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단-단계 물체 탐지기 학습을 위한 고난도 예들의 온라인 마이닝
김인철,Kim, Incheol 한국정보처리학회 2018 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.7 No.5
본 논문에서는 심층 합성 곱 신경망 모델 기반의 단-단계 물체 탐지기들의 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식은 물체와 배경 간의 학습 데이터 불균형 문제를 해결할 뿐만 아니라, 각 물체의 위치 추정 정확도를 더 개선시킬 수 있다. 따라서 물체 탐지 속도가 빠른 단-단계 물체 탐지기들에 이-단계 물체 탐지기들과 비슷하거나 더 우수한 탐지 성능을 제공할 수 있다. PASCAL VOC 2007 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식이 단-단계 물체 탐지기들의 성능 개선에 도움이 된다는 것을 입증해 보인다. In this paper, we propose both a new loss function and an online hard example mining scheme for improving the performance of single-stage object detectors which use deep convolutional neural networks. The proposed loss function and the online hard example mining scheme can not only overcome the problem of imbalance between the number of annotated objects and the number of background examples, but also improve the localization accuracy of each object. Therefore, the loss function and the mining scheme can provide intrinsically fast single-stage detectors with detection performance higher than or similar to that of two-stage detectors. In experiments conducted with the PASCAL VOC 2007 benchmark dataset, we show that the proposed loss function and the online hard example mining scheme can improve the performance of single-stage object detectors.
아날로그 비터비 디코더에 있어서 기생 cap성분 최소화 layout 설계에 의한 신호전파 지연 개선
김인철(Incheol Kim),김현정(Hyunjung Kim),김형석(Hyongsuk Kim) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.4
A circuit design technique ttl reduce the propagation time is proposed for the analog parallel processing-based Viterbi decoder. The analog Viterbi decoder implements the function of the conventional digital Viterbi decoder utilizing the analog parallel processing circuit technology. The decoder is fur the PR(1.2,2.1) signal of DVD. The benefits arc low power consumption ami less silicon occupation. In this paper, a propagation time reduction technique is proposed by minimizing the parasitic capacitance components in the layout design of the analog Viterbi decoder. The propagation time reduction effect of the proposed technique has been shown via HSPICE simulation.
김인철(InCheol Kim),배영규(YeongGyu Bae),강중혁(JungHyuk Kang),박은경(EunKyung Park),유승열(SeungYeol Yu),박미정(MiJung Park),김현지(HyunJi Kim) 한국경영과학회 2013 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.5
By computing the line capacity between the Gyeong-bu line Seoul Station to Geumcheon-gu Office station and examining the block section division, this study showed that the minimum distance of block section is 556m and that for train protection is 1,668m, the three block section distance. Also, the line capacity and block section distance were in inverse proportion to each other. When the block section distance between Gyeong-bu line Seoul Station and Geumcheon-gu Office station was 600m, the line capacity was 180, and when the distance of 1,000m, the line capacity was 148. Because the number of trains in the section between the Seoul Station and Geumcheon-gu station is set to its line capacity, this study analyzed the relationship between the block section distance and the line capacity for the expansion of the line capacity.
김인철(InCheol Kim),배영규(YeongGyu Bae),강중혁(JungHyuk Kang),박은경(EunKyung Park),유승열(SeungYeol Yu),박미정(MiJung Park),김현지(HyunJi Kim) 대한산업공학회 2013 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2013 No.5
By computing the line capacity between the Gyeong-bu line Seoul Station to Geumcheon-gu Office station and examining the block section division, this study showed that the minimum distance of block section is 556m and that for train protection is 1,668m, the three block section distance. Also, the line capacity and block section distance were in inverse proportion to each other. When the block section distance between Gyeong-bu line Seoul Station and Geumcheon-gu Office station was 600m, the line capacity was 180, and when the distance of 1,000m, the line capacity was 148. Because the number of trains in the section between the Seoul Station and Geumcheon-gu station is set to its line capacity, this study analyzed the relationship between the block section distance and the line capacity for the expansion of the line capacity.
