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이승기(SeungGi Lee),박진렬(JinLyul-Park),성홍근(HongGun-Sung) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
Due to global warming issue, There has been discussion about lowering greenhouse gas Since 1980. UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change) tried to reduce greenhouse gas emissions with the concept of common but differentiated responsibilities in 1992. The Korean Government is pushing through a plan about technical development of green ships against emissions trading. And private firms are considering introducing green ships. Also, They are considering importing integrated control system and Floating LNG Bunkering Terminal (FLBT) for efficient supply of fuel. Therefore, this paper introduces ‘FLBT Multi Docking Aid System’ can monitor ships in real time for making effort to prevent large accident such as fires and explosions when bring the ship alongside the FLBT.
경사각 증착법 이용한 1차원 나노구조체 기반의 가스센서에 관한 연구 동향
이승기(Seunggi Lee),정재한(Jae Han Chung),조윤행(Yun Haeng Cho),조동휘(Donghwi Cho),심영석(Young-Seok Shim) 한국세라믹학회 2023 세라미스트 Vol.26 No.3
One-dimensional (1D) nanostructures allow for precise control of geometrical size and shape, offering greater design flexibility than other nanostructures. 1D nanostructures, in particular, hold immense potential for revolutionizing the gas sensor field, owing to their extensive surface areas conducive to chemical reactions. To harness this potential, researchers have dedicated their efforts to developing fabrication methods that incorporate 1D nanostructures into gas sensor applications. Various techniques have been explored, including hydrothermal synthesis, electrospinning, sol-gel processes, solid-state chemical reactions, vapor-phase transport, and chemical vapor deposition. Despite these advancements, challenges regarding uniformity and reproducibility persist. In this report, we review the glancing angle deposition (GLAD) technique for applying 1D nanostructures to gas sensors and discuss to the potential of GLAD in overcoming existing limitations and driving forward the realm of 1D nanostructure-based gas sensors.
딥 러닝 알고리즘을 활용한 뇌파 분석 기반 졸음운전 사고예방 시스템
이승기(SeungGi Lee),권용수(YongSu Kwon),박지수(Jisoo Park),윤성진(Seongjin Yun),김원태(Won-Tae Kim) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.3
졸음운전은 운전자의 지각, 인식 및 차량 제어 능력의 현저한 저하를 야기하여 매년 교통사고의 원인에 상당히 기여하고 있는 위험 요인 중의 하나이다. 최근에는 졸음운전으로 인한 사고를 막기 위하여 ADAS 등의 운전 보조 기술들이 적용되거나 운전자의 생체 데이터를 활용한 졸음상태 판단으로 사고를 방지하는 방법들이 대두되고 있다. 특히 뇌파를 이용한 운전자의 졸음운전을 판단하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 뇌파를 활용하여 졸음 상태를 효과적으로 판단할 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 3가지의 운전자 상태를 판단하며, 평균 93%의 정확도를 얻었다. 또한, ADAS 등의 운전 보조 기술에 제안한 알고리즘을 접목하여 졸음운전으로 인한 사고를 방지할 수 있는 시스템을 제시하였다. Drowsy driving which drops the driver"s perception, recognition, and vehicle control ability is one of the fatal factors that cause a lot of traffic accidents each year. Recently, many studies have been researched for applying driver assistant technology like ADAS, as well as using driver"s biometric data to analyze one"s drowsiness in order to prevent accidents from drowsy driving. Especially, the technologies for recognizing the condition of driver’s drowsy driving are actively studied. In this paper, we propose a deep-learning algorithm that can effectively determine drowsiness status using EEG. The proposed algorithm determines the three kinds of driver states and shows an average of 93% accuracy. In addition, we proposed the system which can prevent accidents from drowsiness operation by applying the proposed algorithm to driving assistive technology.
이승기(SeungGi Lee),김원태(Won-Tae Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
화재 감지 시스템은 화재 발생 시 경보를 통해 신속한 안전조치를 가능하게 하여 피해를 최소화하는 필수적인 설비로써 주택에 적용되었다. 하지만, 기존 화재 감지 시스템은 센서의 고장 또는 화재와 유사한 상황이 발생하는 경우 실제로 화재가 발생하지 않았음에도 불구하고 경보를 울리는 경우가 종종 발생한다. 이와 같은 오경보는 시민들에게 안전 불감증을 불러일으키고 무의미한 소방관 출동으로 소방 인력의 낭비와 비용 손실을 발생시키기 때문에 오경보에 강인한 화재 감지 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 이상 데이터 재학습 기반의 고신뢰 화재 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 화재 감지 시스템은 오경보를 발생시키는 이상 데이터를 판별하고 해당 데이터를 적합한 클래스로 레이블링하여 재학습을 통해 지속적으로 정확도를 향상시킨다. 제안한 화재 감지 시스템은 여러 오경보 발생 상황에서 테스트를 수행하였으며, 이상 데이터 재학습을 통해 최대 12%의 성능 향상을 확인하였다.
실시간 이미지 처리 방법을 이용한 개선된 차선 인식 경로 추종 알고리즘 개발
서은빈,이승기,여호영,신관준,최경호,임용섭,Seo, Eunbin,Lee, Seunggi,Yeo, Hoyeong,Shin, Gwanjun,Choi, Gyeungho,Lim, Yongseob 한국자동차안전학회 2021 자동차안전학회지 Vol.13 No.2
In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.
박진렬(JinLyul Park),이승기(SeungGi Lee) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.6
컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 물체인식을 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 그중 특징점(feature) 기반의 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하다. 하지만 SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 대응점 오정합으로 물체인식에 실패하는 단점이 있다. 본 논문은 물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고, 패턴인식 필터링을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 물체 인식률 향상 결과를 제시하였다. There have been a lot of researches on object recognition in computer vision. The SURF(Speeded Up Robust Features) algorithm based on feature detection is faster and more accurate than others. However, this algorithm has a shortcoming of making an error due to feature point mismatching when extracting feature points. In order to increase a success rate of object recognition, we have created an object recognition system based on SURF and RANSAC(Random Sample Consensus) algorithm and proposed the pattern recognition filtering. We have also presented experiment results relating to enhanced the success rate of object recognition.