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김태호 ( Tae-ho Kim ),장준혁 ( Joon-hyuk Chang ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
본 논문에서는 오디오와 레이더 기반의 딥러닝을 활용한 환경 분류 기술을 제안한다. 제안된 환경 분류 기술은 오디오를 이용한 환경 분류 딥러닝 모델과 레이더를 이용한 딥러닝 모델을 앙상블로 결합하여 환경을 분류한다. 특히,오디오와 레이더 각 성능을 높이기 위해 별도의 모델이 제안된 딥러닝 환경분류 기법은 실내 환경 5 가지를 분류 하였으며,오디오 또는 레이더 단일 데이터를 활용한 환경분류에 비해 우수한 성능을 보였다.
이상봉(Lee, S.B.),인용석(Ihn, Y.S.),오동호(Oh, D.H.),김하용(Kim, H.Y.),이호성(Lee, H.S.),구자춘(Koo, J.C.) 한국소음진동공학회 2007 한국소음진동공학회 논문집 Vol.17 No.8
The unbalanced mass of a high precision rotor deteriorates mechanical performance of the rotor. The geometrical center of a rotor generally corresponds to the rotational axis of the rotor. However, this alignment carried out with a stationary rotor does not guarantee the dynamic rotor balance. There have been a number of schemes for the correction of the unbalance published for decades especially in the hard drive industry where the issues are directly affecting manufacturing costs and product performances. Realizing the significance of the problem, the present work tries to refine one of the methods that works by applying external impact during a rotor spins. A systematic way to apply the external impact to a rotating rotor has been introduced to minimize unbalance correction process time.