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박진형 ( Jinhyung Park ),김형기 ( Unzi Kim ) 한국영상미디어협회 2013 예술과 미디어 Vol.12 No.1
본 연구는 인터랙티브 아트에서 야기하는 상호작용의 요소인 TUI(tangible user interface)의 인터 렉티브 평면, 비트와 원자의 연결, 환경 미디어의 개념을 정의하고 이를 구성하는 피지컬컴퓨팅 physical computing ) 디지털입력, 디지털출력, 아날로그입력, 아날로그출력 분석하여 사례를 통한 TUI와 피지컬컴퓨팅의 상호작용적 측면을 제시 및 고찰한다. This research analyzes the elements of the interactive according to the TUI (Tangible User Interface) case. This defines the concept of the TUI and classifies the elements of the Physical computing which comprises the TUI. This research analyzes the TUI case by dividing it into Digital Input, Digital Output, Analog Input and Analog Output and by which analyses the multifaceted elements of the TUI and the Physical computing.
박진형(Jinhyung Park),최세윤(Se-woon Choe) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
특정 질병 진단을 위한 병리 검사는 필수적이며, 최근 이러한 분야의 시간적, 인적 자원의 필요성을 줄이기 위해 인공 지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구에서는 제한적인 심층학습 알고리즘에 기인한 비교적 낮은 정확도로 데이터 처리에 한계가 존재하였다. 본 연구에서는 심층 학습의 일종인 Convolution Neral Network를 통해 4종류의 암세포를 4 Class Classification을 시행하는 방법을 제안한다. EfficientNet, ResNet, Inception을 사용하였으며 여러 하이퍼 파라미터 튜닝을 통해 얻은 모델을 앙상블 하여 최종적으로 97.26의 정확도를 얻을 수 있었다. Additional pathological tests using imaging equipment are essential before diagnosing cancer cells. Recently, in order to reduce the need for time and human resources in these fields, research related to the establishment of a system capable of automatic classification of cancer cells using artificial intelligence is being actively conducted. However, in both previous studies, there were relatively limited deep learning algorithms and cell types, and limitations existed with low accuracy at the same time. In this study, a method of performing 4class Classification on four types of cancer cells through the Convolution Neral Network, a type of in-depth learning. EfficientNet, ResNet, and Inception were used, and finally Resnet was used to obtain an accuracy of 96.11 on average for k-fold.