• Title/Summary/Keyword: 한양

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Formation of MoSi2 Layer by Hydrogen Reduction and Si-pack Cementation (수소 환원 공정과 실리콘 확산 침투 처리 공정을 통한 이규화 몰리브덴 코팅층 형성)

  • Jeon, In Mok;Byun, Jong Min;Kim, Se Hoon;Kim, Jin Woo;Kim, Young Do
    • Korean Journal of Metals and Materials
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    • v.50 no.9
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    • pp.653-657
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    • 2012
  • In this study, a molybdenum disilicide ($MoSi_2$) coating process was investigated by hydrogen reduction and Si-pack cementation. At first, the metallic Mo coating was carried out by hydrogen reduction of $MoO_3$ powder at $750^{\circ}C$ for various holding times (1, 2, 3 h) in hydrogen atmosphere. A $4.3{\mu}m$ thick metallic molybdenum thin film was formed at 3 h. $MoSi_2$ was obtained by Si-pack cementation on molybdenum thin film through hydrogen reduction processing. It was carried out using $Si:Al_2O_3:NH_4Cl=5:92:3$ (wt%) packs at $900^{\circ}C$ for various holding times (30, 60, 90 min) in Ar atmosphere. When the holding time was 90 min, a $MoSi_2$ layer was coated successfully and a $15.4{\mu}m$ thickness was observed.

Performance Analysis of Three-Dimensional Radar for Angle and Distance Errors (3차원 레이다 궤적 생성 및 성능 분석)

  • Lim, Hyeongyong;Jang, Yeonsoo;Lee, Taewoo;Hwang, Jaeduck;Yoon, Dongweon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.10a
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    • pp.837-839
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    • 2014
  • In radar systems, information of three-dimensional (3D) trajectory is necessary for tracking targets. The information of 3D trajectory for a 3D radar can be obtained by estimating the azimuth angle, the elevation angle, and the distance. The estimated information of the angles and the distance has errors according to received signals. Since these errors affect performances of 3D radar systems, performance analysis of 3D radar for the angles and the distance errors is required. In this paper, the performance of 3D radar systems is analyzed by root mean square error (RMSE) between true trajectory information and the estimated trajectory information according to the angles and the distance errors.

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A Study on Chinese Smart Construction Strategy by SWOT Analysis

  • Peng, Liang;Park, Yoo-Na;Yoo, Moo-Young;Ham, Nam-Hyuk;Kim, Jae-Jun
    • Journal of KIBIM
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    • v.8 no.4
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    • pp.1-12
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    • 2018
  • Nowadays, BIM(Building Information Modeling) technology has been slowly accepted and developed around the world, making smart construction possible. Many countries are also actively promoting the comprehensive application of BIM and changing the traditional construction methods of the construction industry. This study reviews foreign and domestic literature reviews on BIM application barriers and smart construction applications, providing a theoretical basis for Chinese construction enterprises to reduce or eliminate BIM application barriers. Based on the common feature of policies or strategies that promote the development of smart construction in developed countries, such as the United States, the United Kingdom, and Singapore, the deficiencies of China's smart construction policies for construction enterprises are analyzed. Moreover, according to the literature review of the development status of China's construction industry, the SWOT analysis matrix of China's smart construction strategy is obtained. Finally, based on the SWOT matrix analysis results, combined with the development status of China's construction industry and the obstacles faced by smart construction, the portfolio strategies and recommendations for the development of smart construction are proposed in this work. These portfolio strategies and recommendations can provide a reference value for construction enterprises.

An Open Source Framework for Visual Tracking of Non-rigid Body with Physics-based Graphical Simulation (물리 기반 그래픽 시뮬레이션을 이용한 비강체 추적 오픈소스 프레임워크)

  • Kim, Changseob;Kim, Hyungmin;Ku, Tae-Hong;Kwon, Tae-soo;Park, Jong-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.292-293
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    • 2018
  • 최근 증강현실 산업 분야가 많은 각광을 받고, 시장이 성장함에 따라 보다 쉽게 증강현실을 구현 할 수 있도록 많은 SDK(Software Development Kit)들이 발표되었다. 기존에 발표 된 SDK들이 대부분 강체 추적만을 제공한다. 이는 현재 추적 알고리즘의 기반이 되는 이론이 강체에 한정되어 있기 때문이다. 그러나 제안하는 프레임워크는 강체 추적뿐만 아니라 비강체 추적 또한 가능하다. 이를 위하여, 제안하는 프레임워크는 증강현실의 핵심 기술인 추적 엔진과 보다 넓은 확장성을 가지도록 추적하고자 하는 물체를 사전에 분석하고 실시간으로 모델 변형 정보를 추정하는 시뮬레이션 엔진으로 구성된다. 추적 엔진은 기본적으로 물체의 표면에 존재하는 특징점 정보를 이용하여 추적을 진행 하되, 비강체 추적을 위하여 시뮬레이션 엔진의 도움을 받는 형태로 구성된다. 시뮬레이션 엔진에서는 물체의 역학 파라미터를 추정하여 이를 추적을 진행 할 때, 추적 엔진의 물체 표면 특징점 정보를 이용하여 물체의 변형 정보를 추정한다. 또한 제안하는 프레임워크는 성능 상의 장점 외에도 오픈소스로 공개되기에 국내 증강현실 시장 성장에 발판이 될 것으로 기대된다.

