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용탕가압침투법에 의한 알루미늄 보레이트 강화 Mg-3Al-2Ag-1Zn 금속복합재료의 물성
강호준,배건희,박용하,한상호,박용호,조경목,박익민,Kang Hojune,Bae Gunhee,Park Yongha,Han Sangho,Park Yongho,Cho Kyungmox,Park Ikmin 한국재료학회 2005 한국재료학회지 Vol.15 No.12
In this study, aluminum borate whisker reinforced Mg-3Al-2Ag-1Zn matrix composites were fabricated by the squeeze infiltration technique. The purpose is to develop materials for elevated temperature applications. Microstructure observation revealed successful fabrication of the metal matrix composites, namely no cast defects such as porosity and matrix/reinforcement interface delamination etc. High temperature hardness and creep rupture properties were improved significantly with addition of Ag to the Al borate whisker reinforced Mg alloy composite. $Mg_3Ag$ phase formed during aging heat treatment could improve creep properties of the Mg matrix composites.
건설장비 AR 네비게이터 개발을 위한 작업-시각정보 맵 도출
송수진,강호준,김한빈,문태남,신도형,Song, Sujin,Kang, Hojun,Kim, Hanbeen,Moon, Taenam,Shin, Do Hyoung 한국건설관리학회 2016 한국건설관리학회 논문집 Vol.17 No.3
건설현장의 주요 작업인 토공사의 경우, 토공 건설장비를 운용하는 개별 작업자에 의해서 작업의 효율성이 좌우되기 때문에 개별 작업자의 숙련도가 전체적인 공사일정에 큰 영향을 미칠 수 있다. 건설현장에는 그 특성상 현장 내 설치된 구조물이나 장비 혹은 움직이는 작업자들이나 장비 등으로 인해 시야가 가려져서 발생하게 되는 비가시 영역이 필연적으로 존재한다. 이와 같은 작업 관련 시각정보의 부재는 작업자가 건설장비를 효율적으로 운용하는데 있어서 결정적인 저해요소가 된다. 증강현실(AR, Augmented Reality)은 현실세계에 가상물체를 중첩시켜 보여주는 컴퓨터 기술이다. 이 기술의 특성을 이용하면 토공사를 수행하는 과정에서의 시각정보 부재 문제를 해결할 수 있고 이를 통한 건설장비의 작업 효율성 향상이 가능하다. 본 연구의 목적은 이러한 토공사에서의 필요 시각정보를 도출하기 위한 작업-시각정보 맵을 제시하고 굴삭기의 작업들 중 AR기술을 적용하기에 적합한 것을 찾아내는 것이다. 연구의 대상이 되는 건설장비는 굴삭기로 한정하였다. 작업-시각정보 맵은 굴삭기 토공작업의 문제점과 그 문제점을 해결하는데 필요한 시각정보를 기반으로 하여 작성되었다. 이 맵으로부터 굴삭기의 작업 효율성을 향상시킬 수 있고, AR기술을 적용하기에도 적합한 4가지 필요 시각정보가 도출되었다. 연구결과를 바탕으로 하여 추후 건설장비 AR 네비게이터 시스템을 더욱 효과적으로 개발할 수 있을 것이라 기대한다. Work efficiency of earth work which is one of the main works occurring in construction site mainly depends on the performance of individual operators of earth work equipment. Consequently, the skill of individual operators of earth work equipment can significantly affect overall construction schedules. Many invisible areas inevitably exist in construction site because of the nature of construction site where occlusions occur from structures being built, installed or moving equipment, moving workers, etc. The lack of visual information regarding tasks critically impedes the effective performance of operators of earth work equipment. AR (Augmented Reality) is a computer technology that superimposes virtual objects onto the real world scene. This characteristic of AR may address the lack of visual informations in earth work process, thus helping to improve the work efficiency of operators of earth work equipment. The purpose of this study is to present a task-visual information map that identifies visual informations required in tasks of earth work and which of the tasks are suitable for AR technology. This study focuses on visual informations in tasks of earth work with excavators. The map was created based on the investigations on the problems of each task of earth work with excavators and visual informations required to address the problems. Through the map, four visual informations were found to be suitable for AR technology to improve the work efficiency of excavator operators. Based on the findings of this study, AR systems for excavators can be developed more effectively.
