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Objective Evaluation of Image Decomposition Algorithms for Depth Map Upsampling
정찬호,신승권,이지원,김원준 대한전기학회 2019 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.14 No.6
Depth map upsampling plays an essential role in various three-dimensional (3D) image and video applications such as multiview rendering and 3D scene modeling. Most of existing depth map upsampling methods have suggested to use a color image as a guide. Recently, in our previous work, the use of a structure component obtained from image decomposition rather than the color image has proven to be very powerful in the task of depth map upsampling. In this paper, to determine how image decomposition algorithms can be best used for depth map upsampling, we conducted a comprehensive comparative study. More precisely, the purpose of this study is to present an “objective” evaluation of recent promising image decomposition methods in terms of the performance of depth map upsampling. This is, to the best of our knowledge, the frst experimental comparative demonstration on the performance of depth map upsampling enhanced with several diferent image decomposition models. We investigated eight diferent promising recent image decomposition approaches under the same experimental setup. From our quantitative comparison, we can obtain novel and valuable insights into the image decomposition-based depth map upsampling: (1) the best image decomposition solution for depth map upsampling depends on the scaling factor of upsampling, (2) the guided flter-based image decomposition method gives rise to the best performance for lower scaling factors, whereas the tree flter-based image decomposition method leads to the best upsampling performance for higher scaling factors, and (3) the performance of image decomposition-based depth upsampling is not sensitive to image features. We believe that this comprehensive comparative study serves as a reference point and guide for developers and practitioners in choosing an appropriate image decomposition technique adopted for building depth map upsampling systems.
정찬호,홍진우,김보현 大田大學校 産業技術硏究所 2006 산업기술연구소 論文集 Vol.30 No.1
이 논문은 세종 부강지역에서 산출되는 부강탄산수의 화학성분과 수질을 시간적 변화를 알아보기 위하여 2018년 2월 26일부터 2018년 10월 18일까지 총 12차례 현장수질측정과 5차례 화학성분을 분석하였다. 또한 라돈-222 함량을 10차례 분석하였다. 아울러 국내 다른 지역 탄산약수의 화학성분과 비교하였다.부강탄산수는 선캄브리아기 편마암류와 이를 관입하고 있는 쥬라기 화강암의 접촉부에서 산출된다.부강탄산수의 수리화학적 유형은 Ca(Na)-HCO3 유형이며, pH는 5.67∼6.56의 범위로 약산성을 보인다. 주요 이온 성분으로, Ca2+의 농도는 231∼292 mg/L의 범위를 Na+의 농도는 74.8∼75.7 mg/L의 농도를,HCO3-의 농도는 1,153∼1,205 mg/L 범위로 일반지하수에 비하여 높은 농도를 보이며, 시간적 변화측면에서 비교적 안정하며 이는 심부에서 공급되는 CO2의 량이 일정한 환경임을 시사한다. Rn-222의 농도는 133∼211 Bq/L의 범위로 계절적 차이를 보이며, 미국 환경경보호국(EPA)의 음용수 권고치인 148 Bq/L를 대부분 초과했다. 부강탄산수내 CO2 가스는 지하심부로부터 편마암과 화강암의 지질경계부를 따라 지표로 상승 후 대수층의 지하수에 용존되어 피압상태에서 자연용출된 것으로 추정된다.
정찬호,박관수 대한구강악안면임플란트학회 2020 대한구강악안면임프란트학회지 Vol.24 No.4
The aim of this case report is to present the possibility of development of osteonecrosis around implant under load in a patient taking antiresorptive agent. A 78-year-old female complained of the mobility of implants and the swelling on left submandibular area. The patient was taking alendronate for the treatment of osteoporosis during 28 months. The implants were placed and functioned long before the patient received alendronate. Pus discharge and gingival swelling were observed on peri-implant area. Alveolar bone loss was seen on the radiograph. Curettage was performed and the antiresorptive agent was discontinued. Five months later, the patient revisited with swelling and new fistula formation on left submandibular area. On the radiograph, sequestrae and fracture line were seen around peri-implant area. Supportive care was performed for general anesthesia surgery. Partial mandibulectomy was performed, the result of the surgery was good and the reconstruction metal plate is maintained well.
강화 및 진화 학습 기능을 갖는 에이전트 기반 함정 교전 시뮬레이션
정찬호,박철영,지승도,김재익,Jung, Chan-Ho,Park, Cheol-Young,Chi, Sung-Do,Kim, Jae-Ick 한국시뮬레이션학회 2012 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.21 No.4
함정 전투체계는 무기체계, 정보통신 등의 기술 발전으로 인한 복잡한 전장 환경에 따라 인간이 개입하여 다양한 전술을 운용해야 한다. 따라서 에이전트 기반의 국방 M&S 시스템의 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 그러나 현존하는 에이전트 기반 M&S 시스템은 고정된 전술을 적용하여 분석하는데 그치고 있다. 본 논문에서는 함정 교전에서 보다 적합한 대응을 찾기 위해 환경변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 강화 학습 기능을 갖으며, 또한 유전 알고리즘을 이용하여 세대별 진화 학습 기능을 갖는 에이전트 모델링 방법론을 제안하였다. 타당성 검증을 위해 서해상에서 벌어지는 가상의 1:1 함정교전 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 함정 교전에 있어 강화 및 진화 학습이 가능함을 검증하였다. Due to the development of technology related to a weapon system and the info-communication, the battle system of a warship has to manage many kinds of human intervention tactics according to the complicated battlefield environment. Therefore, many kinds of studies about M&S(Modeling & Simulation) have been carried out recently. The previous M&S system based on an agent, however, has simply used non-flexible(or fixed) tactics. In this paper, we propose an agent modeling methodology which has reinforcement learning function for spontaneous(active) reaction and generation evolution learning Function using Genetic Algorithm for more proper reaction for warship battle. We experiment with virtual 1:1 warship combat simulation on the west sea so as to test validity of our proposed methodology. We consequently show the possibility of both reinforcement and evolution learning in a warship battle.