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시공단계를 고려환 곡선변단면 프리스트레스트 콘크리트 박스거더교량의 해석
박찬민,강영진,Park, Chan Min,Kang, Young Jin 대한토목학회 1994 대한토목학회논문집 Vol.14 No.1
시공단계를 고려한 곡선변단면 프리스트레스트 콘크리트 박스거더교량의 해석을 수행하였다. 곡선변단면 박스요소를 사용하며 시공순서에 따른 구조계의 변화, 크리이프, 건조수축과 릴렉세이션 등의 효과를 고려하였다. 사용되는 단면형상은 양쪽에 캔틸레버를 갖는 직사각형 1실 박스단변이며 부재축은 평면상의 곡선으로 단면제원은 부재축을 따라 변할 수 있다. 각 요소는 3절점으로 구성되며 각 절점은 단면 찌그러짐과 ?을 포함하는 8자유도를 가진다. 본 연구에서 여러가지 경우의 예를 해석, 비교하였으며 실제교량에의 적용 가능성을 입증하였다. A method is presented for the analysis of curved segmentally erected prestressed concrete box girder bridges including time-dependent effects due to load history, temperature history, creep, shrinkage, aging of concrete and relaxation of prestressing steel. The segments can be either precast or cast-in-place. Thin-walled beam theory and finite element method are combined to develop a curved nonprismatic thin-walled box beam element. The element consists of three nodes and each node has eight displacement degrees of freedom, including transverse distortion and longitudinal warping of the cross section.
무선 Content-Centric Network에서 Data 확산 제한 방법
박찬민,김병서,Park, Chan-Min,Kim, Byung-Seo 대한임베디드공학회 2016 대한임베디드공학회논문지 Vol.11 No.1
Since Devices such labtop, tablet, smartphone have been developed, a lots of huge data that can be classified as content is flooded in the network. According to changing Internet usage, Content-Centric Network(CCN) what is new concept of Internet Architecture is appeared. Initially, CCN is studied on wired network. but recently, CCN is also studied on wireless network. Since a characteristic of wireless environment is different from a characteristic of wired environment, There are issues in wireless CCN. In this paper, we discuss improvement method of Data spread issue on wireless CCN. The proposed scheme of this paper use MAC Address of nodes when Interest and Data Packet are forwarded. As using the proposed scheme, we reduce the spread of Data and offer priority of forwarding to nodes of shortest path, reduce delay by modifying retransmission waiting time.
Highway Bi-LSTM-CRFs 모델을 이용한 멀티 태스크 기반 한국어 개체명 인식
박찬민(Chan-Min Park),김병재(Byeong-Jae Kim),서정연(Jeong-Yeon Seo) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
개체명 인식이란, 텍스트의 입력 단위들을 지명, 인명, 기관명, 날짜, 시간과 같은 미리 정의된 개체범주로 분류하는 작업을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서는 순차 레이블링 작업에서 우수한 성능을 보이는 Bi-LSTM-CRFs 기반의 심층 학습모델을 사용했다. 심층 학습 모델은 그래디언트 소멸문제(vanishing gradient problem)를 가지고 있다. 그래디언트 소멸 문제는 심층 학습 모델의 계층이 깊어짐에 따라 학습 파라미터가 학습에 의해 수정되지 않는 현상을 말한다. 본 논문에서는 이러한 그래디언트 소멸 문제를 부분적으로 해결하기 위해 Bi-LSTM에 Highway Network 를 결합한 Highway Bi-LSTM 을 사용했다. 또한 별도의 레이블링 작업이 필요 없는 언어 모델과의 멀티 태스크 학습을 적용했다. 이를 통해 한국어의 문법적, 문맥적 특성을 부분적으로 학습시켜 성능을 향상시켰다. 본 논문은 멀티 태스크 기반의 Highway Bi-LSTM-CRFs 모델을 한국어 개체명 인식에 적용하여 기존 개체명 인식 모델보다 향상된 성능을 얻을 수 있음을 보인다.