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신뢰성 해석을 위한 이중 순환 최우량 추정법을 이용한 일반화 파레토 분포 기법
강승훈(Seunghoon Kang),조수길(Su-gil Cho),박상현(Sanghyun Park),이민욱(Minuk Lee),최종수(Jong-su Choi),홍섭(Sup Hong),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2013 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2013 No.12
In order to estimate the high reliability, it is necessary to deal with the tail part of the cumulative distribution function (CDF) in greater detail compared to an overall CDF. Generalized Pareto distribution (GPD), is a method of modeling tail part of the CDF, is receiving increased research focus to estimate the high reliability. Current researches on GPD focus how to determine the appropriate number of sample points and its parameters. However, when the threshold value of the GPD is estimated incorrectly, even if it is properly estimated its parameters and the number of sample points, there is a problem in that GPD model may be inaccurate. Therefore, in this paper, double loop maximum likelihood estimation (MLE) based GPD method is proposed to improve the accuracy of the tail model. In order to guarantee the accuracy of reliability, the proposed method determines the accurate threshold value through MLE with the overall samples before estimating GPD over the threshold. To validate the accuracy of the proposed method, it is compared with general GPD model with empirical cumulative distribution function (ECDF).
유한요소해석을 이용한 특수 목적 차량의 판스프링 최적설계
강승훈(Seunghoon Kang),이진민(Jin Min Lee),장준용(Junyong Jang),임우철(Woochul Lim),이태희(Tae Hee Lee) 한국자동차공학회 2014 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2014 No.5
Special purpose vehicles are designed to be used for various purposes such as public or leisure. In this paper, we propose design review procedure and design optimization for leaf spring of special purpose vehicle. The special purpose vehicle used in this research is prone to consistent occurrence of leaf spring failure while in operating. The maximum load applied to leaf spring is obtained using finite element analysis (FEA) of vehicle frame with consideration of the drive conditions. Also, for validation of FE model, we compare with previous research contains physical experiment and FEA results. Finally, we select design variables considering length, breadth and thickness of leaf spring and proceed with design optimization for improved proposal.
정확한 신뢰성 해석을 위한 아카이케 정보척도 기반 일반화파레토 분포의 임계점 추정
강승훈(Seunghoon Kang),임우철(Woochul Lim),조수길(Su-gil Cho),박상현(Sanghyun Park),이민욱(Minuk Lee),최종수(Jong-su Choi),홍섭(Sup Hong),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2015 大韓機械學會論文集A Vol.39 No.2
공학분야의 신뢰성 해석은 점점 더 높은 신뢰도 영역에 대한 확률밀도함수의 예측을 요구한다. 따라서 높은 신뢰도를 정확하게 해석하기 위해 분포의 꼬리부분을 정확하게 표현해야 한다. 최근 들어 꼬리부분에 대한 표본만을 이용해 꼬리 모형을 생성하여 신뢰도를 추정할 수 있는 방법인 일반화파레토 분포에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 부정확한 임계점 추정으로 꼬리 부분에서 신뢰도의 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 아카이케 정보척도를 이용하여 임계점을 정확하고 강건하게 추정하고 이를 통해 꼬리 모형의 정확도를 향상시키는 아카이케 정보척도 기반 일반화파레토 분포 기법을 제안한다. 또한 제안하는 기법을 이용한 신뢰성 해석을 수행하여 정확도가 향상된 신뢰성 해석 결과를 도출하였다. In order to perform estimations with high reliability, it is necessary to deal with the tail part of the cumulative distribution function (CDF) in greater detail compared to an overall CDF. The use of a generalized Pareto distribution (GPD) to model the tail part of a CDF is receiving more research attention with the goal of performing estimations with high reliability. Current studies on GPDs focus on ways to determine the appropriate number of sample points and their parameters. However, even if a proper estimation is made, it can be inaccurate as a result of an incorrect threshold value. Therefore, in this paper, a GPD based on the Akaike information criterion (AIC) is proposed to improve the accuracy of the tail model. The proposed method determines an accurate threshold value using the AIC with the overall samples before estimating the GPD over the threshold. To validate the accuracy of the method, its reliability is compared with that obtained using a general GPD model with an empirical CDF.
박민선(Minsun Park),강승훈(Seunghoon Kang),채옥삼(Oksam Chae) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.9
손 검출 및 추적 기술은 손동작으로 간편하게 컴퓨터나 스마트 가전기기를 제어하기 위한 새로운 연구분야로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 마이크로소프트에서 출시한 Kinect로부터 색상과 거리 정보를 이용하여 손을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 영상에서 수정된 워터셰드 알고리즘을 이용하여 손의 후보영역을 정의하고, 각각의 후보영역의 색상 및 형태 정보를 측정하여 가장 가능성 높은 영역을 선택한다. 이렇게 선정된 후보정보를 이용하여 해상도가 높은 RGB 영상에서 손의 윤곽선을 추출함으로써 손의 위치를 보다 정확하고 안정적으로 결정할 수 있다. 마지막으로 일반화 허프 변환(GHT)을 이용한 윤곽선 추적 방법을 제안하여 검출된 손을 실시간으로 추적한다. 실험결과는 제안된 방법의 손 검출 정확도가 기존 방법보다 향상됨을 보인다. The detection and tracking of a hand is an emerging research issue to control computers and smart home appliances by simple hand gestures. In this paper, we propose a novel method for hand detection using both color and depth information from Microsoft’s Kinect device. The proposed method extracts the candidate hand regions by using a modified watershed algorithm from the depth image and selects the best candidate based on the color and shape feature of each candidate regions. The proposed method can determine the position of a hand more accurately and reliably by defining the contour of the hand in the higher resolution RGB image based on the candidate information. For the tracking of the detected hand, we propose the boundary tracking method based on Generalized Hough Transform (GHT). The experimental results show that proposed method can improve the accuracy of hand motion detection over conventional methods.