업을 모니터링하는 기법과 스태커의 작업량을 추정함으로써 다수의 스태커들의 작업 균형을 이루기 위한 기법을 소개하고 있다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 효율적임을 나타내고 있다. This article describes advanced clover algorithm for effective loading and unloading of containers using stackers position data in a yard. The job scheduling must rely on job assign of stackers and position data processing to dynamically allocate stackers, and maintain multiple job processing, all based on task requirements. A stacker tracking using GPS and GIS is an essential capability and is used as yard loading and unloading process improvement for yard management. After estimating position of stackers in a yard the raper describes advanced clover algorithm and other techniques for monitoring loading and unloading of individual containers as well as combinatorial stacker load balancing problems such as estimating load of each stackers. Results from simulations and experimental implementations have demonstrated that the suggested approaches are efficient in stacker management.
피혁 자동 선별 시스템을 위한 피혁 조직 분석에 관한 연구
권장우 동명정보대학교 2002 저널 정보공학기술 Vol.1 No.-
현재 육안에 위한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리듬을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다, 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다. The present process of grading leather quality by the human eyes is not reliable. Because inconsistency of grading due to eyes strain for long time can cause incorrect result of grading. Therefore it is necessary to automate the process of grading quality of leather based on objective standard for it. In this paper, leather automatic classification system consists of the process obtaining the information of leather and the process grading the quality of leather from the information. Leather is graded by its information such as texture density, types and distribution of defects. This paper proposes the algorithm which sorts out leather information like texture density and defects from the gray-level images obtained by digital camera. The density information is sorted out by the distribution value of Fourier spectrum which comes out after original image is converted to the image in frequency domain. And the defect information is obtained by the statistics of pixels which is relevant to Window using searching Window after sort out boundary lines from preprocessed images. The information for entire leather is used as standard of grading leather quality, and the proposed algorithm is practically applied to machine vision system.