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홍석현,강승철,김동현,이재건,이순흠 순천향대학교 부설 산업기술연구소 2020 순천향 산업기술연구소논문집 Vol.26 No.2
In situations where the driver's view is narrow because of fog or heavy rain, computer vision can be used to detect obstacles in front of the driver and visualize them to provide a virtual front view to the driver for safe driving. The implemented auxiliary vision provider consists of a camera, a LiDAR sensor, and a computing unit. Road lanes in the images coming from the camera are recognized and displayed using LaneNet, at the same time, the obstacles in front of the LiDAR sensor are recognized and converted into the coordinates using the information measured by the LiDAR sensor. We could get a auxiliary view for safe driving by combining the lane image and obstacles’ coordinates.
직상류 계측유량경계조건과 분포형모델을 이용한 대규모 다목적댐 홍수유입량 산정
홍석현,강부식,Hong, Sug-Hyeon,Kang, Boosik 대한토목학회 2015 대한토목학회논문집 Vol.35 No.5
The inflow estimation at large multipurpose dam reservoir is carried out by considering the water balance among the discharge, the storage change during unit time interval obtained from the observed water level near dam structure and area-volume curve. This method can be ideal for level pool reservoir but include potential errors when the inflow is influenced by the water level slope due to backwater effects from upstream flood inflows and strong wind induced by typhoon. In addition, the other uncertainties arisen from the storage reduction due to sedimentation after the dam construction and water level noise due to mechanical vibration transmitted from the electric power generator. These uncertainties impedes the accurate hydraulic inflow measurement requiring exquisite hydrometric data arrangement for reservoir waterbody. In this study, the distributed hydrologic model using UBC-3P boundary setting was applied and its feasibility was evaluated. Finally, the modeling performance has been verified since the calculated determination coefficient has been in between 0.96 to 0.99 after comparing with observed peak inflow and total inflow at Namgang dam reservoir. 대규모 다목적댐 지점의 유입량 산정은 수위-저수용량곡선에 댐 축에서 측정된 수위를 적용하여 시간당 저수량변화를 계산한 후 방류량을 감안하여 산정하고 있으나, 이 방법은 태풍 등 대규모 홍수 시에는 급격한 유입량 증가로 인한 배수위 및 강한 바람 등의 영향으로 저수지내의 수위가 균일하지 않아 유입량 산정 시 오차 원인이 되고 있다. 이 외에 기존 수위-저수용량 곡선 방법에 의한 유입량 계산 시 문제점인 댐건설 이후 유입 퇴사로 인한 저수용량의 변화, 댐 지점에서의 수위관측의 불균일성 등 다양한 불확실성이 존재하므로 이에 대한 오차 규명이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 저수지 유입량 분석시 분포형 강우유출모형을 이용한 UBC-3P 기법을 적용하여 모형의 모의능력을 평가하였다. 최종적으로 기존 유역내 유입량 관측치와 비교한 결과 Peak유량과 Total유량에서 결정계수가 0.82~0.99 사이값을 나타내므로 댐 지점에서의 모형의 적합성을 확인하였다.
Deep Convolutional Condition -GAN을 활용한 이미지 생성
홍석현,홍충표 한국차세대컴퓨팅학회 2023 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2023 No.06
단일 사진을 이용해 3D 모델을 생성하는 연구는 오랫동안 비전 연구자들 사이에서 유명하고 도전적인 주제 중 하나이다. 최근에 인공지능과 3D 모델링을 융합한 연구들이 진행되고 있지만 다중 사진이 아닌 단일 사진만으로 3D 모델링하는 것은 디테일 누락과 같은 한계가 있으며 엄청난 계산 량을 요구하여 매우 긴 동작 시간을 요구로 한다. 이러한 문제들의 해결책으로 본 논문에서는 제안하는 방법을 활용하여 단일 사진 입력으로부터 다양한 각도에서 바라본 특정 피사체의 사진을 안정적으로 생성하는 방법을 제안한다.