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전기자동차 충전 인터페이스를 통한 차량 진단 서비스를 제공하는 CAN-to-Ethernet 게이트웨이 설계
이은조(Eunjo Lee),김석명(Seok-Myung Kim),김선경(Seon-Kyung Kim),엄광식(Kwang-Sik Eom),홍선택(Sun-Taek Hong) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2017 No.11
The most widely installed Ethernet recently applies to vehicle diagnostics, drivers can easily access electric control units (ECUs) using in-vehicle network (IVN) Ethernet to controller area network (CAN) gateway to check and reprogram the latest firmware from remote sites. The parallel ECU programming through Ethernet is a new remarkable on-board diagnostic (OBD) service which can provide programming for multiple ECUs at the same time. However, the service provokes the ECU programming completion time delay because of the burst frames and bus arbitrations. This paper presents a time-scheduling architecture for the gateway minimizes the delay of ECU programming completion time at the same time which can be applied to the electric vehicle charging controller using the power line communication (PLC) interface.
SOC와 주행경로 융합형 EV 충전인프라 자동 예약 및 해지 운영 전략
석진혁(Jinhyuk Seok),이은조(Eunjo Lee) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
In order to solve the inconvenience of charging an electric vehicle, technologies have been proposed to provide convenience to a user by allowing a user to reserve a charger at the most appropriate time and location in advance prior to a direct visit to an electric vehicle charging station. This paper automatically transmits and receives a charging reservation to a charger near the driving route in connection with the user’s smartphone, and performs authentication by simply processing the authentication with the user’s smartphone application or tagging, and schedules after the automatic reservation is received. We propose a charging reservation control system and method for an electric vehicle in which a reservation is automatically canceled when charging is not made after a period of time to facilitate charging reservation.
MMORPG 사용자 유형 분류를 통한 이탈 예측 모델 생성 및 평가
오세준(Sejoon Oh),이은조(Eunjo Lee),우지영(Jiyoung Woo),김휘강(Huy Kang Kim) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.5
대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG)은 세계적으로 많은 사용자들이 즐기는 게임의 장르로 사용자들이 즐길 수 있는 다양한 컨텐츠를 제공해준다. 하지만 다양한 컨텐츠를 제공함에도 불구하고 일부 사용자들은 게임에서 이탈한다. 지속적으로 게임을 즐기는 사용자는 게임회사의 수익과 밀접한 관계가 있기 때문에, 사용자 이탈 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 게임 사용자 유형을 기반으로 이탈을 예측하는 방법을 제안한다. 실제 MMORPG 데이터를 이용하여 ‘이탈자’를 정의하고, 서로 다른 특징을 보이는 사용자들을 군집화 알고리즘을 통해 5가지 유형으로 나누어 분류하였다. 실험 결과로 약 98.3%의 이탈자가 라이트 사용자형에 속하는 것을 확인하였다. 분류한 유형을 이탈 예측 모델 생성의 피처로 사용하고, 기계학습 알고리즘을 이용하여 이탈 예측 모델을 구축하였다. 이탈 예측 모델은 최대 85.7%의 accuracy와 72.3%의 F-measure의 성능을 보였다. Massively Multiplayer Online Role Playing Games (MMORPG) have been the most enjoyed genre of games by users all over the world, because of the many enjoyable contents they provide. However, there still are some users leaving MMORPG, in spite of the various contents. Because the users, who are constantly engaged in a game, are directly connected to the profit of the game company, it is necessary to study churn prediction. In this study, we propose a churn prediction method based on the user types. Using actual MMORPG data, we define “Churn Users” and categorize users into 5 types by means of the clustering algorithm. The experiment shows that about 98.3% of the churn users are the “Light user type”. We then use user types as a feature and construct a churn prediction model with various machine learning algorithms. The churn prediction model shows a maximum accuracy of 85.7% and an F-measure of 72.3%.