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Kim, Soo-Chan,Yoon, Cheonho,Kim, Song-Chon 명지대학교자연과학연구소 1991 자연과학논문집 Vol.9 No.-
For the purpose of examining whether prostaglandins exist in plant materials. an attempt was made to develop an analytical method to extract and identify prostaglandins thexefrom. Prostaglandin extracts were obtained by a multistage solvent extraction, and they were separated and identified by TLC,HPLC and GC-MS. Main components of prostaglandins were efficiently extracted from the garlics and onions using a variety of complex solvents, In the TLC experiments, it was conformed that extracts of the garlics and onions contained the similar components to PGE₁ and PGA₁. HPLC chromatogram showed that PGE₁ in the garlics and onions existed in very larger quantities than PGA₁. Structure of PGE₁ was identified in the garlics by GC-MS in the MICI mode following the derivatization procedure of prostaglandins.
목상해 분석을 위한 머신러닝 모델 개발 및 검증에 관한 연구
백세룡(Serong Baek),김천호(Cheonho Kim),김연우(Yeonwoo Kim),윤준규(Junkyu Yoon),임종한(Jonghan Lim) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
최근 차량 능동안전장치가 빠르게 보급되고 있으며 그중 자동긴급제동장치(AEBS)는 충돌을 회피하거나 차량의 속도를 감속시켜 사고의 피해를 줄이는데 많은 도움이 되고 있다. 하지만 모든 운행 조건에서 사고를 피할 수 없기 때문에 피해를 경감하는데 주로 목적을 두고 있다. 따라서 최근 발생하는 추돌 사고는 다소 낮은 속도에서 충돌하는 경향이 나타난다. 저속으로 충돌하는 상황에서도 피 충돌 차량의 탑승자는 상해를 입을 수 있다. 일반적으로 저속 충돌의 경우 다른 신체 부위보다 목 상해 발생 확률이 높다. 목상해의 판단은 정지해 있던 피 추돌 차량의 충돌 수 속도변화로 추정할 수 있다. 일반적으로 차량의 속도 변화는 두 차량의 속도와 중량으로 계산할 수 있으나 두 차량 간에 충돌 자세와 차량의 형태 등에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서는 저속 후방 추돌 시험 데이터를 수집한 후 차량의 중량, 속도, 오프셋, 차량형태 등으로 분류한 후 머신러닝을 통해 모델을 만들었다. 모델은 K-fold 교차검증을 통해 학습하고 검증하였다. 학습에 사용된 데이터는 AGU(Die Arbeitsgruppe für Unfallmechanik) Zurich에서 수행된 254건의 저속충돌시험 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 판단을 위해 총 254 케이스 중 약 80%에 해당하는 204개의 케이스는 학습에 사용하고 나머지 50개의 케이스는 검증에 사용했다. 개발된 모델에 블랙박스, EDR, CCTV 등을 통해 얻은 차량의 충돌 전 속도를 적용하면 피 충돌 차량의 충돌 후 속도 변화를 예측할 수 있으며 그 결과로 목 상해 유무를 추정할 수 있다. 추후 사고분석을 통해 누적된 데이터를 활용한다면 기존의 안전장치를 보완하거나 새로운 안전장치를 개발하는데 활용하여 교통사고에서의 탑승자 부상을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
김동완,백승화,윤천호 명지대학교 자연과학연구소 2006 자연과학논문집 Vol.25 No.-
Today many people stay a lot of time sitting on chair in their life. When a sitting posture is not correct, there is some trouble with the waist. And if it goes on long time, sometimes it may cause the hurts of waist or the deformded spinal column. A crouched posture is an obstacle to breath and it can give rise to drowsiness due to the lack of oxygen. Sitting posture is a habit so people can't feel it oneself and look over some kinds of risks. We analyzed conditions of muscles by measuring EMG of both sides of spinal bones. One can have a right sitting posture by analyzing the increasing muscle tension in one or the other side of muscles when the posture inclines on one side or ahead.
