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Ag925의 전기화학적 특성에 미치는 네오디뮴 함량의 영향
신병현(Byung-Hyun Shin),정승진(Seungjin Jung),정원섭(Wonsub Chung) 한국표면공학회 2021 한국표면공학회지 Vol.54 No.2
Ag925, silver with added copper, is popular alloy due to its low price. However, it has a difficult to use because of the low corrosion resistance. In various alloys, neodymium (Nd) works as an element to improve corrosion resistance by reacting with interstitial elements in the alloy. When 1.5 wt. % Neodymium was added to Ag925, the potential on the activated polarization in a potentiodynamic polarization test was increased from -0.15 V to –0.05 V. Ag925 with added neodymium showed the passivation after activation polarization. But When the potential increased around 50 ㎷, the current density is increased to 3 x 10-3. Ag925 with the 1.5 wt. % Nd had the low corrosion rate.
김서윤 ( Seo-yun Kim ),서보산 ( Bosan Seo ),정승진 ( Seungjin Jung ),장기영 ( Ki-young Jang ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
본 논문은 말의 개체 식별 과정에 딥러닝을 활용하여 객관적으로 식별 가능한 개체의 특징을 획득할 수 있는 영상처리 기반의 말 개체 식별 자동화 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 말의 개체 식별을 위한 이미지 촬영 방법, 딥러닝을 활용한 말의 특징 추출 방법, 말 객체에 대한 식별 가능 정보의 변환 방법으로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제시하는 방법론을 바탕으로 말 개체식별 과정을 자동화하여 말의 특징을 객관적이고 효율적으로 추출하여 말 개체 관리를 하고자 한다.
지도학습 기반의 부정·불량 식품 기사 자동 분류에 관한 연구
임형준(HyoungJun Lim),이재윤(JaeYoon Lee),김도희(Dohee Kim),김태훈(Taehoon Kim),정승진(Seungjin Jung),최종원(Jongwon Choi) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
최근 식품 공급망의 다양화와 생산, 유통, 소비 방식의 변화로 인해 부정·불량 식품이 증가하고 있어 이에 대한 새로운 대응책이 필요하다. 현재까지는 사람이 직접 부정·불량 식품 관련 기사를 모니터링하고 분석했으나, 처리해야 할 정보의 양이 많아지면서 기사 분석을 위한 비용이 크게 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 지도학습 기반 모델을 사용한 부정·불량 식품 자동 분류 시스템을 제안한다. 해당 시스템에는 여러 BERT[1] 모델의 앙상블(Ensemble)을 적용하여 과적합(Overfitting)과 편향성(Bias)을 방지하였으며 동시에 분류(Classification) 성능을 향상시켰다. 모델의 분류학습과 성능 평가에는 사전에 수집된 1250개의 기사 데이터를 사용하여 실험을 수행했다. 실험 결과 자연어 처리 분야에서 여러 모델의 앙상블 기법은 단일 모델 대비 적은 데이터로 더 높은 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.