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Experimental realization of a four-photon seven-qubit graph state for one-way quantum computation.
Lee, Sang Min,Park, Hee Su,Cho, Jaeyoon,Kang, Yoonshik,Lee, Jae Yong,Kim, Heonoh,Lee, Dong-Hoon,Choi, Sang-Kyung Optical Society of America 2012 Optics express Vol.20 No.7
<P>We propose and demonstrate the scaling up of photonic graph states through path qubit fusion. Two path qubits from separate two-photon four-qubit states are fused to generate a two-dimensional seven-qubit graph state composed of polarization and path qubits. Genuine seven-qubit entanglement is verified by evaluating the witness operator. Six qubits from the graph state are used to demonstrate the Deutsch-Jozsa algorithm for general two-bit functions with a success probability greater than 90%.</P>
New Bits-to-Symbol Mapping for 32 APSK over Nonlinear Satellite Channels
LEE, Jaeyoon,YOON, Dongweon,PARK, Sang Kyu The Institute of Electronics, Information and Comm 2009 IEICE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS - Vol.92 No.11
<P>A 4+12+16 amplitude phase shift keying (APSK) modulation outperforms other 32-APSK modulations such as rectangular or cross 32-quadrature amplitude modulations (QAMs) which have a high peak to average power ratio that causes non-negligible AM/AM and AM/PM distortions when the signal is amplified by a high-power amplifier (HPA). This modulation scheme has therefore been recommended as a standard in the digital video broadcasting-satellite2 (DVB-S2) system. In this letter, we present a new bits-to-symbol mapping with a better bit error rate (BER) for a 4+12+16 APSK signal in a nonlinear satellite channel.</P>
Kim, Jaeyoon,Choi, Yoon Sup,Lim, Seyoung,Yea, Kyungmoo,Yoon, Jong Hyuk,Jun, Dong-Jae,Ha, Sang Hoon,Kim, Jung-Wook,Kim, Jae Ho,Suh, Pann-Ghill,Ryu, Sung Ho,Lee, Taehoon G. WILEY-VCH Verlag 2010 Proteomics Vol.10 No.3
<P>Adipogenesis is a complex process that is accompanied by a number of molecular events. In this study, a proteomic approach was adopted to identify secretory factors associated with adipogenesis. A label-free shotgun proteomic strategy was implemented to analyze proteins secreted by human adipose stromal vascular fraction cells and differentiated adipocytes. A total of 474 proteins were finally identified and classified according to quantitative changes and statistical significances. Briefly, 177 proteins were significantly upregulated during adipogenesis (Class I), whereas 60 proteins were significantly downregulated (Class II). Changes in the expressions of several proteins were confirmed by quantitative RT-PCR and immunoblotting. One obvious finding based on proteomic data was that the amounts of several extracellular modulators of Wnt and transforming growth factor-β (TGF-β) signaling changed during adipogenesis. The expressions of secreted frizzled-related proteins, dickkopf-related proteins, and latent TGF-β-binding proteins were found to be altered during adipogenesis, which suggests that they participate in the fine regulation of Wnt and TGF-β signaling. This study provides useful tools and important clues regarding the roles of secretory factors during adipogenic differentiation, and provides information related to obesity and obesity-related metabolic diseases.</P>
김성완(Sung Wan Kim),한상수(Sangsoo Han),윤재윤(Jaeyoon Yoon) 한국컴퓨터정보학회 2013 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 기숙사 업무의 효율성과 사생들의 편리성을 향상시키기 위한 모바일 기반의 웹 서비스 시스템을 개발하였다. 전통적인 기숙사 업무 중 가장 전통적인 업무는 사생들의 점호와 관련된 출결 관리 업무이다. 기존의 수작업 관리 체제에서는 임원이 점호를 확인 후 엑셀 등의 자료 관리 프로그램에 자료를 입력하는 등 전산화에 많은 시간이 소요되고 특정 조건에 따른 조회 업무 처리 등이 불편하였다. 본 논문에서는 기숙사 업무 중 점호 업무를 모바일 웹 기반으로 개발하여 서비스함으로 사생들에게는 편리성을 제공하고 업무 처리에는 효율성을 높일 수 있도록 하였다.
증강 현실에서 광원 추정을 위한 렌더링 기반 데이터셋 생성
김재윤(Jaeyoon Kim),윤성의(Sung-Eui Yoon) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
본 논문에서는 가상 현실 기술에서 가상 물체를 더욱 현실적으로 렌더링하기 위해 심층 학습을 이용하는 방법을 제시한다. 기존에 자주 사용되는 방법은 심층학습 기반의 광원 추정을 통해 환경 맵을 만들어 렌더링하는 것이다. 환경 맵 방식은 렌더링 과정이 간단하지만, 정확한 값을 구하기 어렵고 주변의 기하학적 특징을 잘 이용하지 못한다. 대신, 본 논문에서는 광원 추정과 렌더링 과정을 하나의 네트워크로 통합하는 방법을 제시한다. 이 네트워크를 통한 렌더링은 기존의 환경 맵 방식보다 주변 기하 정보를 잘 인식할 것이다. 또한 본 논문에서는 위에서 제시한 심층 학습 방법에 사용할 데이터를 만들기 위해 물리 기반 렌더링을 이용한 데이터셋 생성기를 제시한다. 렌더링 기반 데이터셋은 실제 촬영한 이미지보다 많은 데이터를 모을 수 있다. 또한 정확한 G-buffer 값을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 따라서 충분한 양의 데이터를 수집하여 심층 학습의 정확도를 향상시킬 수 있다.