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- 저자 : 원종호 (검색결과 426 건)
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원종호 忠南大學校 産業技術硏究所 1989 산업기술연구논문집 Vol.4 No.1
With the increasing demand of high efficient machining, the high speed grinding is a new trend of machining process. In a short time we can increse metal removal rate with high speed grinding. But it is necessary to examine the effect of machining. The purpose of this study is to research the grinding temperature, grinding force and machined surface roughness when we grind steel with high speed.
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元鍾虎 충남대학교 공업교육연구소 1985 論文集 Vol.8 No.2
The characteristics of surface will be well explained by method of statistics. This method is very powerful tool for analyzing grinding wheel characteristics. The simulational analysis of summit distribution and slop distribution of surface were carried out by using a personal computer. From this study, following result are obtained : (1) The characteristic of surface geometry can be more specifically represented by statistical analyzing method. (2) The signal of surface roughness tester can be directly analyzed by personal computer. (3) The simulational analyzing method is very useful to represent surface geometries of grinding wheel.
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圓筒硏削에서의 溫度 및 硏削力 測定시스템 開發에 관한 硏究
元鍾虎 충남대학교 공업교육연구소 1987 論文集 Vol.10 No.1
The purpose of this study is to develop the temperature and force measurement system in cylindrical grinding process. The main result are as follows; 1) The reusable workpiece temperature measuring apparatus for cylindrical ginding is developed. 2) This temperature measuring apparatus is no need calibration and easy to measure a metal removal rate. 3) The force measuring apparatus of cylindrical grinding is made with use of strain gage. 4) Data acquisition system is constructed in use of personal computer.
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음성언어 감정 인식을 위한 인공 신경망 모델의 가중치 기반 경량화 기법의 성능 비교
원종호,민동진,강동현,김덕환 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2022 No.05
최근 인간과 기계 간의 상호작용에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있으며, 언어에 담긴 정보뿐 아니라 음성에 내포된 감정을 인식하기 위해 딥러닝 모델이 적용되고 있다. 딥러닝을 활용한 음성언어 감정 인식 기술은 주로 모바일 및 IoT기기, 그리고 임베디드 시스템과 같은 제한된 컴퓨팅 자원 환경에 적용된다. 딥러닝 모델의 계층을 깊게 쌓아 정확도를 높일수록 그 연산량과 크기가 증가하기 때문에 제한된 컴퓨팅 자원으로 구동하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 가중치 가지치기와 가중치 군집화, 두 가지 기법을 각각 음성언어 감정 인식을 위한 딥러닝 모델에 적용하고 데스크탑 PC와 임베디드 시스템 환경에서 정확도와 추론 시간을 검증했다. 실험에 사용한 임베디드 보드는 NVIDIA사의 Jetson AGX Xavier이다. 가중치 가지치기 기법은 데스크탑 PC 환경에서 18.55%, 임베디드 보드 환경에서 17.84%, 가중치 군집화 기법은 데스크탑 PC 환경에서 15.32%, 임베디드 보드 환경에서 15.08%만큼 추론 시간을 개선했으며, 정확도는 두 기법 모두 기준 모델과 큰 차이가 없음을 확인하였다.
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元鍾虎 忠南大學校 産業技術硏究所 1994 산업기술연구논문집 Vol.9 No.2
The influence of grinding fluid on grinding characteristics was investigated when the SM20C steel was ground with CBN wheel. Experiment were carried out for dry grinding and wet grinding with light-oil and water soluble oil. The main result obtained are as follows, 1. Grinding temperature of workpiece was increased with increasing wheel speed at low speed zone for dry, light-oil and water soluble oil but it was decreased with increasing wheel speed at high speed zone. 2. Grinding temperature is lower in the order of dry, light-oil and water soluble oil. 3. At the low feed speed tangential and normal grinding force are lower when lubricated with water soluble oil as light-oil, but at the high feed speed they are reversed. 4. Grinding surface roughness are better as in the oder of dry, light-oil and water soluble oil.
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DMR 토픽 모델링을 활용한 배달 플랫폼 노동에 대한 인식 분석 - 디시인사이드 배민커넥트 갤러리 게시물과 신문기사 분석을 중심으로
원종호,이대호,박인영 한국혁신학회 2021 한국혁신학회지 Vol.16 No.2
Due to the COVID-19 outbreak, food delivery platform labor has rapidly spread in daily life as contactless consumption has increased and demand for side job has increased. This study utilizes text mining techniques to explore social issues about delivery platform labor from the perspective of platform laborers and news media. DC Inside Baemin Connect Gallery postings were used to identify platform laborer' perceptions, and news articles which mentioned ‘Baemin Connect’ were used to identify media perceptions. For the analysis, keyword analysis such as word frequency, TF-IDF value, semantic network analysis, and DMR topic modeling which derive latent topics within a set of documents were conducted. As a result, topics about safety and profitability, such as ‘accidents and insurance’, ‘profit’, and ‘COVID-19 and jobs’ were found in common in Baemin Connect gallery and news articles. On the other hand, topics about the way of dispatching (i.e., General dispatch system, AI dispatch system) and tricks that can fool algorithms only been shown in the Baemin Connect Gallery. Also, topics on the positive attributes of platform labor, such as the effect of generating side jobs and unicorn start-up only been shown in news articles. Additionally, topics that rise or fall over time were analyzed and related interpretations were discussed. 코로나19 발병 이후, 비대면 소비가 증가하고 부업에 대한 수요가 높아지면서 음식 배달 플랫폼 노동이 일상생활에서 빠르게 확산 되었다. 본 연구는 배달 플랫폼 노동에 대한 내부적 인식과 외부적 인식을 탐색적으로 알아보기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 배달 플랫폼 노동에 대한 배달 노동자들의 인식과 언론의 인식을 알아보았다. 노동자들의 인식은 DC 인사이드 배민커넥트 갤러리 게시글을 활용하였으며 언론의 인식은 배민커넥트가 언급된 뉴스 기사 데이터를 활용하였다. 분석 방법으로는 단어 빈도, TF-IDF 값, 시멘틱 네트워크 분석과 같은 키워드 분석과 문서 집합 내에 잠재된 토픽을 도출해내는 DMR 토픽 모델링이 수행되었다. 분석 결과, ‘사고 및 보험’, ‘수익’, ‘코로나와 일자리’와 같이 안전과 수익성에 관한 토픽이 배민커넥트 갤러리와 신문기사에서 공통적으로 나타났다. 한편, ‘AI 배차와 일반 배차’, ‘편법’과 같이 배차 방식과 알고리즘을 속일 수 있는 편법들에 대한 토픽은 배민커넥트 갤러리에서만, ‘스타트업’과 ‘부업 수익 창출을 위한 배달’과 같이 기업에 대한 언급과 플랫폼 노동의 긍정적 가능성에 관한 토픽은 주로 신문기사에서 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 시간의 흐름에 따라 상승하거나 하강하는 토픽들이 분석되었으며 이와 관련한 해석이 논의되었다.
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