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편심하중을 받는 건축구조용 고강도 강재(HSA800) 단주의 거동에 관한 실험적 연구
이강민,이명재,오영석,오근영,홍성빈,Lee, Kangmin,Lee, Myung Jae,Oh, Young Suk,Oh, Keunyeong,Hong, Sungbin 한국강구조학회 2014 韓國鋼構造學會 論文集 Vol.26 No.4
본 연구에서는 고강도강재(HSA800)의 단주 편심압축실험을 통해 휨-압축 부재의 강도를 평가하였다. 편심압축실험은 축력비에 따라 휨-압축의 조합력을 받는 부재의 P-M 상관관계를 알아보기 위해 HSA800강재의 각형강관과 H형강을 대상으로 실험을 수행하였으며, 가력 편심거리를 조정하여 다양한 P-M 조합에 대해 강도평가 실험을 수행하였다. 실험결과 실험최대 평균응력은 국부좌굴에 의한 최대내력이 결정된 실험체에 대해서는 판폭두께비가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였다. 발현강도의 여유는 축력이 낮을수록 상대적으로 휨강도에 대해 큰 마진을 보이고 있었고, 실험체 모두 현행 설계기준의 P-M 상관관계를 안전측으로 충족하였다. Recently, high performance steels have been utilized to structural materials in buildings and bridges with the demand for high-rise and long-span of main structures. In this paper, flexure-compression members with the high-strength steel were experimentally evaluated to satisfy the design criteria when stub columns fabricated with HSA800 steel were eccentrically loaded. This test was conducted on box-shaped and H-shaped steels stub columns with high-strength steel to verify the P-M interaction of members subjected to combined forces according to axial load ratios. The results showed that all specimens were satisfied the requirements of Korean Building Code(KBC2009) for using of structural members.
3D 센서를 이용한 인체 운동학 기반의 동작 학습 및 인식 시스템
김용 ( Yong Jin ),치옥용 ( Yulong Xi ),홍성빈 ( Sungbin Hong ),홍성욱 ( Tony Hong ),김준오 ( Junoh Kim ),조경은 ( Kyungeun Cho ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
대부분의 동작 학습 시스템은 특정센서에 국한되어 있거나 동작인식에 불필요한 부위의 데이터까지 학습시켜 동작인식률에 영향을 끼친다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 3D 센서에서 적용 가능한 동작 학습 및 인식 시스템을 제안한다. 또한 인체 운동학을 기반으로 동작에서 사용될 부위를 나누어 사용자가 선택하여 학습하게 한다.
뉴엔휴 ( Hieu Trong Nguyen ),박지선 ( Jisun Park ),치옥용 ( Yulong Xi ),박산 ( San Park ),장현준 ( Hyeonjun Jang ),홍성빈 ( Sungbin Hong ),김준오 ( Junoh Kim ),조경은 ( Kyungeun Cho ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
In this paper, we present a customer preference analysis system using the Bluetooth Low Energy technology. Compared to Classic Bluetooth, Bluetooth Low Energy provides considerably reduced power consumption, and cost, as well as some unique characteristics while maintaining a similar communication range. The customer preference analysis system collects nearby Bluetooth Low Energy devices using an Android mobile device via Bluetooth Low Energy. In addition, the system is capable of suggesting, and advertising products that are related to these Bluetooth Low Energy devices based on the name of their manufacturer. This feature aims to attract potential customers to purchase these products.