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문지환(Ji-Hwan Moon),김계영(Gye-Young Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 동영상 예측모델 중 하나인 MIM(Memory In Memory)의 단점을 보완하는 것을 목표로 한다. MIM 모델은 결정론적인 방법을 사용하여 과거의 확률 분포를 학습하여 현재의 확률 분포를 예측한다. MIM의 단점은 결정론적인 방법의 고질적인 문제와 관련이 있는데, 과거의 확률 분포를 바탕으로 현재의 확률 분포를 구성하기 때문에 구성 정확도가 낮고 학습 속도가 느린 것이다. 이 단점을 해결하기 위해 본 논문에선 optical flow를 손실함수로 적용하여 사용하여 객체의 이동을 추적한다. optical flow 손실함수의 성능을 평가하기 위해 Moving Mnist 데이터셋을 사용하였으며, 실험 결과 학습 횟수가 10,000~20,000번 줄었으며 정확도는 최대 2% 증가하였다.
DRAM 기반 SSD 시스템의 RAID 레벨 모델링 및 시뮬레이션
문지환(Ji-Hwan Moon),최진규(Jin-Kyu Choe),이영훈(Young-Hun Lee),정승국(Seung-Kook Cheong),김영선(Young-Sun Kim) 한국정보기술학회 2009 한국정보기술학회논문지 Vol.7 No.6
SSD is based on memory such FLASH or RAM different from mechanical disk like hard disk. Recently many studies of improving the ability by applying RAID technology to SSD system. But exiting RAID is developed for the system which uses storages as hard disk. Therefore to maximize the ability of SSD, an analysis of configuration of RAID on SSD system is indispensable. This study models SSD system in existing DRAM and analyzes the ability with RAID levels. The result of simulation can be used for design of high-speed SSD RAID system.
딥러닝과 드론을 이용한 동일 모양 건축 자재 수량 측정에 관한 실증적 연구
문지환 ( Ji-hwan Moon ),송누리 ( Nu-lee Song ),최재갑 ( Jae-gab Choi ),박진호 ( Jin-ho Park ),김계영 ( Gye-young Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
최근에 카메라를 사용하여 물체를 인식하고 수량을 측정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 건축 자재와 같이 인접한 동일 물체의 경우, 인식과 측정이 어려우며, 이와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝과 드론을 사용하는 방법을 통하여 자재 더미의 윗면과 측면의 촬영, 드론 로그를 사용하한 드론 높이와 Yaw값 획득, 영상 내 자재 종류와 영역 정보 등 미리 학습된 딥러닝 모델을 사용한 획득방법, 드론 촬영 시의 Yaw값 차이를 이용해 윗면과 측면이 공통으로 가지는 직선 검색, 자재 더미의 가로, 세로, 높이의 비율 등을 통한 각 화소 비율과 자재 개수의 영역별 가상의 체적값 분석, 드론의 화각, 높이를 사용한 체적 사진측량값 획득, 가상 체적과 사진측량법 사이의 오차 최소화 비율 등을 연구하였다.