http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Structured Light을 이용한 이동 로보트의 3차원 환경인식
이석준,정명진,Lee, Seok-Jun,Chung, Myung-Jin 대한전자공학회 1989 전자공학회논문지 Vol. No.
본 논문은 이동 로보트가 실제 환경속에서 주행할 수 있도록 하기 위한 간단한 structured light 센서의 개발과 이용에 관한 연구로써, 이동로보트에 이 센서를 부착하였을 경우 그 적용범위는 첫째, 복잡한 3차원 물체들 속에서의 실시간 주행경로 주변 물체의 모델링과 인식을 위한 것으로 나뉠 수 있다. 개발된 센서가 갖추고 있는 데이타 습득 속도와 정확도는 실용화 하기에 충분하며, 여러 다양한 상황속에서의 실험을 통하여 이를 확인하였다. In this paper, a robust and simple structured light sensory system has been studied to endow mobile robots with the ability of navigating in real world. A mobile robot with this sensor can be applied in two ways: first, real time navigation in 3-dimensional world, second, modeling and recognition of environment. Range data obtained with this sensor are fairy accurate, and the data aquisition speed is satisfactory. Experiments in diverse situation show effectiveness of the structured light sensor for the mobile robot.
이석준,이채민,송진선,임태헌,한상섭,이상명,김형환,조명래,이동운 경상대학교 농업생명과학연구원 2014 농업생명과학연구 Vol.48 No.1
This report is a part of research on pests occurring in grapevine orchards in export complexes (Hwangsung in Gyeonggi, Sangju and Yeongcheon in Gyeongbuk, Namwon in Junbuk and Yeongdong in Chungbuk) from 2010 to 2012. This research was conducted to evaluate the distribution and difference in damage rates depending on management types of grapevine orchards (domestic sale farm vs. export farm). Damage by Arbordia spp. occurred only in 2010 and differed depending on localities and individual farms in the same area. There was no damage in the orchards in 2011 and 2012, however, Arbordia spp. were collected on sticky traps in the orchards. A. nigrigena and A. kakogawana were the dominant species in Yeongcheon and Yeongdong, respectively, in 2011. A. kakogawana, A. maculifrons and A. nigrigena were collected on sticky traps in 2012. Collected numbers of Arbordia spp. were different depending on localities and management types of the orchards (domestic sale vs. export). A. kakogawana was the dominant species in all the survey sites and the densities were higher in the domestic sale farms than in the export farms. But, the numbers of Arbordia spp. collected on sticky traps in the domestic sale farms was low with below 2/trap. 본 연구는 2010년부터 2012년까지 포도수출단지(경기 화성, 경북 상주와 영천, 전북 남원, 충북 영동)에서 발생하는 병해충 조사의 일환으로 애매미충에 의한 포도 피해의 지역적 차이와 수출농가와 내수농가의 발생량 차이를 조사하였다. 애매미충에 의한 포도 잎 피해는 2010년에만 확인되었는데 지역과 농가별에 따라 차이가 있었다. 2011년과 2012년에는 애매미충에 의한 피해엽이 발생하지 않았으나 끈끈이트랩에는 채집이 되었다. 2011년 영천지역에서는 검은볼애매미충이 우점 하였고, 영동지역에서는 이슬애매미충이 우점 하였다. 2012년 조사에서는 이슬애매미충과 이마점애매미충, 검은볼애매미충이 채집되었는데 조사지역이나 과원의 관리형태(수출과원과 내수과원)에 따라 밀도에 차이가 있었다. 모든 조사지역에서 이슬애매미충이 우점 하였고, 수출과원에 비하여 내수과원의 밀도가 높았으나 채집 개체 수는 트랩 당 2마리 내외로 낮았다.