Suppression of edge localized mode crashes by multi-spectral non-axisymmetric fields in KSTAR
Kim, Jayhyun,Park, Gunyoung,Bae, Cheonho,Yoon, Siwoo,Han, Hyunsun,Yoo, Min-Gu,Park, Young-Seok,Ko, Won-Ha,Juhn, June-Woo,Na, Yong Su International Atomic Energy Agency 2017 Nuclear fusion Vol.57 No.2
<P>Among various edge localized mode (ELM) crash control methods, only non-axisymmetric magnetic perturbations (NAMPs) yield complete suppression of ELM crashes beyond their mitigation, and thus attract more attention than others. No other devices except KSTAR, DIII-D, and recently EAST have successfully achieved complete suppression with NAMPs. The underlying physics mechanisms of these successful ELM crash suppressions in a non-axisymmetric field environment, however, still remain uncertain. In this work, we investigate the ELM crash suppression characteristics of the KSTAR ELMy H-mode discharges in a controlled multi-spectral field environment, created by both <img ALIGN='MIDDLE' ALT='$n=2$ ' SRC='http://ej.iop.org/images/0029-5515/57/2/022001/nfaa3e05ieqn001.gif'/> middle reference and <img ALIGN='MIDDLE' ALT='$n=1$ ' SRC='http://ej.iop.org/images/0029-5515/57/2/022001/nfaa3e05ieqn002.gif'/> top/bottom proxy in-vessel control coils. Interestingly, the attempts have produced a set of contradictory findings, one expected (ELM crash suppression enhancement with the addition of <I>n</I> = 1 to the <I>n</I> = 2 field at relatively low heating discharges) and another unexpected (ELM crash suppression degradation at relatively high heating discharges) from the earlier findings in DIII-D. This contradiction indicates the dependence of the ELM crash suppression characteristics on the heating level and the associated kink-like plasma responses. Preliminary linear resistive MHD plasma response simulation shows the unexpected suppression performance degradation to be likely caused by the dominance of kink-like plasma responses over the island gap-filling effects.</P>
PC-Crash의 EES-CNN 유효성 검증에 대한 연구
김연우(Yeonwoo Kim),백세룡(Seryong Baek),김천호(Cheonho Kim),윤준규(Junkyu Yoon),임종한(Jonghan Lim) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
머신러닝은 사람이 하기 어려운 작업을 대신 학습을 통해 수행하는 것을 뜻한다. 작업 방법은 학습 모델(값이 정확한 정답)과 비학습 모델(구해야 하는 값)들을 비교하고, 강화 학습을 통해 결과를 얻어 내는 것이다. PC-Crash의 EES-CNN 기능은 DSD사에서 3년 전부터 진행하고 있는 프로젝트이다. CNN-EES의 data는 EES값이 5~85km/h인 4,000개의 이미지로 기초 데이터의 바탕으로 예상한다. 본 연구의 필요한 차량 사진들은 NHTSA의 Database를 활용했다. 국내 판매량이 가장 높은 현대자동차, 기아의 차량 위주로 전방 충돌, 측면 충돌의 사진을 다운받고, NHTSA에서 제공한 사고 당시의 delta-V 값과 EES-CNN에서 예측한 속도를 비교 정리하였다. 제공한 delta-V data와 EES-CNN data와 비교 했을 때 정확히 일치하는 data는 없었지만 5km/h이하 차이가 나는 차량은 45건 중 5건으로 약 11%가 나왔고, 10km/h이하는 40%가 나왔다. 차종별로 분석했을 땐 SUV의 5km/h 이하는 25%, 10km/h 이하는 50%로 차의 크기가 클수록 손상 부위의 면적이 상대적으로 커지기 때문에 파손 인식 정확도가 더 높을 것이라고 판단된다. 실제 data와 비교했을 때 정확성은 떨어지지만 data가 없고, PC-Crash같은 프로그램으로 교통사고재연 할 때 실제 사고와 비슷한 시나리오의 구성을 위한 초기 data로 사용하거나 지속적인 업데이트를 통해 신뢰성이 높아지길 기대해본다.