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체크밸브의 설계변수가 스크롤 압축기 성능에 미치는 영향
김명균,이진갑,김현진,Kim, Myeong Kyun,Lee, Jin Kab,Kim, Hyun Jin 한국유체기계학회 1999 한국유체기계학회 논문집 Vol.2 No.4
An analytical study has been carried out to investigate the effects of the check valve installation on the volumetric and adiabatic efficiencies in a scroll compressor. Both the valve displacement limit and the valve stiffness affected the valve motion, the pressure upstream of the valve, and the pattern of the mass flow through the valve to the discharge plenum. Nonetheless, the presence of the check valve did not cause any noticeable change in the volumetric efficiency. Only a slight increase in the compression work was needed to overcome the pressure increase in front of the valve. The pressure build-up upstream of the valve can be alleviated with the larger limit of the valve lift and a smaller valve stiffness.
MPEG IVC의 표준화를 위한 IVC 성능 평가 현황
김명균(Kim Myeong-Kyun),박상효(Park Sang-hyo),장의선(Jang Euee-Sun) 표준인증안전학회 2015 표준인증안전학회지 Vol.5 No.1
현재 MPEG에서 로열티 면제 비디오 코덱 표준을 목표로 진행 중인 MPEG Internet Video Coding(IVC)은 MPEG-4 AVC/H.264 Constrained Baseline Profile(CBP)와 비 슷한 압 축성능을 목표로 표준화 중인 동영상 코덱이다. 그동안의 MPEG에서는 Internet Video Coding(IVC)에대해 P frame QP와 B frame QP set에 대한 분석 및 연구가 이루어 지지 않은 상태로 성능을 평가하였다. 본 논문에서는 이와 같은 기존 frame QP set 설정의 분 석을 통해서 높은 압축률을 이끌어 내는 QP set에 대한 기고문을 소개한다. 이러한 압 축 성능 평가를 위한 기고서에서는, QP set을 IVC 참조 소프트웨어인 IVC Test Model 11.0(ITM 11.0) 에 적용하여 Random access 환경에서 실험을 하였으며, 그 결과, 기존 ITM 11.0보다 평균 3.3% 정도의 BO-rate 이득을 성취하였음을 확인하였다.
3차원 홀로포테이션 서비스를 위한 중계서버 시스템 구축
김명균 ( Myeong-kyun Kim ),김유라 ( Yura Kim ),이승호 ( Seungho Lee ),김성제 ( Sungjei Kim ),김제우 ( Je Woo Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
본 논문은 3차원으로 복원된 데이터를 원격지에 있는 홀로렌즈에 실시간으로 전달하기 위해 개발된 계서버 시스템을 제안한다. 원격지에 있는 홀로렌즈를 위한 실시간 전송 시스템 구축을 위해서는 복원된 3차원 데이터의 압축 스트림을 복호화 해주는 중계서버 시스템이 필요하다. 이와 같은 3차원 데이터의 구조와 원격지에서 데이터를 전달 받는 홀로렌즈 환경을 고려하여 중계서버 시스템을 설계하고 구축 했다.
단일 깊이 센서를 이용하는 자율주행 시나리오 기반의 깊이 데이터 객체 감지
김명균(Myeong-kyun Kim),정진우(Jinwoo Jeong),김성제(Sungjei Kim) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.