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정재엽 ( Jaeyeop Jeong ),김정수 ( Jeongsu Kim ),류대근 ( Daegeun Ryu ),김태원 ( Taewon Kim ),채규수 ( Gyoosoo Chae ),이승화 ( Seunghwa Lee ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
본 논문에서는 미세먼지를 포함하여 공기의 오염도를 측정하기 위해 폭넓게 활용되고 있는 광 산란 방식 센서의 정확도를 향상시키기 위하여, 초기 측정값에 적절한 보정 값을 추가하여 최종 결과를 구하는 방법을 제안한다. 기존 광 산란 방식의 센서는 휴대가 가능하고, 실시간으로 공기의 오염도를 측정할 수 있는 장점을 가지고 있으나, 그 정확도가 다소 낮다는 단점을 가지고 있었다. 제안시스템은 측정 범위를 확장할 수 있는 보정 값을 최종 측정값에 반영하고, 하드웨어적으로도 불필요한 외부 빛의 유입을 차단하는 설계를 적용하여 그 정확도를 높이고자 하였다. 또한, 측정된 결과를 사용자가 모바일 애플리케이션을 이용하여 손쉽게 확인할 수 있는 전체적인 시스템 구조를 설계하였다. 우리는 제안시스템의 평가를 위하여 프로토타입을 구현하여 주변 공기 오염도를 측정하였으며, 제안 방법의 적용 이전과 이후의 결과 비교를 통하여 시스템의 유효성을 확인하였다. 누구나 휴대할 수 있는 형태의 제품에 적용할 수 있는 기술이라는 점에서 앞으로 시스템의 활용범위는 무궁무진할 것으로 기대된다.
자가지도 학습 및 도메인 적응을 이용한 도로 상태 분류 기법
윤하영(Ha-Yeong Yoon),김정화(Jung-Hwa Kim),정재엽(JaeYeop Jeong),정진우(Jin-Woo Jeong) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
This paper presents a system for classification of road surface conditions based on self-supervised learning and domain adaptation. To this end, depth and infrared road images were taken and domain adaptation was attempted using ImageNet-based pretrained models. Our experimental results show that transfer learning based on self-supervised pretrained models with depth images shows 3% higher accuracy than transfer learning based on the traditional supervised pretrained model.