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Pekeris 도파관에서 음선 접근법을 이용한 지면파 해석
최지웅,Choi, Jee-Woong 한국음향학회 2009 韓國音響學會誌 Vol.28 No.3
지면파는 해저면 음속이 깊이에 따라 일정할 경우 해저면 음속으로 진행하는 음파로 일반적으로 모드분산으로부터 설명된다. 모드분산은 도파관의 기하학적 구조에 의한 음파의 반사 및 굴절에 의해 발생되므로 본 논문에서는 지면파를 음선이론에 기초하여 모의하였다. 지면파는 일련의 선두파들의 조합으로써 해석될 수 있으므로 [Choi와 Dahl, J. Acoust. Soc. Am. 119, 3660-3668 (2006)], 음선 접근법을 이용하여 시간영역에서 여러 경로로 전파되는 선두파들의 채널 임펄스 응답과 선두파 신호의 컨볼루션을 취하여 지면파를 모의한다. 모의된 지면파는 광대역 시간영역 포물선 방정식 기법을 이용하여 모의된 지면파와 비교, 검증된다. Ground wave is an acoustic wave propagating at a sediment sound speed in the case that sediment sound speed is constant with depth, which is explained by modal dispersion effects. In this paper, the ground wave in time domain is simulated using the ray-based approach, which is possible because the modal dispersion can be explained by the guiding of energy caused by reflection and refraction in the waveguide geometry. For a Pekeris waveguide, the ground wave can be interpreted as a sequence of head waves, called a head wave sequence [Choi and Dahl, J. Acoust. Soc. Am. 119, 3660-3668 (2006)]. The ground wave is simulated by convolution of the source signal with a channel impulse response of the head wave sequence, which is compared with simulated signals obtained via a Fourier synthesis of a complex parabolic equation (PE) field.
화농성 수포와 조갑주위염 소견을 보인 Sunitinib에 의한 수족증후군
최지웅 ( Jee Woong Choi ),김신우 ( Shin Woo Kim ),우승만 ( Seung Man Woo ),원종현 ( Chong Hyun Won ),조소연 ( So Yun Cho ) 대한피부과학회 2008 대한피부과학회지 Vol.46 No.10
In January 2006, Sunitinib was approved by the US Food and Drug Administration for the treatment of advanced renal cell carcinoma and gastrointestinal stromal tumor. Sunitinib inhibits the receptor tyrosine kinases that are involved with various receptors whose functions are related to tumor growth, angiogenesis and metastatic progression. The cutaneous adverse reactions of hand-foot syndrome associated with sunitinib are well known, but there have been no previous reports on these reactions in the Korean medical literature. We report here on a case of hand-foot syndrome due to this drug, and we discuss the possible mechanism of hand-foot syndrome caused by sunitinib. (Korean J Dermatol 2008;46(10):1384∼1386)
고명권,최지웅,이진학,정원무,Ko, Myungkwon,Choi, Jee Woong,Yi, Jin-Hak,Jeong, Weonmu 한국음향학회 2012 韓國音響學會誌 Vol.31 No.8
최근 친 환경 발전에 관한 관심이 높아지면서 태양광, 풍력, 조력, 조류 발전에 대한 수요가 점차 증가되고 있다. 이러한 친 환경 발전 방식 중 조석운동에 의한 해수의 흐름을 이용하는 조류발전은 지형적 특성에 의해 강한 조류가 발생하는 지역에서만 사용할 수 있는 특수한 발전 방식이다. 울돌목 해역은 조류 발전이 가능한 매우 강한 조류가 형성되는 지역으로 다른 지역의 해역과 구분되는 특별한 환경을 제공한다. 하지만, 해양에서의 인간의 활동은 수중소음을 야기하여 해양환경에 큰 영향을 미친다. 최근에는 환경영향평가의 중요성이 대두되면서 발전소 가동 시의 소음 특성 분석 및 전파양상 예측에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 조류발전소의 수중소음 특성을 측정하고 울돌목 해역으로의 전파양상을 모델링 하였다. Recently, as a result of increasing concern about eco-friendly power, the demand for the power stations using environmentally friendly powers such as photovoltaic energy, wind force, tidal power, and tidal current has been increasing worldwide. Among these power stations tidal current power plant requires strong current generated by the topographic characteristics of the ocean floor. Uldolmok waterway producing very strong current is an ideal location for a tidal current power generation. However the occurrence of anthropogenic underwater noise generated by the tidal current power station may affect the marine environment. Therefore, it is necessary to evaluate the noise radiated from the station and predict the range influenced by the radiated noise. In this paper, the measurements of radiated noise spectrum level by the tidal current power station are presented, and the source level per unit area is estimated. Finally, the propagation properties of the radiated noise in the Uldolmok waterway is evaluated from the model simulation using the parabolic equation method, RAM.
사이드 스캔 소나 영상에서 수중물체 자동 탐지를 위한 컨볼루션 신경망 기법 적용
김정문,최지웅,권혁종,오래근,손수욱,Kim, Jungmoon,Choi, Jee Woong,Kwon, Hyuckjong,Oh, Raegeun,Son, Su-Uk 한국음향학회 2018 韓國音響學會誌 Vol.37 No.2
본 논문은 사이드 스캔 소나 영상을 컨볼루션 신경망으로 학습하여 수중물체를 탐색하는 방법을 다루었다. 사이드 스캔 소나 영상을 사람이 직접 분석하던 방법에서 컨볼루션 신경망 알고리즘이 보강되면 분석의 효율성을 높일 수 있다. 연구에 사용한 사이드 스캔 소나의 영상 데이터는 미 해군 수상전센터에서 공개한 자료이고 4종류의 합성수중물체로 구성되었다. 컨볼루션 신경망 알고리즘은 관심영역 기반으로 학습하는 Faster R-CNN(Region based Convolutional Neural Networks)을 기본으로 하며 신경망의 세부사항을 보유한 데이터에 적합하도록 구성하였다. 연구의 결과를 정밀도-재현율 곡선으로 비교하였고 소나 영상 데이터에 지정한 관심영역의 변경이 탐지성능에 미치는 영향을 검토함으로써 컨볼루션 신경망의 수중물체 탐지 적용성에 대해 살펴보았다. In this paper, we have studied how to search an underwater object by learning the image generated by the side scan sonar in the convolution neural network. In the method of human side analysis of the side scan image or the image, the convolution neural network algorithm can enhance the efficiency of the analysis. The image data of the side scan sonar used in the experiment is the public data of NSWC (Naval Surface Warfare Center) and consists of four kinds of synthetic underwater objects. The convolutional neural network algorithm is based on Faster R-CNN (Region based Convolutional Neural Networks) learning based on region of interest and the details of the neural network are self-organized to fit the data we have. The results of the study were compared with a precision-recall curve, and we investigated the applicability of underwater object detection in convolution neural networks by examining the effect of change of region of interest assigned to sonar image data on detection performance.