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생성적 적대 신경망(GAN)을 이용한 시계열 데이터 증강 기법 적용 및 성능 평가에 관한 연구
이창현(ChangHyun Lee),신동훈(DongHun Shin),전호석(HoSeok Jeon),정진우(JinWoo Jung),권기원(KiWon Kwon),임태호(TaeHo Im) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 시계열 데이터의 수집이 원활하게 이루어지지 못하는 것을 증강기법을 통해 해결하고자 제안된 방법이다. 특히 시계열 데이터 증강은 적은 양의 데이터로 높은 정확성을 나오게 하는 것이 중요하다. 데이터 증강을 인공지능을 사용해서 진행하기 위해 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 시계열 데이터 증강을 진행하였고, Test 데이터 세트로 확인을 했을 때 평균적으로 높은 정확성을 보여주었기에 시계열 데이터가 부족한 상황에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 통해 데이터 증강을 진행했을 때 충분히 사용 가능하다는 것을 증명하였다.
MOLDED SEAM 공법을 이용한 인비져블 조수석 에어백의 개발
이관우(Kwanwoo Lee),이수정(Sujung Lee),전호석(Hoseok Jeon),박용재(Yongjae Park) 한국자동차공학회 2003 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
In this study, the Molded Seam technology was applied for invisible air bag door system. The benefit of this technology is to improve appearance and reduce cost for air bag area. This technology processing tear line of air bag door in core is better than Laser Scoring technology. The Laser Scoring technology is composed by 2 Step processing(Injection Molding and Laser Scoring). However tile Molded Scam technology is composed by 1 step processing(Injection Molding)<br/> <br/>