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Parking Location Control Algorithm for Self-Driving Cars
Shahroz Tariq(샤로즈 타리크),Heemin Park(박희민) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.12
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다. With the advent of autonomous cars, we explored the problems which will soon arise while parking in car parks. These include structure of parking lot suitable for autonomous cars, finding the closest parking slot available, and navigation to the location. We provide an initial solution, wherein we use a central server and the graph of the parking lot to guide cars to the closest parking slots available. Our experiments have shown that the proposed method is effective for the controlled parking for self-driving cars.
Efficient Task Assignment Scheme in Wireless Sensor Networks via Task Decomposition
박희민(Heemin Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.2
센서네트워크의 에너지 소비는 태스크를 네트워크 전체에서 어떤 센서 노드에 할당하느냐가 크게 좌우한다. 본 논문에서는 태스크 분해와 변환을 이용하여 무선 센서네트워크의 성능을 향상시키기 위한 태스크 할당 기법에 대해 기술한다. 태스크 분해 및 변환을 동시에 표현하는 비용 함수를 제시하고 이를 이용하여 태스크 할당 문제를 최적화 문제로 수식화한다. 본 논문에서 제시한 기법의 실효성과 실현가능성을 증명하기 위하여 가상 어닐링(simulated annealing) 기술을 이용하여 태스크 할당 기법을 구현하였다. 실험 결과를 통해 신중한 태스크 할당과 태스크 분해를 이용하면 무선 센서네트워크의 성능을 크게 향상 시킬 수 있음을 확인하였다. The energy consumption of a sensor network is significantly affected by task assignments to the nodes in the network. In this paper, a task assignment method to extend the lifetime of wireless sensor networks is presented that exploits task decomposition and transformation. The task assignment is formulated as an optimization problem by providing a cost function incorporating the task decomposition and transformation at the same time. To show the validity and feasibility of our proposed method, we implement a task assignment framework using a simulated annealing approach. The simulation results show that optimal assignments and task decomposition can significantly improve the lifetime of wireless sensor networks.
박상헌(Sangheon Park),이다현(Dahyun Lee),양선아(Seona Yang),박희민(Heemin Park),백호기(Hoki Baek) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
영상 기반 거리 측정 기술은 LiDAR와 같은 값비싼 장비의 한계를 보완해줄 수 있는 대안으로써, 자율주행차 등의 다양한 분야에서 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 영상 데이터에서 차량 번호판을 통한 차간거리추정 공식을 제안한다. 번호판은 모든 차량마다 크기가 일정하기 때문에, 거리에 따라 줄어드는 번호판의 픽셀수의 비율을 이용해 차간거리를 계산한다. 본 논문에서 제시한 방법은 연산속도가 매우 빠르기 때문에 실시간 거리추출에 적합하여 자율주행자동차 등의 분야에서 센서 대신 활용될 수 있을 것이다. Image-based distance measurement technology is an alternative that can supplement the limitations of expensive equipment such as LiDAR, and is an important technology that can be used in various fields such as autonomous vehicles. Therefore, in this paper, we propose a formula for estimating inter-vehicle distance through vehicle license plates from image data. Since the license plate has a constant size for all vehicles, the inter-vehicle distance is calculated using the ratio of the number of pixels of the license plate that decreases with the distance. Since the method proposed in this paper has a very high calculation speed, it is suitable for real-time distance extraction and can be used instead of sensors in fields such as autonomous vehicles.
클러스터링 알고리즘 기반의 임베딩 기법 성능 비교 및 분석
박정민(Jungmin Park),박희민(Heemin Park),양선아(Seona Yang),순위샹(Yuxiang Sun),이용주(Yongju Lee) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
최근 구글, 아마존, LOD 등을 중심으로 지식 그래프(Knowledge graph)와 같은 검색 고도화 연구가 활발히 수행되고 있다.그러나 대규모 지식 그래프 인덱싱 시스템에서 데이터가 어떻게 임베딩(embedding)되고, 딥러닝(deep learning) 되는지는 상대적으로 거의 연구가 되지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 임베딩 모델에 대한 성능평가를 통해 데이터셋에 대해 어떤 모델이 가장 좋은 지식 임베딩 방법을 도출하는지 분석한다.
