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환경친화적 물류활동의 한ㆍ일 비교를 통한 환경문제 대응방안
오영진(Young-Jin Oh),이영규(Young-Q Lee),박석하(Seog-Ha Park),이성호(Sung-Ho Lee),김제숭(Che-Soong Kim) 한국산업경영시스템학회 2006 한국산업경영시스템학회지 Vol.29 No.3
As Gyoto Agreement, the Climate Change Agreement, has become effective, total weight restriction on waste has started in each country and environment issue becomes one of the most important global issues. Therefore, environmental logistics became important matter, and industries need to establish production system for environmental conscious products and services. In this paper, we compare and analyze environmental conscious logistics activity(ECLA) that affect Carbon Dioxide Discharge(CDD) and packaging waste caused by logistics activity in Korea and Japan. We also propose the optimal alternative to the problem by this comparison and analysis.
물리 시뮬레이션 및 모션캡쳐 데이터의 물체 및 관절 사이의 관계 인식
이도해(Dohae Lee),오영진(Young Jin Oh),이인권(In-Kwon Lee) 한국컴퓨터그래픽스학회 2021 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 Vol.2021 No.7
개체들이 서로 특정한 관계를 가지고 상호작용하는 시스템 속 개체 사이의 관계를 추론하기 위한 graph neural network 기반의 방법들이 활발히 연구되고 있다. 이러한 방법들을 이용하여 물체 시뮬레이션 데이터 및 캐릭터 애니메이션 데이터 등의 상호작용 시스템에서 개체 간 관계를 추론하고 미래 움직임을 예측하는 것이 가능하였다. 하지만, 이전 연구들에서 제안된 방법들은 시스템 속 관계의 수를 모르거나, 관계의 수가 많은 데이터에 적용하기 어려웠다. 본 논문에서는 개체 간 관계를 잠재 공간에 임베딩하여 추론할 수 있는 방법을 제안하고, 기존 방법들과의 성능 비교 실험을 수행하였다. 가상 물리 시뮬레이션 데이터와 모션 캡쳐 데이터를 이용한 성능 비교 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 기존 방법들보다 상호작용 시스템 속 개체 간 관계를 더 정확하게 추론할 수 있었다.
이윤지(Yunjee Lee),오영진(Young Jin Oh),이도해(Dohae Lee),이인권(In-Kwon Lee) 한국컴퓨터그래픽스학회 2021 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 Vol.2021 No.7
본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 큰 타임스텝 시뮬레이션을 같은 시간 동안의 작은 타임스텝 시뮬레이션 결과와 가까워지도록 보정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 기존 연기 시뮬레이션 보간의 한계를 극복할 수 있고, 기존의 딥러닝 기반 연기 시뮬레이션 방법보다 더 빠르고 정확한 생성이 가능하다.
T-DMB 환경에서의 DIBR 기반의 3 차원 서비스를 위한 효율적인 파라미터 설정
이상섭 ( Sangseop Lee ),오영진 ( Youngjin Oh ),이수영 ( Suyoung Lee ),정철곤 ( Cheolkon Jung ),김중규 ( Joongkyu Kim ),이광순 ( Gwangsoon Lee ),허남호 ( Namho Hur ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
깊이 영상 기반 렌더링(DIBR) 방법은 제한된 대역폭을 가진 지상파 DMB(T-DMB)환경에서의 3차원 서비스를 위한 방법으로 연구되고 있다. T-DMB 환경에서의 DIBR 기반의 3 차원 서비스는 기준 영상과 깊이 영상을 전송 받아 가상의 좌/우 시점 영상을 생성한다. 가상의 좌/우 시점 영상을 생성하기 위해서는 콘텐츠와 디스플레이 환경에 따른 파라미터 값이 주어져야 한다. 하지만 많은 연구에서 표준화된 파라미터 값을 제시하지 않음으로써 렌더링의 기준이 모호해지고, 임의로 정해진 파라미터 값에 의해 DIBR 결과가 크게 달라진다. 또한 콘텐츠에 따른 파라미터 값을 임의로 설정하게 되면 추가적인 정보를 전송해야 하는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 다양한 콘텐츠에 적용 가능하면서도 T-DMB 환경에 적합하도록 계산량을 줄일 수 있는 표준화된 파라미터 설정 방법을 제안하고자 한다.
Effects of Planting Densities and Maturing Types on Growth and Yield of Soybean in Paddy Field
Jin-Woong Cho,오영진,Jung-Joon Lee,Jae-Dong Lee,Sang-Bok Lee 한국작물학회 2004 Korean journal of crop science Vol.49 No.3
Field studies were conducted in the southeastern Korea (36o N) on a commerce silt loam soil at paddy field. Seed were manually planted on 16 July 2003. Plants were planted with plant densities of 70 x 10 cm (row width x plant spacing), 50 x 10 cm, and 30 x 10 cm. Two seedlings per hill were taken prior to V3 stage. Fertilizer was applied prior to plant at a rate of 30 30 34 kg (N P2O5 K2O) per ha. Experimental design was a randomized complete block in a split plot arrangement with three replications. Yield from different planting densities responded similarly in three soybean cultivars and increased when planting density increased. Somyeongkong showed the highest increasing rate of yield about 26 % by 338 g m-2 at 30 x 10 cm compared to yield of conventional planting density (70 x 10 cm). Also, the planting density significantly affected pod and seed number and seed weight, but not seed per pod. The tallest plant appeared at 30 x 10 cm. The change of leaf area according to days after emergence showed differently in soybean cultivars. The highest and lowest total dry matter production per square meter appeared at 30 x 10 cm and at 70 x 10 cm, respectively. Crop growth rate (CGR) showed greater at R3 ~ R4 stages compared with V7 ~ R2 or R2 ~ R3 growth stages and showed the greatest at 30 x 10 cm in three soybean cultivars. As late planted soybean, there was a significant relation between seed yield and CGR, and leaf area index (LAI) according to planting densities at before and after the flowering stage. Relationship between seed yield and CGR in three planting densities showed a highly significant positive relation (R2 = 0.757) at R3 to R4 stages, and significant relations (R2 = 0.505, 0.617) at V7 to R2 and V2 to V3. Also, there was a highly significant positive difference between seed yield and LAI during R3 to R4 and R2 to R3 stages.