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송대(宋代) 부인과(婦人科) 질병인식(疾病認識) 및 병인병기(病因病機)에 대한 연구(硏究)
장용훈,최환수,김용진,Jang, Yong-Hun,Choe, Hwan-Su,Kim, Yong-Jin 한국한의학연구원 2005 한국한의학연구원논문집 Vol.11 No.1
통과술내용적연구득출이하결논(通過上述內容的硏究得出以下結論) 1. 송대의학적특점시유료흔다일계열신적지식, 갱가중시료대리논적정리(更加重視了對理論的整理), 대당시모종병적각종병인병기적인식진행통일귀납(對當時某種病的各種病因病機的認識進行統一歸納), 병통과분석총결병인병기게시료전형증상급주요치법(幷通過分析總結病因病機揭示了典型症狀及主要治法). 2. 송대의가재연구부여생리기적기혈병기적특수성방면다중시혈(宋代醫家在硏究婦女生理期的氣血病機的特殊性方面多重視血), 재임신병중중시기기옹새(在姙娠病中重視氣機壅塞), 재산후병중중시악혈부진(在産後病中重視惡血不盡). 3. 도료송대(到了宋代), 재연구부과병병인방면(在硏究婦科病病因方面), 종이전적중시외인전위중시내인(從以前的重視外因轉爲重視內因), 이차폐기료종전적귀신적병인(而且廢棄了從前的鬼神的病因), 재방실병인상강조료요적당(在房室病因上强調了要適當). 재진단상(在診斷上), 수봉건예교적영향(受封建禮敎的影響), 이결합병기적전형적증상위표준(以結合病機的典型的症狀爲標準).
AI 머신비전을 이용한 어류의 목표중량 절단지점 예측기법
장용훈(Yong-hun Jang),이명섭(Myung-sub Lee) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.4
본 논문에서는 이러한 어류 가공 현장의 문제점을 개선하기 위해서 AI 머신 비전을 이용한 어류의 목표 중량 절단 예측기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 입력된 물고기의 평면도와 정면도를 촬영하여 이미지기반의 전처리를 수행한다. 그런 다음 RANSAC(RANdom SAMmple Consensus)를 사용하여 어류의 윤곽선을 추출한 다음 3D 모델링을 사용하여 물고기의 3D 외부 정보를 추출한다. 이어서 추출된 3차원 특징 정보와 측정된 중량 정보를 머신러닝하여 목표 중량에 대한 절단 지점을 예측하기 위한 신경망 모델을 생성한다. 마지막으로 제안기법을 통해 예측된 절단 지점으로 직접 절단한 뒤 그 중량을 측정하였다. 그리고 측정된 무게를 목표 무게와 비교하여 MAE(Mean Absolute Error) 와 MRE(Mean Relative Error)와 같은 평가 방법을 사용해 성능을 평가하였다. 그 결과, 목표 중량과 비교해 3% 이내의 평균 오차율을 달성하였다. 제안된 기법은 향후 자동화 시스템과 연계되어 수산업 발전에 크게 기여할 것으로 전망한다. In this paper, to improve the conditions of the fish processing site, we propose a method to predict the cutting point of fish according to the target weight using AI machine vision. The proposed method performs image-based preprocessing by first photographing the top and front views of the input fish. Then, RANSAC(RANdom SAmple Consensus) is used to extract the fish contour line, and then 3D external information of the fish is obtained using 3D modeling. Next, machine learning is performed on the extracted three-dimensional feature information and measured weight information to generate a neural network model. Subsequently, the fish is cut at the cutting point predicted by the proposed technique, and then the weight of the cut piece is measured. We compared the measured weight with the target weight and evaluated the performance using evaluation methods such as MAE(Mean Absolute Error) and MRE(Mean Relative Error). The obtained results indicate that an average error rate of less than 3% was achieved in comparison to the target weight. The proposed technique is expected to contribute greatly to the development of the fishery industry in the future by being linked to the automation system.
김광래,장용훈,Kim, Gwang-Rae,Jang, Yong-Hun 대한기계학회 2001 大韓機械學會論文集A Vol.25 No.3
The structural characteristics of the stiffened double cylinder was investigated through experiment and analysis. The outside cylinder was excited with piezoelectric actuator and the mode shape of the cylinder with stiffening T frame was obtained by using holographic interferometry. Finite element method was applied for further modal investigation of the stiffened cylinder. The experimental results showed that the mode shape of cylinder was dependent on the exciting frequencies and the T frame showed salient effect of damping at most of the resonent frequencies. In particular frequencies, the T frame worked as a transmitter. FFM showed similar results with the experiments. This paper showed that the laser-based method such as holographic interferometry is well suited for investigation of the whole-field mode shapes and FEM has good performance to estimate the medal characteristics of the mechanical structure.