http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 김동주(Dongju Kim) (검색결과 125 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
고차원 국부이진패턴과 결합베이시안 알고리즘을 이용한 얼굴인증 임베디드 시스템 구현
김동주,이승익,강석근,Kim, Dongju,Lee, Seungik,Kang, Seog Geun 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.9
본 논문에서는 고차원 국부이진패턴과 결합베이시안 알고리즘을 이용한 얼굴인증 임베디드 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘에 대한 임베디드 시스템을 라즈베리파이 3을 이용하여 구현한 결과를 제시한다. 제안된 얼굴인증 알고리즘에 대한 평가는 500명의 얼굴 데이터가 저장된 데이터베이스를 이용하여 수행하였다. 여기서 각각의 얼굴 데이터는 학습용과 테스트용 이미지로 구성하였다. 성능평가를 위한 척도로는 주성분분석법의 차원에 따른 스코어 분포와 얼굴인증 시간을 이용하였다. 그 결과, 최적화된 임베디드 환경에서 우수한 얼굴인증 성능을 가지는 임베디드 시스템을 상대적으로 저렴한 비용으로 구현할 수 있음을 확인하였다. In this paper, an embedded system for face authentication, which exploits high-dimensional local binary pattern (LBP) descriptor and joint Bayesian algorithm, is proposed. We also present a feasible embedded system for the proposed algorithm implemented with a Raspberry Pi 3 model B. Computer simulation for performance evaluation of the presented face authentication algorithm is carried out using a face database of 500 persons. The face data of a person consist of 2 images, one for training and the other for test. As performance measures, we exploit score distribution and face authentication time with respect to the dimensions of principal component analysis (PCA). As a result, it is confirmed that an embedded system having a good face authentication performance can be implemented with a relatively low cost under an optimized embedded environment.
-
-
-
바이오 폐기물 고형연료(Bio-SRF)의 내구성 및 저장성 평가
김동주 ( Dongju Kim ),구재회 ( Jaehoi Gu ),박영수 ( Yeongsu Park ),홍동욱 ( Donguk Hong ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2020 한국폐기물자원순환학회 춘계학술발표논문집 Vol.2020 No.-
바이오 폐기물 고형연료(Bio-SRF)는 폐지류, 농업폐기물, 폐목재류, 식물성 잔재물, 초본류 폐기물 등 환경부 장관이 고시하는 바이오매스 폐기물을 이용하여 제조한 고형연료를 말한다. 국내 Bio-SRF의 전소 및 혼소를 이용한 발전량은 지난 5년간 5배 이상 증가하여 2018년 기준 1,782,965 MWh로써 바이오 에너지 총 발전량의 약 20%를 차지하였다. 이와 같은 수요증가세는 향후에도 유지될 것으로 예상되며 2022년 대략 2,671 MW (36개소)로 전망된다. Bio-SRF를 이용한 발전은 주로 목재펠릿과 목재칩이 사용되나 국내산 목재펠릿 생산량 및 경제성 부족으로 대부분 수입산을 사용하는 실정이며 수입 우드펠릿을 대체하기 위한 바이오 자원 개발이 요구된다. 최근에는 정부의 미이용 산림바이오매스에 대한 REC 가중치 및 혼소설비에 대한 REC 정산비용 상향 조정 등에 효과로 경제성을 확보할 수 있으며 하수슬러지의 직매립 및 해양투기가 금지됨에 따라 이를 이용한 Bio-SRF 생산이 대안으로 제안되고 있다. 이러한 바이오 폐기물 고형연료 사용량이 증가함에 따라 제품의 품질에 대한 요구가 증가하고 있으나, 수요처에서 고형연료를 사용하는데 직간접적 영향을 미치는 고형연료의 내구성 및 저장성에 대한 품질 연구는 미비한 실정이다. 고형연료의 내구성이 부족한 경우 운반 및 이송과정에서 분진 발생 및 설비에 부하를 줄 수 있어 중요한 인자 중에 하나이나 현존하는 고형연료 품질기준에는 내구성에 대한 지표가 명시되어 있지 않으며, 산림청에서 고시한 목재펠릿 품질기준에만 내구성 및 미세분에 대한 기준을 언급하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 바이오매스 기반 고형연료 제품 품질의 지표가 되는 내구성 및 저장특성을 확인하기 위해 우드펠릿과 미이용산림 바이오매스 펠릿, 하수슬러지 연료탄 및 Biodrying 하수슬러지 고형연료를 대상으로 하였으며, 내구성 시험을 위해 EN/TS 15210-1 기준 내구성 시험기를 제작하였으며, 목재펠릿 내구성 분석법에 따라 상기 고형연료들의 내구성을 평가하였다. 고형연료 제품의 저장 특성을 파악하기 위해 건조 오븐을 사용하여 수분 함침량 별 고형연료의 부패에 따른 가스 발생량을 GC를 사용하여 측정하였다. 또한, 옥외 저장 테스트 장치에 대상 고형연료를 비치하여 장시간 수분 및 발열량의 변화 추이 분석을 진행하였다.
