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Data-Driven Prediction Model of Indoor Air Quality by the Preprocessed Recurrent Neural Networks
MinHan Kim,YongSu Kim,SuWhan Sung,ChangKyoo Yoo 제어로봇시스템학회 2009 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2009 No.8
In this study, data-driven prediction methods based on recurrent neural networks (RNN) for indoor air quality in a subway station are developed. The RNN can predict the air pollutant concentration of PM10 and PM2.5 at a platform of a subway station by using the previous information of NO, NO2, NOX, CO, CO2, Temperature, humidity, and PM10 and PM2.5 on yesterday. For comparison, the other prediction models such as neural networks (NN) and multiple regression model are used. To optimize the prediction model, the variable importance in the projection (VIP) of the PLS is used to select key input variables as a preprocessing step. Experimental result shows that the selected key variables have positive influence on the prediction performance. The predicted result of RNN model gives better modeling performance and higher interpretability than other data-driven prediction modeling methods.
EV차량을 활용한 외부 공조 시스템 개발 : V2O System
김민한(Minhan Kim) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5
As customer demands increase, automotive makers have developed a range of utilities for outdoor activities and it is getting easier in the age of electric vehicle. In this paper, we propose a method for blowing warm cooled air from HVAC of an electric vehicle to external environment. EV is feasible because of no idle state, and this system is called V2O(Vehicle to Outdoor), a name similar to V2L(Vehicle to Load). As the name implies, it transfers the vehicle’s abilities to the outside and allows people to camp in very hot and cold conditions. Based on the specifications, this concept was predicted and detailed design was carried out.
사향쥐(Ondrtra cuniculus)의 정착 및 서식지 이용에 관한 연구
김영채,홍선희,이창우,김아름,박희복,박수곤,김민한,이도훈,Kim, Young-Chae,Hong, Sun Hee,Lee, Changwoo,Kim, Areum,Park, Heebok,Park, Su-Gon,Kim, Minhan,Lee, Do-Hun 한국환경생물학회 2020 환경생물 : 환경생물학회지 Vol.38 No.1
본 연구는 침입종 사향쥐의 국내 자연생태계 정착 여부를 확인하였다. 아울러 관리전략 수립과 현장 관리에 필수적인 관리대상지역과 기초적인 행동특성 정보, 서식지 이용에 관한 자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 해외의 사향쥐 관리 동향을 파악하여 정착 단계에 따른 관리 방향을 검토하였다. 그리고 국내 72개 사육농가의 위치정보를 확보하였고, 실태조사를 통해 경기도, 충청남도, 경상북도, 세종특별자치시 소재 5개 지역을 자연 유출 가능성이 높은 지역으로 제시하였다. 또한, 2016년부터 2018년까지 3년간 동일 지점에 서식하는 개체를 모니터링하였다. 2018년 모니터링 지역에서 포획한 개체의 연령이 1.2년생으로 확인되었으며, 2012년 이후 해당지역에 추가적인 개체 보충이 없었다는 사실에 근거하여 국내 자연생태계에 사향쥐가 정착한 것으로 판단하였다. 국내 자연에 정착한 사향쥐는 0.0027 ㎢ (MCP 95%)의 작은 행동권을 나타내었으며, 봄철과 가을철 규칙적인 이동성을 보이는 것으로 나타났다. 사향쥐의 서식이 관찰된 지역은 서식환경의 교란이 높게 발생한 지역이었으며, 사향쥐의 흔적 출현 빈도는 부엽식물과 부유식물의 생육이 왕성한 개방수역과 개체의 은신처로 활용 가능한 습생목본 식생유형에서 높게 확인되어 이들의 생태적 특성과 섭식 습성이 그대로 반영되었다. 국제적인 침입종 사향쥐가 국내 생태계에 정착하였고, 향후 확산이 우려되는 만큼 정부 차원의 선제적 대응과 과학적 관리를 위한 필수 자료 구축이 검토될 필요가 있다. This study was conducted to determine whether invasive muskrats settle in the natural ecosystem of Korea. The study also aimed to provide information on the selection of target areas, basic behavioral characteristics, and habitat use-related data, all of which are essential for effective management strategy establishment and site management. To this end, a trend in international muskrat management was identified to examine the management direction according to the settlement stage. We also secured the location of 72 domestic farmers and classified five regions in Gyeonggi-do, Chungcheongnam-do, Gyeongsangbuk-do, and Sejong Special Self-governing City into regions with high potential for natural leakage to raise the need for a quick survey. We determined that muskrats successfully settled in the natural ecosystem of Korea, based on the fact that we consistently identified a muskrat habitat at the same point for three years, from 2016 to 2018, the age of the captured population was estimated to be 1.2 years, and there had been no additional make-up factors near the habitat since 2012. The muskrats that settled in Korea showed a small home range of 0.0027 ㎢ (MCP 95%) and were estimated to show regular mobility before Spring and Autumn. Also, the areas where the muskrat habitat was observed had a high level of habitat environment disturbance and their ecological and food intake characteristics reflected that disturbance. Muskrat traces were high in hydrophyte vegetation, which can be used as a hideout in open waters and where the growth of both floating leaved plants and floating plants are prevalent. Since international invasive muskrats have already settled in the domestic ecosystem and there is concern about their proliferation in the future, the government must consider a preemptive response and scientific management.
디퓨전 모델로 생성된 이미지의 프롬프트 예측을 위한 앙상블 모델 연구
박채희(Chaehee Park),양미경(Migyeong Yang),김지원(Jiwon Kim),김민지(Minji Kim),조민한(Minhan Cho),전효림(Hyolim Jeon),김은(Eun Kim),한진영(Jinyoung Han) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.6
텍스트 기반 이미지 생성 (text-to-image) 모델의 발전에 따라 프롬프트 (prompt) 엔지니어링이라는 새로운 분야가 대두되었다. 이는 모델 결과물의 품질이 프롬프트를 얼마나 잘 사용했는지에 의해 결정되기 때문에 사용자가 원하는 고품질의 이미지를 생성할 수 있는 구체적이고 명확한 프롬프트를 작성하는 것의 중요성으로부터 비롯되었다. 이에 따라 프롬프트 분석 연구가 진행되어 왔으며, 이 과정의 일환으로 생성된 이미지에서 프롬프트를 예측하는 방법도 제안되었다. 이에 따라 본 논문에서는 이미지로부터 프롬프트를 예측 (image-to-prompt)하는 작업을 수행하는 앙상블 모델을 제안한다. 실험 결과로 이미지 캡션을 생성하는 단일 모델보다 평균 0.1381 을 향상시키며 제안된 모델의 성능을 검증했다.