합성곱신경망을 이용한 KDD Cup 1999 데이터분석
이석준,심동희 차세대컨버전스정보서비스학회 2021 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 Vol.10 No.2
KDD Cup 1999 data has been used for the network intrusion detection studies. This data is analyzed using the convolutional neural networks in this paper. Many researchers have analyzed this data using the aritificial intelligence techniques such as TAVSM, decision tree algorithm and random forest algorithm etc. Although multilayer neural networks also have been used in these analysis, convolutional neural networks models have not been used. LeNet-5 among the various convolutional neural networks models is used with Keras for this analysis. At the first method, the 10% training set of the KDD Cup 1999 dividing into training set and testing set is used. At the second method, the 10% training set is used for train and testing set is used for test. The results are compared with the result of analysis using the mutlilayer neural networks uploaded in Kaggle web site. Because attacks are classified into 4 types in KDD Cup 1999 data, the performance measures are calculated by each attack types. LeNet-5 shows the better perfomance than the multilayer neural networks uploaded to Kaggle web site at both methods in all performance measures. KDD Cup 1999 데이터는 네트워크침입탐지 연구에 많이 이용된 데이터셋이다. 본 연구에서는 합성곱신경망을 이용해서 이 데이터를 분석하였다. 그 동안 이 데이터에 대한 TASVM, 의사결정트리 알고리즘, 랜덤포레스트알고리즘 등의 인공지능기법을 이용한 많은 분석이 이루어졌다. 그리고 다층신경망을 통한 분석도 이루어져왔지만 합성곱신경망을 이용한 접근은 거의 없었다. 합성곱신경망중 LeNet-5를 이용하여 Keras를 사용해서 분석을 하였다. 첫 번째 방법에서는 KDD Cup 1999의 10%훈련셋을 훈련셋과 테스트셋으로 나누어 분석하였다. 그리고 두 번째 방법에서는 10%훈련셋으로는 훈련하고 테스트는 테스트셋을 사용하여 분석하였다. 그리고 이 두 가지 방법의 결과를 캐글 웹사이트에 올려진 다층신경망과 비교하였다. KDD Cup 1999 데이터에는 침입유형을 크게 4가지로 분류하는데 각 유형별로 성능척도를 계산하였다. 그 결과 2가지 방법 모두에서 LeNet-5가 캐글에 올려진 다층신경망보다 우수한 성능을 나타냈다.
이석준,유승만 한국물리학회 2017 THE JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY Vol.71 No.4
The purpose of this study was to evaluate the usefulness and clinical applications of MultiVaneXD which was applying iterative motion correction reconstruction algorithm T2-weighted images compared with MultiVane images taken with a 3T MRI. A total of 20 patients with suspected pathologies of the liver and pancreatic-biliary system based on clinical and laboratory findings underwent upper abdominal MRI, acquired using the MultiVane and MultiVaneXD techniques. Two reviewers analyzed the MultiVane and MultiVaneXD T2-weighted images qualitatively and quantitatively. Each reviewer evaluated vessel conspicuity by observing motion artifacts and the sharpness of the portal vein, hepatic vein, and upper organs. The signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) were calculated by one reviewer for quantitative analysis. The interclass correlation coefficient was evaluated to measure inter-observer reliability. There were significant differences between MultiVane and MultiVaneXD in motion artifact evaluation. Furthermore, MultiVane was given a better score than MultiVaneXD in abdominal organ sharpness and vessel conspicuity, but the difference was insignificant. The reliability coefficient values were over 0.8 in every evaluation. MultiVaneXD (2.12) showed a higher value than did MultiVane (1.98), but the difference was insignificant (p = 0.135). MultiVaneXD is a motion correction method that is more advanced than MultiVane, and it produced an increased SNR, resulting in a greater ability to detect focal abdominal lesions.
WOA13 기후 평균 자료를 이용한 전지구 수온 염분의 장주기 변동성 분석
이석준,장유순,김종헌,김희수,김칠영,서은경 공주대학교 과학교육연구소 2016 과학교육연구 Vol.46 No.1
This study investigated long-term variabilities of temperature and salinity in the global ocean by using WOA13 (World Ocean Atlas 2013) climatological mean data. Due to the global warming effect, surface ocean temperature gradually increases for 50 years, but this warming trend is decreasing in the 21st century. Salinity variability is generally consistent with temperature change, but it shows relatively strong interannual signal especially in the surface layer. In the deep layer, Antarctic and North Atlantic oceans show significant warming and freshing trends, which is associated with the weakening of the global overturing circulation. More analyses based on various observations and numerical experiments will be necessary to explain the detailed mechanisms on the regional ocean climate change.