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Hyeonseok Kim(김현석),Young D. Suh(서영덕),Jaeho Shin(신재호),Phillip Won(원필립),Seongmin Jung(정성민),Jinhyeong Kwon(권진형),Seung Hwan Ko(고승환) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.12
We demonstrate a novel class of flexible transparent conductor based on metal nanowire micro-bundled networks at random patterns. Original random patterns are prepared from controlled random cracking of high-stress silicon nitride on the silicon substrate, and employed as repetitively usable master molds with independently controllable pattern density and linewidth. Silver nanowires are subsequently placed in the random crack channels through a facile solution process and transferred to the polymer substrate with UV curable epoxy resin. The resultant flexible and transparent conductor, spanning over wafer scale at high reproducibility, not only exhibits enhanced mechanical robustness upon repeated bending or scratching, which often occurs when used as touch-screen panel, but also is free from the moire pattern problem due to the random nature of nanowire bundle patterns. Further application of the resultant flexible transparent conductor as a touch-screen panel confirms easy
웨어러블 전자 디바이스 응용을 위한 고 신축성, 투명 금속 나노 와이어 가열기
김현석(Hyeonseok Kim),홍석준(Sukjoon Hong),이하범(Habeom Lee),문현진(Hyunjin Moon),권진형(Jinhyeong Kwon),김동관(Dongkwan Kim),고승환(Seung Hwan Ko) 대한기계학회 2015 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2015 No.11
We introduce a highly stretchable and transparent electrical heater intended for future wearable applications by constructing a partially embedded silver nanowire percolative network on an elastic substrate. The Ag NW network heater proposed in this study not only exhibits superior optical transmittance and electrical conductivity comparable to ITO, but also outstanding electrical, mechanical and thermal stability withstanding 60 % strain at a temperature of 60 ℃ with high reliability and fast temporal response. The outstanding performance of Ag NW as a stretchable and transparent heater is attributed to the unique microscopic morphology of the Ag NW at the interface, which also enables easy manipulation of its spatial temperature profile through direct patterning of the Ag NW by a selective laser ablation process. The stable operation of Ag NW network heater on human wrists under real-time compressive/tensile strain, bending and twisting further proves its high potential for lightweight, biocompatible and versatile wearable applications.
김현석(Kim HyeonSeok),윤병조(Youn ByungJo) 제어로봇시스템학회 2011 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 Vol.1 No.1
현행 관련 법규상 60톤에 근접하는 전차의 교량 통과는 불가능하며, 도로교 설계 DB하중을 적용할 경우에도 중량물의 교량의 통과는 상당히 제한되고 있는 것이 사실이다. 본 연구는 NATO표준 하중 계산법인 군용하중급수 분류법(MLC : Military Load Class)을 이용하여 전차의 교량의 통과 여부를 판단할 수 있는 방법을 제시하였으며, 실제로 한강의 주요 교량에 대한 DB하중을 MLC로 환산하여 전차의 통과 여부를 판단한 결과 대부분의 교량은 전차가 통과하는데 제한이 없는 것을 확인하였다.
자동차 통신을 위한 나선형 커넥터 구조의 광대역 특성 연구
김현석(Hyeonseok Kim),김병우(Byeongwoo Kim) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2012 No.5
In this paper, helical slow wave connector have been proposed as vehicle connector for the wireless access in vehicular environment(5.9GHz) communication. This helical slow wave connector is designed by considering the properities of critical parameter like helical mean radius, pitch, wire radius and distance of helical wire to shield. These design simulations and results can be used to determined the most suitable helical wave wire dimensions for vehicle communication connector. The optimized WAVE connector inserted into the helical wave wire has insertion loss less than -0.76dB at 5.9GHz. It provides 21% insertion loss with better performance than the existing common connector. Therefore, the simulated results for the optimal design for automotive communications of high frequency band may be useful.
김현석(Hyeonseok Kim),이의진(Yeejin Lee) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.11
자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.
합성곱 신경망을 이용한 보행자 머리상해치 예측기법 개발
김현석(Hyeonseok Kim),박민규(Mingyu Park),박성근(Seongkeun Park),이신선(Sin Sun Lee),이태희(Tae Hee Lee) 한국자동차공학회 2019 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2019 No.11
보행자 관련 안전사고를 예방하고자 세계 각국에서는 NCAP제도를 활용하여 신차의 안전도를 평가하고있다. HIC는 교통약자(VRU)가 차량과 충돌하였을 때 받는 머리상해치를 의미한다. 기존 HIC예측을 위해선 후드상의 타격포인트에 대한 반복실험, 혹은 담당자의 경험적 판단 하에 성능인자를 추출하여 해석기법을 통해 예측하였다. 그러나 위와 같은 방법은 구조 변경마다 실험에 반복되는 공수소요가 발생하며, 경험적 판단에 의존함으로 객관성이 결여된다. 이에 본 연구에서는 인공지능 기법 중 딥 러닝의 CNN과 차량 설계도면, 그리고 충격 량 실험 값을 학습하여 딥 러닝을 이용한 HIC와 HIC 등급을 예측하며, Error rate, Top1-Acc등의 평가지표를 활용하여 성능을 검증한다.