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SVM 기반의 교실 내 시간과 위치에 따른 졸음 예측 기법
유건희 ( Gunhee Yu ),신선호 ( Sunho Shin ),김도연 ( Doyeon Kim ),장명호 ( Myungho Jang ),김희주 ( Heeju Kim ),박봉우 ( Bongwoo Bak ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국컴퓨터교육학회 2018 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.22 No.1
최근 하드웨어의 컴퓨팅 능력이 좋아짐에 따라 기계학습 분야가 주목받고 있다. 이에 따라 많은 양의 데이터를 처리하기 수월해졌으며 수많은 데이터들을 기계학습 알고리즘을 통해 학습시키기 간편해졌다. 이러한 발전으로 기계학습이 적용되는 분야 또한 넓어져 교육 분야에도 활발히 적용되고 있다. 본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 교실 내 좌석과 시간에 따른 졸음을 예측하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 통해 교사들은 학생들의 졸음을 사전에 방지 하여 수업 진행에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
미래 전장환경에 대응하는 군 수소모빌리티 발전방향에 관한 연구
김성호(Sungho Kim),이승룡(Seungyong Lee),신선호(Sunho Shin),곽규열(Kyuyeol Koak),김우람(Wooram Kim) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 지부 학술대회 논문집 Vol.2022 No.5
With the rapid development of the 4<SUP>th</SUP> industrial technology and the reduction of soldiers due to the decrease in the number of population, the future battlefield environment will be an operation environment centered on the unmanned combat system. And all weapon systems will be connected seamlessly through a wireless network, which becomes intelligent based on accurate information, and performs operations quickly and confidentially. For preparing against the paradigm shift in the battlefield environment, the electrification of combat vehicle should be absolutely essential, which can create high driving performance with less noise and autonomous maneuvering. Electric drive technology is definitely applied to military vehicle first, and hydrogen fuel cell technology could be adapted for military use in order for wider range as well. Therefore, this paper proposes that the development direction of the military mobility by reviewing the military applicability of electric propulsion with hydrogen fuel cell system technology.