지반 및 수문특성을 고려한 하천인근 지역의 지하수위 변동 영향인자 분석
김인철(Incheol Kim),이준환(Junhwan Lee) 응용생태공학회 2018 Ecology and resilient infrastructure Vol.5 No.2
지하수위는 자연적 또는 인위적 요인들로 시・공간적 변동성을 나타내게 된다. 지반공학적 측면에서 지하수위의 변동성은 기초구조물의 지지력 감소 및 추가적인 침하 등을 발생시킴으로써 전체 구조물의 안정성 혹은 사용성에 영향을 미칠 수 있다. 설계과정에서 적용되는 지하수위는 지반조사 과정 중 현장시험을 통해 측정된 고정 수위를 기반으로 결정되나, 실질적으로 강우조건, 지반의 종류, 도심 포장률 등 다양한 영향인자에 따라 연중으로 변동하는 패턴을 보이게 된다. 본 연구에서는 대부분 인간활동의 영역이 되어 있는 하천인근 지역을 대상으로, 지하수위 변동성과 이에 대한 영향인자를 조사 분석하고자 하며, 이는 궁극적으로 보다 합리적 지반구조물 설계가 가능토록 하기 위함이다. 지하수위 변동이 크게 발생할 것으로 예상되는 도심지역과 도외지역을 대상으로 지하수위변동에 관한 영향요소를 분석하였다. 지하수위 변동은 도심지역과 도외지역의 수문 및 지질 특성에 따라 상이한 양상을 보였으며 변동에 영향을 미치는 인자 또한 대상지역의 지질 특성에 따라 다른 것으로 나타났다. Groundwater level (GWL) fluctuation, which can occur due to several artificial and natural reasons, causes reduction of bearing capacity of foundation structures and can lead settlement of ground. As a result, GWL fluctuation affects stability and serviceability of entire building. However, in many case, GWL is considered as fixed value that obtain from geotechnical investigations. That is reason that GWL fluctuation is considered as area of non-geotechnical engineering. In present study, factors causing GWL fluctuation were analyzed at urban and rural area as preliminary research of quantification of GWL fluctuation. GWL varies according to hydrological and geographical characteristics. Also, the influence factors are largely affected by hydrological and geographical characteristics.
인공신경망을 이용한 지하수위 예측과 계절효과 반영을 위한 입력치의 영향
김인철(Incheol Kim),이준환(Junhwan Lee) 응용생태공학회 2018 Ecology and resilient infrastructure Vol.5 No.3
인공신경망 (Artificial neural network, ANN)은 간편히 시계열 데이터를 예측할 수 있는 모델 중에 하나로 지하수위를 예측하는데 빈번히 사용되었으며, 많은 연구자들이 ANN으로 지하수위 예측에 있어서 높은 예측 신뢰성을 얻기 위하여 노력해 왔다. 본 연구에서는 ANN를 이용한 지하수위 예측 시 계절 효과를 반영하기 위한 input으로 사용되는 Dummy가 지하수위 예측 결과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 정성적 및 정량적인 분석을 위하여 도해법과 상관계수, 에러 지수를 이용하였다. 분석결과 하천변도심지역에서는 ANN의 input으로 사용된 Dummy가 오히려 예측 신뢰성을 떨어뜨리는 결과를 보였다. Artificial neural network (ANN) is a powerful model to predict time series data and have been frequently adopted to predict groundwater level (GWL). Many researchers have also tried to improve the performance of ANN prediction for GWL in many ways. Dummies are usually used in ANN as input to reflect the seasonal effect on predicted results, which is necessary for improving the predicting performance of ANN. In this study, the effect of Dummy on the prediction performance was analyzed qualitatively and quantitatively using several graphical methods, correlation coefficient and performance index. It was observed that results predicted using dummies for ANN model indicated worse performance than those without dummies.