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단안카메라와 YOLO V3 네트워크를 활용한 객체 거리 추정 알고리즘
정세윤(Se Yun Jung),장성빈(Sung Been Jang),백선우(Sun Woo Baek),김정하(Jung Ha Kim) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
For self-driving, measuring the distance of forward object is used to several area such as preventing rear-end collisions. Currently, LiDAR in self-drving cars measure distance with high accuracy, but it is difficult to commercialize due to the high cost. In this paper, we propose an algorithm for estimating depth at a low cost using a monocular camera. The algorithm use the video of a monocular camera as input to YOLO V3 Network and use the object detection result data to calculate the pixel unit distance. We define the proportional expression using pixel unit and calculate the depth to object by inverse perspective mapping. The depth estimated by a monocular camera is similar to the distance measured by LiDAR in a specific road section.
사례논문 : 국내 이동통신사의 기업가치평가 사례연구: SK텔레콤을 대상으로
정혜연 ( Hae Youne Jung ),문보영 ( Bo Young Moon ),정세윤 ( Se Yun Jung ),유용근 ( Yong Keun Yoo ) 한국회계학회 2011 회계저널 Vol.20 No.5
본 사례연구는 국내 최대 이동통신회사인 SK텔레콤(SKT)의 내재가치를 평가한다. 보다 구체적으로 2009년 4월 말 시점을 기준으로 잔여영업이익평가모형(ReOI)을 적용하여 SKT의 기업가치를 구하는 절차에 대하여 설명하고 그로부터 내재가치를 도출하고자 한다. 이를 위하여 본 사례연구는 Ohlson(1995)의 잔여이익평가모형(RIM)에서 ReOI가 도출되는 이론적 배경에 대하여 먼저 설명한 후 ReOI모형을 SKT의 기업가치평가에 실제로 적용하기 위한 방법을 설명한다. ReOI모형은 기업의 재무활동을 제외한 영업활동을 통해 창출된 영업이익에 초점을 맞추고 있다. 따라서 SKT의 재무상태표와 손익계산서에서 영업활동과 재무활동으로 인한 계정들을 분리하여 영업과 재무활동으로 구분된 재무제표를 재작성하는 방법을 제시한다. 재작성된 재무제표로부터 SKT의 수익성과 성장성을 분석한 후 이를 바탕으로 미래의 수익성과 성장성을 구할 수 있는 주요 변수들의 값을 예측한다. 마지막으로 예측된 수치를 ReOI 모형에 대입하여 SKT의 내재가치를 구한다. 기존 선행연구에서 기업가치평가 기법과 관련하여 이론적 연구와 방법론들이 다수 제시되어 왔지만 아직까지 국내기업을 대상으로 가치평가모형을 적용시키는 사례연구는 거의 없는 실정이다. 본 사례연구는 이론적인 가치평가모형을 실질적으로 기업에 어떻게 적용시키는지에 대한절차를 보여줌으로써 학계의 연구자들이나 학생들은 물론 기업평가 업무를 담당하는 실무자들에게도 유용한 정보를 제공할 것으로 판단된다. This study is a case analysis of equity valuation for a Korean mobile telecommunication company, SK Telecom (SKT). We conduct an equity valuation for SKT at a point of time of April 2009 by using the Residual Operating Income (ReOI) valuation model. This case study begins to discuss the theoretical background of ReOI valuation model which is derived from Ohlson (1995). Then, we analyze the implemental framework of ReOI valuation model. Since residual income is created by operating activity, ReOI valuation model focuses on operating income ignoring the effects of financial activity. We explain how to separate the results of operating activity from them of financial activity within bal ance sheet and income statement. This l eads to reformulated financial statements (both of balance sheet and income statement). After analyzing the reformulated financial statements, we show where SKT is and explain how to forecast the main value drivers of ReOI. Lastly, we finalize our equity valuation by incorporating the forecasts into ReOI valuation model. Although there are many theoretical and empirical research papers regarding equity valuation, there is no case analysis for the practical implementation of equity valuation model for Korean companies. This case study aims to fill this void in the academic literature. This case study may contribute to both industry and academic communities by describing how to implement theoretical valuation model in practice.
Deep Learning 기반의 Semantic Segmentation을 활용한 Road Mark 검출
장성빈(Sung Been Jang),정세윤(Se Yun Jung),강동완(Dong Wan Kang),김정하(Jung Ha Kim) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
Until recently, research on lane detection and deep learning-based detection algorithms have been actively conducted. When driving straight or changing lanes, the rest of the information except lanes acts as noise, reducing lane recognition accuracy. In particular, the roadmark indicating the direction of progress is similar in colour to the driving lane and thus acts as noise, especially when the vehicle or shadow obscures the triangular area corresponding to the head of the arrow. Therefore, this paper aims to accurately detect road marks by learning and training on Road Mark by using camera sensors to perform deep learning-based Semantic Segmentation.
박연용(Park Yoen-yong),이정직(Lee Jung-jik),정세윤(Jung Se-yun),서한복(Seo Han-bok),이승엽(Lee Seung-yop),정문열(Jung Moon-ryul) 한국HCI학회 2019 한국HCI학회 학술대회 Vol.2019 No.2
포그 스크린은 일반적인 스크린과는 달리 영상이 투사된 스크린을 뚫고 지나가 마치 영상 속으로 들어가는 것과 같은 효과를 연출할 수 있는 특징을 가지고 있다. 포그 스크린은 상부에서 생성된 포그 입자 집단이 떨어지면서 한 장의 평면을 유지하도록 양쪽 사이드에 가이드 바람을 형성하여 구현한다. 본 연구는 안정된 포그 스크린을 형성하고 유지하기 위하여 여러 층의 바람벽을 형성하게 해주는 바람 노즐 유로의 두께를 다르게 함으로서 각 유로마다 풍속이 다른 바람벽을 형성하는 방법을 제시하고 있다. 이 방법은 동일한 풍속을 가진 바람 층보다 더 효율적으로 형성된 포그 스크린이 바람벽을 따라 아래로 향함으로서 일정한 밀도를 유지할 수 있게 해준다.