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발표된 논문을 통한 전자종이 디스플레이의 연구동향 분석
민태홍,장성근,김영조 한국지식정보기술학회 2011 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.6 No.2
We analyze the trend of an e-paper according to the reported papers mainly by researching group of university not by industrial area. For the paper analysis we classify the driving method, a color image presentation method, and the electrode structure, and used Scopus database of Elsevier as a research tool. After 1999, the number of paperson e-paper are abruptly increased and the major area of paper is related to the electrophoretics, but the colorization research have been proceeded. We ascertain the researching method is mainly by the color particle not by the color filter based on LCD. This result is opposite to the trend of LCD on a general industry and regarded to a suggestion of colorization method of e-paper.
민태홍,최형진 한국고분자학회 2017 Macromolecular Research Vol.25 No.6
Poly(methyl methacrylate) (PMMA)/graphene oxide (GO) core-shell structured particles were fabricated by a Pickering emulsion polymerization method using the GO as a solid stabilizer. Their morphology and chemical bond were measured by transmission electron microscopy and Fourier transform infrared spectroscopy, respectively. The improved thermal stability of the GO-coated PMMA particles was also confirmed by thermogravimetric analysis. The fabricated particles were dispersed in silicone oil to produce an electrorheological (ER) fluid and their response to an electric field was analyzed in a controlled shear rate mode using a rotational rheometer under an applied electric field. The resulting ER fluid exhibited a typical ER behavior fitted well with both Bingham fluid and Sisko models, and well scaled using a modified Mason number.
관형 철탑 용접 결함 진단을 위한 초음파 신호의 특징 분석
민태홍,유현탁,김형진,최병근,김현식,이기승,강석근 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.4
본 논문에서는 관형 철탑의 용접부 결함을 상시적으로 감시하기 위하여 초음파 탐상 신호에 대한 기계학습 알고리즘의 적용 방법을 제시하고 분석하였다. 기계학습 방법으로는 유전자 알고리즘에 의한 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용한 탐상 신호 분류 방법을 사용하였다. 특징 선택에서는 30개의 후보 특징들 가운데 피크, 히스토그램 하한 경계, 정규 음로그우도가 선택되었으며, 이들은 결함의 깊이에 따른 신호의 차이를 명확하게 나타내었다. 또한, 선택된 특징들을 서포트 벡터 머신에 적용한 결과 정상 부위와 결함 부위를 완벽하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 초음파 신호 기반 결함 성장 조기 감지시스템의 개발과 이를 통한 에너지 송전 관련 산업에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다. In this paper, we present and analyze a method of applying a machine learning to ultrasonic test signals for constant monitoring of the welding faults in a tubular steel tower. For the machine learning, feature selection based on genetic algorithm and fault signal classification using a support vector machine have been used. In the feature selection, the peak value, histogram lower bound, and normal negative log-likelihood from 30 features are selected. Those features clearly indicate the difference of signals according to the depth of faults. In addition, as a result of applying the selected features to the support vector machine, it has been possible to perfectly distinguish between the regions with and without faults. Hence, it is expected that the results of this study will be useful in the development of an early detection system for fault growth based on ultrasonic signals and in the energy transmission related industries in the future.
운전 조건이 다른 머신러닝 학습 데이터 표준화를 위한 방법론 연구
민태홍,송정원,임기정,박동희,최병근 한국동력기계공학회 2023 동력시스템공학회지 Vol.27 No.6
Feature-based machine learning is a method of diagnosing using feature values of data samples, and the training model should be created by composing a data set in which information such as facility specifications and operating conditions is the same. When training through data sets with different conditions, feature values may be expressed differently due to differences in vibration magnitude and frequency components. If used for diagnosis, new data may be misdiagnosed. This study acquired vibration data through experiments and evaluated the applicability of data standardization through the comparison process of feature analysis results after constructing a learning data set before and after data comparison process of feature analysis results after constructing a learning data set before and after data standardization. The results of feature analysis before data standardization showed that data in each state were distributed in different places due to differences in feature values due to vibration magnitude and frequency components; the results of feature analysis after data standardization showed that data in each state were not distributed in different places but clustered between the same states, and classification performance was also confirmed to be 100%.
