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- 저자 : 강민성(Kang Minsung) (검색결과 44 건)
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실사용조건을 모사한 전차선 굽힘피로 특성평가 시스템개발
강민성(Minsung Kang),안상수(Sangsoo Ahn),구재민(Jae Mean Koo),석창성(Chang Sung Seok),이기원(Kiwon Lee),조용현(Yong Hyeon Cho) 한국철도학회 2011 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2011 No.10
A Trolley line is a very important equipment among electric railway equipments since it contacts directly with pantograph and supplies electricity on the electromotive. Such it was thought that a trolley line need not to consider fatigue since the replace cycle by wear is shorter than the replace cycle by fatigue breakage. But the bending fatigue breakage accidents occurred several times at the Shinkansen trolley line in East Japan Railway Company. Therefore in case of a new developed trolley line the evaluation for bending fatigue life became more important But since there are not an authorized fatigue test method and a testing device for the trolley line the quantitative evaluation is difficult. In this study we analyzed the load and environment condition of trolley line used in the actual spot and the developed testing device that can evaluate bending fatigue properties of the trolley line as simulating the real condition. The bending fatigue test of the trolley line was achieved using the developed testing device and estimated the fatigue life of trolley line and also established the fatigue test process.
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설계가능 데이터 증강 이용 설계도메인 적응 생성적 성능 최적화 방법
강민성(Minsung Kang),유영민(Yeongmin Yoo),박창규(Changkyu Park),이종수(Jongsoo Lee) (사)한국CDE학회 2021 한국CDE학회 논문집 Vol.26 No.3
Composing an experiment or a credible simulation model to search for a new optimized design may be costly in terms of both money and time as the design has not been realized yet. To alleviate this problem, we propose using Designable generative adversarial network (DGAN) to quickly suggest a new effective design. DGAN is derived from the Generative adversarial network (GAN) with the addition of an inverted generative network structure. DGAN not only augments input data but also yields the corresponding design variable data for the augmented data. Assuming a product of an analogous domain was designed in advance, its performance data is utilized with DGAN in order to adapt to a new design domain and to bring out a design that attains similar performance. The effectiveness of the proposed methodology is investigated with problems designed to incorporate equations and simulation models.
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재식별 기술을 이용한 멀티 클래스 다중 객체 추적 기법
강민성(Minsung Kang),임영철(Young-Chul Lim) 한국자동차공학회 2020 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2020 No.11
영상 기반 다중 객체 추적 기술은 CCTV 영상 보안, 자율주행 자동차 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 딥러닝 기반 객체 검출 기법의 검출 성능 향상으로 인하여 객체 추적 기술의 성능이 크게 향상되었고, 최근 객체 추적을 위하여 재식별 기법이 많이 활용되고 있다. 딥러닝 특징 기반의 재식별 기법들이 연구되면서 CCTV 영상 분야에서 재식별 기반 객체추적 기법들의 추적 성능이 많이 향상되었다. 자율주행 자동차 분야에서도 다중 객체 추적 연구들이 진행되고 있으며 재식별 기법을 활용하면 추적 성능을 향상시킬 수 있다. 자율주행 자동차 분야는 CCTV 분야와 다르게 현재 프레임과 이전 프레임 간 객체 좌표 이동, 외형 등의 변화가 크기 때문에 이에 대한 문제점들을 해결하여야한다. 본 논문에서는 CCTV 분야에서 좋은 추적 성능을 보이고 있는FairMOT 기법을 자율주행 자동차 환경에서 사용하기 위한 방법을 제안한다.
