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고강도 강재를 갖는 교량 부모멘트부 가로보 배치에 대한 연구
주현성 ( Joo Hyun-sung ),차상호 ( Cha Sang-ho ),이학은 ( Lee Hak-eun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2009 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.13 No.2
The application of high-performance steels(HPS) makes it possible to design not only light weight structures, but also simple structures with simple weld details. However, from the results of previous researchers, it is found that the ductility of girder with HPS is reduced due to the increasing of yield stress. Thus, the study on method to guarantee the proper ductility of girder with HPS is necessary. This paper investigates the flexural behavior of I-girders with HSB800(Fy=680MPa). The results are compared with those from finite element analyses. Parametric studies are conducted in this study then the effects of yield stress on ductility are finally discussed.
고강도 강재를 갖는 교량 부모멘트부 가로보 배치에 대한 연구
주현성(Joo, Hyun-Sung),차상호(Cha, Sang-Ho),이학은(Lee, Hak-Eun) 한국구조물진단유지관리학회 2009 한국구조물진단학회 학술발표회논문집 Vol.2009 No.2
The application of high-performance steels(HPS) makes it possible to design not only light weight structures, but also simple structures with simple weld details. However, from the results of previous researchers, it is found that the ductility of girder with HPS is reduced due to the increasing of yield stress. Thus, the study on method to guarantee the proper ductility of girder with HPS is necessary. This paper investigates the flexural behavior of I-girders with HSB800(Fy=680MPa). The results are compared with those from finite element analyses. Parametric studies are conducted in this study then the effects of yield stress on ductility are finally discussed.
CCTV 원본 영상과 추출된 스켈레톤 영상을 함께 이용 하는 폭력 인식기
주현성 ( Hyun-seong Joo ),김유성 ( Yoo-sung Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3 차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.