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- 저자 : Wang Seung H. (검색결과 7 건)
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Lee, J.H.,Wang, Wei,Kweon, Sung Hwan,Kim, Young Shin,Lee, Young Moon,Yang, Seung Han Trans Tech Publications, Ltd. 2007 Key Engineering Materials Vol.339 No.-
<P>The procedure of structural design on miniaturized machine tool (mMT) is proposed and structural optimization by applying robustness evaluation method is presented in this paper. The design procedure of a kind of mMT which is a 3-axis miniaturized milling machine tool (mMMT) is discussed and three different structures of mMMT are proposed based on previous design procedure. The most suitable structure is selected using robustness evaluation method, which is Taguchi method, due to volumetric error function. The design parameters of selected structure are optimized.</P>
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Hydrogen Bubbles and the Growth Morphology of Ramified Zinc by Electrodeposition
Hsu, Pei-Cheng,Seol, Seung-Kwon,Lo, Tsung-Nan,Liu, Chi-Jen,Wang, Chang-Liang,Lin, Chao-Sung,Hwu, Y.,Chen, C. H.,Chang, Liu-Wen,Je, J. H.,Margaritondo, G. The Electrochemical Society 2008 Journal of the Electrochemical Society Vol.155 No.5
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키토산의 함량을 달리하여 첨가한 저지방 소시지의 품질 특성
진구복,왕승현,Chin Koo B.,Wang Seung H. 한국축산식품학회 2004 한국축산식품학회지 Vol.24 No.4
저지방 소시지에 키토산(30-50 kDa)을 0.3과 0.6%를 첨가하여 pH및 일반성분을 분석한 결과 키토산의 첨가에 의해 pH는 감소하였으나 키토산의 첨가량의 증가에 의한 유의적 차이는 나타나지 않았다. 수분과 지방, 단백질, 가열감량에서는 키토산의 첨가에 의한 영향이 나타나지 않았으며 보수력에서는 유화형 소시지와 비교했을 때 키토산을 첨가한 소시지가 유리수분의 양이 많아짐으로써 낮은 보수력을 나타냈다. 조직적 검사에서는 부서짐성을 제외한 모든 항목에서 키토산의 첨가에 의해 조직감이 상승하였고, 견고성의 경우 키토산의 첨가에 의해 값이 크게 상승하였으나 키토산의 함량의 증가에 의한 유의적 차이는 보이지 않았다. 점도는 저지방 소시지의 경우 키토산의 첨가에 의해 변화가 없었으나, 유화형 대조구와는 유의차를 보였다. 관능검사는 모든 항목에서 유화형 소시지의 선호도가 가장 높았으며 키토산의 첨가에 의한 기호도는 약간 감소하는 것으로 나타났다. 결과적으로 저지방 소시지에 키토산을 첨가함으로써 소시지의 pH와 보수력를 저하시켰고, 조직감의 수치를 상승시켰으나 관능적으로 0.3%이하로 첨가 시 저지방 소시지의 품질에 큰 영향을 주지 않는 것으로 평가된다. Physicochemical and textural properties, and sensory evaluation of low-fat sausages (LFSs) manufactured with 0.3 and 0.6% chitosan were investigated and compared with those of regular-fat sausages (RFSs). Although the batter pH was not changed with the addition of chitosan (p>0.05), product pH was reduced (p>0.05) with the addition of chitosan up to 0.6%. Proximate composition and cooking loss (%) were not affected by the addition of chitosan. Expressible moisture 1r91ues (EM, %) of LESs were lower (p<0.05) than those of RFSs, but not affected by the addition of chitosan. The addition of chitosan in the sausage formulation became harder, springier and more cohesive (p<0.05), whereas, no differences were observed (p>0.05) in these values of sausages containing between 0.3 and 0.6%. Batter viscosity was not affected by the addition of chitosan, but LESs with or without chitosan had lower viscosity than RFSs due to high moisture (%). Sensory evaluation results showed that LFSs containing 0.3% chitosan had most parameters similar to those of low-fat control. These results indicated that chitosan at the level of 0.3% can be used for the manufacture of LFSs without quality defect.
