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유장희(Jang-Hee Yoo),김재우(Jae-Woo Kim),강석주(Seok-Joo Kang),강병호(Byoung-Ho Kang) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
역전파 학습 알고리즘은 현재 가장 널리 응용되고 있는 신경망 알고리즘이다. 그러나 느린 학습속도와 지역 최소화 문제가 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이러한 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위하여 오차분석에 의한 훈련패턴의 선택적 재학습 및 진동 탐지 기법, 그리고 이를 이용한 학습율과 모멘텀의 동적 활당방법과 이러한 과정을 적용한 적응 학습 알고리즘에 관하여 기술하였다. 그리고 실험을 통하여 제안된 학습 알고리즘의 유용성을 보였다.
유장희 ( Jang-hee Yoo ) 한국협상학회 2022 협상연구 Vol.25 No.2
대기업과 중소기업의 이익이 충돌하는 분야에서 상호간에 윈-윈 할 수 있는 해법을 찾아 내는데 동반성장위원회가 큰 역할을 하고 있는 사례를 주시 할 필요가 있다. 한국 내 제과업계의 강자인 S사와 동네빵집의 단체인 대한제과협회 간에 벌어진 갈등에서 동반위는 협상의 성공을 위한 7대 조건을 잘 적용하면서 양자간에 합의를 이루는데 결정적 역할을 하였다. 수많은 협상과정을 거쳐 결국 양자는 영업의 지역적 양보를 끌어 내었다. 대기업은 역세권 반경 500 미터 이내에서 신규점포를 내는 것으로 제한하고 기존 동네빵집이 있는 곳에서는 신규점포를 내지 않기로 합의한 것이다. 이의 결과로 대기업은 국내 매장보다도 오히려 해외 매장을 확대하는 쪽으로 전략을 바꿔 국제적으로 더 큰 성장을 이룩했다는 긍정적 효과도 누리게 되었다. This paper introduces an interesting case in which a large corporation and a group of small and medium-sized enterprises reached a win-win agreement through negotiation. A large bakery company ranked No. 1 in Korea was expanding its market rapidly, disregarding small-sized bakery stores that were doing business in a small neighborhood for decades. Korean Association of Bakery Businesses representing small bakeries submitted its appeal to National Commission for Corporate Partnership (NCCP) that supposedly find a mutually beneficial way between large and small-sized businesses. Through a series of negotiation, the two parties reached conclusion that the large bakery company only can open new stores within 500 meters in radius from a metro-station. In such areas, small bakeries would not be able to do business anyways because of an awfully high land price. Due to this constructive negotiation result, both parties could find more profitable and relevant markets in the ensuing years.
WWW 서버를 위한 확장된 CGI 환경 및 관리 도구의 개발
유장희(Jang-Hee Yoo),오시영(See-Young Oh),박중기(Joong-Ki Park) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅲ
현재, WWW은 가장 널리 응용되고 있는 인터네트 통신 서비스 및 수단 중에 하나가 되었으며, 보다 다양한 서비스의 실현을 위하여 새로운 WWW 서버 및 클라이언트 기술들이 개발되고 있다. 특히, CGI(Common Gateway Interface) 기술은 WWW 서버와 외부 응용 프로그램간의 표준 인터페이스를 제공함으로서 다양한 WWW 응용 및 서비스를 가능하게 한다. 그러나, 기존의 CGI는 시스템의 효율성과 성능상의 커다란 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 개선 또는 해결을 위하여 TCL 스크립트에 의한 CGI 응용 프로그램들을 효과적으로 수행 시킬 수 있는 TCL 서버를 구축 하였다. 그리고, 구축된 환경을 이용하여 WWW 서버 관리도구를 개발 하였다.
전병태,소정,유장희,Chun, Byoung-Tae,Soh, Jung,Yoo, Jang-Hee 대한전자공학회 1994 전자공학회논문지-B Vol.b31 No.10
Number plates of vehicles operating in real world are sometimes difficult to recognize due to the number plate degradation (bent or dirty plates). To recognize the vehicle number from a number plate with severe degradation, good segmentation is necessary, which in turn requires good thresholding. This paper proposes a binarization method that combines the fast processing speed of global thresholding methods with the local thresholding methods' ability to adapt to lacal gray level characteristics. The proposed method overcomes the degradation of number plates quickly and maintains the widths of digit strokes uniform. The paper presents results of comparison with existing global and local thresholding methods.
지능형 영상감시를 위한 원거리 사람 인식 테스트 데이터베이스
문기영(Ki Young Moon),유장희(Jang-Hee Yoo) 한국정보보호학회 2012 情報保護學會誌 Vol.22 No.4
원거리 사람 인식은 영상 분석의 주요 연구 분야로서, 많은 연구자들이 CCTV 영상에서 사람 추적이나 행위를 분석하여 얼굴인식, 보안 상황 추출 등을 연구하고 있다. 이러한 연구와 관련하여 지능형 영상 감시 알고리즘의 성능을 측정하고 평가하기 위한 테스트 데이터베이스가 있어야 한다. 본 논문은 국외에서 소개된 지능형 영상감시를 위한 원거리 사람 인식용 영상 데이터베이스를 분석하고, 국내 상황을 고려한 테스트용 영상 데이터베이스 조건을 간략하게 제안한다.
유철환(Cheol-Hwan Yoo),김호원(Ho-Won Kim),한병옥(Byung-Ok Han),장재윤(Jae-Yoon Jang),유장희(Jang-Hee Yoo) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.12
동영상에 포함된 반복적, 주기적 구간을 검출하기 위한 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있다. 기존의 기법들은 일반적으로 반복적 구간 검출을 위한 중간 표현으로서 자기 유사성 행렬(SSM)을 생성하여 활용한다. 그러나 기존의 기법들은 단일 스케일에서의 자기 유사성 행렬의 활용으로 인해 다양한 길이 및 스케일의 반복적 행동을 포함한 동영상에 대해 검출 정확도가 떨어지는 한계점을 갖는다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 제안하는 네트워크의 인코더에서는 먼저 3차원 합성곱 신경망의 여러 계층에서 추출된 특징 벡터를 활용하여 다양한 시간적 스케일에 대한 정보를 갖는 자기 유사성 행렬을 생성한다. 이렇게 생성된 자기 유사성 행렬들을 멀티 스케일 특징 앙상블 모듈을 통해 멀티 스케일 U-Net의 입력으로 제공함으로써 동영상 내 다양한 길이의 반복적 구간을 효율적으로 검출한다. 제안하는 기법은 Countix, PERTUBE 데이터셋에서의 실험을 통해 기존의 핸드 크래프트 특징 기반의 기법들뿐만 아니라 딥러닝을 활용한 최신 기법들보다 우수한 검출 성능을 보였다. Recently, techniques for detecting repetitive and periodic segments in a video have been extensively studied in the field of computer vision. Conventional methods typically generate and utilize a self-similarity matrix as an intermediate representation for identifying repetitive segments in a video. However, these methods rely on a single-scale self-similarity matrix(SSM) and thus have a limitation that classification accuracy drops for videos including repetitive segments with various lengths and scales. To solve these problems, the encoder of the proposed network firstly generates self-similarity matrices, which incorporate information on various temporal scales by utilizing feature vectors extracted from multiple layers of the 3D CNN. By providing generated self-similarity matrices as input of a multi-scale U-Net through a multi-scale feature ensemble module, repetitive segments of various lengths in the video can be efficiently detected. Extensive experiments on the Countix and PERTUBE datasets demonstrate that the proposed network not only outperforms most hand-craft feature-based methods but also the latest deep learning-based methods.