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이중 인공지능을 이용한 Al 7075 합금에서의 압광 균열 진단 연구
박태오,신윤우,이승환,좌비오,권용남,Suman Timilsina,장성민,조철우,김지식 대한금속·재료학회 2023 대한금속·재료학회지 Vol.61 No.12
The phenomenon of mechanoluminescence (ML) refers to the emission of light induced bymechanical stimulation applied to mechano-optical materials for example SrAl2O3:Eu,Dy (SAO). Numeroustechnologies on the basis of ML have been presented to visualize the stress or strain in various structures forthe applications including structural health monitoring. As a result, extensive attention has been devoted tothe design, synthesis, characteristics, optimizations, and applications of ML materials. However, challengesstill remain in the standardization of ML measurement and evaluation, thereby commercially viable MLapplications are currently unavailable. To overcome these difficulties, present study proposes ML measurementand evaluation techniques employing the ML fracture mechanics, finite element method, and dual deeplearnings. For the effective normalization of visualized ML images under fixed initial ML intensity condition,continuous UV irradiation above the critical ML power density has been subjected to tensile and compacttension (CT) specimens. Therefore, Plastic Stress Intensity Factor (SIF) as well as crack tip stress field havebeen extracted successfully from normalized ML images based on ML fracture mechanics. To complement andverify the ML analysis, numerical FEM simulation and analytical ASTM calculation have been also provided. Finally, a double deep learning consists of Generative Adversarial Networks (GAN) and Convolutional NeuralNetworks (CNN) has been trained and tested for the standard evaluation of in-situ ML images.
박태오 ( Tae-o Park ),채창훈 ( Chang Hun Chae ),김은미 ( Eun-mi Kim ),박성미 ( Sung-mi Park ),이배호 ( Bae-ho Lee ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.2
본 논문은 능력치와 문항의 난이도를 정확히 측정할 수 없는 기존의 온라인 학습 시스템의 문제를 해결하기 위한 방향 제시를 목표로 한다. 그 대안으로 피험자의 능력이나 특성을 정확하고 효율적으로 측정이 가능한 문항반응이론을 도입한다. 시스템은 학습자의 능력에 따른 문항 추출과 통계적 결과에 따른 문항난이도 및 변별도를 끊임없이 재조정함으로써 e-Learning시스템의 학습자의 학습효율을 극대화 한다. 문항정보 결정의 방법으로 2-parameter logistic모형을 제안하며 제안한 모형을 사용한 데이터베이스와 어플리케이션을 이용하여 e-Learning시스템을 설계하고 구현하였다.
학습 능력과 영역별 난이도를 고려한 문제은행 방식의 학습평가 시스템 설계 및 구현
박태오 ( Tae-o Park ),이배호 ( Bae-ho Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
본 논문에서는 학습자들의 학습특성 및 학습 능력에 따라 문제은행에서 문항을 선택하는 기준과 학습코스를 재구성하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습단계와 평가단계를 연계하여 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습단계에서 수준별 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제공함으로써 합리적인 학습이 가능하도록 지원하고 있다. 이를 위해 학습자의 학습능력을 정확하게 판단 할 수 있도록 문항반응 이론에 의한 학습자 능력평가 모듈을 만들고, 가중치 값을 갖는 문항특성모델을 개발하여 적용함으로써 학습과정의 우선순위를 부여하여 학습코스를 재구성하는 시스템을 설계 및 구현하였다.
문항정보를 이용한 지능형 온라인 강의 코스생성 시스템 설계 및 구현
박태오 ( Tae-o Park ),황진 ( Jin Hwang ),이배호 ( Bae-ho Lee ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2
본 논문은 기존의 온라인강의에서 약점으로 제시되어있는 학습자와의 쌍방향성 요구를 충족시키기 위해 문항정보를 이용해 학습자의 학습가이드라인을 제시할 수 있는 방법을 적용한 시스템을 제안한다. 문항에 관련된 속성 값을 정의하는 방법과 정의된 속성 값을 어플리케이션 환경에 적용하여 학습자의 능력에 맞는 강의와 문항을 선정하는 기준을 제시하여 온라인 강의를 보다 효율적으로 수강 할 수 있게 한다.
퍼지신경회로망을 이용한 동적 학습내용 기반 적응형 학습시스템의 설계 및 구현
박태오 ( Tae-o Park ),황진 ( Jin Hwang ),이배호 ( Bae-ho Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1
최근 온라인교육의 필요성이 높아지고 요구 수준이 커짐에 따라 교육 서비스를 제공하는 시스템의 지능화된 처리능력이 필요하다. 퍼지신경회로망은 각각의 가중치(weight)를 갖는 채널로 연결한 망형태의 계산모델이다. 퍼지신경회로망을 학습시스템에 적용하여 학습자의 문항테스트 결과에서 학습과정을 재설정 할 수 있는 출력 값을 생성한다. 적응형 학습시스템은 퍼지신경회로망을 적용하여 개별화된 강의 코스로 학습을 진행하고 결과의 feedback을 통해 학습자의 최적 커리큘럼을 찾아내는 방법을 구현 하였다.
박지원 ( Ji-won Park ),박태오 ( Tae-oh Park ),조찬웅 ( Chan-woong Jo ),이채우 ( Chae-woo Lee ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
본 논문은 보행자의 이동경로 추적을 위해 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 탑재한 임베디드 모듈과 연결 가능한 안드로이드 어플리케이션을 구현하였다. 임베디드 모듈은 IMU센서를 통해 얻은 값을 통해 보행자의 위치를 구하고 어플리케이션에 전송한다. 어플리케이션은 임베디드 모듈로부터 위치 값을 받아 스마트폰 화면에 실시간으로 사용자의 위치를 디스플레이 한다. 어플리케이션을 구현하여 필드 테스트를 진행한 결과 보행자의 이동경로를 비교적 정확하게 추적하였다.
황진 ( Jin Hwang ),박태오 ( Tae-o Park ),이배호 ( Bae-ho Lee ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2
외곽 검출을 통한 스테레오 비전의 실시간 거리 측정을 제안하였다. 주차 시스템이나 이동 로봇의 경로 설정에 있어 실시간으로 거리 측정이 중요시 되고, 이를 해결하기 위하여 인간의 시각에 가까운 평행 축 상의 두 대의 카메라에서 취득된 영상을 이용한다. 카메라에서 얻은 영상으로부터 외곽을 추출하기 위해 Sobel Mask를 사용하였으며, 좌·우 구분을 위해 색 변환과 영상 정보로부터 거리를 측정하기 위해 영상 등록 과정을 거치고 거리 측정을 하였다. 거리 측정의 결과 2.4%의 오차율을 보였으며 이는 로봇의 이동 간에 적용할 경우 양호한 결과를 얻을 수 있을 것이다.