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Text Mining과 네트워크 분석을 활용한 교육훈련용 모의사격 시뮬레이션 경험지식 분석
김성규,손창호,김종만,정세교,박재현,전정환,Kim, Sungkyu,Son, Changho,Kim, Jongman,Chung, Sehkyu,Park, Jaehyun,Jeon, Jeonghwan 한국군사과학기술학회 2017 한국군사과학기술학회지 Vol.20 No.5
Recently, the military need more various education and training because of the increasing necessity of various operation. But the education and training of the military has the various difficulties such as the limitations of time, space and finance etc. In order to overcome the difficulties, the military use Defense Modeling and Simulation(DM&S). Although the participants in training has the empirical knowledge from education and training based on the simulation, the empirical knowledge is not shared because of particular characteristics of military such as security and the change of official. This situation obstructs the improving effectiveness of education and training. The purpose of this research is the systematizing and analysing the empirical knowledge using text mining and network analysis to assist the sharing of empirical knowledge. For analysing texts or documents as the empirical knowledge, we select the text mining and network analysis. We expect our research will improve the effectiveness of education and training based on simulation of DM&S.
병목 구조를 갖는 3D Convolutional Neural Network를 이용한 뇌파 기반 감정 인식
김성규(Sungkyu Kim),김태성(Tae-Seong Kim),이원희(Won Hee Lee) 한국정보과학회 2023 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.29 No.5
뇌파(EEG)는 두뇌를 구성하는 신경세포들의 전기적 활동을 두피에서 전극을 통해 비침습적으로 측정할 수 있는 전기신호로 실제 감정 상태를 객관적으로 반영하기 때문에 감정을 인식하는 중요한 도구로 사용되고 있다. 본 논문에서는 다중채널 뇌파 신호를 이용하여 시공간 및 공간스펙트럼 정보를 담은 3D 뇌파 데이터를 생성하였다. 분류 정확도의 손실 없이 연산 가속을 위해 병목 구조가 적용된 3D convolutional neural network 모델을 이용하여 3D로 재구성된 뇌파 데이터의 특징을 학습하여 valence와 arousal에 대한 감정을 분류하였다. DEAP 데이터셋을 이용하여 valence 및 arousal에 대한 이진 분류를 수행한 결과 시공간 데이터를 사용했을 때 각각 평균 98.22%와 98.85%, 공간스펙트럼 데이터를 사용했을 때 각각 평균 99.46%와 99.45%의 정확도를 달성하였다. Electroencephalography (EEG) is an electrical signal that can noninvasively measure the electrical activity of large, synchronously firing populations of neurons in the brain via electrodes on the scalp. EEG has been widely used as a tool to identify the emotional states of humans since it is capable of reflecting a real emotional state objectively. In this paper, we constructed 3D spatiotemporal and spatiospectral representations of EEG signals as the input of our proposed model. Using a novel 3D convolutional neural network with a bottleneck structure (CNN-BN), we assessed the classification accuracy of our CNN-BN model in the valence and arousal classification tasks. Using the DEAP dataset, our proposed model achieved average accuracies of 98.22% and 98.85% using 3D spatiotemporal representation as well as 99.46% and 99.45% using 3D spatiospectral representation for valence and arousal, respectively.
인공지능 기술을 활용한 사생활 보호 기능 탑재 CCTV 카메라의 설계 및 구현
김성규 ( Sungkyu Kim ),문남미 ( Nammee Moon ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
CCTV 시스템은 다양한 목적으로 매우 많은 곳에서 유용하게 활용되고 있으나, 해킹 또는 기타의 이유로 사생활 침해에 대한 우려가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상의 입수 시점에서부터 사생활침해가 발생할 수 있는 영상 정보를 제거하고, 대신 인공지능 기술을 활용하여 이를 대체할 수 있는 인물의 스켈레톤 정보를 추가로 제공함으로써 사생활 정보를 침해하지 않으면서도 상황을 충분히 인식할 수 있는 CCTV 용 카메라 시스템을 여러 인공지능 알고리즘을 비교하여 설계하였다. 또한 카메라 및 인공지능 기술을 쉽게 사용할 수 있으면서도 주변에서 쉽게 구할 수 있는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 설계를 실제 구현한 후 영상의 각 해상도별 초당 처리 성능 및 스켈레톤 인식률 등의 성능을 평가하여 실제로 제품구현 및 제품화 시 중점을 두어야할 주요 개선점 및 향후 연구과제를 도출하였다.
PI(Power Integrity)해석을 통한 HPCU (Hybrid Power Control Unit) 전자파 성능 향상
김성규(Sungkyu Kim),정태환(Taehwan Chung),정진환(Jinhwan Jung),이기상(Kisang Lee) 한국자동차공학회 2010 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2010 No.11
Power Integrity(PI) means a quality of the power and ground planes in an electric circuit board. This is closely bound up with the EMC performance of the circuit board. The electric potential actually fluctuates because of the influx of return-current circulating in the power and ground planes, which causes abnormal signals or EMC problems. This paper suggests a practical PI simulation method for analyzing EMC performance in design stage. With using this method, a proper countermeasure for any EMC problem can be taken before manufacturing an electric circuit board
회귀분석 및 의사결정나무 분석을 통한 R&D 연구비 추정에 관한 연구
김동근(Dong-Guen Kim),천영돈(Youngdon Cheon),김성규(Sungkyu Kim),이윤빈(Yoon Been Lee),황지호(Ji Ho Hwang),김용수(Yong Soo Kim) 한국산업경영시스템학회 2012 한국산업경영시스템학회지 Vol.35 No.4
Currently, R&D investment of government is increased dramatically. However, the budget of the government is different depending on the size of ministry and priorities, and then it is difficult to obtain consensus on the budget. They did not establish decision support systems to evaluate and execute R&D budget. In this paper, we analyze factors affecting research funds by linear regression and decision tree analysis in order to increase investment efficiency in national research project. Moreover, we suggested strategies that budget is estimated reasonably.
ISO 15118-20기반Scheduled mode V2G 기술개발
문동현(Moon, DongHyun),김경주(Kim, Kyeong Joo),박영진(Park, YoungJin),김혜원(Kim, HyeWon),정재윤(Jung, JaeYun),김현섭(Kim, HyunSup),김성규(Kim, SungKyu) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
V2G is a new technology that applies EVs, and research is being actively conducted. One of them is S-V2G using electric power arbitrage, which can minimize charging cost. To implement S-V2G(Scheduled mode V2G) in EVs, the ISO 15118-20 standard is required. In this paper, I propose a new control method that satisfies the 15118-20 standard. The proposed control method enables V2G mode as well as conventional EV charging method. S-V2G is implemented in an actual EV experiment environment and its performance is verified. It was confirmed that the implemented S-V2G can reduce charging cost by up to 50%.