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딥러닝을 통한 페트병 자동 분리수거 재활용률 개선 시스템
박준석 ( Jun-seok Park ),유재천 ( Jae-chern Yoo ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
최근 소비경제의 폭발적 성장과 더불어 쓰레기로 인해 우리 생활 주변은 물론 해양까지 환경오염이 점점 심각해지고 있다. 그에 따른 재활용 시스템의 필요성이 높아지고 있으며, 지속 가능한 발전을 위해 세계적으로 환경을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 AI 기술을 적극적으로 활용하여 분리수거가 아닌, 페트병을 재활용하는 과정을 집중적으로 개선한다. 이를 통하여, 페트병이 원인인 환경오염을 해결할 뿐만 아니라 고급 재활용 원료를 생산할 수 있게 하여 경제적인 효과도 얻을 수 있는 시스템을 제안한다.
나원휘 ( Won Hwi Na ),유재천 ( Jae Chern Yoo ) 한국센서학회 2013 센서학회지 Vol.22 No.1
In this paper, we proposed a laser-based non-contact temperature measuring method for high speed rotating polycarbonate (PC) disk using transparency change of thermocolor. The thermocolor has abilities to change color and transparency due to a change in temperature. The thermocolor is applied on one side of polyvinylidene fluoride (PVDF) membrane. The thermocolor applied membrane is attached to inside of reaction chamber in disk. An optical system consisted of a laser beam radiator and a laser photometer is installed. Laser is irradiated at the bottom side of disk and the transmitted laser beam is detected by the laser photometer at the opposite side of disk. During the disk is rotating, laser is irradiated and detected simultaneously. The laser photometer senses the transmitted laser power and generates voltage as output. The temperature of disk can be detected during the disk is rotating up to 3000 RPM.
초음파 영상의 통계적 특징 벡터를 활용한 지방간 분석 알고리즘
하수희 ( Soo-hee Ha ),유재천 ( Jae-chern Yoo ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
기존 초음파 지방간 분석은 Hepatorenal sonographic index(HI)를 사용하여 지방간을 진단하여 왔다. 이러한 HI 기법에서는 Hepato(간)과 Renal(신장), 두 부분의 영상데이터를 비교 활용하였다면, 본 논문에서는 신장의 영상데이터만을 이용하여, 이의 통계적 특징 벡터만을 활용하여 지방간을 진단을 함으로서 기존의 HI기반 분석대비 편리성과 정확도를 개선코자 Kidney Index(KI) 기반의 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 KI는 정상간과 지방간을 가진 실제 환자의 초음파 사진(정상간, 지방간 각 30명)을 학습 데이터를 구성하고, 이들 데이터군으로부터 특징 벡터들을 선별하여 머신러닝 기법 중 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 통해 학습시켜, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증하였다.