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Deep Learning Based Tree Recognition rate improving Method for Elementary and Middle School Learning
Jung-Eun Choi(최정은),Hwan-Seung Yong(용환승) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.12
본 연구의 목적은 수업 시 스마트기기에 적용할 수 있는 나무 이미지를 인식하고 분류하여 정확도를 측정할 수 있는 효율적인 모델을 제안하는 것이다. 2015개정 교육과정으로 개정되면서 초등학교 4학년 과학교과서의 학습 목표에서 스마트 기기 사용한 식물 인식이 새롭게 추가 되었다. 특히 나무 인식의 경우 다른 사물 인식과 달리 수형, 수피, 잎, 꽃, 열매의 부위별 특징이 있으며, 계절에 따라 모양 및 색깔의 변화를 거치므로 인식률에 차이가 존재한다. 그러므로 본 연구를 통해 컨볼루션 신경망 기반의 사전 학습된 인셉션V3모델을 이용하여 재학습 전 후의 나무 부위별 인식률을 비교한다. 또한 각 나무의 유형별 이미지 정확도를 결합시키는 방식을 통해 효율적인 나무 분류 방안을 제시하며 교육현장에서 사용하는 스마트기기에 적용 할 수 있을 것이라 기대한다. The goal of this study is to propose an efficient model for recognizing and classifying tree images to measure the accuracy that can be applied to smart devices during class. From the 2009 revised textbook to the 2015 revised textbook, the learning objective to the fourth-grade science textbook of elementary schools was added to the plant recognition utilizing smart devices. In this study, we compared the recognition rates of trees before and after retraining using a pre-trained inception V3 model, which is the support of the Google Inception V3. In terms of tree recognition, it can distinguish several features, including shapes, bark, leaves, flowers, and fruits that may lead to the recognition rate. Furthermore, if all the leaves of trees may fall during winter, it may challenge to identify the type of tree, as only the bark of the tree will remain some leaves. Therefore, the effective tree classification model is presented through the combination of the images by tree type and the method of combining the model for the accuracy of each tree type. I hope that this model will apply to smart devices used in educational settings.
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박태수(Taesoo Park),안영석(Young. s Ahn),안승훈(Seung. H Ahn),왕지남(Gi. N Wang),박상철(Sang. C Park) 한국경영과학회 2010 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.6
자동차의 생산 공정에서는 수많은 공장 설비들이 PLC(Programmable Logical Controller)에 의해 제어된다. 때때로 공장 설비들의 노후화로 인하여 PLC 신호의 입, 출력 과정에서 오류가 발생하기도 하는데, 이 때문에 설비간의 충돌이 일어날 경우 장비 파손으로 인한 심각한 생산공정계획에 문제가 발생 한다. 현재는 PLC 시뮬레이션은 시퀀스 체크를 중점에 두고 있어, 이상 및 안전회로 이상은 현장에서 확인 후 직접 수정하는 방식으로 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동화 생산라인에서 생길 수 있는 PLC 프로그램의 이상 및 안전회로 검증범위를 확대하여 오류를 강제로 발생시킴으로써 사전에 검증하는 것을 제안하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 현장라인에서 발생하는 사례를 바탕으로 라인에서 발생하는 문제점들을 가상의 PC환경에서 시뮬레이션 모델링을 하고 그 결과를 현장에 적용하였을 경우 이상 및 안전회로 점검을 사전에 함으로써 PLC 프로그램의 품질향상을 목적으로 한다.
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박태수(Taesoo Park),안영석(Young. s Ahn),안승훈(Seung. H Ahn),왕지남(Gi. N Wang),박상철(Sang. C Park) 대한산업공학회 2010 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2010 No.6
자동차의 생산 공정에서는 수많은 공장 설비들이 PLC(Programmable Logical Controller)에 의해 제어된다. 때때로 공장 설비들의 노후화로 인하여 PLC 신호의 입, 출력 과정에서 오류가 발생하기도 하는데, 이 때문에 설비간의 충돌이 일어날 경우 장비 파손으로 인한 심각한 생산공정계획에 문제가 발생 한다. 현재는 PLC 시뮬레이션은 시퀀스 체크를 중점에 두고 있어, 이상 및 안전회로 이상은 현장에서 확인 후 직접 수정하는 방식으로 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동화 생산라인에서 생길 수 있는 PLC 프로그램의 이상 및 안전회로 검증범위를 확대하여 오류를 강제로 발생시킴으로써 사전에 검증하는 것을 제안하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 현장라인에서 발생하는 사례를 바탕으로 라인에서 발생하는 문제점들을 가상의 PC환경에서 시뮬레이션 모델링을 하고 그 결과를 현장에 적용하였을 경우 이상 및 안전회로 점검을 사전에 함으로써 PLC 프로그램의 품질향상을 목적으로 한다.
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