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반원형 고리 슬롯을 이용한 평판형 위성방송 수신 안테나
박민석,리화,박동희,안병철,Park Min-Seok,Lee Hua,Park Dong-Hee,Ahn Bierng-Chearl 한국전자파학회 2004 한국전자파학회논문지 Vol.15 No.12
본 논문에서는 반원고리 모양의 슬롯을 이용한 평판형 위성방송 수신 안테나를 제안하였다. 안테나의 복사소자는 스트립 다이폴에 의해 급전된 한 쌍의 반원 고리형 슬롯으로서 직사각형 슬롯보다 더 넓은 주파수 대역폭을 가진다. 안테나를 저가로 구현하기 위해 2장의 구리필름과 발포 플라스틱 시트를 사용하였다. 스트립 선로 T-접합 전력 분배기를 사용하여 $16{\times}16$ 배열 안테나를 설계하였다. 설계된 안테나를 제작 측정한 결과 11.7~12.8 GHz 대역에서 28.0~29.5 dBi의 이득을 얻었다. In this paper, we proposed a flate-plate antenna employing semi-annular slots for satellite broadcast reception. The radiating element of the antenna is dual annular slots fed by a strip dipole, which have a wider bandwidth than the rectangular slot. A $16{\times}16$ array antenna is designed using stripline T-junction power dividers. Measurements of the fabricated antenna show a gain of 28.0$\~$29.5 dB in 11.7$\~$12.8 GHz frequency range.
LaNiO<sub>3</sub>의 (100)배향성이 Pb(Zr,Ti)O<sub>3</sub> 박막의 결정성장과 강유전성에 미치는 영향
박민석,서병준,유영배,문병기,손세모,정수태,Park, Min-Seok,Seo, Byung-Joon,Yoo, Young-Bae,Moon, Byung-Kee,Son, Se-Mo,Chung, Su-Tae 한국전기전자재료학회 2005 전기전자재료학회논문지 Vol.18 No.4
Pb(Zr,Ti)O₃[PZT] thin films were prepared on a highly (100) oriented LaNiO₃[LNO] and a randomly oriented LNO by sol-gel process. The PZT thin films on a highly (100) oriented LNO show a high (100) crystal orientation (F=100 %), those on a randomly oriented LNO show a random crystal orientation (F=60 %). All the PZT layer have a flat and dense microstructure with large columnar grains and their grain size are 25 nm. In the ferroelectric curves at electric field of 40 kV/cm, a highly (100) oriented PZT/LNO samples show coercive field, E/sub c/=10 kV/cm and remanent polarization, P/sub r/=14.5 μC/㎠, while a randomly oriented PZT/LNO sample show E/sub c/=10 kV/cm and P/sub r/=5.4 μC/㎠.
박민석 ( Min-seok Park ),김종철 ( Jong-chul Kim ),하승진 ( Seung-jin Ha ),한경숙 ( Kyung-sook Han ),노영주 ( Young J. Rho ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.2
오늘날 스마트폰이 많이 보급됨에 따라 그에 따른 활용도가 점차 높아지고 있다. KPU에는 웹 기반으로 제작된 어플리케이션이 있지만, 구체적인 강의실 위치와 편의시설 등의 안내가 부족한 실정이다. 그리하여 증강 현실을 접목시킨 가이드 어플리케이션을 구현하고자 하였다. 이 어플리케이션은 위치 뿐 아니라 각종 편의시설에 대해 자세한 정보를 제공하고 있고, 소셜 네트워크와 연동하여 다양한 커뮤니티가 형성되도록 유도하고 있다. 구체적인 공학관의 평면도를 제공함으로써 학생들은 더 이상 강의실이 어디에 위치해 있는지 헤맬 필요 없이 바로 알 수 있게 되었다.
인공신경망을 이용한 강합성 사장교 차량하중분석시스템 개발
박민석(Park Min-Seok),조병완(Jo Byung-Wan),이정휘(Lee Jungwhee),김성곤(Kim Sungkon) 대한토목학회 2008 대한토목학회논문집 A Vol.28 No.6A
The analysis of vehicular loads reflecting the domestic traffic circumstances is necessary for the development of adequate design live load models in the analysis and design of cable-supported bridges or the development of fatigue load models to predict the remaining lifespan of the bridges. This study intends to develop an ANN(artificial neural network)-based Bridge WIM system and Influence line-based Bridge WIM system for obtaining information concerning the loads conditions of vehicles crossing bridge structures by exploiting the signals measured by strain gauges installed at the bottom surface of the bridge superstructure. This study relies on experimental data corresponding to the travelling of hundreds of random vehicles rather than on theoretical data generated through numerical simulations to secure data sets for the training and test of the ANN. In addition, data acquired from 3 types of vehicles weighed statically at measurement station and then crossing the bridge repeatedly are also exploited to examine the accuracy of the trained ANN. The results obtained through the proposed ANN-based analysis method, the influence line analysis method considering the local behavior of the bridge are compared for an example cable-stayed bridge. In view of the results related to the cable-stayed bridge, the cross beam ANN analysis method appears to provide more remarkable load analysis results than the cross beam influence line method. 국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의 정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의 국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
시각화를 활용한 서울시 열린데이터광장 공공데이터 개방 사례와 시각화 서비스 고도화 방안 연구
박민석(Park,Min Seok),권민(Kwon,Min),김현희(Kim,Hyun Hee),김종현(Kim,Jong Hyun) 한국IT서비스학회 2014 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.춘계
전 세계적 추세인 공공데이터 개방은 최근 일반인 대상의 데이터 시각화 서비스를 강화하고 있다. 국내의 대표적인 공공데이터 개방 사이트인 서울시 열린데이터광장은 공공데이터 개방에 시각화를 적용한 국내 최초이며 유일한 사례이다. 본 논문은 공공데이터 개방을 추진하는 기관들이 시각화 서비스를 기획하고 시스템을 구성하여 정책에 활용할 수 있도록 서울시 열린데이터광장의 시각화 서비스와 기술, 아키텍처 사례를 소개하는 한편, 보다 고도화된 시각화 서비스를 위한 개선 방안을 제시한다.
축감지기가 없는 PSC I거더교의 주행중 차량하중분석시스템 개발
박민석(Park Min-Seok),조병완(Jo Byung-Wan),이정휘(Lee Jungwhee),김성곤(Kim Sungkon) 대한토목학회 2008 대한토목학회논문집 A Vol.28 No.5A
본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인 하였다 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다. This study improved the existing method of using the longitudinal strain and concept of influence line to develop Bridge Weigh-in-Motion system without axle detector using the dynamic strain of the bridge girders and concrete slab. This paper first describes the considered algorithms of extracting passing vehicle information from the dynamic strain signal measured at the bridge slab, girders, and cross beams. Two different analysis methods of 1) influence line method, and 2) neural network method are considered, and parameter study of measurement locations is also performed. Then the procedures and the results of field tests are described. The field tests are performed to acquire training sets and test sets for neural networks, and also to verify and compare performances of the considered algorithms. Finally, comparison between the results of different algorithms and discussions are followed. For a PSC I-girder bridge, vehicle weight can be calculated within a reasonable error range using the dynamic strain gauge installed on the girders. The passing lane and passing speed of the vehicle can be accurately estimated using the strain signal from the concrete slab. The passing speed and peak duration were added to the input variables to reflect the influence of the dynamic interaction between the bridge and vehicles, and impact of the distance between axles, respectively; thus improving the accuracy of the weight calculation.