-
FEMS 적용을 위한 에너지다소비 식품공정의 에너지 소비 예측 MLP 모델 성능 평가
김동주(Dongju Kim),이형아(Hyungah Lee),구재희(Jae-Hoi Gu) 한국환경에너지공학회 2022 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2022 No.2
근래 급중한 식품 소비의 중가로 인해 식품산업의 에너지 소비 규모가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 그러나 식품산업 전반에서의 소비 에너지 절감을 도모하기 위한 FEMS를 적용한 에너지 절감 실종 사례는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 식품공정의 FEMS 실중을 위한 대상 식품공정에서 수집된 데이터를 기반으로 에너지 소비예측 모델링을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 에너지 소비예측 모델링을 위해 인공신경망 머신러닝 알고리즘인 MLP 모델을 적용하였으며 , 모델에 입력 가능한 초매개변수의 변화에 따른 에너지 소비 예측모델의 성능을 비교하였다. 성능비교를 위해 조절한 MLP 모델의 초매개변수는 최적화방법, 1차 온닉충 활성함수, 2차 은닉충 활성함수이 며 , 각 조건에 따라 5 번 의 모델링을 통해 수집된 성능평가 값들의 평균을 기반으로 모델의 성능을 평가하였다. 에너지 소비 예 측 모델의 성능 평가 결과 최적화 방법은 Gradient Descent 방법 의 R-square 값이 0.51 수준으로 가장 높은 성능을 나타내었으며, Conjugate Gradient 방법의 MAPE 값이 16.39 수준으로 좋은 성능을 보여 주는 것을 확인하였다. 또한, 1차 온닉 층 활성함수는 TanSig 함수를 사용한 모델의 경우가 가장 좋은 성능을 나타내는 것으로 확인되었으며, 2차 은닉충 활성함수는 Linear 함수가 좋은 성능을 보여주었다. 추가로 온닉충의 수가 2개인 모델보다 1개의 온닉층을 가진 모델의 성능이 보다 우수한 것으로 확인 하였다.
-
-
FEMS 적용을 위한 에너지다소비 식품공정의 에너지 소비 예측 MLP 모델 성능 평가
김동주(Dongju Kim),이형아(Hyungah Lee),구재희(Jae-Hoi Gu) 한국환경에너지공학회 2022 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2022 No.2
근래 급중한 식품 소비의 증가로 인해 식품산업의 에너지 소비 규모가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 그러나 식품산업 전반에서의 소비 에너지 절감을 도모하기 위한 FEMS를 적용한 에너지 절감 실종 사례는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 식품공정의 FEMS 실증을 위한 대상 식품공정 에서 수집된 데이터를 기반으로 에너지 소비예측 모델링을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 에너지 소비예측 모델링을 위해 인공신경망 머신러닝 알고리즘인 MLP 모델을 적용하였으며 , 모델에 입력 가능한 초매개변수의 변화에 따른 에너지 소비 예측모델의 성능을 비교하였다. 성능비교를 위해 조절한 MLP 모델의 초매개변수는 최적화방법, 1차 온닉충 활성함수, 2차 은닉충 활성함수이며 , 각 조건에 따라 5 번 의 모델링을 통해 수집된 성능평가 값들의 평균을 기반으로 모델의 성능을 평가하였다. 에너지 소비 예측 모델의 성능 평가 결과 최적화 방법은 Gradient Descent 방법 의 R-square 값이 0.51 수준으로 가장 높은 성능을 나타내었으며, Conjugate Gradient 방법의 MAPE 값이 16.39 수준으로 좋은 성능을 보여 주는 것을 확인하였다. 또한, 1차 온닉 층 활성함수는 TanSig 함수를 사용한 모델의 경우가 가장 좋은 성능을 나타내는 것으로 확인되었으며, 2차 은닉층 활성함수는 Linear 함수가 좋은 성능을 보여주었다. 추가로 온닉충의 수가 2개인 모델보다 1개의 온닉충을 가진 모델의 성능이 보다 우수한 것으로 확인 하였다.
