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PLGR 작업을 위한 실시간 모니터링 시스템의 설계 및 구현
이태오(Tae-Oh Lee),정성훈(Seong-Hoon Jeong),임재홍(Jae-Hong Yim) 한국항해항만학회 2003 한국항해항만학회지 Vol.27 No.1
해저 광케이블 공사는 해양조사, PLGR(Pre Lay Grapnel Run), 천해부공사, 포설/매설 순서로 이루어진다. PLGR은 해저 광케이블 매설전에 루트상의 해양 오염물(로프, 와이어, 그물, 어망 등)을 사전에 제거하는 작업이다. 이러한 PLGR은 케이블의 해저면 안착을 용이하게 하고, Plough 및 ROV(Remotely-Operated Vehicle) 매실작업의 성능을 향상시키며, 매설장비를 보호하기 위한 작업이다. 본 논문은 해저 광케이블 건설 작업 중에서 PLGR 작업을 효율적으로 관리할 수 있는 실시간 모니터링 시스템의 설계 및 구현에 대해서 논한다. 본 논문에서는 이를 위하여 전체적인 실시간 모니터링 시스템을 설계하고, 시리얼 멀티포트 통신 모듈, 실시간 처리 모듈, 환경 설정 모듈, 그리고 그래프 및 프린터 출력 모듈을 설계 및 구현하였다. 끝으로 본 논문의 타당성 검토를 위하여 시리얼 멀티포트 통신, 실시간 데이터 추출, 그래프 출력을 실험하였다. Submarine optical fiber cable construction consists of marine survey, PLGR(Pre Lay Grapnel Run), shore-end-work, laying order. PLGR is the work process which removes the oceanic contaminations(ropes, wires, nets etc) in the route before laying the submarine optical cable. This PLGR is work to ease the cable lay safely in seabed, improve the performance af Plough and ROV(Remotely-Operated Vehicle) laying work, and protect laying equipment. This paper presents the design and implementation of real-time monitoring system for PLGR work in submarine optical fiber cable construction enterprise. In this paper, we designe overall real-time monitoring system. For this purpose, the modules such as serial multi port communication module, communication module, real-time processing module, environment configuration module, real-time graph and a printout module are designed and implemented. For the validity evaluation of this paper, serial multi port communication module, data parsing, realtime graph output are implemented and tested.
이태인,오하영,Lee, Taein,Oh, Hayoung 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.12
머신러닝은 인지심리, 뇌과학과 긴밀한 관계를 유지하며 함께 발전하고 있다. 본 논문은 OASIS-3 dataset을 머신러닝 기법을 이용하여 분석하고, 이를 통해 치매를 예측하는 모델을 제안한다. OASIS-3 데이터 중 각 영역의 부피를 수치화한 데이터들에 대해 PCA(Principal component analysis) 를 통한 차원 축소를 실행한 뒤, 중요한 요소(특징)들만 추출 후 이에 대해 그래디언트 부스팅, 스태킹을 포함한 다양한 머신러닝 모델들을 적용, 각각의 성능을 비교한다. 제안하는 기법은 기존 연구들과 달리 뇌 생체 데이터들은 물론 참가자의 성별 등의 기본 정보 데이터, 참여자의 의료 정보 데이터를 사용했기에 차별성이 크다. 또한, 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 다양한 수치 데이터 중 치매와 더 많은 관련성을 보이는 특징들을 찾아내어 치매를 더 잘 예측할 수 있는 모델임을 보였다. Machine learning has a close relationship with cognitive psychology and brain science and is developing together. This paper analyzes the OASIS-3 dataset using machine learning techniques and proposes a model for predicting dementia. Dimensional reduction through PCA (Principal Component Analysis) is performed on the data quantifying the volume of each area among OASIS-3 data, and only important elements (features) are extracted and then various machine learning including gradient boosting and stacking Apply the models and compare the performance of each. Unlike previous studies, the proposed technique has a great differentiation because it uses not only the brain biometric data, but also basic information data such as the participant's gender and medical information data of the participant. In addition, it was shown that the proposed technique through various performance evaluations is a model that can better predict dementia by finding features that are more related to dementia among various numerical data.
