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강은수(Eunsu Kang),고병국(Ko Byeongguk),이조순(JoSun Lee),최하진(Choi Hajin),김준오(Jun O Kim),이병권(Byongkwon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2020 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.
MIMO 시스템에서 COMB 방식의 파일럿 구조에 직교코드를 이용한 긴 채널추정
박도현(Park DoHyun),강은수(Kang EunSu),한동석(Han DongSeog) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11
본 논문은 MIMO 시스템에서 Comb 방식의 파일럿 구조를 이용한 채널 추정에 관해서 논의한다. 기존의 채널 추정은 시간영역에서 정해진 구간의 평균 이용하여 계산량이 아주 작은 방법을 사용한다. 본 논문은 각각의 안테나에 존재하는 파일럿에 직교코드를 넣어 기존의 알고리듬 보다 긴 채널 추정을 가능하게 하였다. 제안된 알고리듬은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존 방식보다 긴 채널을 추정함을 알 수 있다.