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가늘어진 아크릴 원통을 이용한 1×7 커플러 제작 및 특성 측정
민성환,김광택,Min, Seong-Hwan,Kim, Kwang-Taek 한국전자통신학회 2014 한국전자통신학회 논문지 Vol.9 No.1
본 논문에서는 가늘어진 아크릴 원통이 광 결합 및 광 분배 작용을 하는 $1{\times}7$ 형태의 플라스틱 광섬유 커플러를 제안하고 구현하였다. 제작된 소자는 광 결합기로 동작 시 2.27~3.31 dB의 삽입손실과 광분배기로 동작 시 8.67~11.27dB의 삽입손실을 보였다. In this paper, we proposed and demonstrated $1{\times}7$ type plastic optical fiber(POF) coupler incorporating a tapered acrylic cylinder which works optical combining and dividing region. A fabricated POF coupler showd 2.27~3.31 dB of insertion loss for optical combining and 8.67~11.27dB of insertion loss for optical spitting.
민성환 한국정보기술응용학회 2016 Journal of information technology applications & m Vol.23 No.1
An ensemble classifier is a method that combines output of multiple classifiers. It has been widely accepted that ensemble classifiers can improve the prediction accuracy. Recently, ensemble techniques have been successfully applied to the bankruptcy prediction. Bagging and random subspace are the most popular ensemble techniques. Bagging and random subspace have proved to be very effective in improving the generalization ability respectively. However, there are few studies which have focused on the integration of bagging and random subspace. In this study, we proposed a new hybrid ensemble model to integrate bagging and random subspace method using genetic algorithm for improving the performance of the model. The proposed model is applied to the bankruptcy prediction for Korean companies and compared with other models in this study. The experimental results showed that the proposed model performs better than the other models such as the single classifier, the original ensemble model and the simple hybrid model.
민성환,김윤재,전준영,이국희,Min, Sung-Hwan,Kim, Yun-Jae,Jeon, Jun-Young,Lee, Kuk-Hee 한국전산구조공학회 2009 한국전산구조공학회논문집 Vol.22 No.6
본 논문에서는 굽힘과 내압이 가해질 때 미터밴드의 한계하중을 3차원 유한요소해석을 이용하여 연구하였다. 재료는 탄성-완전 소성재료로 가정하였고, 기하학적 선형과 비선형 효과를 고려하여 소성 한계하중을 결정하였다. 본 연구를 위한 해석에서는 다양한 범위의 형상 변수가 고려되었다. 유한요소해석 결과를 바탕으로 굽힘에 관한 보간식을 제시하였다. Based on three-dimensional(3-D) finite element limit analyses, this paper provides limit and TES (Twice-Plastic Load) loads for mitred pipe bends under bending and pressure. The plastic limit loads are determined from FE limit analyses based on elastic-perfectly-plastic materials using the small and large geometry change option. A wide range of parameters related to the mitred bend geometry is considered. Based on the finite element results, closed-form approximations of plastic limit and TES plastic load solutions for mitred pipe bends under bending are proposed.
민성환,Min, Sung-Hwan 한국산업정보학회 2012 한국산업정보학회논문지 Vol.17 No.7
분류기의 앙상블 학습은 여러 개의 서로 다른 분류기들의 조합을 통해 만들어진다. 앙상블 학습은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌고 있는 중요한 연구주제이며 대부분의 경우에 있어서 앙상블 모형은 개별 기저 분류기보다 더 좋은 성과를 내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 부도 예측 모형의 성능개선에 관한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 단일 모형으로 그 우수성을 인정받고 있는 SVM을 기저 분류기로 사용하는 앙상블 모형에 대해 고찰하였다. SVM 모형의 성능 개선을 위해 bagging과 random subspace 모형을 부도 예측 문제에 적용해 보았으며 bagging 모형과 random subspace 모형의 성과 개선을 위해 bagging과 random subspace의 통합 모형을 제안하였다. 제안한 모형의 성과를 검증하기 위해 실제 기업의 부도 예측 데이터를 사용하여 실험하였고, 실험 결과 본 연구에서 제안한 새로운 형태의 통합 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다. An ensemble of classifiers is to employ a set of individually trained classifiers and combine their predictions. It has been found that in most cases the ensembles produce more accurate predictions than the base classifiers. Combining outputs from multiple classifiers, known as ensemble learning, is one of the standard and most important techniques for improving classification accuracy in machine learning. An ensemble of classifiers is efficient only if the individual classifiers make decisions as diverse as possible. Bagging is the most popular method of ensemble learning to generate a diverse set of classifiers. Diversity in bagging is obtained by using different training sets. The different training data subsets are randomly drawn with replacement from the entire training dataset. The random subspace method is an ensemble construction technique using different attribute subsets. In the random subspace, the training dataset is also modified as in bagging. However, this modification is performed in the feature space. Bagging and random subspace are quite well known and popular ensemble algorithms. However, few studies have dealt with the integration of bagging and random subspace using SVM Classifiers, though there is a great potential for useful applications in this area. The focus of this paper is to propose methods for improving SVM performance using hybrid ensemble strategy for bankruptcy prediction. This paper applies the proposed ensemble model to the bankruptcy prediction problem using a real data set from Korean companies.