http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
트랩 종류와 수간내 위치가 광릉긴나무좀, Platypus koryoensis(딱정벌레목: 긴나무좀과) 포획에 미치는 영향
김준헌,이정수,박일권,최원일,Kim, Jun-Heon,Lee, Jung-Su,Park, Il-Kwon,Choi, Won-Il 한국응용곤충학회 2010 한국응용곤충학회지 Vol.49 No.2
참나무시들음병 매개충인 광릉긴나무좀 (Platypus koryoensis (Murayama)) (Coleoptera: Platypodidae) 모니터링에 활용 가능한 트랩 종류, 색, 설치위치가 포획수에 미치는 영향이 조사되었다. 조사는 경기도 파주시 광탄면에서 수행되었으며 끈끈이 평판 트랩과 다중깔때기 트랩 두 종류 트랩이 이용되었다. 조사된 두 트랩의 종류는 광릉긴나무좀 포획수에 영향을 미치지 않았다. 끈끈이 평판 트랩의 경우 노란색, 검정색, 흰색, 투명색으로 시험한 결과 트랩색이 광릉긴나무좀 포획효율에 영향을 미치지 않았다. 끈끈이 평판 트랩과 다중깔때기 트랩 모두 수간내 경사 위쪽과 아래쪽에 설치된 경우, 산의 경사 위쪽에 설치한 트랩에 유의하게 많은 수의 광릉긴나무좀이 포획되었다. 이는 두 가지 트랩이 모두 광릉긴나무좀 모니터링 및 방제에 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주는 것이다. Differences in the number of Platypus koryoensis (Murayama) (Coleoptera: Platypodidae) trapped in different trap types, colors and positions on the trunk were evaluated to develop a monitoring trap for Platypus koryoensis, a known vector of Korean oak wilt disease. The experiments were conducted in an oak forest located in Gwangtan-myeon, Paju-si, Gyeonggi-do, Korea using two types of trap: sticky trap and multi-funnel trap. Trapping efficiency of the two trap types was not significantly different. Trapping efficiency of the sticky trap was not affected by four trap colors: yellow, black, white and transparent. The number of beetle caught was higher in the traps facing the upper slope than the lower slope regardress of trap type. Our results showed that both traps type are useful for monitoring Platypus koryoensis.
김준헌(Jun Heon Kim),송병후(Byung Hoo Song),신동렬(Dong Ryoul Shin) 한국컴퓨터정보학회 2017 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
제스처 인식은 HCI(Human-Computer Interaction) 및 HRI(Human-Robot Interaction) 분야에서 활발히 연구되고 있는 기술이며, 제스처 데이터의 특징을 추출해내고 그에 따른 분류를 통하여 사용자의 제스처를 정확히 판별하는 것이 중요한 과제로 자리 잡았다. 본 논문에서는 EMG(Electromyography) 센서로 측정한 사용자의 손 제스처 데이터를 분석하는 방안에 대하여 서술한다. 수집된 데이터의 노이즈를 제거하고 데이터의 특징을 극대화시키기 위하여 연속적인 데이터로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 이를 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 분류하였다. 이 때, 기존의 raw 데이터와 전처리 과정을 거친 데이터의 성능을 decision-tree 알고리즘을 통하여 비교하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서의 학습용 빅 데이터 플랫 폼 설계
김준헌 ( Jun Heon Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.2
정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리 하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위 한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라 우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.
Edge computing 환경에서 실시간성 데이터 처리를 위한 프레임워크 연구
김준헌 ( Jun Heon Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.2
Edge computing 환경은 자원이 제한된 IoT의 디바이스가 증가하면서 데이터가 급등하는 환경을 극복하기 위한 패러다임으로 주목받고 있다. 그러나 자원이 제한된 IoT 디바이스의 특성상 실시간성 데이터의 손 실, 지연과 같은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 폭발적으로 데이터가 증가하는 Edge computing 환경에 적합한 프레임워크에 대하여 서술한다.