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자기장 변동을 이용한 열차 속도 및 위치 검출 방법에 관한 연구
허준(J. Hur),김중철(J. C. Kim),오용승(Y. S. Oh),김희준(H. J. Kim),오원석(W. S. Oh),조규민(K. M. Cho),양승호(S. H. Yang),김성진(S. J. Kim),윤용기(Y. K. Yoon) 대한전기학회 2016 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.10
본 논문에서는 지상에 소정의 간격과 규칙적으로 설치된 자성체와 열차에 탑재된 영구자석 및 전자유도 전압 검출 코일을 이용하여 열차의 속도 및 통과 위치를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 열차 속도 및 검출을 위한 축소 모델을 구축하고 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.
딥러닝을 이용한 연속 시간 감정 상태 추론 시스템 설계
심희린(Heereen Shim),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.1
표정은 사람이 감정을 표현하는 직접적인 방법 중 하나이다. 사람은 연속시간 상에서 표정의 변화를 통해 감정 상태를 나타내지만 기존의 기술은 대부분 정지영상에서만 감정 상태를 인식하였다. 본 연구는 연속 시간상에서 감정 상태를 추론하기 위한 딥러닝 시스템을 제안한다. 제안된 연속 시간 감정 상태 추론 시스템은 세 단계로 이루어져 있다. Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 사용한 특징 추출 단계, 활성화 지도를 사용한 얼굴영역 검출 및 관심 영역 풀링 단계, 그리고 Recurrent Neural Network (RNN) 모델을 사용한 시계열 추론 단계. 본 논문에서는 짧은 표정 동영상을 통해 감정 상태를 추론하는 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안된 시스템이 기존의 CNN 기반 물체 검출 모델보다 빠르게 얼굴영역 검출을 수행하며, 연속 시간상에서 감정 상태 추론이 가능함을 보였다. Facial expressions are one of the efficient methods of expressing emotions. Most of the existing facial expression analysis techniques recognize emotional state only in still images. This study proposes a deep learning system for estimating emotional states in continuous time. The proposed emotional state estimation system in continuous time consists of three processes. Feature extraction using Convolutional Neural Network (CNN) model, Activation Map (AM)-based facial region detection and region of interest (RoI) Pooling, and sequential estimation using Recurrent Neural Network (RNN) model. In this paper, we performed an experiment to estimate the emotional state from in short video clips of facial expressions. Experimental results show that the proposed system can perform facial region detection faster than conventional CNN - based object detection models and emotional state estimation in continuous time.
고광호 한국융합학회 2019 한국융합학회논문지 Vol.10 No.11
The Fuel-cut driving is started when the acceleration pedal released with transmission gear engaged. Fuel economy of the vehicle improves by active fuel-cut driving. A deep-learning technique is proposed to predict fuel-cut driving with vehicle speed, acceleration and road gradient data in the study. It’s 3~10 of hidden layers and 10~20 of variables and is applied to the 9600 data obtained in the test driving of a vehicle in the road of 12km. Its accuracy is about 84.5% with 10 variables, 7 hidden layers and Relu as activation function. Its error is regarded from the fact that the change rate of input data is higher than the rate of fuel consumption data. Therefore the accuracy can be better by the normalizing process of input data. It’s unnecessary to get the signal of vehicle injector or OBD, and a deep-learning technique applied to the data to be got easily, like GPS. It can contribute to eco-drive for the computing time small. 차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.
ZnO 나노와이어를 이용한 FET 소자 제작 및 특성 평가
김경원(K.W. Kim),오원석(W.S. Oh),장건익(G.E. Jang),박동원(D.W. Park),이정오(J.O. Lee),김범수(B.S. Kim) 한국표면공학회 2008 한국표면공학회지 Vol.41 No.1
The zinc oxide(ZnO) nanowires were deposited on Si(001) substrates by thermal chemical vapour deposition without any catalysts. SEM data suggested that the grown nanostructures were the well-aligned ZnO single crystals with preferential orientation. Back-gate ZnO nanowire field effect transistors(FET) were successfully fabricated using a photolithography process. The fabricated nanowire FET exhibits good contact between the ZnO nonowire and Au metal electrodes. Based on I-V characteristics it was found out that the ZnO nonowire revealed a characteristic of n-type field effect transistor. The drain current increases with increasing drain voltage, and the slopes of the Ids-Vds curves are dependent on the gate voltage.
열처리 공정 변화에 따른 Bi2212/Ag ROSAT 선재의 임계 특성
오원석,장건익,김상철,하동우,오상수,Oh, W.S.,Jang, G.E.,Kim, S.C.,Ha, D.W.,Oh, S.S. 한국초전도학회 2007 Progress in superconductivity Vol.9 No.1
We have investigated the effect of different heat treatment processes on electrical and magnetic properties of Bi2212/Ag ROSAT wire. The ROSAT wire was fabricated by stacking and arranging 12 filaments Bi2212/Ag tapes in triple rotation symmetry in a Ag tube. ROSAT wires have been prepared using a partial melting method with changing $T_{max}$ and $T_a$ in oxygen atmosphere. The highest critical current density($J_c$) at 65 K under 0 T was $21,158\;A/cm^2$ for wire prepared $890\;^{\circ}C(T_{max})$ and $840\;^{\circ}C(T_a)$, respectively. SEM results indicated that the wire prepared at $890\;^{\circ}C(T_{max})$ and $840\;^{\circ}C(T_a)$ showed better directional phases than the other samples. However the result of magnetic susceptibility measurement indicates that the wire prepared $890\;^{\circ}C(T_{max})$ and $835\;^{\circ}C(T_a)$ had better superconducting phases than the other samples. It was revealed that heat treatment temperature was important factor for superconducting properties of the ROSAT wire.
Bi/CNT 화합물과 Resin/CNT를 보강한 YBCO 초전도체의 기계적, 자기적 특성 변화
오원석,장건익,한영희,성태현,Oh, W.S.,Jang, G.E.,Han, Y.H.,Sung, T.H. 한국초전도학회 2007 Progress in superconductivity Vol.9 No.1
Bi/CNT composite and resin/CNT were chosen to improve the mechanical properties of $YBa_2Cu_3O_7$(YBCO) superconductor. In order to elucidate the effects of Bi/CNT composite and resin/CNT in YBCO superconductors, melt texture superconductor were impregnated by mixed compound of Bi and CNT into the artificial holes parallel to the c-axis, which were drilled on the YBCO superconductor. Various amount of Bi/CNT and resin/CNT were impregnated to YBCO superconductor with different holes diameters. Typical artificial holes diameters were 0.5, 0.7, and 1.0 mm respectively. Result of three-point bending test measurement, the bending strength with resin/CNT impregnation was improved up to 59.64 MPa as compared with 50.79 MPa of resin/CNT free bulk. Resin/CNT impregnation has been found to be one of the effective ways in improving the mechanical properties of bulk superconductor.