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조도 보상 기능을 갖는 UV LED 기반의 엣지 노광 제어기 개발
이충연,이대종,전명근 대한전기학회 2020 전기학회논문지 P Vol.69 No.4
In this paper, a UV LED-based edge exposure controller with illuminance compensation function was developed. The exposure controller's light intensity control is implemented to enable 255 levels of brightness control in a digital method instead of the conventional analog method. In addition, in order to solve the disadvantage of decreasing the light output as the temperature increases, an illuminance compensation algorithm was developed and applied using a linear regression model. As a result of experimenting for 5 steps between ADC 120 and 210, it can be seen that the problem of light output decreases with temperature increase before illuminance compensation, but after applying the illuminance compensation algorithm, constant light output occurs regardless of temperature increase.
이충연,사정환,박수형 한국항공우주학회 2012 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2012 No.11
본 연구에서는 가상풍동개발에 적용할 목적으로 개발한 Delayed Detached-Eddy Simulation(DDES) 기법을 검증하였다. 이는 단층의 비정상 유동의 변화를 실제 유동과 근접하게 포착하기 위한 기법으로 경계층 영역은 Spalart-Allmaras(S-A) 난류모델 같은 Rynolds Averaged Navier-Stokes(RANS) 기반의 난류모델을 적용하며, 전단층이 존재하는 박리영역은 Large Eddy Simulation(LES)로 모델링 하는 기법이다. DDES를 이용한 해석결과를 검증하기 위해 Driver & Seegmiller의 실험결과와 비교하였다. Spalart-Allmaras(S-A) model based Delayed Detached Eddy Simulation(DDES) method is validated for Virtual Wind-Tunnel application. used to investigate the effects of step heights on the turbulent shear layer generated behind a backward-facing step. Driver & Seegmiller’s experimental results are used to validate the numerical results.
이충연,김영식,김남철 한국전기전자재료학회 2003 전기전자재료학회논문지 Vol.16 No.9
In the study, the total conductivies in [(Ce $O_2$)$_{1-x}$ (Zr $O_2$)$_{x}$]$_{0.8}$(Sm $O_{1.5}$)$_{0.2}$ (x- 0, 0.05, 0.1, 0.2) solid solution were measured as a function of temperature and oxygen partial pressure between 80$0^{\circ}C$ and 1,00$0^{\circ}C$ using 4-probe d.c method. Under pure oxygen atmospere, the oxygen ionic conductivity of [(Ce $O_2$)$_{1-x}$ (Zr $O_2$)$_{x}$]$_{0.8}$(Sm $O_{1.5}$)$_{0.2}$ decreased with the concentration of Zr $O_2$At high oxygen partial pressure, the electrical conductivity is almost independent of oxygen partial pressure and decreased with the increase in Zr content. However, the electrical conductivity increase with decreasing oxygen partial pressure and is almost independent of Zr content at low oxygen partial pressure. Empirically, Total conductivity( $\sigma$ ) was expressed by the p$o_{2}$ -independent conductivity as $\sigma$$_{i}$, and the $p_{-1/4}$ $o_{2}$sup -dependent part as $\sigma$$_{e}$. Total, ionic and electronic conductivities fitted by data enabled to determine the transference number. The ionic transference number( $t_{i}$ ) decreased while the electronic transference( $t_{e}$ ) increase with the increase in Zr content and p$o_{2}$.
