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최창균(Changkyun Choi),김태환(Taehwan Kim),박정호(Jeongho Park),이주원(Juwon Lee),남상우(Sangwoo Nam),박주영(Jooyoung Park) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
최근 들어 비지도 학습(unsupervised learning)은 다양한 분야에서 연구되고 적용되며 많은 주목을 받고 있다. 그리고 다양한 비지도 학습방법 중 최근 긍정적인 샘플(positive sample)과 부정적인 샘플(negative sample)간의 유사성과 비 유사성을 학습하는 대조 학습(contrastive learning)을 이용한 사전 학습(pre-training) 방법이 많은 관심을 받으며 연구되고 있다. 이러한 사전 학습 방법은 컴퓨터 비전 등의 분야에서 지도 학습시 데이터의 부족이나 새로운 데이터가 주어졌을 때 정확도 감소 등의 문제를 해결하기 위해 연구되고 있다. 본 논문에서는 이전 연구들의 우수한 결과를 통해 주요 방법론으로 대두되고 있는 대조 학습을 이용하여 생성 모델(generative model)을 사전 학습하고 실제 사용자로부터 얻어진 고차원 센서 데이터를 저차원의 잠재 공간(latent space)상에 표현하고 그 결과를 비교함으로써 사전 학습과 생성 모델의 시너지를 탐구하였다.
박진용,최창균,김재진 ( Jin Yong Park,Chang Kyun Choi,Jae Jin Kim ) 한국화학공학회 1992 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.30 No.3
In this study characteristics of dynamic filters using Taylor vortices are investigated. Filtration experiments are conducted with silica slurry and filtrate fluxes are analysed on the basis of the Taylor number and the rotational velocity of the membrane filter by dividing them into two regions: the transient state and the pseudosteady state. During the transient period the initial variation of the filtrate flux to filtrate volume is found to decrease linearly with increasing the Taylor number, while the filtrate flux at the pseudosteady state is found to increase linearly with increasing the rotational velocity of membrane. Based on these results, empirical correlations to represent filtration characteristics are provided.