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RecurDyn 솔버에 적용되어 있는 유연 다물체 동역학에 대한 해석기술
최주환,최진환,Choi, Juhwan,Choi, Jin Hwan 대한기계학회 2015 대한기계학회 논문집. Transactions of the KSME. C, 산업기술과 혁신 Vol.3 No.2
유연 다물체 동역학은 실제 시스템을 가능한 유사하게 수치화하여 해석할 수 있기 때문에 일반 동역학 연구에 대한 차세대 주제로 각광을 받고 있다. 이러한 유연 다물체 동역학에 대한 해석 기술은 리커다인이라는 상용 소프트웨어에 효과적으로 적용되어 있는데, 특히 강체와 유연체를 통합하여 하나의 솔버에서 해석을 할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 리커다인의 유연 다물체 동역학 솔버의 기술들을 살펴보고자 한다. 기본적으로 리커다인의 유연 다물체 동역학 해법은 동시회전 기법을 사용하는 증분 유한요소 정식화를 기존의 순환공식을 이용한 동역학 정식화에 결합함으로써 구현되어 진다. 이 과정에서 강체와 유연체 사이의 조인트나 힘 요소 등의 효율적 처리를 위해 가상 바디와 유연체 조인트 개념이 사용된다. The analysis of multi-flexible-body dynamics (MFBD) has been an important issue in the area of the computational dynamics. This technique has been developed and improved in RecurDyn solver. This paper reviews the formulation which is applied in the RecurDyn solver. Basically, in order to solve the multi-flexible-body dynamics problem, an incremental finite element formulation using a corotational procedure is used. In particular, in order to solve the rigid and flexible bodies together, a constraint equation between a rigid body and a flexible body is applied, in which a virtual body and a flexible body joint are introduced.
소프트 라벨을 적용한 규칙 기반 텍스트 데이터 증강 기법
최주환(Juhwan Choi),이준호(Junho Lee),송상민(Sangmin Song),진교훈(Kyohoon Jin),김영빈(Youngbin Kim) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
The use of rule-based text data augmentation is common in various NLP tasks because of its simplicity. However, this method may have negative effects on the text’s original meaning, which can potentially hurt the performance of the model as a result. We propose a simple method for applying soft labels to the augmented data to address this problem. We conducted experiments on seven different text classification tasks and found evidence supporting the effectiveness of our proposed approach.
KITE: 한국어 고의 오탈자를 활용한 텍스트 데이터 증강 방법론
유승욱(Seunguk Yu),최주환(Juhwan Choi),서희재(Heejae Suh),진교훈(Kyohoon Jin),김영빈(Youngbin Kim) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
최근 자연어 데이터를 더욱 효율적으로 활용하기 위해 다양한 텍스트 증강 기법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 온라인 상의 댓글 등에서 나타나는 오탈자에 초점을 맞추어 한국어 고의 오탈자를 활용한 텍스트 데이터 증강 기법을 제안한다. 다른 언어와는 달리 한 글자 내에서 다양한 오탈자가 발생할 수 있는 한국어의 특징을 활용해 고의 오탈자를 활용한 텍스트 증강 규칙을 규정하였다. 본 논문에서 제안하는 기법을 통해 증강한 문장은 포함된 오탈자가 늘어남에 따라 기존 문장과의 코사인 유사도 차이가 커짐을 확인하였다. 제안한 방식으로 실험 결과 NSMC, Korean Hate Speech 데이터셋에서 평균 1.1%의 성능 향상을 이룰 수 있었으며, 기존에 제안된 방법과 비교했을 때 더욱 효율적임을 알 수 있었다.
동역학 시스템을 위한 DNN 메타모델 기반의 시스템 보정 네트워크
장성일(Sungil Jang),최주환(Juhwan Choi),한성지(Seongji Han),김진균(Jin-Gyun Kim),최진환(Jin Hwan Choi) 대한기계학회 2023 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2023 No.11
Modeling and simulation of dynamic systems are widely used in mechanical system design and control. System identification, a process of correlation with experimental data or target data, is essential for the reliability of the implemented model. The process is possible when the relationship between various variables that affect the responses of the system can be understood. Since various assumptions and approximations are considered in the modeling process of a nonlinear system such as a multibody dynamics system, it is difficult to directly understand the relationship between variables. Therefore, a surrogate model is needed to understand the system. In this study, we propose a system identification framework using deep neural networks. This framework consists of two processes: System metamodel and System identification network. System metamodel that is trained by the nonlinear relationship between the changing output responses to the input variables of the system using a deep neural network is introduced. The data required for training the neural network is obtained from the numerical model of the system. The loss minimization process for initializing a new neural network, which is a system identification network to find an input that produces a target output is proceeded.