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금속 나노 파티클의 레이저 플라즈모닉 어닐링을 통한 메탈메쉬 전극 형성과 이를 활용한 유연 터치 센서
정성민 ( Seongmin Jeong ),황윤식 ( Yun Sik Hwang ),우유미 ( Yu Mi Woo ),조용준 ( Yong Jun Cho ),김찬혁 ( Chan Hyeok Kim ),안민기 ( Min Gi An ),서호석 ( Ho Seok Seo ),양찬현 ( Chan Hyeon Yang ),박귀일 ( Kwi-il Park ),박정환 ( Jung 한국전기전자재료학회 2024 전기전자재료학회논문지 Vol.37 No.2
Laser-induced plasmonic sintering of metal nanoparticles (NPs) holds significant promise as a technology for producing flexible conducting electrodes. This method offers immediate, straightforward, and scalable manufacturing approaches, eliminating the need for expensive facilities and intricate processes. Nevertheless, the metal NPs come at a high cost due to the intricate synthesis procedures required to ensure long-term reliability in terms of chemical stability and the prevention of NP aggregation. Herein, we induced the self-generation of metal nanoparticles from Ag organometallic ink, and fabricated highly conductive electrodes on flexible substrates through laser-assisted plasmonic annealing. To demonstrate the practicality of the fabricated flexible electrode, it was configured in a mesh pattern, realizing multi-touchable flexible touch screen panel.
실시간 스트림 데이터 분석을 위한 시각화 가속 기술 및 시각적 분석 시스템
정성민(Seongmin Jeong),연한별(Hanbyul Yeon),정대교(Daekyo Jeong),유상봉(Sangbong Yoo),김석연(Seokyeon Kim),장윤(Yun Jang) 한국컴퓨터그래픽스학회 2016 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.22 No.4
위험관리 시스템은 단 시간에 의사결정하기 위해 스트림 데이터를 실시간으로 분석 할 수 있어야 한다. 많은 데이터 분석 시스템은 CPU와 디스크 데이터베이스로 구성되어 있다. 하지만, cpu 기반 시스템은 스트림 데이터를 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 스트림 데이터는 1ms부터 1시간, 1일까지 생성주기가 다양하다. 한 개의 센서가 생성하는 데이터는 작다. 하지만 수 만개의 센서가 생성하는 데이터는 매우 크다. 예를 들어 10만개 센서가 1초에 1GB 데이터를 생성한다면, CPU 기반 시스템은 이를 분석 할 수 없다. 이러한 이유로 실시간 스트림 데이터 분석 시스템은 빠른 처리 속도와 확장성이 필요하다. 본 논문에서는 GPU와 하이브리드 데이터베이스를 이용한 시각화 가속 기술을 제안한다. 제안한 기술을 평가하기 위해 우리는 지하 파이프라인에 설치된 센서와 트윗 데이터를 활용하여 실시간 릭 탐지 시각적 분석 시스템에 적용했다. Risk management system should be able to support a decision making within a short time to analyze stream data in real time. Many analytical systems consist of CPU computation and disk based database. However, it is more problematic when existing system analyzes stream data in real time. Stream data has various production periods from 1ms to 1 hour, 1day. One sensor generates small data but tens of thousands sensors generate huge amount of data. If hundreds of thousands sensors generate 1GB data per second, CPU based system cannot analyze the data in real time. For this reason, it requires fast processing speed and scalability for analyze stream data. In this paper, we present a fast visualization technique that consists of hybrid database and GPU computation. In order to evaluate our technique, we demonstrate a visual analytics system that analyzes pipeline leak using sensor and tweet data.
VR 환경에 적용 가능한 시선추적 기반 사이버 멀미 해소 방안
정대교(Daekyo Jeong),정성민(Seongmin Jeong),장윤(Yun Jang) 한국HCI학회 2017 한국HCI학회 학술대회 Vol.2017 No.2
최근 많은 연구 혹은 세계적 기업들이 VR 기술에 관심을 가지고 있다. 초기 게임 분야에만 집중되어있던 VR 콘텐츠 또한 다양한 분야로 확장되고 있어 일반 대중의 관심도 집중되고 있다. 하지만 VR 기술에는 아직 해결하지 못한 한계점들이 여전히 존재한다. 그 중 가장 큰 이슈는 VR 기술을 사용할 때 생기는 사이버 멀미이다. VR 멀미(VR Sickness)의 원인은 다양하지만 본 논문에서는 시선추적 기술의 적용을 통한 시지각적인 방향에서의 문제접근을 하고자 한다. 첫 번째로 사람의 시야각에 따른 LOD 를 적용하며, 두 번째로 사람의 좌안과 우안의 시야각에 따라 양 화면에 맺히는 상을 다르게 해주는 방법으로 VR 멀미를 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
정보 엔트로피를 이용한 택시 추적 데이터의 시각적 분석
피민규(Mingyu Pi),정성민(Seongmin Jeong),연한별(Hanbyul Yeon),장윤(Yun Jang) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.9
교통과 관련된 연구에서 많이 사용되는 데이터로 택시 추적 데이터가 있다. 여러 대의 택시가 이동한 경로를 특정 주기별로 샘플링하여 속도, 방향, 승객여부를 기록한 데이터이다. 교통 연구는 주로 GPS의 한 점만 보는 것이 아니라 일정 범위 단위로 분석하기 때문에 원본 데이터의 GPS 값을 실제 도로 네트워크 데이터에 적용하여 분석하는 등 추가적인 작업이 필요하다. 본 논문에서는 정보 엔트로피를 활용한 교통체증 탐지 시각적 분석을 제안한다. 이를 통해 특정 시간동안의 전체적인 교통 상황과 각 범위 내에서의 차량의 속도의 변화정도를 파악할 수 있다. There are taxi trajectory data that are widely used in traffic-related research. These data record the speed and the direction of a taxi and the occupation (whether passengers are boarding) it has by sampling the route along which several taxis traveled in a specific time. Traffic research is mainly focused on a certain range of GPS rather than on just one point. Therefore, additional work, such as analyzing GPS data by applying it to actual road network data is needed. In this paper, we propose a visual analysis system for traffic-jam detection using information entropy. This analysis can identify the overall traffic flow during a specific time period and the changes in the speed of the vehicle in each area.