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원단위와 LID 시설규모 산정을 위한 상업지역과 위락시설지역의 유출율 분석
최동호 ( Dong Ho Choi ),정재운 ( Jae Woon Jung ),윤광식 ( Kwang Sik Yoon ),백상수 ( Sang Soo Baek ),유승화 ( Seung Wha Yoo ),범진아 ( Jin A Beom ) 한국수처리학회 2015 한국수처리학회지 Vol.23 No.3
In this study, runoff ratios of commercial area and public park were analyzed based on monitoring data. The imperviousness was 84∼85% for commercial area and 5∼37% for public park, respectively. National Institute of Environmental Research (NIER) guideline suggested weighted runoff ratio which use rainfall weighting factor to runoff ratio of four rainfall groups to assess nonpoint source pollution. The arithmetic mean runoff ratio of commercial area and public park were similar to median value, but the estimated runoff ratio by NIER method was higher than those by arithmetic mean and median. The estimated runoff ratios of commercial area and public park by NIER method, which would be used for unit load determination, were 0.73 and 0.42, respectively. The rainfall amount for design LID facilities size, which ranks 80%, was 19.5mm and corresponding runoff ratio of commercial area and public park were 0.67 and 0.25, respectively. Therefore, runoff ratio investigated in this study would be used for unit load estimation and storage volume design of LID facilities for commercial area and public park.
서진범(Jin-Beom Seo),이재경(Jae-kyung Lee),조영복(Young-Bok Cho) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
본 논문에서는 설진 이미지를 이용한 이미지 딥러닝 알고리즘을 설계하기 위해 이미지의 형태와 설진에 대한 사전 연구을 진행한다. 이미지 딥러닝을 하기 위해서는 설진 이미지의 특성을 파악하고 이에 알맞은 라벨을 구성하며, 전처리 과정을 진행해야 한다. 이미지 데이터는 대전대학교에서 수집한 코호트 사진이며, 이를 바탕으로 데이터로부터 연구를 진행 위한 목표를 수립하고자 한다. In this paper, in order to design an image deep learning algorithm using a Lunar New Year image, a preliminary study on the shape and shadow of the image is conducted. In order to perform image deep learning, it is necessary to identify the characteristics of the Lunar New Year image, configure an appropriate label, and proceed with the preprocessing process. Image data is a cohort photo collected by Daejeon University, and based on this, we intend to establish a goal for conducting research from the data.
의료 영상 바이오마커 추출을 위한 딥러닝 손실함수 성능 비교
서진범(Jin-beom Seo),조영복(Young-bok Cho) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1
다양한 분야에서 현재 활용되고 있는 딥러닝 과정은 데이터 준비, 데이터 전처리, 모델 생성, 모델 학습, 모델 평가로 구성된다. 이중 모델 학습 과정에서 손실함수는 모델이 학습하면서 출력한 값을 실제 값과 비교하여 그 차이를 출력하게 되고, 출력된 손실값을 기반으로 모델은 역전파 알고리즘을 통해 손실값이 감소하는 방향으로 가중치를 수정해가며 학습을 진행한다. 본 논문에서는 바이오마커 추출을 위한 딥러닝 모델에서 사용될 신경망 출력 값의 손실도를 측정하여 출력해주는 다양한 손실함수를 분석하고 실험을 통해 최적의 손실함수를 찾아내고자 한다. The deep learning process currently utilized in various fields consists of data preparation, data preprocessing, model generation, model learning, and model evaluation. In the process of model learning, the loss function compares the value of the model with the actual value and outputs the difference. In this paper, we analyze various loss functions used in the deep learning model for biomarker extraction, which measure the degree of loss of neural network output values, and try to find the best loss function through experiments.
복수 쿼드로터 무인기를 이용한 협업 감시 및 경계선 추종
이현범(Hyeon Beom Lee),문성원(Sung Won Moon),김우진(Woo Jin Kim),김현진(Hyoun Jin Kim) 제어로봇시스템학회 2013 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.19 No.5
This paper investigates a boundary tracking problem using multiple quadrotor UAVs to detect and track the boundary of physical events. We set the boundary estimation problem as a classification problem of the region in which the physical events occur, and employ SVL (Support Vector Learning). We also demonstrate a velocity vector field which is globally attractive to a desired closed path with circulation at the desired speed and a virtual phase for stabilizing the collective configuration of the multiple quadrotors. Experimental results with multiple quadrotors show that this study provides good performance of the collective boundary tracking.
서진범 ( Jin-beom Seo ),장호혁 ( Ho-hyuk Jang ),조영복 ( Young-bok Cho ) 한국실천공학교육학회 2021 실천공학교육논문지 Vol.13 No.1
최근 코로나 19로 인해 사회적 거리두기로 교육, 회의 등의 의사소통방식이 변화하고 있다. 그러나 갑작스러운 소통 방식의 변화로 인해 안전성 부분에서 부족한 플랫폼으로 인한 개인정보 유출, 회의 및 교육자료 유출, 비정상적인 접속을 통한 수업 및 회의 방해 등의 보안 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 온라인 교육 플랫폼 중 대다수가 사용하는 ZOOM, Teams, Google Meet 환경에서 와이어샤크를 이용한 네트워크 패킷을 중심으로 분석하고 각 플랫폼의 보안성 문제를 확인하였다. Recently, communication methods such as education and meetings are changing to keep social distance due to Corona 19. However, due to sudden changes in the communication method, security problems such as leakage of personal information due to the platform that is lacking in safety, leakage of meetings and training materials, and obstruction of classes and meetings through abnormal connections is occurring. In this paper, we focus on network packets using Wire shark to security in the ZOOM, Teams, and Google Meet environments used by most online education platforms.