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MgO가 첨가된 $Ba_{0.5}Sr_{0.5}TiO_3$ 후막의 구조 및 유전 특성
강원석,남성필,고중혁,이성갑,이영희,Kang, Won-Seok,Nam, Sung-Pil,Koh, Jung-Hyuk,Lee, Sung-Gap,Lee, Young-Hie 대한전기학회 2006 전기학회논문지C Vol.55 No.12
Using the $Ba_{0.5}Sr_{0.5}TiO_3$(BST) powders prepared by the Sol-Gel method, the BST thick films were fabricated on the $Al_2O_3 $substrates coated with Pt by the screen printing method. Compared with pure BST thick films, the structural and dielectric properties of the BST thick films doped with $1{\sim}10$ wt % MgO were investigated. It was observed that the Mg substitution into BST causes a shift in the cubic-tetragonal BST phase transition peak to a lower temperature. The microstructure of the BST substituted with Mg was homogeneous and dense. Mg substitution into BST had a significant effect on the grain size reduction. Dielectric constant was decreased with increasing the MgO content and temperature. In the case of BST thick films doped with 1 wt% MgO, the relative permittivity and dielectric loss were 1581 and 1.4 % at 1 MHz.
DWT 기반 EEG 신호 분석을 위한 최적 기저웨이블릿 선택 기법
강원석(Won-Seok Kang),이승현(SeungHyun Lee),Berdakh Abibullaev,안진웅(Jinung An) 한국HCI학회 2011 한국HCI학회 학술대회 Vol.2011 No.1
뇌신호 분석을 위해 EEG, fNIRS, MEG, fMRI, PET 등 다양한 보조측정 장치를 많이 사용하고 있다. 특히 EEG가 사용용의성, 이동성 및 비용 측면에서 많은 사용되고 있는 장치이다. EEG 분석을 위해 이산웨이블릿 변환(DWT:Discrete Wavetlet Transform)을 많이 이용하였고 BCI 및 의료 진단 분야에서 분류 및 군집 등의 기술 접근이 이루어져 왔다. DWT 기반 EEG 신호 분석에 있어서 최적 기저웨이블릿에 따라 분류 및 군집 등의 기술의 정확도가 많은 차이가 발생한다. 기존에는 정확도를 높이기 위해서 사람이 직접 다양한 실험 후 최적 기저웨이블릿을 선택하여 적용하였다. EEG 신호는 피시험자 마다 서로 다른 최적 기저웨이블릿이 다를 수 있기 때문에 이를 해결할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 DWT 기반 연속적인 시간의 EEG 신호 분석을 위해 최적 기저웨이블릿을 선택할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 기술의 효율성을 보이기 위해 기존에 개발된 군집 기법을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 약 15% 정도의 성능개선 효과를 확인하였다. In brain signals analysis, there are the supplementary devices such as EEG, fNIRS, MEG, fMRI, PET, etc. EEG is a popular secondary device due to the advantages of easy usability, mobility and low-cost. Many researchers have employed a Discrete Wavelet Transform(DWT) to classify and make a clustering in brain-computer interface and medicine diagnosis. The precision of classification and clustering for EEG analysis depend on a mother wavelet. In order to improve the precision, the previous works has taken a hand-selection method to find out the best mother wavelet after simulation. It is necessary to improve the tested precision because the acquired EEG signals have many differentiated best mother wavelets depending on the subjects. In this paper, we suggest a novel approach which can select the best mother wavelets for DWT-based analysis in time-series sequences of EEG signals. To show the efficiency of the proposed method, we utilized a clustering method which can separate unknown EEG signals into the groups such as the ADHD(Attention Deficit Hyper-activity Disorder), the normal and the boundary between ADHD and Normal children. As a result of simulation, we confirmed that the novel method improved about the precision of 15% than the previous.
강원석(Kang Won Seok) 한국정보처리학회 1996 정보처리학회논문지 Vol.3 No.7
The analysis of prepositional phrases in English-to-Korean machine translation has problem on the PP-attachment resolution, semantic analysis, and acquisition of information. This paper presents an analysis system for prepositional phrases, which solves the problem. The analysis system consists of the PP-attachment resolution hybrid system, semantic analysis system, and semantic feature generator that automatically generates input information. It provides objectiveness in analyzing prepositional phrases with the automatic generation of semantic features. The semantic analysis system enables to generate natural Korean expressions through selecting semantic roles of prepositional phrases. The PP-attachment resolution hybrid system has the merit of the rule-based and neural network-based method.
MODE: TMN 체계의 ATM 망 관리를 위한 관리 객체 개발 환경
강원석(Kang Won Seok),김영탁(Kim Young Tak) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.2
Systematic telecommunication network management is essential for operating large-scale integrated networks which consist of various network components manufactured by different vendors. ISO and ITU-T recommend the CMTP-based TMN architecture for this purpose. TMN uses GDMO for the definition of managed objects, and various GDMO compilers have been developed. However, the development of managed objects by using these compilers is still a difficult task. In this paper, we present a GUI-based managed objects development environment, MODE. MODE divides managed object codes by system independent code(SIC) and system dependent code(SDC). By providing development environments for SIC and SDC, MODE can ease the development of managed objects. To show the efficiency of MODE, we develop the managed objects an ATM switch in MODE.
클러스터링 기법을 이용한 모바일 로봇 경로계획 알고리즘 설계
강원석(Won-Seok Kang),김진욱(JinWook Kim),김영덕(YoungDuk Kim),안진웅(Jinung An),이동하(Dong-Ha Lee) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA 등 신화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 계산 복잡도가높아져 시간 지연 등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
강원석(Won-Seok Kang),김진욱(Jin Wook Kim),김영덕(Young-Duk Kim),이승현(SeungHyun Lee),안진웅(Jinung An) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.5
본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로 계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 확인하였다.