용어분포 임계치를 이용한 정보검색 성능개선에 관한 연구
민태홍 한국컴퓨터산업학회 2002 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.3 No.3
인터넷에서 전자 정보의 양이 증가함으로써 관련 정보만을 자동으로 검색하는 방법이 매우 중요하다. 전통적인 정보 검색 시스템의 결점은 사용자가 부여한 탐색 용어가 시스템이 색인한 용어와 다르기 때문에, 부정확한 정보를 검색하거나 정확한 정보를 놓치게 된다. 본 연구에서는 검색 성능 향상을 위해 용어 분포에 기반한 질의어 확장을 사용하며, 용어 분포 임계치를 설정하여 효과적으로 검색 성능을 개선하는 방안을 제안한다. With the increasing availability of information in electronic form, it becomes more important and feasible to have automatic methods to retrieve relevant information in the internet. A deficiency of traditional information retrieval systems is that search terms are often different from those indexed by the systems. Thus, user may either retrieve wrong information or miss what they really want. In this paper, we used an automatic query expansion based on term distribution to enhance the performance of information retrieval. Also this thesis proposed the method for setting the threshold according to area distribution in order to choose additional terns.
Bi-LSTM-CRF 앙상블 모델을 이용한 한국어 공간 정보 추출
민태홍,신형진,이재성 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.11
Spatial information extraction is to retrieve static and dynamic aspects in natural language text by explicitly marking spatial elements and their relational words. This paper proposes a deep learning approach for spatial information extraction for Korean language using a two-step bidirectional LSTM-CRF ensemble model. The integrated model of spatial element extraction and spatial relation attribute extraction is proposed too. An experiment with the Korean SpaceBank demonstrates the better efficiency of the proposed deep learning model than that of the previous CRF model, also showing that the proposed ensemble model performed better than the single model. 공간 정보 추출은 자연어 텍스트에 있는 정적 및 동적인 공간 정보를 공간 개체와 그들 사이의 관계로 명확히 표시하여 추출하는 것을 말한다. 이 논문은 2단계 양방향 LSTM-CRF 앙상블 모델을 사용하여 한국어 공간 정보를 추출할 수 있는 심층 학습 방법을 제안한다. 또한 공간 개체 추출과 공간 관계 속성 추출을 통합한 모델을 소개한다. 한국어 공간정보 말뭉치(Korean SpaceBank)를 사용하여 실험한 결과 제안한 심층학습 방법이 기존의 CRF 모델보다 우수함을 보였으며, 특히 제안한 앙상블 모델이 단일 모델보다 더 우수한 성능을 보였다.
Microwave Studio와 전달행렬 캐스케이딩을 이용한 케이블 누화 시뮬레이션 방법과 직선구간을 포함하는 Twisted Wire Pairs(TWP) 누화 분석
민태홍,Min, Tae Hong 한국시뮬레이션학회 2017 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.26 No.1
본 논문에서는 3차원 전자파 해석 툴인 Microwave Studio(MWS)와 Matlab을 이용한 케이블 누화 시뮬레이션 방법에 대해 소개하고 이를 이용하여 항공 및 군용에 사용되는 Twisted Wire Pair(TWP)로 구성된 케이블 조립체의 누화특성을 분석한다. TWP는 한 방향으로 길게 꼬여있는 구조로 3차원 전자파 해석 툴만을 이용하여 분석 시 Mesh의 기하급수적인 증가로 인해 메모리가 많이 필요해 해석이 불가능한 경우가 발생한다. 전달행렬(Transmission Matrix)은 주기적인 구조를 해석하는데 효율적이며, 단위 구조 결과를 캐스케이딩(Cascading)하여 전체 구조의 해석을 빠른 시간에 할 수 있어 구조가 반복적인 케이블 시뮬레이션에 적합하다. 본 논문에서는 케이블 누화 시뮬레이션 방법을 이용하여 케이블 조립체를 직선구간을 포함된 TWP로 모델링 하여 누화 특성을 분석하였다. This research explains a simulation method of cable crosstalk using Microwave Studio(MWS), Matlab and analyzes the crosstalk of Twisted Wire Pairs(TWP) applied to the aerospace or the military. TWP have a periodic configuration of long twisted wires along a axis. It is impossible to conduct the simulation of TWP due to the increased meshs according to the long length configuration. Transmission matrix(T-matrix) cascading method which is suitable to analyze the periodic configuration has been adopted to get the crosstalk of total cable so that the total simulation time has been decreased. In this paper, the crosstalk analysis of TWP including the connector modeled to straight sections has been performed.