이원호(Won-Ho Lee),박희민(Heemin Park),임종석(Chong S. Rim) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.11
본 논문은 하나 이상의 다양한 길이의 패킷을 동시에 복호할 수 있는 고 처리율 병렬 터보 복호기의 설계를 보인다. 터보복호기의 병렬 구조는 반복 복호로 인한 긴 디코딩 시간을 절감시키며, 입/출력의 이중 버퍼 구조 설계는 패킷들의 연속적인 복호를 가능하게 함으로써 복호기의 처리율을 향상시킨다. 병렬 터보 복호기는 가장 긴 길이의 패킷을 복호할 수 있도록 설계되기 때문에, 이보다 짧은 길이의 패킷의 복호 시에는 사용하지 않는 PE(Processing Element)가 존재한다. 본 논문의 아이디어는 이 유휴 PE들을 연속적으로 이어지는 다음 패킷의 복호에 즉시 이용함으로써, 복호기 내의 PE 사용 효율을 높이고 처리율을 향상시키는 데 있다. 이를 위하여 여러 패킷의 복호를 동시에 가능하게 하는 제어가 필요하며, 본 논문에서는 이러한 제어 방법을 기술한다. 제안한 방법을 적용하여, 32개의 PE를 사용하면서 최대 6144비트 길이의 패킷을 복호 할 수 있는 병렬터보 복호기를 구현하였으며, 기존 터보 복호기와 비교하여 약 16% 의 면적 증가가 있었으나, 짧은 패킷의 경우 기존 복호기에 비해 최대 28배의 높은 처리율 향상 효과를 보였다. This paper provides a design of high-throughput parallel turbo decoder that is able to decode several packets of various length simultaneously. For high-speed communications, designing of Turbo decoder as parallel structures reduces the long decoding time caused by iterative turbo decode way. Also, by employing the double buffer structure for input and output packets improves the decoder throughput by enabling continuous decoding. Because parallel turbo decoder is designed to be able to decode the packet of the longest length, there exist idle PE"s(Processing Element) in the case of decoding packets of short length. The main idea of this paper is to increase the utilization of PE"s in parallel Turbo decoder and to improve the decoder throughput by using the idle PE"s immediately for the subsequent packets decoding. For this, the control is necessary to enable the concurrent decoding of several short packets and we propose the method of this control. Applying the proposed method, we implemented Turbo Decoder with 32 PE"s that can decode packets of 6144 bits maximum. Compared to the conventional Turbo decoder, although the area was increased about 16%, the decoder throughput was improved 28 times for short packets.
황성진,홍석우,윤종서,박희민,김현철,Hwang, Sung-jin,Hong, Seok-woo,Yoon, Jong-seo,Park, Heemin,Kim, Hyun-chul 한국반도체디스플레이기술학회 2021 반도체디스플레이기술학회지 Vol.20 No.1
The automotive industry is developing day by day. Among them, it is very important to prevent accidents while driving. However, despite the importance of developing automobile industry technology, accidents due to road defects increase every year, especially in the rainy season. To this end, we proposed a road defect detection system for road management by converging deep learning and raspberry pi, which show various possibilities. In this paper, we developed a system that visually displays through a map after analyzing the images captured by the Raspberry Pi and the route GPS. The deep learning model trained for this system achieved 96% accuracy. Through this system, it is expected to manage road defects efficiently at a low cost.
실시간 채팅 환경에서 문장 분석을 이용한 대상자 및 비속어 검출
염충석,장준영,장유환,김현철,박희민,Yeom, Choongseok,Jang, Junyoung,Jang, Yuhwan,Kim, Hyun-chul,Park, Heemin 한국반도체디스플레이기술학회 2021 반도체디스플레이기술학회지 Vol.20 No.1
By the increase of internet usage, communicating online became an everyday thing. Thereby various people have experienced profanity by anonymous users. Nowadays lots of studies tried to solve this problem using artificial intelligence, but most of the solutions were for non-real time situations. In this paper, we propose a Telegram plugin that detects swear words using word2vec, and an algorithm to find the target of the sentence. We vectorized the input sentence to find connections with other similar words, then inputted the value to the pre-trained CNN (Convolutional Neural Network) model to detect any swears. For target recognition we proposed a sequential algorithm based on KoNLPY.