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김철호,이정훈,이성엽,우영춘,백옥기,원희선,Kim, C.H.,Lee, J.H.,Lee, S.Y.,Woo, Y.C.,Baek, O.K.,Won, H.S. 한국전자통신연구원 2021 전자통신동향분석 Vol.36 No.3
The field of brain science (or neuroscience in a broader sense) has inspired researchers in artificial intelligence (AI) for a long time. The outcomes of neuroscience such as Hebb's rule had profound effects on the early AI models, and the models have developed to become the current state-of-the-art artificial neural networks. However, the recent progress in AI led by deep learning architectures is mainly due to elaborate mathematical methods and the rapid growth of computing power rather than neuroscientific inspiration. Meanwhile, major limitations such as opacity, lack of common sense, narrowness, and brittleness have not been thoroughly resolved. To address those problems, many AI researchers turn their attention to neuroscience to get insights and inspirations again. Biologically plausible neural networks, spiking neural networks, and connectome-based networks exemplify such neuroscience-inspired approaches. In addition, the more recent field of brain network analysis is unveiling complex brain mechanisms by handling the brain as dynamic graph models. We argue that the progress toward the human-level AI, which is the goal of AI, can be accelerated by leveraging the novel findings of the human brain network.
[論文] Numerical Experiment for Compressible Effects around a Butterfly Valve
김철호(C.H.Kim),M.Behnia(M.Behnia),B.E.Milton(B.E.Milton) 한국자동차공학회 1993 오토저널 Vol.15 No.2
내연기관의 혼합 가스 생성 장치로 홉입되는 공기의 유량을 조절하기 위해 Butterfly 밸브가 사용된다. 이밸브는 유량의 제어에는 매우 유용한반변, 밸브 후면에서의 복잡한 공기의 유동 현상[6]으로 인하여 혼합가스의 생성에 장해적인 요소를 제공하기도 한다. 특히 밸브가 많이 닫힌 상태에서는 밸브와 관로벽 사이의 간격이 좁아지는 Throttling 현상으로 인하여, 엔진에 고 부하시 흡입되는 공기의 양이 증가하게 되어, 밸브 주위에서 공기 속도의 급증으로 인하여 유동장의 압축성 형상을 기대할수 있다. Throttl의 Choking 현상으로 인하여 공기의 입자는 운동에너지를 잃게 되고, 궁극적 혼합가스의 생성에 영향을 미쳐 엔진성능의 저하를 초래하게 된다. <br/> 본 연구에서는 실제 엔진(Central Fuel Injection Engine, 5 liters) [1]의 흡인 manifold를 model-ling하여, 특히 밸브가 많이 닫힌 상태에서, 밸브 주위에서의 난류 유동의 압축성 현상을 정량적으로 분석해 보았다.
김철호(C. H. Kim),최세호(S. H. Choi),주원종(W. J. Joo),김기범(K.B. Kim) 한국정밀공학회 2005 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2005 No.10월
This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED light and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of cold roll steel strips are used to develop KNN (k-Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.
김철호(C. H. Kim),정안목(A. M. Jeong),안종욱(J. U. An) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
세계적 제조업 혁신 추진에 따라 국내 제조 산업의 생산경쟁력 혁신을 위한 생산시스템의 구현과 솔루션의 실용화 및 현장적용 강화가 대두되고 있는 상황에서 제조기술과 정보통신기술간의 연계로 제조 현장의 혁신·경쟁력 강화 등을 위한 스마트 제조의 산업 핵심 전략(지능성, 연결성, 빠른 반응성 등)을 가진 생산시스템 수요가 증대되고 있다. 고부가가치 시장으로 지속 확대되고 있는 경량부품 제조산업의 육성과 다품종 미래 산업구조의 대응을 위한 산업현장에서의 생산성, 안전성 및 경제성 확보를 위한 솔루션 제공으로 관련 산업의 고부가가치 및 신시장 창출을 이끌어 내기 위한 홀로닉 생산시스템 기반 제조 혁신 생산기술 개발을 통하여 제조업의 중심인 자동차 및 항공 산업 분야의 로봇 생산시스템의 제조 기술 선점과 해외 의존도가 높은 로봇 생산 장비의 국산화를 통하여 수입대체 효과뿐 아니라 기술 선점 효과도 가능하리라 본다. 본 과제는 고생산성을 위한 로봇 기반 홀로닉 생산시스템 대응 핵심 기술, 홀로닉 생산시스템의 작업자-로봇 협업을 위한 스마트 안전 시스템 기술 그리고 대면적 생산 현장의 열환경 제어를 통한 에너지 최적화 스마트 작업 열환경 제어 시스템 기술 개발을 통하여 자동차/항공 부품산업과 관련된 중소·중견기업의 생산성 및 유연성 확보 등 경쟁력 강화에 기여하며 주요 자동차 부품생산업체로의 로봇 가공 시스템 적용 및 검증을 통해 기존의 대형가공기를 로봇 가공 워크셀 교체·적용 등을 통하여 공간 활용성 증대 및 생산성 향상을 기대해 볼 수 있다.