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보육교사의 직무환경 및 성격5요인과 창의적 교수행동 간의 관계
강민성(Kang, Minsung),황선숙(Hwang, Sunsuk),이루리(Lee, Luri),박경애(Park, Kyungae) 한국인간발달학회 2021 人間發達硏究 Vol.28 No.2
본 연구는 보육교사의 직무환경, 성격요인과 창의적 교수행동 간에는 어떠한 관계가 있는지 살펴보고, 보육교사의 직무환경 및 성격요인이 교사의 창의적 교수행동에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 수행되었다. 서울 및 수도권, 충남 지역의 보육교사 260명을 유의 표집하여 설문조사를 실시하였고, 최종 239부가 분석에 사용되었다. 자료분석을 위해 평균, 표준편차, 상관분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 보육교사의 직무환경, 성격요인, 창의적 교수행동의 일반적인 경향을 알아본 결과, 보육교사의 직무환경은 보통 이상으로 나타났고, 성격요인 중 친화성이 가장 높고 신경증이 가장 낮은 것으로 나타났다. 창의적 교수행동에서는 개방성과 모호함의 허용이 가장 높고, 집중하여 과제수행하기가 가장 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 보육교사의 직무환경 및 성격요인과 창의적 교수행동 간의 관계를 살펴본 결과, 보육교사의 직무환경 및 성격요인은 창의적 교수행동과 유의한 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 보육교사의 직무환경 및 성격요인이 창의적 교수행동에 미치는 영향력을 살펴본 결과, 직무환경 중 전문적 성장기회가, 성격요인 중 신경증, 성실성, 개방성이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유아의 창의성과 밀접하게 관련되어 있는 보육교사의 창의적 교수행동을 신장시키기 위해서는 교사의 전문성을 신장시킬 수 있는 직무환경을 조성해야 하고, 교사가 안정적이고 개방적인 성향을 가질 수 있도록 지지해주는 것이 중요함을 시사한다. This research aims to figure out the relationship between creative teaching behavior and factors of preschool teachers such as job environment and the big five personality elements. We also investigate how job environments and personalities affect the creative teaching of pre-preschool teachers. We surveyed 260 preschool teachers in Seoul and the Chungnam region using significant sampling with 239 questionnaires. First, the general group who joined the survey tends to have moderate job environments, high affinity, and low neurosis in the job environment and personality section. Also, they have high openness and ambiguity but low attention on performing homework in the creative teaching behavior section. Second, the results to investigate the relationship between the factors of the preschool teacher and creative teaching behavior show that there is a relevance between the factors and the behavior. Third, the results show that chances to have a better career in the job environment section and specific personalities such as neurosis, openness and sincerity have the most meaningful effect on creative teaching behavior. Therefore, to develop creative teaching behavior for the creativity of infants, we need to enhance job environments that can develop teachers’ professionalism and encourage teachers in having stable and open personalities.
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강민성(MinSung Kang),임영철(Young Chul Lim) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2018 No.6
자율주행자동차, 로봇, CCTV등 다양한 분야에서 주변 환경을 인지하는 기술이 요구되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 인해 인지 성능이 급격하게 향상되고 있다. 주변 환경을 정확하게 인지하기 위해서는 객체 검출 기술 및 영상 분할 기술과 같은 영상 인지 기술이 필요하다. 객체 검출 기법은 R-FCN<SUP>1)</SUP>, SSD<SUP>2)</SUP>, YOLO<SUP>3)</SUP> 등이 있으며 영상 분할 기법은 FCN<SUP>4)</SUP>, SegNet<SUP>5)</SUP> 등의 방법들이 최근 개발되어서 좋은 성능을 보여주고 있다. 최근에 작은 객체에 대한 검출 정확도 및 정밀도를 향상시키기 위하여 마지막 특징맵을 확장시키는 객체 검출 방법들이 제안되었으며, 대표적인 방법으로 FPN 방법이 있다. 본 논문에서는 하나의 네트워크에서 객체 검출과 영상 분할을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 실시간성을 보장하는 YOLO v2 기반의 ExtendNet 검출방법을 사용하고, 동시에 upsampling을 통하여 영상 분할까지 제공한다.
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강민성(Minsung Kang),임영철(Young-Chul Lim) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
자율주행 자동차는 주변 환경을 인식하기 위하여 주변 객체들의 연속적인 움직임을 추정하여야 한다. 도로 주행 환경에서 실시간으로 객체들을 추적하기 위하여 tracking-by-detection 기반의 다중 객체 추적 기법을 사용한다. 보행자의 경우 다른 보행자나 객체 등에 의해 가려짐이 발생하고, 이는 객체 검출 단계에서 미검출을 발생시킨다. 기존의 low level feature 기반의 다중 추적 기법은 객체의 겹침, 가려짐 등에서 동일한 객체들을 연관하기가 어렵다. 본 논문에서는 보행자의 겹침 및 가려짐 등이 발생하여도 지속적으로 해당 보행자를 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 기법에서 취약한 특징 추출 단계에서 딥 특징 임베딩 기반의 재식별 기법을 사용하여, 재식별 과정에서 동일 객체 유무를 판단한다. 딥 특징을 추출하기 위하여 single-stage 기반의 객체검출 네트워크를 사용하고, 객체 검출 헤드와 객체 추적 헤드를 멀티 태스킹 기법으로 학습한다. 도로 주행 환경 데이터셋을 이용하여 기존의 low level feature 기반의 방법과 제안하는 deep feature 기반의 방법의 성능을 비교 분석한다.
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