굴삭기 AR 시스템을 위한 이미지 프로세싱 기반 가상 이미지 중첩 기술
이강혁,박주환,강호준,신도형,Lee, Kanghyeok,Park, Joohwan,Kang, Hojun,Shin, Dohyoung 한국건설관리학회 2017 한국건설관리학회 논문집 Vol.18 No.2
Recently, with having a great interest of the general public for the AR (Augmented Reality) technology, there have been lots of study to improve efficiency of a construction equipment with applying the AR technology to a construction equipment. The clear extrinsic calibration is essential to applying AR technology at the construction site without any error which came from superimposition between 'Real world' and 'Virtual world'. However, on the construction site, the clear extrinsic calibration is not possible, because of lack of time and budget for the specific survey, also, the huge error of the outdoor tracking system such as gyro, GPS system and so on. In this study, we do research about seamless superposition with unclear extrinsic calibration and the image process method for making AR navigator operating in the excavator. Based on this study, we figure that we can fully develop the AR navigator for the excavator. Furthermore, thereby operating AR navigator at many construction sites, we expect that the efficiency of the excavator will be improved. In addition, we can develop AR navigator for not only a excavator but all about construction equipment. 최근 증강현실(AR)에 대한 대중적인 관심의 증가와 함께, 건설장비에 AR 기술을 도입하여 효율성을 높이려는 다수의 연구가 진행되고 있다. AR 기술을 도입하기 위해선 실세계와 카메라의 가상세계를 오차없이 연결할 수 있는 정교한 외부 표정이 필수적이다. 하지만 건설 현장에서는 한정된 비용과 시간의 문제와 현재 상용화되어있는 야외용 트래킹 시스템(경사계, GPS시스템 등의 오차로 인해, 정교한 외부 표정을 도입하는 것이 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 굴삭기에 적용되는 AR 시스템인 AR 네비게이터를 위하여 정교하지 않은 외부 표정을 이용하더라도 이미지 프로세싱 기법을 통해 가상 이미지를 매끄럽게(Seamless) 중첩시키는 방법을 제안한다. 본 연구를 기반으로, 건설장비에 특화된 AR 네비게이터의 개발을 완료할 수 있을 것이라 생각이 된다. 또한 개발된 AR 네비게이터를 건설현장에 보급함으로써, 건설현장의 작업 효율성과 크게 향상시킬 것이라 기대하고, 추후 굴삭기 뿐 아니라 다른 건설장비에 적용될 수 있는 AR 기반 시스템이 갖춰질 것이라 생각한다.
딥러닝을 활용한 인공지능 기반 대학 입시 분석 웹 시스템
장용빈(Yongbin Jang),강호준(Hojun Kang),한동효(Donghyo Han),홍준용(Junyong Hong),강민지(Minji Kang) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
대학 입시 경쟁이 날이 갈수록 치열해지고 있어 입시생은 입시 경쟁에 대한 정신적 압박을 느끼고 있다. 또한, 기존에 있는 입시 분석 시스템은 분석 과정이 상당히 복잡하다. 본 논문에서는 입시생들을 위해 기존 시스템의 복잡함을 줄이고 간소화된 딥러닝 기반 대학 입시 분석 웹 시스템을 제안한다. 웹 시스템을 개발하기 위해 대학 성적 데이터를 딥러닝으로 학습시켜 모델을 생성하였다. 학습된 모델을 기반으로 집중 분석, 전체 분석, 지도 분석 등 학생 개인별 맞춤형 합격률 예측 정보를 제공한다. 추가로, 입시생을 위한 자기소개서 도움챗봇 서비스를 제공한다. As university entrance competition becomes increasingly fierce, students are feeling the mental pressure of the admissions race. Additionally, the existing admissions analysis systems are considerably complex. This paper proposes a simplified deep learning-based university admissions analysis web system designed to reduce complexity for applicants. To develop this web system, university grade data was processed using deep learning to create a model. Based on the trained model, the system provides personalized admission rate predictions through focused analysis, comprehensive analysis, and geographic analysis. Additionally, the system offers a chatbot service to help with writing personal statements.
컨볼루션-순환신경망을 사용한 모바일 로그기반 서울시 생활인구 예측
이재근(Jae-Keun Lee),최태병(Tae-Byoung Choi),부석준(Seok-Jun Bu),강호준(Hojun Kang),김혜정(Hae-Jung Kim) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
The existing machine learning-based population prediction methods have limitations in consistency in terms of difficulty in modeling the multivariate population data from the mobile logs. We introduce a combination of deep learning models to simultaneously model the external factors including temperature, fine-dust, and holiday information as well as population records in Seoul. We cross-validated the proposed method to reduce the prediction error by 30% compared to other machine learning models. In addition, we present a preprocessing method of combining 10 million of mobile logbased floating population records and weather conditions.