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- 저자 : 이준우(Joonwoo Lee) (검색결과 52 건)
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이준우(Joonwoo Lee),나연묵(Yunmook Nah),이호(Ho Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
최근의 위치 측위 기술과 무선 통신 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS 아키텍처가 제안되었다. 본 논문에서는 제시한 프로토타입은 그동안 구현된 기존 GALIS 프로토타입보다 개선된 구조로 SLDS에서 Global Cell_ID를 적용하여 노드의 분할 합병 시 발생할 수 있는 처리 비용을 감소시켰다. 또한 LLDS에서는 필터링을 통해 손실될 수 있는 위치 데이타 정보를 보다 신뢰할 수 있는 데이타로 만들기 위한 기능을 추가하여 질의 시 발생할 수 있는 여러 가지 상황을 대비할 수 있게 되었다.
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이준우(Joonwoo Lee),임태호(Taeho Yim),박경희(Kyunghee Park),이창언(Chang-eon Lee) 한국자동차공학회 2010 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2010 No.5
A global air pollution has been increased, environmental organizations of each countries have made more strict regulation. In such a situation, the most effective way of reducing air pollutants which from automotive is Three-way catalytic converters (TWCs). It have been successfully used for the control and the suppression of automotive emissions by converting basic air pollutants like CO, CxHy and NOx to their inactive products CO2, N2 and H2O. EPA required a verification of their TWCs with an enforced emission regulation. A purpose of EPA and other durability test is to verify the after treatment systems function during warranty period. A car manufacturer must qualify the durability test of exhaust gas after treatment system. Consequently, the durability test is one of important certification course when a car manufacturer developing a new car. The main object of this research is to comprehend by demonstrating the EPA durability procedure. This experimental data will be used to investigate the thermal ageing characteristics of The EPA durability procedure.
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요청한 작업 경로에 따른 매니퓰레이터의 기구학적 변수 선정을 위한 군집 지능 기반 최적 설계
이준우(Joonwoo Lee) 한국생산제조학회 2016 한국생산제조학회지 Vol.25 No.6
Robots are widely utilized in many fields, and various demands need customized robots. This study proposes an optimal design method based on swarm intelligence for selecting the kinematic parameter of a manipulator according to the task space trajectory desired by the user. The optimal design method is dealt with herein as an optimization problem. This study is based on swarm intelligence-based optimization algorithms (i.e., ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization algorithms) to determine the optimal kinematic parameters of the manipulator. The former is used to select the optimal kinematic parameter values, whereas the latter is utilized to solve the inverse kinematic problem when the ACO determines the parameter values. This study solves a design problem with the PUMA 560 when the desired task space trajectory is given and discusses its results in the simulation part to verify the performance of the proposed design.
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제한된 데이터 환경의 전이학습 기반 XGBoost 정주지 수목 탐지 모델
이준우(Lee, Joonwoo),김동범(Kim, Dongbeom),김근한(Kim, Geunhan),전철민(Jun, Chulmin) 한국측량학회 2025 한국측량학회지 Vol.43 No.3
This study proposes a methodology for detecting carbon sinks (trees) within residential areas using a transfer learning-based XGBoost machine learning model, aiming to develop a tree detection model applicable even in municipalities lacking up-to-date tree information. Seasonal baseline models were constructed using public tree location data from Seoul and Sentinel-2 satellite imagery and then transferred to Daegu’s data to explore the model's predictive performance in environments with limited labeled data. The summer model (August) demonstrated the highest performance, with the transfer model improving accuracy by 0.022 compared to the baseline. Interpretability of the prediction results was ensured through SHAP analysis. The tree distributions predicted by the transfer model showed high spatial agreement with actual tree locations, especially in densely vegetated urban street areas within residential zones. This study provides a foundation for future research directions, including high-resolution image-based detection, applications in data-scarce environments, and integration with greenhouse gas inventory frameworks.
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Diffusion 모델을 활용한 테스트 데이터 확장 방안
이준우(Joonwoo Lee),Scott Uk-Jin Lee Korean Institute of Information Scientists and Eng 2025 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2025 No.7
본 연구는 딥러닝 기반 이미지 분류 모델의 신뢰성을 강화하기 위해 Diffusion 모델을 활용하여 테스트 데이터를 확장하는 방안을 제안한다. 딥러닝 모델의 예측 오류를 검증하는 기존 방법은 실제 데이터 수집의 한계로 인해 발생 빈도가 낮은 희귀 사례를 포괄하지 못한다. 이에 본 연구는 Diffusion 모델을 사용하여 의미론적으로 변형된 합성 이미지를 생성하고, 이를 통해 기존 테스트 데이터로는 발견할 수 없는 잠재적 오류를 탐지하고자 한다. 연구의 핵심 가설은 Diffusion 모델을 활용하여 의미론적 변형을 수행한 합성 이미지들이 인간 평가 결과와 불일치하는 새로운 유형의 오분류를 유발할 가능성이 있다는 것이다. 이를 검증하기 위해 Diffusion 모델로 변형된 이미지를 딥러닝 모델에 적용하고, CLIP 점수와 FID를 이용하여 품질 및 타당성을 평가한다. 또한, 인간 평가자와 비교하여 모델의 오류 유형을 분석한다. 해당 연구는 Diffusion 모델이 기존의 테스트 데이터 확장 기법보다 더 의미론적으로 깊은 변형을 수행할 수 있음을 실험을 통해 증명하고자 한다. 연구 결과는 딥러닝 모델의 검증 범위를 확장하여 안전성과 신뢰성을 확보하는데 기여할 것으로 기대된다.
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