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Lee,Hyoung-Kwan,Goo,Chul-Whoi,Tomiki Ikeda 한국인쇄학회 2000 한국인쇄학회지 Vol.18 No.2
가시광을 선택적으로 반사하는 광 응답성 코레스테릭 액정을 조제하고, 그 선택적 반사파장의 광화학적 변조를 시도함으로서 포토닉스(Photonices) 재료로서의 가능성을 검토했다. 고유의 선택 반사파장의 변조는 아조벤젠 유도체의 트란스(trans)·시스(cis)간의 광이성화에 의해 상전이 온도와 칼라의 변화와 함께 가역적으로 제어되어질 수 있었다. 또한 선택 반사파장의 변화에 수반되는 반사율의 변화는 코레스테릭 액정과 검출광의 광학적 성질에 의해 크게 좌우되어 지고, 반사율의 가역적인 스위칭에 있어서는 검출광에 대한 코레스테릭 액정의 초기 반사파장의 위치는 상반된 스위칭 모드(normal and reverse modes)를 산출하기에 매우 중요한 역할을 담당했다.
두 로울러 틈새의 출구에서 압력분포와 잉크 분열의 관계에 관한 연구
이형관 ( Hyoungkwan Lee ),구철회 ( Chelhoi Goo ),윤종태 ( Jongtae Youn ) 한국공업화학회 1992 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.1992 No.0
Roller system 을 사용하는 모든 Printing Process 와 Roll Coating Process 는 Nip 의 출구에서의 흐름이 인쇄에서 잉크의 전이, 용지의 Picking, 그리고 인쇄의 품질에 가장 큰 변수로 관여되고 있다. 또한 Coating 이나 Roller System 에 의한 Poymer Processing 등에서는 Nip 의 출구 흐름이 Coating 두께를 결정하며, Coating 재료의 Rheological 특성은 Coating 의 품질에 직접 관계되기 때문에 Roller System 에서 가장 중요하게 연구되고 있는 부분이 Nip 의 출구 흐름이다. Printing Process에는 출구 부분에서 발생되는 Tensile Stress 를 Tack 라고하여 1940 년대 부터 지금 지 인쇄에 이용되고 있다. 또한 우리를 포함하여 많은 Rheologist 들은 이 Roller Nip 에서 흐름을 Rheolgy 에 의해 Simulation 하는 연구를 하였으며, 일부는 Nip 부분을 확대 사진 촬영에 의해 해석할려는 시도가 있었다. 그러나 인쇄잉크는 안료, Vehicle, 고분자 첨가제 등의 혼합물이고 Nip 에서 Shear rate 은 거의 10 <sup>3</sup> sec<sup>-1</sup> 이며 그 시간이 1ms 이기 때문에 특수하게 제작된 Rheometer 외에는 거의 Simulation이 불가능하다는 것을 알았고, 여전히 Tack 값이 사용되어 지고 있다. 따라서 본 연구는 간단한 조성의 알킷트 바니쉬 시료 잉크를 가지고 직경 15 mm 의 실험실 용 Roller Nip 에 Strain Gauge 를 이용한 압력 Transducer Roller 에 설치하여, 직접 Tensile Stress 를 측정하고 그 Stress history 에 의해 인쇄효과를 예측하였다. 또한 이 동일한 시료들을 Tackometer 와 Fluid Rheometer 에서 유동물성을 측정하여 그 값을 비교하고자 하였다. 지금까지의 비교 결과 Tackometer 의 값은 Roller 의 표면 재질과 실험 조건에 따라 많은 영향을 받으므로 오차가 많이 발생하였음을 알 수 있었다. 또한 로울러의 회전 속도가 저속일 경우 Fluid Rheometer 로서 잉크의 분열 관계를 예측할 수 있으나, 현재 사용되는 대부분의 복잡한 잉크들의 흐름 거동은 직접 Tensile stress 를 측정하는 것이 타당할 것으로 판단된다.
3D reconstruction of a concrete mixer truck for training object detectors
Kim, Hongjo,Kim, Hyoungkwan Elsevier 2018 AUTOMATION IN CONSTRUCTION - Vol.88 No.-
<P><B>Abstract</B></P> <P>Vision-based monitoring methods have been actively studied in the construction industry because they can be used to automatically generate information related to progress, productivity, and safety. Object detection is essentially used in such monitoring methods to infer jobsite context. However, as many classes of construction entities exist in a job site, large amounts of image data are required to train a detection algorithm to detect each class object in images. Although image data augmentation methods using 3D models were proposed, publicly available 3D models are limited to some construction object classes. Therefore, this study proposes a three-dimensional reconstruction method to generate the image data required for training object detectors. To use the generated synthetic images as training data, a histogram of oriented gradient (HOG) descriptor of a target object is obtained from these images. The descriptor is refined by a support vector machine to increase sensitivity to the target object in test images. The performance of the HOG-based object detector is evaluated using real images from ImageNet. The result shows that the proposed method can generate training data more effectively than existing manual data collection practices.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> The method to generate 2D synthetic images from a real 3D object is presented. </LI> <LI> A 3D model of a target object is reconstructed using multi-view stereo algorithms. </LI> <LI> The method facilitates the preparation of image data to train object detectors. </LI> </UL> </P> <P><B>Graphical abstract</B></P> <P>[DISPLAY OMISSION]</P>