모바일 멀티모달 센서 정보의 앙상블 학습을 이용한 장소 인식
이충연(Chung-Yeon Lee),이범진(Beom-Jin Lee),온경운(Kyoung-Woon On),하정우(Jung-Woo Ha),김홍일(Hong-Il Kim),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.1
본 논문에서는 시각, 음향, 위치 정보를 포함하는 멀티모달 센서 입력 정보로부터 사용자가 위치한 장소의 환경 정보를 학습하고 기계학습 추론을 통해 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 음영 지역에서의 정확도 감소나 추가 하드웨어 필요 등 기존 위치 정보 인식 방법이 가지는 제약을 극복 가능하고, 지도상의 단순 좌표 인식이 아닌 논리적 위치 정보 인식을 수행 가능하다는 점에서 해당 위치와 관련된 특정 정보를 활용하여 다양한 생활편의를 제공하는 위치 기반 서비스를 수행하는데 보다 효과적인 방법이 될 수 있다. 제안하는 방법에서는 스마트폰에 내장된 카메라, 마이크로폰, GPS 센서 모듈로부터 획득한 시각, 음향, 위치 정보로부터 특징 벡터들을 추출하여 학습한다. 이때 서로 다른 특성을 가진 특징 벡터들을 학습하기 위해 각각의 특징 벡터들을 서로 다른 분류기를 통해 학습한 후, 그 결과를 기반으로 최종적인 하나의 분류 결과를 얻어내는 앙상블 기법을 사용한다. 실험 결과에서는 각각의 데이터를 따로 학습하여 분류한 결과와 비교하여 높은 성능을 보였다. 또한 사용자 상황인지 기반 서비스의 성능 향상을 위한 방법으로서 제안하는 모델의 스마트폰 앱 구현을 통한 활용 가능성에 대해 논의한다. Place awareness is an essential for location-based services that are widely provided to smartphone users. However, traditional GPS-based methods are only valid outdoors where the GPS signal is strong and also require symbolic place information of the physical location. In this paper, environmental sounds and images are used to recognize important aspects of each place. The proposed method extracts feature vectors from visual, auditory and location data recorded by a smartphone with built-in camera, microphone and GPS sensors modules. The heterogeneous feature vectors were then learned by an ensemble learning method that learns each group of feature vectors for each classifier respectively and votes to produce the highest weighted result. The proposed method is evaluated for place recognition using a data group of 3000 samples in six places and the experimental results show a remarkably improved recognition accuracy when using all kinds of sensory data comparing to results using data from a single sensor or audio-visual integrated data only.
이충연(Chung-Yeon Lee),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.12
최근 스마트폰이나 태블릿PC 등 모바일 기기의 사용량이 증가하고, 또 구글 글래스나 갤럭시 기어와 같은 웨어러블 컴퓨터가 등장하는 시점에서, 고차원의 빅데이터 처리나 Life-long 학습의 중요성이 대두되고 있다. 특히 다양한 센서들을 통해 획득한 멀티모달 데이터의 실시간 처리는 매우 중요하며, 이를 위해서 뇌의 기억 처리 과정을 연구할 필요가 있다. 하지만 인간의 뇌가 접하는 자연적 감각 자극들이 동적이고 멀티모달한 특성을 가졌음에도 불구하고, 대다수 연구들에서는 조건적이고 정적인 실험 자극이 제시되는 다소 통제적인 실험 프로토콜을 사용하고 있다. 이에 본 연구에서는 사실적인 실험 환경 내에서 일화기억 과정에 대한 실험을 수행하기 위해, 먼저 서술적 요소가 포함된 동영상을 실험 자극으로 사용하는 기억 과제를 개발하고, 다음으로 행동 요소가 고려되는 경우에 대해서 기억인출 과정과 뇌영상 데이터 간 상관관계를 분석하였다. 실험 결과에서는 비디오와 같이 멀티모달한 실험 자극을 사용하는 경우에도 기존 연구들과 유사한 결과가 나타나는 것을 발견하였으며, 반응시간과 같은 행동 요소를 통해 기억 과정과 관련된 뇌전도 데이터를 해석하는 것이 유의미함을 확인할 수 있었다. High-dimensional big data processing and life-long learning have been considered as an important field as mobile device usage is rapidly increasing and further wearable computers are being featured nowadays. Multimodal data piling up from various sensors attached to mobile devices are needed to process in real time and thus memory processing mechanisms of the brain are required to investigate. However, most studies have stressed on delimiting the upper boundaries of this memory by using memorization tasks with conditional experimental paradigms, rather than the performance of everyday tasks. In an effort to study the encoding and retrieval of episodic memory under more naturalistic and ecological conditions, we here demonstrate a memory experiment that employs audio-visual narrative movies as naturalistic stimuli. Electroencephalography measurements were used to analyze neural activations during memory formation. Our results extend the previous results of neurocognitive studies on memory formation via naturalistic stimuli, neural oscillations, and behavioral factor analysis combined.