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김민준,Kim, Minjun 한국토지주택공사 토지주택연구원 2022 LHI journal of land, housing, and urban affairs Vol.13 No.3
After the earthquake in South Korea (Gyeongju and Pohang), interest in securing the seismic performance of piloti buildings was increasing. In this paper, a study was conducted to propose a seismic retrofit method for piloti building of LH. The proposed seismic retrofit method considers the priority of seismic retrofit and the type of core. To verify the effectiveness of the proposed seismic retrofit method, computational analysis was performed according to the type of core. As a result, it was confirmed that the seismic performance was improved when the proposed seismic retrofit method was used.
김민준(Minjun Kim),장세현(Sehyun Chang),이병림(Byungrim Lee),박영대(Youngdae Park),조현석(Hyunseok Cho) 한국자동차공학회 2014 한국 자동차공학회논문집 Vol.22 No.3
In this paper, a new estimation method is proposed to calculate steering rack axial force using a 3 dimensional tire mesh model when a car is standing on the road. This model is established by considering changes of camber angle and contact patch between the tires and the ground according to steering angle. The steering rack bar axial force is estimated based on the static equilibrium equations of forces and moments. A tire friction force is supposed to act on the center point of the contact patch, and the proportional coefficient of friction depending on contact patch is suggested. Using the proposed estimation method, rack axial force sensitivity analysis is evaluated according to changes of suspension geometry. Then optimal motor power of Motor Driven Power Steering(MDPS) is evaluated using suggested rack forces.
비대면 안면 부정교합 진단을 위한 딥 러닝 기반 측면 표식점 탐지 모델
김민준(Minjun Kim),문현준(Hyeonjoon Moon) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
최근 코로나 등 여러 가지 상황으로 인해 원격 및 비대면 서비스들의 급격한 성장이 이루어지고 있다. 그중 의료 서비스에서도 비대면 서비스가 활성화되는 모습을 보이고 있지만 치의학적 진료는 아직 치과 의사에 의해 수동으로 이루어진다. 활발히 이루어지는 정면 표식점 탐지 기술과 달리 비대면 부정교합 진단에 필수적인 요소인 측면 표식점 탐지 연구가 비교적 더디기 때문이다. 이는 시간과 비용을 많이 필요로 하며, 치과마다 다른 주관적인 견해가 들어갈 수 있는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 측면 사진만으로 비대면 안면 부정교합을 진단할 수 있는 기술의 초석인 측면 표식점 데이터셋을 활용한 HRnet 및 GCN 기반 딥 러닝 기반의 측면 표식점 탐지 모델을 제안한다. NME를 측면 표식점 탐지 모델의 평가 지표로 사용하였으며, 20 epoch에서 2.8%의 NME를 보였다.