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각종 동물 간소엽내 Disse강의 소세포에 관한 미세구조적 비교 연구
황승준,신영철,Hwang, Seung-Jun,Shin, Young-Chul 한국현미경학회 1992 Applied microscopy Vol.22 No.1
This study was an attempt to investigate and compare the fine structure of small cells in the space of Disse of various animal livers. All animal livers contained small cells with or without lipid droplets and the one with lipid droplet seemed to be more developed and show an abundance of activity in function. The fine structure of the small cells observed in the nonmammals was similar to that of Ito cell in the mammal. The electron density of the small cells was similar to that of other cell types in the same animal liver. The cisternal dilation of rough endoplasmic reticulum and Golgi apparatus was more predominant in the mammalian Ito cells. In the nonmammalian, aquatic vertebrates, however, lysosomes and filaments are much more abundant in the Ito cell and its abundant cytoplasmic processes rich in filaments were usually extended between the parenchymal cells. The disparity in size of organelles and numbers of lipid droplets in the small cells showed a tendency similar to those of other cell types in the same animal. From these results, it is considered that the small cells in the space of Disse is a Ito cell and the Ito cell without lipid droplets differentiates into the one containing lipid droplets according to the characteristics of the different animals respectively, and that the Ito cells in the mammals are more active in metabolic function, while those in the nonmammalian aquatic vertebrates are abundant in support of parenchyme.
모노 카메라 영상기반 시간 간격 윈도우를 이용한 광역 및 지역 특징 벡터 적용 AdaBoost기반 제스처 인식
황승준,고하윤,백중환,Hwang, Seung-Jun,Ko, Ha-Yoon,Baek, Joong-Hwan 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.3
Recently, the spread of smart TV based Android iOS Set Top box has become common. This paper propose a new approach to control the TV using gestures away from the era of controlling the TV using remote control. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to gesture recognition by using a mono camera. First, we use Camshift-based Body tracking and estimation algorithm based on Gaussian background removal for body coordinate extraction. Using global and local feature vectors, we recognized gestures with speed change. By tracking the time interval trajectories of hand and wrist, the AdaBoost algorithm with CART algorithm is used to train and classify gestures. The principal component feature vector with high classification success rate is searched using CART algorithm. As a result, 24 optimal feature vectors were found, which showed lower error rate (3.73%) and higher accuracy rate (95.17%) than the existing algorithm. 최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.
황승준,황성빈,정재필,Hwang, Seung Jun,Hwang, Sung Vin,Jung, Jae Pil 한국마이크로전자및패키징학회 2020 마이크로전자 및 패키징학회지 Vol.27 No.3
In this paper, the principles, characteristics and recent studies of the laser micro soldering are reviewed. The factors which influence laser micro welding and soldering are also included. Laser soldering is a non-contact process that transfers energy to solder joint by a precisely controlled laser beam. In recent electronics industry, the demands for laser soldering are increasing due to bonding for complex circuits and local heating in micro-joint. In laser soldering, there are several important factors like laser absorption, laser power, laser scanning speed, and etc, which affect laser solderability. The laser absorption ratio depends on materials, and each material has different absorption or reflectivity for the laser beam, which requires fine adjustment of the laser beam. Laser types and operating conditions are also important factors for laser soldering performance, and these are also reviewed.
모노 카메라 영상기반 시간 간격 윈도우를 이용한 광역 및 지역 특징 벡터 적용 AdaBoost기반 제스처 인식
황승준(Seung-Jun Hwang),고하윤(Ha-Yoon Ko),백중환(Joong-Hwan Baek) 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.3
최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다. Recently, the spread of smart TV based Android iOS Set Top box has become common. This paper propose a new approach to control the TV using gestures away from the era of controlling the TV using remote control. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to gesture recognition by using a mono camera. First, we use Camshift-based Body tracking and estimation algorithm based on Gaussian background removal for body coordinate extraction. Using global and local feature vectors, we recognized gestures with speed change. By tracking the time interval trajectories of hand and wrist, the AdaBoost algorithm with CART algorithm is used to train and classify gestures. The principal component feature vector with high classification success rate is searched using CART algorithm. As a result, 24 optimal feature vectors were found, which showed lower error rate (3.73%) and higher accuracy rate (95.17%) than the existing algorithm.
소상공인 경쟁력 강화를 위한 빅데이터 기반의 식자재 추천 플랫폼의 설계
황승준(Seung-jun Hwang),조우현(Woo-hyun Cho) 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.24 No.2
O2O(Online to Offline) 서비스들의 급성장으로 인해 서비스에 의존할 수밖에 없는 소상공인들의 수수료 부담이 커지고 있다. 소상공인들의 질적 성장을 위해 디지털 시스템 도입이 요구되는 시점이다. 이에 빅데이터 기반의 식자재 추천 플랫폼을 제안하고자 한다. 식자재에서도 기후에 영향을 많이 받는 채소들은 생산량과 가격 변동이 생긴다. 본 논문에서는 오픈소스 딥러닝 (Deep-Learning)을 이용하여 각기 다른 기후 데이터, 식자재 가격 데이터를 학습을 하여 가격을 예측하는 것을 목표로 한다. 소상공인들이 식자재를 합리적인 가격에 구매할 수 있게 정보를 제공하여 서비스에 대한 만족도를 높이고 지속적으로 서비스를 이용할 수 있도록 플랫폼을 설계하였다. According to the rapidly growing of online-to-offline services (O2O), small-business owners are forced to rely on the services and their fee burden has been increasing. This changes in the small-business industry creates demands of introduction a digital system for the qualitative growth. Thus, in this paper, we suggest to develop a big data-based food materials recommendation platform. In terms of the food materials, vegetables, in particular, are fluctuated production and prices depending on the effects of the climate. This paper aims to predict the food materials prices by learning big data such as various existing food materials prices and climatic data etc. through open-source Deep-Learning. In addition, we designed the platform to provide information for the small business owners to purchasing food materials at reasonable prices in order to enhance service satisfaction and the continuous use intention of the platform.