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이형일(Hyungil Lee),김경환(Gyeonghwan Kim) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ
본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
이형일(Lee HyungIl),정태선(Cheong Taesun),윤충화(Yoon Chunghwa) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
메모리 기반 분류기는 이미 학습되어 메모리에 저장된 표본과 입력 패턴 사이에 존재하는 거리차를 이용하여 주어진 패턴을 분류하는 방법이다. 메모리 기반 분류기는 크게 최근접 이웃법과 최근접 초월평면법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 메모리 기반 추론에서 사용되는 기계학습 알고리즘 중 NGE (Nested Generalized Exemplar)이론에 기반한 최근접 초월평면 학습법의 하나인 EACH시스템의 성능향상을 위한 알고리즘을 제시하고, Monks데이터와 Iris데이터를 이용하여 새로운 알고리즘의 성능을 실험적으로 검증하였다.
마케팅 커뮤니케이션과 유통 접근성이 게임 브랜드의 자산가치에 미치는 효과
이형일(Hyungil Lee),김지헌(Ji-Hern Kim) 한국게임학회 2021 한국게임학회 논문지 Vol.21 No.6
본 논문은 게임산업에서 브랜드 인지도와 브랜드 이미지에 영향을 미치는 주요 변수들의 관계와 브랜드 충성도 형성 과정을 실증분석 했다. 이를 위해, K-BPI 데이터로 5가지의 주요 변수 간 6가지 가설을 세우고 검정하였다. 그 결과, 브랜드 인지도에 미치는 효과는 유통접근성만이 유의한 반면, 브랜드 이미지에는 마케팅 커뮤니케이션과 유통접근성 모두 유의한 효과를 보이는 것으로 나타났다. 브랜드 충성도에는 브랜드 이미지만 유의한 효과를 보였다. 따라서, 게임산업의 마케팅 커뮤니케이션 활동의 목표는 브랜드 이미지 개선으로 하는 것이 바람직하며, 체험과 같은 소비경험을 제고하는 전략이 중요한 것으로 보인다. In this study, we verified the relationship of major variables that affect brand awareness, brand image and brand loyalty in the game industry. Six hypotheses for five variables were established and tested using K-BPI data. Distribution accessibility had the only significant effects on brand awareness, whereas marketing communication and distribution accessibility had significant effects on brand image. Only the brand image had a significant effect on brand loyalty. Brand communication to improve brand image and distribution to promote experiential marketing seem to be important.
박수완(Soowan Park),정찬영(Chanyoung Jeong),이시형(Sihyung Lee),이형일(Hyungil Lee) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.06
본 연구에서는 비정질 금속의 물성을 평가하는 인공신경망 모델을 제시한다. 비정질 금속을 모사하기 위해 자유체적모델을 사용하며 그 구성 방정식은 Abaqus 사용자 재료모델 (UMAT)로 수치구현됐다. 문헌을 통해 자유체적 모델변수의 범위를 조사했으며<sup>(1,2)</sup> 일정 간격으로 나누고 다양한 조합을 만들어 sphero-coniocal FE 압입모델에 입력하고 P-h 곡선을 얻었다. 압입 P-h 곡선으로부터 도출되는 주요 압입변수들을 입력변수로, 입력한 자유체적모델 변수를 출력변수로 하는 데이터셋을 형성했다. 인공신경망 모델은 이를 학습해 압입변수로 자유체적모델 변수를 예측한다. 원활한 학습을 위해 여러 데이터 전처리 기법이 사용됐고 인공신경망은 학습/평가 세트에 대한 오차검증을 거쳤다. 여기서 각 자유체적 모델변수의 R<sup>2</sup>는 0.95 이상이었다. 도출된 자유체적 모델변수가 실제 비정질 금속의 거동을 모사할 수 있는지 검증하고자 인공신경망으로 예측 자유체적 모델변수를 FE 모델에 입력해 예측 P-h 곡선을 생성하고 Zr<sub>65</sub>Cu<sub>15</sub>Al<sub>10</sub>Ni<sub>10</sub>에 대한 실험 P-h 곡선과 비교했다. 실험/예측 곡선은 잘 일치했으며 이는 본 연구에서 제시하는 인공신경망 모델이 비정질 금속의 거동을 잘 모사함을 시사한다. In this study, we present an artificial neural network (ANN) model that evaluates the property of bulk metallic glass (BMG). A free volume model (FVM) was used to describe BMG’s mechanical behavior, and the constitutive equations were implemented in the user material subroutine (UMAT). We investigated the range of FVM parameters in the literature, divided them at the same intervals, and created various combinations to input them into the sphero-conical FE indentation model. The main indentation, derived by FE simulation, is the input variable and used FVM parameters are output variables of the ANN model. The ANN model is trained through this dataset, and predicts FVM parameters corresponding to main indentation parameters. Several data pre-processing were performed to increase the accuracy of ANN. The ANN was validated with training / test sets and R<sup>2</sup> for FVM parameters were more than 0.95. We compared the predicted P-h curves derived from the FE model that receive FVM parameters from ANN with the experimental P-h curves for Zr<sub>65</sub>Cu<sub>15</sub>Al<sub>10</sub>Ni<sub>10</sub>. As a result, the predicted P-h curve shows a good agreement with the experimental curve, suggesting that the ANN model describes the behavior of BMG well.