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Deep Switch: 자원이 제약된 기기에서 동적 데이터 변화에 적응하는 모델을 위한 전문화된 경량 신경망 교체 시스템
김학빈(HakBin Kim),김종영(JongYeong Kim),최홍준(HongJun Choi),진영화(YeongHwa Jin),김성웅(SeongWoong Kim),이건호(KeonHo Lee),김현준(HyunJun Kim),한예지(YeJi Han),김다솔(DaSol Kim),김덕환(DeokHwan Kim),최동완(DongWan Choi) 한국정보과학회 2020 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.12
이동 상황에서의 실시간 차선 인식을 통한 무인자동차 제어 : labeling을 사용한 dynamic한 상황에서의 강인한 차선 인식
김현준(Hyunjun Kim),류문욱(Moonwook Ryu),이석한(Sukhan Lee) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
Recently, for development of hardware systems, it has been comercially developed for lane detection system of assistive funtion to drivers. There are so many driving systems that is capable of detecting lane for ideal environment like quite visible lane and sweep curve just like highway, but these kinds of system are hard to apply for sell driving system because it is difficult to detect lane in dynamic environment, which have rapid curve or only one sided lane. For this paper, we proposed intelligent driving system that is able to detect the lane in case of rapid curve by labeling, or one sided lane by lane prediction, based on experimental results, we prove our lane detection system is able to detect lane not only in ideal environment, but also environment which have rapid curve or one sided lane. 최근 하드웨어의 발달로 영상처리를 사용한 운전자 보조 기능의 차선인식 시스템이 상용화 되고 있다. 하지만 고속도로 주행과 같은 차선이 확실하고 곡률이 완만한 비교적 이상적인 상황에서의 차선인식을 전제로 만들어진 시스템이 많아 시내도로와 같이 상대적으로 곡률이 크고 일부 차선이 확실치 않은 장소에서는 차선인식이 힘들어 무인자동차 제어에는 적용하기 힘들다. 본 논문은 무인차량의 자동주행을 위해 labeling과 차선예측을 통해 급격한 곡선차로나 차선이 한쪽만 그려져 있는 경우에도 강인하게 차선인식이 가능한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 이상적인 경우가 아닌 급격한 곡선차로가 있거나, 차선이 한쪽만 있는 실제 환경의 경우에서도 차선인식이 가능함을 보였다.
Reliability Optimization of Urban Transit Brake System Using Hybrid Neuro-Genetic Technique
HyunJun Kim(김현준),ChulHo Bae(배철호),JungHwan Lee(이정환),TaeYun Koo(구태윤),MyungWon Suh(서명원) 한국자동차공학회 2006 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
This study aims at optimizing component's reliability that satisfies the target reliability of brake system in the urban transit. First of all, constructed reliability evaluation system is used to predict and analyze reliability. This data is used for the optimization. It has been known that a component reliability has an important effect on the behavior of system. This effect depends on the system reliability. To identify component reliability in a system, a method is presented in this paper which uses hybrid neuro-genetic technique. Feed-forward multi-layer neural networks with back propagation algorithm are used to set up relationship of the component reliability(input), system reliability(output). With this neural network and genetic algorithm. The inverse problem can be formulated with this neural network training algorithm attaining stable convergence in the training process and with the adaptive learning rate method to speed up convergence. Finally, genetic algorithm is used to find the minimum square error.
V-대역을 위한 완전 집적된 CMOS 이단 전력증폭기 집적회로 설계
김현준(Hyunjun Kim),조수호(Sooho Cho),오성재(Sungjae Oh),임원섭(Wonseob Lim),김지훈(Jihoon Kim),양영구(Youngoo Yang) 한국전자파학회 2016 한국전자파학회논문지 Vol.27 No.12
본 논문에서는 TSMC 65 nm CMOS 공정를 이용하여 V-대역 이단 전력증폭기를 설계 및 제작하였다. 수동소자를 사용한 간단한 구조의 정합회로를 구성하였고, 입력과 출력 정합회로를 모두 집적하였다. Pre-distortion 기법을 통해 전력 이득을 보상해 줌으로써 전력증폭기의 선형성을 향상시켰다. 제작된 전력증폭기는 58.8 GHz의 동작 주파수와 1 V의 동작 전압에서 10.4 dB의 전력 이득, 9.7 dBm의 출력 전력 및 20.8 %의 효율 특성을 나타내었다. This paper presents a V-band two-stage power amplifier integrated circuit using TSMC 65 nm CMOS process. The simple input, output, and inter-stage matching networks based on passive components are integrated. By compensating for power gain characteristics using a pre-distortion technique, the linearity of the power amplifier was improved. The implemented two-stage power amplifier showed a power gain of 10.4 dB, a saturated output power of 9.7 dBm, and an efficiency of 20.8 % with a supply voltage of 1 V at the frequency band of 58.8 GHz.