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Artificial Neural Network를 이용한 화살 성능에 대한 연구
정영상(Yeongsang Jeong),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.5
제조공정을 통해 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 방법으로, 활과 화살을 오랫동안 사용해 온 사냥꾼이나 레저 스포츠용품을 만드는 기술자, 그리고 전문가의 개인적인 경험 등이 사용된다. 또한 반복슈팅실험을 통해 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표이다. 탄착점 집적도와 초고속카메라를 통해 촬영된 비행중인 화살의 이미지를 이용하여, 화살의 성능에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 화살의 특성(길이, 무게, 스파인, 오버랩, 곧기)과 탄착점의 분포간의 상관관계에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 탄착점 분포를 수치적으로 출력할 수 있는 시스템을 개발하고, 생산된 화살이 가지는 특성과 탄착점 사이의 상관관계모델을 구현하는 것이 목적이다. 모델의 입력은 화살이 가지는 특성(스파인, 곧기)이 사용되고, 출력은 화살의 노크 각도를 120도씩 회전시키면서 3번 반복 슈팅하여 얻어지는 삼각형의 모양 좌표의 MAD(mean absolute distance)를 이용하였다. 상관관계 모델을 구현하기 위해서 입출력 학습데이터를 수집하였고, 모델의 구현을 위해서는 인공신경회로망(Artificial neural network, ANN)을 사용하였다. In order to evaluate the performance of arrow that manufactures through production process, it is used that personal experience such as hunters who have been using bow and arrow for a long time, technicians who produces leisure and sports equipment, and experts related with this industries. Also, the intensity of arrow`s impact point which obtains from repeated shooting experiments is an important indicator for evaluating the performance of arrow. There are some ongoing researches for evaluating performance of arrow using intensity of the arrow`s point and the arrow`s flying image that obtained from high-speed camera. However, the research that deals with mutual relation between distribution of the arrow`s impact point and characteristics of the arrow (length, weight, spin, overlap, straightness) is not enough. Therefore, this paper suggests both the system that could describes the distribution of the arrow`s impact point into numerical representation and the correlation model between characteristics of arrow and impact points. The inputs of the model are characteristics of arrow(spine, straightness). And the output is MAD (mean absolute distance) of triangular shaped coordinates that could be obtained form 3 times repeated shooting by changing knock degree 120. The input-output data is collected for learning the correlation model, and ANN (artificial neural network) is used implementing the model.
중증도 평가점수를 이용한 급성 세기관지염의 입원 기간 영향 요인 연구
정영상 ( Yeongsang Jeong ),황지현 ( Ji Hyen Hwang ),권지윤 ( Ji Yoon Kwon ),신정희 ( Jeonghee Shin ),권정현 ( Jung Hyun Kwon ),한경도 ( Kyungdo Han ),서원희 ( Won Hee Seo ),정지태 ( Ji Tae Choung ) 대한천식알레르기학회(구 대한알레르기학회) 2016 Allergy Asthma & Respiratory Disease Vol.4 No.6
Purpose: This study aimed to evaluate the clinical factors that could influence the length of hospital stay (LHS) of infants with acute bronchiolitis using the bronchiolitis severity score (BSS). Methods: The medical records of 105 infants aged 0-12 months with acute bronchiolitis who were admitted to a tertiary hospital between December 2014 and May 2015 were reviewed. The BSS was composed 5 factors, namely general condition, wheezing, chest retraction, respiration rate, and peripheral oxygen saturation, which were evaluated at admission. In addition, the age of the infants, LHS, body weight, birth history, familial history, laboratory test result, chest X-ray, and treatment modalities were reviewed. Subjects were classified into 3 groups according to their BSS, and logistic regression analysis was used to identify the association of the BSS with longer LHS. Results: Among subjects, 62 were studied. Their mean LHS and age were 5.5±2.0 days and 3.9±2.7 months, respectively. Twelve infants were classified as mild (20.3%), 43 as moderate (68.8%), and 7 as severe (10.9%). Venous blood gas pH value and white blood cell count were the best predictors of disease severity. The LHS was associated with the BSS, age, body weight and pCO2 by venous blood gas analysis (P<0.05). Conclusion: The LHS was associated with the BSS, age, body weight, and pCO2 by venous blood gas analysis at admission. The BSS could be a useful tool to predict disease severity and decide treatment strategies for infants with acute bronchiolitis who have no known risk factors. (Allergy Asthma Respir Dis 2016:4:429-435)
Mamdani 퍼지추론을 이용한 화살의 탄착점 측정 시스템
유정원(Jungwon Yu),이한수(Hansoo Lee),정영상(Yeongsang Jeong),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.4
제조공정을 통해 생산된 화살의 성능은 화살의 이동궤적(궁사의 패러독스)과 탄착점의 집적도에 따라 좌우된다. 특히 동일한 환경에서 반복적으로 화살의 슈팅실험을 수행할 경우, 반복실험에서 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 화살 성능 평가에서 중요한 객관적 지표가 된다. 그러나 화살의 탄착점에 대한 분석은 현재 상용화된 기술이 부족하며, 기존의 연구들은 화살의 성능에 영향을 미치는 제조공정 변수(화살깃, 화살촉, 화살의 곧기, 중량, 외경, 스파인)만을 최적화하려는 방향으로 기술력이 집중되어 있다. 본 논문에서는 화살의 주요성능지표인 화살의 탄착점 측정 자동화를 위해, Mamdani 퍼지 추론 시스템(Mamdani Fuzzy Inference System)과 도형의 닮음(Similarity of Polygon)을 이용한 화살의 탄착점 측정 시스템을 제안한다. 라인레이저(Line Laser)와 포토다이오드어레이(Photo Diode Array)를 이용하여 고속(약 275㎞/h)으로 이동하는 화살의 탄착점 데이터를 계측하고, 계측된 데이터를 퍼지 추론과 도형의 닮음을 이용하여 화살의 탄착점으로 사상(Mapping) 시킨다. The performance of arrow from a manufacturing process depends on arrow’s trajectory(archer’s paradox) and intensity of an impact points. Especially, when conducting a shooting experiment over and over in the same experiment condition, the intensity of impact point is an objective standard to judge the performance of the arrow. However, the analysis method for the impact point is not enough, a previous research of the arrow"s performance has been focused on a skill to optimize a manufacturing variables(feathers of an arrow, barb of an arrow, arrow"s shaft, weight, external diameter, spine). In this paper, We propose measurement system of arrow’s impact point with Mamdani fuzzy inference system and similarity of polygon for automation of impact point’s measurement. Measuring the impact point data of the arrow moving with a high speed(approximately 275㎞/h) by using line laser and photo diode array, then the measured data are mapped to arrow’s impact point with fuzzy inference and similarity of polygon.