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C. J. Lee(이창준),J. K. Lee(이정근) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
Recently, joint torque estimation using wearable inertial sensors has received a lot of attention in biomechanics. The joint torque can be determined from the external force and kinematic data through inverse dynamics based on the Newton-Euler equation. The kinematic data include segment orientations and segment-to-joint (S2J) vectors, where the formers are estimated from inertial sensor signals, and the latters are usually predetermined as constants. However, since the S2J vectors can be variated due to the effects of the non-rigidity of human bodies, the variation of the S2J vectors should be considered in inverse dynamics to accurately estimate the joint torque. In our previous study (Lee and Lee, J. Korean Soc. Precis. Eng., 2021), we have proposed a method of determining time-varying S2J vectors to consider the effects of the non-rigidity, but it was evaluated only at the level of the relative position between body segments. Therefore, this study investigates how the time-variation of S2J vectors affects the estimation accuracy of joint torque in inverse dynamics. Experimental results showed that the estimation accuracy of joint torque was improved by 0.48, 3.65, and 7.25 Nm for the ankle, knee, and hip joints, respectively, by applying time-varying S2J vectors to the inverse dynamics.
이정근(J.-K. Lee) 한국진공학회(ASCT) 1994 Applied Science and Convergence Technology Vol.3 No.2
전자스핀 공명(ESR)으로 측정된 수소화된 비정질 게르마늄(a-Ge : H)의 D-센터에 대한 스핀밀도의 온도의존성이 77~350 K의 온도범위에서 보고된다. a-Ge : H의 D-센터에 대하여 이 온도범위에서 온도가 증가함에 따라 스핀밀도의 감소가 관측되었으며, 그 결과는 전자상관에너지와 열적 이온화효과에 근거하는 결함 모델들의 예상치와 비교되었다. a-Ge : H에서의 스핀밀도의 감소는 전자상관에너지 모델로서는 이해될 수 없었고, 상온에서의 결함계의 열적 이온화에 기인할 수 있는 것으로 생각된다. Temperature-dependent electron spin resonance (ESR) measurements on the D-center are reported for hydrogenated amorphous germanium (a-Ge : H) in the range 77~350 K. A decrease in the spin density with temperature over this temperature-range was observed. The results are compared with the predictions of defect models based on electronic correlation energy and thermal ionization effects. The decrease of the spin density with temperature in a-Ge : H is not interpretable using the correlation energy model, but may be attributed to thermal ionization of the defect system near room temperature.
낙상 방향 다중분류를 위한 관성센서 데이터 기반의 머신러닝
이창준(C. J. Lee),이현빈(H. B. Lee),최지석(J. S Choi),이정근(J. K. Lee) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
노인들에게 낙상은 노후의 삶의 질과 직결되는 중요한 이슈로써, 낙상 사고에 따른 피해는 꾸준히 지속되고 있다. 이를 최소화하기 위한 하나의 방안은 관성센서를 이용하여 낙상 방향을 예측하는 것이다. 본 연구와 관련된 이전 연구(이정근, 센서학회지 24(1), 2015)에서는 관성센서 데이터로부터 여러 가공 단계를 거쳐 추정된 속도 정보를 서포트 벡터 머신(SVM)에 입력하여 전후 좌우, 이 네 가지의 낙상 방향에 대한 다중 분류를 수행한 바 있다. 하지만 속도 정보를 얻어내는 과정은 복잡하고 여러가지의 오차 요소를 내포하고 있다. 이에 본 연구는 낙상 방향을 분류함에 있어, 기존의 복잡한 가공 과정을 거치지 않고 관성 센서 데이터를 직접 사용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추가적인 가공 과정을 거치지 않기 때문에, 기존 방법에 비해 효율적인 낙상 방향의 분류가 가능하다. 제안 방법과 기존 방법의 다중 분류 성능을 네 가지의 방향에 대한 민감도의 평균값으로 비교하였을 때, 두 방법 간의 차이는 0.5% 이내로, 비등한 수준의 분류 성능을 보여주었다. 또한, 머신러닝 기법으로 SVM 과 K-최근접 이웃, 나이브 베이즈를 적용하여 분류 성능을 비교한 결과, 각각 78.25, 84.02와 86.94%로, 나이브 베이즈를 적용한 경우가 가장 우수한 성능을 보였다.
객체 중심 증강 기법을 통한 군중 장면에서의 임베딩 유사도 기반 이상 탐지
강재용,곽정환 한국차세대컴퓨팅학회 2021 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.17 No.3
이상 탐지는 비디오 프레임에서 정상 이벤트에서 벗어난 이상 영역의 위치를 검출하는 데 중점을 둔다. 본 논문에서 는 객체 중심 증강 기법을 통한 군중 장면에서의 임베딩 유사성 기반 이상 탐지 기법을 제안한다. 우선 우리가 제안 한 객체 중심 증강 기법을 통해 객체들이 이미지의 모든 영역에 위치하게끔 한다. 그런 다음 사전 훈련된 합성 곱 신경망(CNN)을 사용하여 임베딩 벡터를 추출한다. 그 이후 추출한 임베딩 벡터의 다변량 가우스 분포를 계산하여 정상 클래스의 분포 파라미터를 학습한다. 테스트 이미지에서의 이상 영역을 감지하기 위해 우선 정상 클래스를 나 타내는 참조 벡터와 테스트 이미지에서부터 추출한 임베딩 벡터 사이의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성한다. 그 이후 이상치 맵에서의 높은 스코어를 가지는 영역을 추출하는 방식으로 이상 영역을 감지할 수 있다. UCSD 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 우리가 제안한 방법이 다른 임베딩 유사성 기반 방법보다 이상 영역을 더 잘 감지할 수 있음을 보여준다. Anomaly detection focuses on the problem of localization or classification of anomaly regions in a video frame that deviated from their normal event. In this paper, we present embedding similarity-based anomaly detection in crowd scenes via object-centric augmentation. First, we locate the objects in all possible spaces in the images using our proposed object-centric augmentation technique. Then, we use a pre-trained convolutional neural network (CNN) to extract embedding vectors. After that, a probabilistic representation of the normal class is obtained by calculating multivariate Gaussian distributions of the embedding vectors. To detect the anomalous regions of a test image, the anomaly map is formed by calculating the distance between reference vectors representing normal class and embedding vectors of a test image. Finally, the anomalous regions can be detected by extracting the regions that contain a high anomaly score in the anomaly map. Experimental results show that our proposed method can detect anomalous regions better than another embedding similarity-based method on the UCSD dataset.
이정근(J.G. Lee),최석준(S.J. Choi),이세현(H.S. Jung),정희석(H.S. Jung),권기태(K.T. Kwon),박노준(N.J. Park),황명근(M.K. Hwang) 한국조명·전기설비학회 2011 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.11
In this paper, I try to measure the electrical characteristics of PV(photovoltaic) cell for street lighting with solar simulator and simulated with PC1D software. I keep my eye on the characteristics variation of PV cell as a temperature change. Therefore, I try to increase a temperature of controlled block from 10℃ to 60℃ while measuring the PV cell. As a result, A variation caused by voltage have an effect on the efficacy of PV cell. Hence, it is an important variable when a designer plan to make a solar cell for street lighting.