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하상현,Ha, Sang-Hyeon 한국군사과학기술학회 2012 한국군사과학기술학회지 Vol.15 No.6
For the development of reliable thermal batteries, electrolyte is quite important because it is closely related to the performance and stability of thermal batteries. This paper describes general image processing method used for the inspection of molten-salt based electrolyte disk and also describes how we can apply this image processing method to the inspection of thermal battery electrolyte. Moreover we have found optimized image processing conditions to improve the discriminating ability of compaction defects such as non-uniform parts in an electrolyte.
드론을 활용한 수거사각지대 해양쓰레기 탐지 및위경도 매칭 방법에 관한 연구
하상현,최은성,김지연,오성훈,정석찬 사)한국빅데이터학회 2023 한국빅데이터학회 학회지 Vol.8 No.1
해양쓰레기는 해양생물의 생존, 바닷물 오염, 풍경 등 생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 2차적으로 경제적손실 및 인간 건강에 악영향을 끼친다. 수중 및 해수면 쓰레기 문제에 대한 연구는 활발히 진행되고 있는 반면 사람의 접근이 어려운 사각지대의 해양쓰레기 해결방안 연구는 더디게 이뤄지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 드론을 활용해 테트라포드와 같은 사각지대에서 해양쓰레기를 탐지 및 추적한다. 또한 탐지된 쓰레기는 드론의 GPS, 고도, 방위 값 등으로 위치 좌표를 계산해서 이를 시각화한다. 본연구에서 제안하는 드론을 활용한 해양쓰레기 탐지 및 위경도 매칭 방법은 사각지대에서의 해양쓰레기문제에 효과적으로 대응할 수 있는 해결책을 제시한다.
하상현,노태협 국제문화기술진흥원 2020 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.6 No.1
본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형 에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기 간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분 석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성 에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석 을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용 가능성을 확인하였다. As an application of big data and artificial intelligence techniques, this study proposes an atypical language-based sentimental opinion poll methodology, unlike conventional opinion poll methodology. An alternative method for the sentimental classification model based on existing statistical analysis was to collect real-time Twitter data related to parliamentary elections and perform empirical analyses on the Polarity and Intensity of public opinion using attribute-based sensitivity analysis. In order to classify the polarity of words used on individual SNS, the polarity of the new Twitter data was estimated using the learned Lasso and Ridge regression models while extracting independent variables that greatly affect the polarity variables. A social network analysis of the relationships of people with friends on SNS suggested a way to identify peer group sensitivity. Based on what voters expressed on social media, political opinion sensitivity analysis was used to predict party approval rating and measure the accuracy of the predictive model polarity analysis, confirming the applicability of the sensitivity analysis methodology in the political field.
압축성 나비어-스톡스 방정식을 풀기 위한 GPU-가속 ADI 기법
하상현,유동현 한국전산유체공학회 2020 한국전산유체공학회지 Vol.25 No.2
A GPU-accelerated ADI method for solutions of compressible Navier-Stokes equations is developed to reduce the computational cost of simulating turbomachinery flow. Despite the advantages of implicit time advancement in stability and convergence speed, implicit schemes tend to rely on linear systems of equations which benefit less from parallel computing than explicit schemes. In particular, the Alternating Direction Implicit (ADI) method applied to compressible Navier-Stokes equations on a multi-block grid requires the solution of block-tridiagonal systems, which are challenging to accelerate on GPUs. The present study suggests an algorithm for GPU-acceleration of the ADI method in the context of compressible flows. A divide-and-conquer-type algorithm is recursively applied to block-tridiagonal matrices to reduce it into a number of smaller sub-matrices well suited for GPU acceleration. Using a single NVIDIA Titan V GPU, a speedup of 26⨯ compared to a single-core Intel i7-9800X CPU is achieved on 4.6 million grid points.
YOLOv5에서 가상 번호판 생성을 통한 차량 번호판 인식 시스템에 관한 연구
하상현 ( Sang-hyun Ha ),정석찬 ( Seok Chan Jeong ),전영준 ( Young-joon Jeon ),장문석 ( Mun-seok Jang ) 한국산업융합학회 2021 한국산업융합학회 논문집 Vol.24 No.6
Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.