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전동 킥보드 리튬 폴리머 배터리의 폭발 방지를 위한 케이스 제작 조건에 관한 연구
이기훈(Kihun Lee),최준호(Junho Choi),배성호(Sungho Bae),이동빈(Dongbeen Lee),지승한(Seunghan Ji) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문에서는 전동 킥보드 주행 중 배터리 폭발 방지를 위한 케이스 제작을 위해 리튬 폴리머 배터리에 물리적인 충격 및 고온에서의 열 충격을 가하는 실험을 통해 제작 조건을 찾고자 하였으며 리튬 폴리머 배터리 팩 케이스의 구성별 냉각 효과를 실험을 통해 비교 분석하였다. In this paper, for the manufacture of a case to prevent battery explosion while driving an electric scooter, physical shock and thermal shock at high temperature were applied to the lithium polymer battery to find the manufacturing conditions, and the cooling effect of the lithium polymer battery pack case was investigated. Comparison and analysis were conducted through experiments.
조재형(JaeHyung Cho),안우주(WooJoo Ahn),공우식(WooSik Kong),지승한(SeungHan Ji) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
최근 현대사회에서 SLAM을 이용한 기술은 자율 주행 자동차, 자율로봇의 분야에 적용되고 있으며, 이동이 필요한 로봇을 개발하는 과정에서 가장 어려운 기술은 위치 인식이다. 이와 같은 기술 해결을 위해 다양한 센서를 이용한 SLAM에 관한 연구가 계속되고 있다. 해당 연구에서는 센서별 장점을 활용하고 단점을 보완하는 방식으로 연구를 진행하고자 하며 구체적으로 다중 stereo scopic IR Depth camera, 모터 인코더, IMU 3가지의 센서 퓨전을 통해, 특징이 적은 환경에서 로봇의 위치 인식 성능 향상을 위한 센서 퓨전을 적용해보고 기존 SLAM의 성능을 향상하고자 한다. Recently, in modern society, technology using SLAM is being applied to the fields of autonomous vehicles and autonomous robots, and the most difficult technology in the process of developing robots that need movement is location recognition. In order to solve such a difficulty, research on SLAM using various sensors is continuing. This study aims to utilize the advantages of each sensor and compensate for the disadvantages, and specifically, to apply sensor fusion to improve the robots location recognition performance in a less characteristic environment and improve the performance of existing SLAM.
영상처리 기술과 딥러닝 모델을 활용한 파쇄석 중량 추정에 관한 연구
이성천(Sungchun Lee),신준(Jun Shin),유영정(Youngjung You),용석진(Seokjin Yong),지승한(Seunghan Ji) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
현대 건축에서 사용 되는 파쇄석은 면적에 따라 용도가 다르기에 사람이 일일이 분류하고 있어 불필요한 인력과 비용, 시간 등이 소모되고 있다. 파쇄석의 면적과 중량은 서로 선형적인 관계를 맺기에 영상처리 기술과 인공지능을 통해 파쇄석의 중량을 예측함으로써 파쇄석 분류의 자동화를 가능하게 하여 공정에 낭비되는 자원을 막고, 생산성을 증가시키고자 한다. 본 연구는 파쇄석의 특징점을 파악하여 데이터로 변환하고, 데이터 학습을 통해 중량을 예측한다. 이를 위해 다량의 파쇄석 데이터를 수집, 분류, 시각화시킨 후 뉴럴 네트워크에 학습한다. 뉴럴 네트워크 학습 결과와 선형 회귀 방식의 결과를 비교했을 때, 두 결과가 같음을 확인함으로써 파쇄석의 중량 예측의 성공과 정확도를 확인할 수 있다. The use of crushed stones used in modern architecture varies depending on the area, so people categorize them one by one, wasting unnecessary manpower, money, and time. Because the area and weight of crushed stones are linearly related to each other, it is possible to automate the classification of crushed stones by predicting the weight of crushed stones through video processing technology and artificial intelligence. In this study, the characteristic points of crushed stones are grasped, converted into data, and the weight is predicted through data learning. For this purpose, a large amount of crushed stone data is collected, classified and visualized, and then learned in an NN neural network. Comparing the NN neural network learning results with the results of the linear regression scheme, we can confirm the success and accuracy of the weight prediction of crushed stones by confirming that the two results are the same.
디지털 불평등 해소를 위한 메타버스 활용 알고리즘 제시
고주호(JuHo Ko),강동영(DongYeong Kang),권용현(YongHyun Kwon),고동균(DongKyun Go),배주환(JuhWan Bae),지승한(SeungHan Ji) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문은 디지털 이민자 세대의 디지털 불평등을 해소를 위한 메타버스 활용 알고리즘을 제시한다. 중장년층 또는 아동 유저가 유입됐을 때 단계별 최적화 된 알고리즘을 구현하여 특정 세대에 치중된 디지털 불평등을 해소하고 전 세대에 걸쳐 메타버스로의 접근성을 높이는 것을 목적으로 한다. In this paper presents a metaverse utilization algorithm for resolving digital inequality of the Digital Immigrants generation. It aims to solve digital inequality focused on a specific generation and increase access to the metaverse across all generations by implementing an algorithm optimized for each stage when middle-aged or young users are introduced.
스마트팩토리 해킹 및 취약점에 대한 베이즈 필터기반 AI 보안 방안 연구
이현우(HyunWoo Lee),김민지(Minji Kim),김연준(Yeonjun Kim),이다현(DaHyun Lee),황진성(JinSeong Hwang),지승한(SeungHan Ji) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문에서는 기존 보안 방안에서 트래픽에 대한 구분이 어려운 점을 베이즈 정리를 바탕으로 스마트팩토리에서 오고 가는 트래픽들에 대해 명확히 구분할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 하였다. In this paper, since it is difficult to distinguish ambiguous traffic from existing security measures in smart factories, we studied ways to clearly distinguish traffic coming and going from smart factories based on Bayes" theorem.
3D Printing 출력물의 생산 효율 향상을 위한 최적의 출력조건에 대한 연구
김성기(SeongGi Kim),김승언(SeungEon Kim),김찬중(ChanJung Kim),김학준(HakJun Kim),정상민(SangMin Chung),지승한(SeungHan Ji) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
FDM 방식으로 제작된 3D printing 제품은 접근성이 좋아 많은 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 하지만 FDM 방식은 출력 시간이 길고, 인장강도가 낮은 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 3D printing에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 3D printing 출력물의 인장강도와 출력 품질은 향상시키고, 출력 시간, 재료 소모량은 줄여 생산 효율을 높이기 위해 내부 채움 밀도, 출력 속도 조건을 고려해 최적의 출력 조건 도출에 대한 연구를 진행하였다. 실험 결과 생산 효율을 높일 수 있는 최적의 조건은 내부 채움 밀도 60%, 출력 속도 60mm/sec이다. 3D printing products manufactured by FDM method are widely used in many industries due to their good accessibility. In order to solve this problem, research on 3D printing is continuously being made. In this study, in order to improve the tensile strength and print quality of 3D printing prints and to increase production efficiency by reducing printing time and material consumption, a study was conducted on deriving optimal print conditions considering the conditions of infill density and printing speed. As a result of the experiment, the optimal conditions to increase production efficiency are 60% of infill density and 60mm/sec of printing speed.