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윤일채(I.C Yoon),박춘달(C.D Park),고태조(T.J Ko),윤인준(I.J Yoon) 한국생산제조학회 2011 한국생산제조시스템학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.4
Ultra precision rolling technology is developed to reduce machining cost and delivery in ball screw manufacturing. Process parameter of ultra precision rolling can be optimized by computer simulation(CAE). In this paper, the simulation parameters are determined to get accurate computer analysis. Simulation and prototype results are evaluated. The residual stress of calculation shows good agreement with measurement result.
단일 조성 실온 경화형 실리콘러버를 지지체로 사용한 고체상 탄산이온선택성 전극의 개발
김미경,윤인준,조성호,신혜라,한종호,하정한,남학현,차근식,Kim, Mi-Kyoung,Yoon, In-Jun,Cho, Sung-Ho,Shin, Hye-Ra,Han, Jong-Ho,Ha, Jeong-Han,Nam, Hak-Hyun,Cha, Geun-Sig 대한화학회 2004 대한화학회지 Vol.48 No.3
소형 고체상 전극에 단일 조성 실온 경화형(one-component room temperature vulcanizing type) 실리콘러버 730(730 RTV)을 지지체로 도입하여 가소제가 필요 없는 탄산이온선택성 전극막을 개발하였다. 본 연구에서 최적화된 탄산이온선택성 전극막의 조성은 85.75 wt%의 730 RTV, 11.08 wt%의 trifluoroacetyl-p-decylbenzene(TFADB), 3.17 wt%의 tridodecyl-methylammonium chloride(TDMACl)로 제조 되었고, 우수한 전기화학적 특성(감응기울기 (26.3 mV/dec.), 선택성($logKT^{pot}_{CO_{2},Cl^-}$= -4.00, $logKT^{pot}_{TCO_{2},Sal^-}$=1.69), 검출한계(4.0${\times}10^{-4}M$))을 보였으며, 이와 같은 조성의 막을 도입한 평면형 고체상 센서는 60일 이상 초기특성을 유지하였다. We developed a miniaturized solid-state carbonate ion-selective electrode (carbonate ISE) based on one-component room temperature vulcanizing type silicone rubber 730 (730 RTV) without adding plasticizer to the matrix. The optimized carbonate ion selective membrane is prepared with 85.8 wt% of 730 RTV, 11.1 wt% of trifluoroacetyl-p-decylbenzene (TFADB), and 3.1 wt% of tridodecyl-methylammonium chloride (TDMACl). This carbonate ISE exhibited excellent potentiometric properties (i.e., slope: 26.3 mV/dec; selectivity: $logKT^{pot}_{CO_{2},Cl^-}$= -4.00 and $logKT^{pot}_{TCO_{2},Sal^-}$=1.69); and detection limit for $TCO_2:\;4.0{\times}10^{-4}M$). In addition, the early potentiometric properties of the solid-state sensor with optimized membrane composition were not deteriorated for more than 60 days.
희소 데이터를 위한 강인 손실 함수를 이용한 준 지도 학습
안영준(Youngjun Ahn),심규석(Kyuseok Shim) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.12
이 논문에서는 데이터의 레이블이 매우 부족한 상황에서 데이터 증강기법과 강인 손실 함수를 사용하여 준 지도 학습을 하는 방법을 제안한다. 기존 데이터 증강기법을 사용하는 준 지도 학습 방법은 레이블이 없는 데이터를 증강하고, 그 중 신뢰도가 높은 데이터에 대해서만 현재 모델이 예측한 레이블을 원 핫 벡터로 붙여 학습에 사용한다. 그래서 신뢰도가 낮은 데이터는 사용하지 않는 문제가 있었는데, 이를 해결하기 위해 강인 손실 함수를 이용하여 신뢰도가 낮은 데이터 또한 사용하는 연구도 진행되었다. 한편, 레이블이 매우 적은 상황에서는 모델이 예측한 레이블은 신뢰도가 높더라도 부정확하다는 문제가 있다. 이 논문에서는 레이블이 매우 적은 상황에서 원 핫 벡터가 아닌 모델이 예측한 확률을 레이블로 사용함으로써 분류 모델의 성능을 높일 수 있는 방법을 제시한다. 또한 이미지 분류 문제에 대한 실험을 통하여 제시된 방법이 분류 모델의 성능을 향상시킴을 보여준다. This paper proposes a semi-supervised learning method which uses data augmentation and robust loss function when labeled data are extremely sparse. Existing semi-supervised learning methods augment unlabeled data and use one-hot vector labels predicted by the current model if the confidence of the prediction is high. Since it does not use low-confidence data, a recent work has used low-confidence data in the training by utilizing robust loss function. Meanwhile, if labeled data are extremely sparse, the prediction can be incorrect even if the confidence is high. In this paper, we propose a method to improve the performance of a classification model when labeled data are extremely sparse by using predicted probability, instead of one hot vector as the label. Experiments show that the proposed method improves the performance of a classification model.
금속 산화물을 포함한 탄소반죽 전극 어레이로 제작한 전자 혀
한종호,김동선,김종식,윤인준,차근식,남학현,Han Jong Ho,Kim Dong Sun,Kim Jong Sik,Yoon In Jun,Cha Geun Sig,Nam Hakhyun 한국전기화학회 2004 한국전기화학회지 Vol.7 No.4
금속산화물 $(TiO_2,\;RuO_2,\;PbO_2,\;Ni(OH)_2)$과 Prussian blue (PB)를 각각 탄소반죽에 혼합한 후 스크린 프린팅 기법으로 6종의 탄소반죽 전극들을 제작하였다. 제작된 탄소반죽 전극들로 전자혀 시스템을 제작하여 다양한 음료수와 식품에 대한 감응을 0.1M carbonate buffer, pH 9.6완충 용액에 묽힌 후 대시간전류법의 방법으로 측정하였다 얻어진 자료를 주성분 분석법 (principal component analysis; PCA)으로 처리한 후 식음료의 맛을 평가할 수 있도록 2차원 좌표계에 표시하였으며, 그 결과 본 실험에서 제작한 시스템 및 분석법은 다양한 식음료의 종류를 뚜렷이 구분해 낼 수 있음을 확인하였다. All array of carbon paste-based electrodes was prepared by screen printing the carbon paste modified with metal oxides $(TiO_2,\;RuO_2,\;PbO_2,\;Ni(OH)_2)$ and Prussian blue (PB). An electronic tongue system was assembled with the carbon-paste electrode array, and applied to discriminate the tastes of various commercial beverages and foods by measuring the chronoamperometric responses to the samples diluted in 0.1M carbonate buffer (pH 9.6). The results were analyzed with principal component analysis(PCA) method and plotted on two dimensional PCA coordinate; it was apparent that the amperometric electronic tongue system could discriminate the types of various foods and beverages.