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김시웅,최영기 중앙대학교 미래신기술연구소 2003 미래신기술연구소 논문집 Vol.12 No.1
본 논문에서는 실제 산업현장에 보다 손쉽게 빙축열조의 성능을 예측할 수 있는 프로그램 개발을 목표로, 축냉 및 방냉 운전시 브라인의 입구온도, 출구온도 및 유량 등의 관계에 따른 단순한 해석 모델을 제시하고자 하였다. 그래서 관외 착빙형 빙축열조 대해서 축냉 및 방냉과정 통한 1차원적인 모델을 개발하였고, 이를 실제의 시험 결과와 비교해서 모델의 유효성을 입증하였다. 상기 모델을 바탕으로 관 직경, 제빙 및 해빙 두께, 브라인 유량 및 입구온도의 관계에 따른 최적설계 및 제어방법에 대해서 연구하였다. 그 결과 관 직경의 감소에 따른 열전달 면적의 상승으로 인한 효과가 나타났으나, 관 직경이 최적 포인트보다 작아지면 오히려 역효과가 발생하였다. 그리고 작은 부하 변동에 대해서는 브라인 입구온도 조절만으로도 상당한 효과가 나타났으며, 상대적으로 큰 부하변동에 대해서는 입구온도와 함께 유량도 같이 제어하는 것이 효과적임을 알 수 있었다. This paper describes an effective analytic model for ice storage system, which is related to inlet and outlet temperature of brine and its flow rate when charging and discharging mode. For this study, one-dimensional models have been developed for ice-on-coil storage systems. this model was validated by the comparison of measured data. The present study shows methods of optimal design and control with respect to tube diameter, ice and water thickness during charging and discharging periods, flow rate and inlet temperature of brine. As a result of the simulation, the effect according to the increasing heat transfer area takes place if the tube diameter decreases. However the reverse effect occurs if the tube diameter is less than the optimal point. It is possible to correspond to small variation of the cooling load by only the control of inlet brine temperature. It is effective for relatively large variation of cooling load to control both inlet temperature and flow rate of brine.
김시웅 ( Siung Kim ),고준혁 ( Junhyeok Go ),박정현 ( Jeonghyeon Park ),문남미 ( Nammee Moon ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
가정에서 대형 폐기물을 배출하고 수거하는 과정에서 폐기물을 수동적으로 분류를 하는 것은 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 YOLOv4, 5, 7 모델을 비교하여 실생활에 사용가능한 대형폐기물 탐지에 가장 적합한 모델을 찾는다. 이미지 증강 전 결과는 YOLOv7이 가장 좋은 성능을 보였다. 배출자가 촬영하는 각도나 위치, 시간 등의 변수를 고려하고자 증강을 시도하였고 증강 후 탐지결과도 YOLOv7이 F1-score 93 %, mAP 96.6% 로 다른 모델보다 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다.
음성데이터 증강을 통한 3D 특징 벡터 기반 신생아 울음소리 분류
박정현,고준혁,김시웅,문남미 한국컴퓨터정보학회 2023 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.28 No.9
Infants utilize crying as a non-verbal means of communication [1]. However, deciphering infant cries presents challenges. Extensive research has been conducted to interpret infant cry audios [2,3]. This paper proposes the classification of infant cries using 3D feature vectors augmented with various audio data techniques. A total of 5 classes (belly pain, burping, discomfort, hungry, tired) are employed in the study dataset. The data is augmented using 5 techniques (Pitch, Tempo, Shift, Mixup-noise, CutMix). Tempo, Shift, and CutMix augmentation techniques demonstrated improved performance. Ultimately, applying effective data augmentation techniques simultaneously resulted in a 17.75% performance enhancement compared to models using single feature vectors and original data.