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신동협 ( Donghyeop Shin ),김인철 ( Inched Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이해를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google Reffixp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.
신동협(Donghyeop Shin),김인철(Incheol Kim) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.12
본 논문에서는, 시각 장면 이해의 한 문제로서, 입력 영상들로부터 장면 그래프와 영상 캡션을 동시에 생성하는 문제를 다룬다. 장면 그래프는 영상 내 물체들과 그들 간의 관계들을 나타내는 정형 지식 표현이며, 영상 캡션은 주어진 영상에 담긴 장면을 서술하는 자연어 문장이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해, 맥락 정보를 서로 교환함으로써 서로 다른 두 가지 표현을 상호보완적으로 생성하는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 물체 탐지, 관계 탐지, 캡션 생성 등 각기 다른 세 가지 계층들로 구성되며, 각 계층은 그 계층에 부여된 작업을 성공적으로 수행하기 위해 맥락정보를 적절히 활용한다. 제안 모델의 성능을 평가하기 위해, 대규모 벤치마크 데이터 집합인 Visual Genome을 이용한 다양한 실험들을 수행하였다. 이러한 실험들을 통해, 맥락 정보를 활용하는 제안 모델이 기존의 경쟁 모델들에 비해 높은 성능 향상이 있었음을 확인할 수 있었다. In this paper, as a visual scene understanding problem, we address the problem of generating corresponding scene graphs and image captions from input images. While a scene graph is a formal knowledge representation expressing in-image objects and their relationships, an image caption is a natural language sentence describing the scene captured in the given image. To address the problem effectively, we propose a novel deep neural network model, CSUN(Context-based Scene Understanding Network), to generate two different representations in a complementary way, by exchanging useful contexts with each other. The proposed model consists of three different layers, such as object detection, relationship detection, and caption generation, each of which makes use of proper context to accomplish its own task. To evaluate performance of the proposed model, we conduct various experiments on a large-scale benchmark dataset, Visual Genome. Through these experiments, we demonstrate that our model using useful contexts, achieves significant improvements in accuracy over state-of-the-art models.
Study of ZnS/CIGS Hetero-interface for Cd-free CIGS Solar Cells
신동협(Shin, Donghyeop),김지혜(Kim, Jihye),고영민(Go, Youngmin),윤재호(Yun, Jaeho),안병태(Ahn, Byungtae) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.05
The Cu(In,Ga)Se2 (CIGS) thin film solar cells have been achieved until almost 20% efficiency by NREL. These solar cells include chemically deposited CdS as buffer layer between CIGS absorber layer and ZnO window layer. Although CIGS solar cells with CdS buffer layer show excellent performance, the short wavelength response of CIGS solar cell is limited by narrow CdS band gap of about 2.42 eV. Taking into consideration the environmental aspect, the toxic Cd element should be replaced by a different material. Among Cd-free candidate materials, the CIGS thin film solar cells with ZnS buffer layer seem to be promising with 17.2%(module by showa shell K.K.), 18.6%(small area by NREL). However, ZnS/CIGS solar cells still show lower performance than CdS/CIGS solar cells. There are several reported reasons to reduce the efficiency of ZnS/CIGS solar cells. Nakada reported ZnS thin film had many defects such as stacking faults, pin-holes, so that crytallinity of ZnS thin film is poor, compared to CdS thin film. Additionally, it was known that the hetero-interface between ZnS and CIGS layer made unfavorable band alignment. The unfavorable band alignment hinders electron transport at the heteo-interface. In this study, we focused on growing defect-free ZnS thin film and for favorable band alignment of ZnS/CIGS, bandgap of ZnS and CIGS, valece band structure of ZnS/CIGS were modified. Finally, we verified the photovoltaic properties of ZnS/CIGS solar cells.