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다목적활용을 위한 재구성이 가능한 다중대역 FMCW 레이다
김병준(Byungjoon Kim),구종섭(Jong-seop Koo),김덕수(Duksoo Kim),남상욱(Sangwook Nam) 한국전자파학회 2015 한국전자파학회논문지 Vol.26 No.12
최근 레이다 관련 소재기술, 회로설계기술, 구조설계기술에 관하여 기술적 진보가 있었다. 그 결과, 레이다의 성능은 향상되었으며, 단가는 감소하였다. 그에 따라 레이다를 다양한 목적으로 활용하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 재구성이 가능한 S대역과 X대역에서 동작하는 레이다 구조를 제안하고 구현하였다. 51.2 cm×50.6 cm 크기를 가지는 표적을 2 m부터 6 m까지 0.25 m 단위로 이동하며, 각 위치에 대하여 10회 측정하였다. 측정결과, S대역에서는 최대 26.40 cm의 거리오차를 가졌으며, 거리오차평균은 5.63 cm, 거리오차분산은 0.24 cm을 가졌다. X대역에서는 최대 8.53 cm의 거리오차를 가졌으며, 거리오차평균은 2.52 cm, 거리오차분산은 0.04 cm을 가졌다. Recently, there have been advancements in radar related material technology, circuit design techniques and architecture design techniques. These have led to developments in radars’ performance while decreasing the costs. Many studies have been carried out to apply radars to multipurpose application. In this study, a reconfigurable S-/X- band radar structure for multipurpose application is proposed and implemented. This radar measures a 51.2 cm×50.6 cm target for 10 times from 2 m to 6 m range with 0.25 m distance step. The measured results show that this radar has 26.40 cm maximum range error, 5.63 cm average range error, and 0.24 cm range error variance at S-band while it has 8.53 cm maximum range error, 2.52 cm average range error, and 0.04 cm range error variance at X-band.
OLED 패널 결함 검출을 위한 데이터 생성 시스템과 RCNN 기반의 결함 검출 적용 연구
김병준(Byungjoon Kim),서용덕(Yongduek Seo) 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.12
Recently, object detection algorithms using deep learning have been applied in various fields. So, there are many improvements and achievements through research of vision system in each field. In order to apply deep learning to the relevant field, it is necessary to define problem and generate proper dataset. In particular, it is difficult to obtain sufficient data of OLED panel defects due to the high cost of OLED panels. This study is to define OLED panel defects, and build virtual data acquisition system for learning. In each generated image data for defect detection, defects were classified and labeled by defect types. After that, the data were applied to the RCNN-based object detection algorithm to learn the defect detection model of the OLED panel and evaluate its performance.
웨어러블 디바이스 데이터를 통해 분석한 요일별 활동량 패턴 유형에 대한 탐색적 연구
김병준(Byungjoon Kim),김유정(Yoojung Kim),이중식(Joongseek Lee) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
최근 활동량을 기록하는 웨어러블 및 스마트폰이 널리 보급됨에 따라, 많은 서비스와 연구에서 개인의 성향, 건강 관심도 등을 고려하여 활동에 대한 개인화된 피드백을 제공하고 있다. 하지만 이러한 시도들은 사회관계 속에서 형성된 일정한 생활주기에 따라 달라지는 사람들의 생활 패턴 등을 고려하지 않아, 실생활에 적용하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사람들의 대표적인 생활주기인 요일에 따라 활동량의 변화 패턴이 어떻게 달라지는지 조사하여, 생활주기를 고려한 피드백 개인화 전략을 탐색해보고자 하였다. 이를 위해 20 명의 참가자를 대상으로 웨어러블 디바이스를 제공하고 4 주간의 활동량 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 평일주기형, 주간주기형의 유형이 나타났으며, 각 유형에서 세부적인 활동 패턴이 다른 것으로 드러났다. 평일주기형에서는 2 가지, 주간주기형에서는 3 가지의 활동량 변화 패턴이 도출되었다. 본 연구는 사람들이 생활주기에 따라 달라지는 활동량의 변화 패턴을 밝힘으로써, 헬스케어 분야에서 활동량 기반의 피드백 개인화 전략 설계에 대한 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
자율주행 차량을 위한 Full Redundancy MDPS 시스템 개발
김병준(Byungjoon Kim),김천규(Cheonkyu Kim),유지훈(Jihun Yoo) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2018 No.6
An autonomous vehicle is a vehicle that travels to a given destination by recognizing the surrounding environment without the driver’s intervention, judging the driving situation, and controlling the vehicle. In an autonomous driving vehicle, the MDPS system is a system that performs a steering function by receiving an operating command of an autonomous driving system that the vehicle judges and drives completely independently of the driver. The risk of accidents is very high in case of failure of the steering device in the autonomous driving stage 3 or more without obligation of the driver. Therefore, a Full Redundancy MDPS system that requires normal steering function even when MDPS system fails is needed. The control system of the Full Redundancy MDPS can produce a normal 100% output with a double designed motor each output 50%. If one of the dual designed control systems fails, it can generate 50% of the output, so the MDPS system can maintain the steering force even in case of failure. In this paper, we describe the redundant design of parts such as torque sensor, motor position sensor, motor winding and ECU for the development of Full Redundancy MDPS of autonomous vehicle that maintains the steering force even in case of failure. In addition to the performance in the single condition, we have applied the system through the actual vehicle and evaluated it.
과유불급 : 태스크 양이 크라우드 소싱 기반 자연어처리 학습데이터 생성 결과에 미치는 영향 연구
김병준(Byungjoon Kim),이중식(Joongseek Lee) 한국HCI학회 2019 한국HCI학회 학술대회 Vol.2019 No.2
“무엇을 도와드릴지 잘 모르겠어요” 다이얼로그 시스템을 사용하다보면 원치 않게 종종 듣게 되는 답변이다. 현재 다이얼로그 시스템은 대화데이터를 학습하여 사용자의 대화 인텐트를 파악하기 때문에 다양한 표현의 학습데이터가 필요하다. 하지만 기존의 학습데이터 방식은 노동집약적 특성을 갖고 있어 많은 대화데이터 수집이 어렵다. 이에 따라 학습데이터 부족으로 인해 빈번한 인텐트 파악 에러가 발생하여 다이얼로그 시스템에 대한 사용자 경험을 저하시키고 있다. 본 연구에서는 태스크 양에 따라 크라우드 소싱 기반 학습데이터 생성 결과에 미치는 영향을 연구하여, 다양한 표현 수집을 위한 크라우드 소싱 태스크 디자인을 제언하고자 한다. 이를 위해 MTurk을 이용하여 문장 의역 태스크를 요청하였으며, 실험 조건에 따라 문장 의역 양을 달리하였다. 실험 결과, 총 560개의 의역 문장이 수집되었으며, 문장 의역 양이 많을수록 수집하고자 한 의미와 다른 경우가 많아지거나 에러비율이 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구는 크라우드 소싱 기반의 학습 데이터 생성 태스크 디자인을 함에 있어 태스크 양을 고려하는 가이드를 제시한다는 점에서 연구 의의가 있다.