-
한국형 식품 FEMS 실증을 통한 식품공정 에너지 절감율 평가
김동주(Dongju Kim),임채영(ChaeYoung Lim),여채은(ChaeEun Yeo),이형아(Hyungah Lee),조우진(Woojin Cho),구재희(Jae-hoi Gu) 한국환경에너지공학회 2023 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2023 No.1
본 연구는 대상 식품공장에 한국형 식품 FEMS을 구축하고 이를 기반으로 식품 생산 핵심 공정(열에너지 공급공정, 살균공정)의 에너지원 공급 제어를 통한 에너지 절감율을 실증하였다. 식품공장에서 식품생산을 위해 요구되는 열에너지(스팀)을 생산, 공급하기 위한 열에너지 공급공정에 적용한 1 차 에너지 공급 미세비례제어 시스템을 통해 식품공장의 열에너지(스팀) 수요에 맞춰 1 차 에너지의 공급량을 제어하는 기술을 적용하였다. 또한, 살균공정에 공급되는 스팀의 공급량을 제어할 수 있는 PID 컨트롤 시스템을 통해 살균공정의 요구온도예 따라 열에너지 공급량을 최적화하는 기술을 적용하여 각 공정별 에너지 절감율을 도출하였다. 에너지 절감율 평가를 위한 기준 에너지 소비량을 산출하기 위해 IPMVP M&V 프로토콜에 따라 수집된 데이터 기반 에너지 소비 Baseline 모델을 도출하였으며, 이를 바탕으로 에너지 절감율을 평가하였다. 각 공정별 에너지 소비 Baseline 모델을 통해 산출된 에너지 소비 예측값 대비 에너지 절감기술 적용 후 수집된 에너지 소비 데이터를 기반으로 평가된 에너지 절감율은 열에너지 공급공정 6.81 % 및 살균공정 4.71 %로 확인되어 FEMS 실증을 통한 식품공정에서의 유의미한 에너지 절감 효과를 도출하였다. 추후 지속적인 공정데이터 모니터링을 통해 에너지 절감율의 평가를 진행 예정이며, 추가적으로 공정배출 에너지(응축수)의 회수를 통한 공정 에너지절감 연구를 수행하고 있어 이를 통한 에너지 절감율 증대효과를 기대한다.
-
-
잠재적 산출능력 제고를 위한 물적, 인적자본의 상호작용에 관한 연구
김동주(Kim, DongJu),임재옥(Lim, JaeOk) 이화여자대학교 사회과학연구소 2016 사회과학연구논총 Vol.32 No.2
본 연구는 외환위기 이후 급격히 둔화되고 있는 우리나라 잠재적 산출능력 제고 방안을 모색하기 위하여 CES 생산함수를 이용한 솔로우 성장모형을 기반으로 물적, 인적자본의 상호작용이 장기적인 경제성장에 미치는 영향을 분석하고 있다. 본 논문에서는 인적, 물적자본의 개별적 투자 증가와 아울러 인적자본과 물적자본의 상호 보완적, 균형적 투자의 역할을 강조하고 있다. 물적자본 축적이 인적자본 축적을 유발하지 못하여 물적자본 축적만 이루어지는 경제에서는 자본의 한계생산 체감으로 인하여 경제성장이 멈추기 때문에 자본의 축적 단계에 맞는 인적자본의 배출이 중요하다. 또한 인적자본의 주요 특성인 비마모성을 고려할 때 인적자본의 진부화를 줄이기 위한 재교육과 평생교육 확대의 필요성을 제안하고 있다. This study investigates the effect of interactions between the physical capital and the human capital on the long term economic growth based on the CES production functions and the Solow growth model and seeks the way of boosting the potential output of Korea. The paper suggests that the balanced and complemental investments in physical and human capitals are necessary, as well as increase of investments in physical or human capitals respectively, for the long term economic growth. The economies in which the amass of physical capital does not induce the accumulation of human capital would stop growing due to the law of diminishing marginal production. Therefore, the appropriate level of human capital compared to the level of physical capital is important, as well as continuing education and lifelong education to prevent the obsolescence of human capital considering that the human capital barely depreciates.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
