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Shielding Effectiveness of Open Cabinet Containing Digital Modules Using Ferrite Sheet
Choo, Jaeyul,Choo, Jaegul,Kim, Yong-Hwa IEEE 2017 IEEE transactions on magnetics Vol.53 No.12
<P>This paper presents an enhancement in the shielding effectiveness (SE) of an open cabinet containing digital modules using a ferrite sheet when an external electromagnetic source impinges on the gate of the cabinet. We perform an electromagnetic analysis on the inner space of an open cabinet using a mode-matching method, which proceeds in the following order: the separation of the analyzed region, the representation of fields, and the enforcement of the boundary conditions on the tangential field continuities between the separated regions. To be specific, it is efficiently utilized in the representation of electric and magnetic fields by Helmholtz’s equation in conjunction with both the separation of the variable and the Fourier transform. After confirming the convergence of the solutions to the set of simultaneous equations, we investigate the SE in the open cabinet in terms of a frequency, an incident angle, and the number and the size of slits. The computed results provide us with useful information for avoiding electromagnetic interference. We then examine the improvement of shielding performance by inserting a ferrite sheet at the gate of a cabinet. We verify that the usage of the ferrite sheet with high permeability can be a preferable solution for removing the undesirable problems caused by an external electromagnetic source.</P>
강경필 ( Kyeongpil Kang ),주재걸 ( Jaegul Choo ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM 을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.
TopicLens: Efficient Multi-Level Visual Topic Exploration of Large-Scale Document Collections
Minjeong Kim,Kyeongpil Kang,Deokgun Park,Jaegul Choo,Elmqvist, Niklas IEEE Computer Society 2017 IEEE transactions on visualization and computer gr Vol.23 No.1
<P>Topic modeling, which reveals underlying topics of a document corpus, has been actively adopted in visual analytics for large-scale document collections. However, due to its significant processing time and non-interactive nature, topic modeling has so far not been tightly integrated into a visual analytics workflow. Instead, most such systems are limited to utilizing a fixed, initial set of topics. Motivated by this gap in the literature, we propose a novel interaction technique called TopicLens that allows a user to dynamically explore data through a lens interface where topic modeling and the corresponding 2D embedding are efficiently computed on the fly. To support this interaction in real time while maintaining view consistency, we propose a novel efficient topic modeling method and a semi-supervised 2D embedding algorithm. Our work is based on improving state-of-the-art methods such as nonnegative matrix factorization and t-distributed stochastic neighbor embedding. Furthermore, we have built a web-based visual analytics system integrated with TopicLens. We use this system to measure the performance and the visualization quality of our proposed methods. We provide several scenarios showcasing the capability of TopicLens using real-world datasets.</P>
무선망 품질 감시 자동화를 위한 AI 엔진 개발 및 활용
곽대훈(Daehoon Gwak),박준우(Junwoo Park),주재걸(Jaegul Choo) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
원활한 통신 서비스 제공과 품질 향상을 위해 무선망 품질 감시를 통한 이상 검출 및 이상 원인 분석은 필수적으로 갖춰야 할 요소 중 하나이다. 최근까지 대부분의 무선망 품질 이상 검출과 원인 분석은 전문 엔지니어들의 사전 지식과 경험에 의존하는 수동적인 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 모든 과정을 사람이 직접 진행하는 대신, 자동화 알고리즘으로 일부 과정을 대체한다면 더 효율적인 이상 검출 및 원인 분석이 가능할 수 있다. 본 발표에서는 무선망 품질 감시 자동화를 위해 어떻게 AI 기반의 이상 탐지 시스템을 개발하고 활용하는지에 대해서 실제적용 사례를 통해 설명한다.