이태겸(Tae-gyoem Lee),오승희(Seung-Hee Oh),조오현(Ohyun Jo) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
현재 이동통신망을 통해 전 국민을 대상으로 제공되고 있는 재난문자서비스는 컨트롤 채널을 통하여 하나의 기지국으로 다수의 단말기에게 동시에 재난문자를 전달할 수 있어 효율적이다. 최근 Covid-19 감염병의 확산으로 재난문자서비스의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 하지만 현재의 시스템에서는 기지국의 통신 거리에 의해 결정된 커버리지 전체에 재난문자가 전송되기 때문에 기지국 하나의 커버리지보다 더 세부적인 범위에 재난문자를 발령하기는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기지국 중심의 재난문자 수신이 아닌 단말기 중심의 능동적인 재난문자 수신을 통해 해당 문제를 해결할 수 있는 수신기 기반의 긴급재난 문자서비스를 위한 능동적 Geo-targeting 시나리오를 제안한다.
이태관(Tae Gwan Lee),김수봉(Soo Bong Kim),오종민(Jong Min Oh) 한국수처리학회 1996 한국수처리학회지 Vol.4 No.3
The paper presents the actual conditions of residual aluminium in drinking water and its countermeasure in relation to the introduction of new standard of residual aluminium in drinking water in 1995. The maximum permitted quantity of residual aluminium in drinking wafer is 0.2㎎·Al/ℓ in Korea, whereas the same guideline of drinking water in the United States is 0.05㎎·Al/ℓ. The American guideline of drinking water seems more reliable and safer than Korean standard. Therefore, the author believe that Korea government needs more strict standard of permitted quantity of residual aluminium in drinking water like USA. The study shows that the residual aluminium in drinking water is largely controlled by pH. Technologically speaking, the acheivement of 0.1㎎·Al/ℓ residual aluminium in drinking water standard is quite possible permitted quantity and the standard is using in Sweden.
이태신 ( Tae Shin Lee ),정종률 ( Jong Yul Chung ),오임상 ( Im Sang Oh ) 大韓遠隔探査學會 1993 大韓遠隔探査學會誌 Vol.9 No.1
NOAA AVHRR의 MCSST를 이용하여 지형류의 상대속도를 추정하였으며 이것을 대한해협에 적용하였다. 원격탐사는 관측시에 광범위한 지역에 대해서 동시성 및 반복성이 유지되기 때문에 해양현상을 연구하는 데 있어서 훌륭한 도구로써 쓰일 수 있다. 특히 AVHRR 자료는 높은 분해능으로 인해서 선상관측 자료보다도 지형류를 더욱 정밀하게 구할 수 있다. 연구 결과에 의하면 1992년 4월에 대한해협 서수도에서의 상대속도는 골이 있는 해역에서 가장 크며 이 때 유속의 크기는 약 23.8cm/sec로 나타났다. 그러나 이 결과는 geopotential anomaly를 계산할 때 염분의 효과를 무시한 만큼의 오류를 포함하고 있다. 또한 대한해협 서수도에서 지형류의 수송량은 약 0.3Sv이며 쓰시마와 골이 있는 해역 사이에서 수송량이 가장 큰 것으로 나타났다. The relative geostrophic velocity is estimated by using the MCSST(Multi-Channel Sea Surface Temperature) from a NOAA/AVHRR image and applied to the Korea Strait. Remote sensing technique can playa useful role to research for oceanic phenomena because of its synoptic, simultaneous and repetitive viewing. The high resolution data of AVHRR can determine the geostrophic flow more precisely than the hydrographic data on shipboard. As a result of research, the relative geostrophic velocity in the western channel of the Korea Strait is the strongest in the trough area and its maximum speed is about 23.8 cm/sec in April, 1992. But this results include the error due to neglecting the effect of salinity in estimating the geopotential anomaly. The geostrophic volume transport through the western channel of the Korea Strait is the largest between trough area and the Tsushima Island.