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윤여찬(Yeo-Chan Yoon) 한국컴퓨터정보학회 2023 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.28 No.12
딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다. The advent of deep learning technologies has led to the development of various medical applications, making healthcare services more convenient and effective. Among these applications, heart rate estimation is considered a vital method for assessing an individuals health. Traditional methods, such as photoplethysmography through smart watches, have been widely used but are invasive and require additional hardware. Recent advancements allow for contactless heart rate estimation through facial image analysis, providing a more hygienic and convenient approach. In this paper, we propose a lightweight methodology capable of accurately estimating heart rate in mobile environments, using a specialized 2-channel network structure based on 2D convolution. Our method considers both subtle facial movements and color changes resulting from blood flow and muscle contractions. The approach comprises two major components: an Encoder for analyzing image features and a regression layer for evaluating Blood Volume Pulse. By incorporating both features simultaneously our methodology delivers more accurate results even in computing environments with limited resources. The proposed approach is expected to offer a more efficient way to monitor heart rate without invasive technology, particularly well-suited for mobile devices.
네트워크 침입 탐지 시스템에서 고속 패턴 매칭기의 설계 및 구현
윤여찬(Yeo-Chan Yoon),황선영(Sun-Young Hwang) 한국통신학회 2008 韓國通信學會論文誌 Vol.33 No.11B
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 고속 패턴 매칭 알고리듬과 그 구조를 제안한다. 제안된 알고리듬은 실시간 입력 패킷에서 특정 패턴을 검사하며 정확한 문자열, 문자열 값의 범위, 그리고 문자열 값의 조합 등을 검색한다. 본 연구에서는 입력 패킷과 패턴은 동시에 겹치는 문자열들을 검색하기 위해 상태 전이 그래프로 모델링 하였으며 상태 전이 그래프는 구현 복잡도를 줄이기 위해 입력 임플리컨트 단위로 분할하였다. 제안된 패턴 매칭구조는 상태 전이 그래프와 입력된 문자열을 입력으로 사용한다. 제안된 패턴 매칭기는 VHDL 언어로 모델링하여 구현하였으며, 성능 분석을 통하여 제안된 기법의 적절성을 검증하였다. This paper proposes an high speed pattern matching algorithm and its implementation. The pattern matcher is used to check patterns from realtime input packet. The proposed algorithm can find exact string, range of string values, and combination of string values from input packet at high speed. Given string and rule set are modelled as a state transition graph which can find overlapped strings simultaneously, and the state transition graph is partitioned according to input implicants to reduce implementation complexity. The pattern matcher scheme uses the transformed state transition graph and input packet as an input. The pattern matcher was modelled and implemented in VHDL language. Experimental results show the proprieties of the proposed approach.
로드셀방식 자동저면관수시스템을 이용한 육묘에서 토마토묘 생산을 위한 적정 급액방법
윤여찬 ( Yeo Chan Yoon ),고바울 ( Baul Ko ),이지수 ( Jisu Yi ),배종향 ( Jong Hyang Bae ),김호철 ( Ho Cheol Kim ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1
본 연구는 파프리카묘를 육묘하는데 있어 최적의 급액 시점을 구명하기 위하여 로드셀 방식을 이용하여 수행하였다. 암면블록은 UR사의 10 × 10× 6.5cm 규격을 사용하였고, 표준배양액을 공급하였다. 급액시점은 완전 포수 후 무게를 기준으로 70, 60, 50, 40 및 30% 에서 급액하여 4주간 육묘하였다. 급액 시점에 따른 파프리카묘의 생육량은 30<40<50<70<60% 순으로 높았다. 특히 30-50%구간과 60-70%구간 처리에서 현저한 차이를 나타내었다. 엽면적은 60% 이상의 처리에서 50% 이하의 처리에 비해 2.0-3.3배 넓었다. 그리고 건물중도 1.8-2.4배 무거웠다. 급액시점과 파프리카 묘의 엽면적은 y = 0.0236x² + 3.1463x - 32.11 (R² = 0.8365), 건물중은 y = 0.0009x² + 0.0089x + 0.0536 (R² = 0.8241)의 2차 선형 회귀관계를 나타내었다. 따라서 묘의 생육량을 고려할 때 수경재배용 파프리카묘의 소질은 암면블록의 함수량이 완전포수 기준 50%이하 관수는 묘 소질을 저하시킬것으로 판단된다.
모바일 앱 마켓 분석 도구를 이 용한 20 대 여 성 관련 앱 마켓 현황에 대한 연구
황지영 ( Ji-young Hwang ),윤여찬 ( Yeo-chan Yoon ),이준우 ( Jun-woo Lee ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
스마트폰이 대중화됨에 따라 다양한 종류의 어플리케이션이 생겨나고 있고 관련 사업간의 경쟁도 점점 심해지고 있다. 경쟁시장에서 살아남기 위해서는 앱 개발자들은 신중하게 관련 마켓의 경쟁상황, 주요 타켓의 성별 및 연령층을 체계적으로 분석해야 할 뿐만 아니라 자신의 앱이 다른 앱 들과 차별화 될 수 있는 특징을 가져 경쟁력을 확보해야 한다. 본 고에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 “MOta 모바일앱 분석도구”를 이용하여 20 대 여성을 타겟으로 하는 앱 마켓의 현황에 대해 진단하고자 한다.