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SimKoR: A Sentence Similarity Dataset based on Korean Review Data and Its Application to Contrastive Learning for NLP (SimKoR: 한국어 리뷰 데이터를 활용한 문장 유사도 데이터셋 제안 및 대조학습에서의 활용 방안 )

  • Jaemin Kim;Yohan Na;Kangmin Kim;Sang Rak Lee;Dong-Kyu Chae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.245-248
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    • 2022
  • 최근 자연어 처리 분야에서 문맥적 의미를 반영하기 위한 대조학습 (contrastive learning) 에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이 때 대조학습을 위한 양질의 학습 (training) 데이터와 검증 (validation) 데이터를 이용하는 것이 중요하다. 그러나 한국어의 경우 대다수의 데이터셋이 영어로 된 데이터를 한국어로 기계 번역하여 검토 후 제공되는 데이터셋 밖에 존재하지 않는다. 이는 기계번역의 성능에 의존하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 한국어 리뷰 데이터로 임베딩의 의미 반영 정도를 측정할 수 있는 간단한 검증 데이터셋 구축 방법을 제안하고, 이를 활용한 데이터셋인 SimKoR (Similarity Korean Review dataset) 을 제안한다. 제안하는 검증 데이터셋을 이용해서 대조학습을 수행하고 효과성을 보인다.

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An Experimental Study on the Evaluation of Mortat Unit-Water Content by Powder Ratio Using Frequency Domain Reflectometry Sensor (고주파수분센서를 활용한 분체 비율별 모르타르 단위수량 평가에 관한 실험적 연구)

  • Youn, Ji-Won;Lee, Seung-Yeop;Wi, Kwang-Woo;Yang, Hyun-Min;Lee, Han-Seung
    • Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.109-110
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    • 2022
  • Currently, interest in the quality of concrete is increasing. Among the important factors for evaluating the quality of concrete, interest in unit-water content is also increasing. Currently, the air-meter method, the microwave oven drying method, the capacitance method, and the microwave penetration method are used to measure the unit-water content of concrete.. Among the above methods, except for the microwave method, the measurement method is complicated, portability is reduced, and economic efficiency is reduced. This research aims to measure a unit-water content by using a Frequency Domain Reflectometry(FDR) sensor that is economical, simple to measure, and portable among microwave methods. In addition, it is an experimental study to determine the accuracy of unit-water content using a single input residual model during deep learning to solve the limitations of the FDR sensor.

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A Performance Analysis on the M-tree with the Earth Mover's Distance (Earth Mover's Distance 기반 M-트리의 성능 분석)

  • Lee, Won-Jo;Ha, Sung-Dae;Jung, Kyo-Sung;Jang, Min-Hee;Kim, Sang-Wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.1232-1233
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    • 2011
  • Earth mover's distance(EMD)는 내용 기반 데이터 검색을 위한 거리 함수로서 정확도가 매우 높은 검색 결과를 가져오지만, 계산 복잡도가 높아 대용량 데이터베이스에서 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다차원 인덱스인 M-트리를 사용하여 데이터 비교 횟수를 크게 줄일 수 있다. 그러나 고차원의 데이터에 인덱스를 사용하면 차원의 저주 문제로 인해 검색 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 정량적으로 검증하기 위하여 고차원 데이터를 대상으로 EMD 기반 M-트리를 구축한 후 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과, 고차원 데이터에서도 차원의 저주는 일어나지 않는 것으로 나타났다. 이러한 공헌은 EMD의 검색 성능 개선을 위한 정책을 고안하는데, 중요한 실마리를 제공할 수 있을 것이다.

An efficient Bi-LSTM based method for outlier detection and correction in golf swing motion estimation (골프 스윙 모션 추정에서 Bi-LSTM 기반의 효율적인 이상치 검출 및 보정 기법)

  • Ju, Chan-Yang;Park, Ji-Sung;Oh, Gyeong-Su;Choi, Hyun-Jun;Lee, Dong-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.787-790
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    • 2021
  • 본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

Cross-Language Clone Detection based on Common Token (공통 토큰에 기반한 서로 다른 언어의 유사성 검사)

  • Hong, Sung-Moon;Kim, Hyunha;Lee, Jaehyung;Park, Sungwoo;Mo, Ji-Hwan;Doh, Kyung-Goo
    • Journal of Software Assessment and Valuation
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    • v.14 no.2
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    • pp.35-44
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    • 2018
  • Tools for detecting cross-language clones usually compare abstract-syntax-tree representations of source code, which lacks scalability. In order to compare large source code to a practical level, we need a similarity checking technique that works on a token level basis. In this paper, we define common tokens that represent all tokens commonly used in programming languages of different paradigms. Each source code of different language is then transformed into the list of common tokens that are compared. Experimental results using exEyes show that our proposed method using common tokens is effective in detecting cross-language clones.

A Study on the Evaluation of Concrete Unit-Water Content of FDR Sensor Using Deep Learning and Machine Learning (딥러닝과 머신러닝을 이용한 FDR 센서의 콘크리트 단위수량 평가에 관한 연구)

  • Lee, Seung-Yeop;Youn, Ji-Won;Wi, Gwang-Woo;Yang, Hyun-Min;Lee, Han-Seung
    • Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.29-30
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    • 2022
  • The unit-water content has a very significant effect on the durability of the construction structure and the quality of concrete. Although there are various methods for measuring the unit-water content, there are problems of time required for measurement, precision, and reproducibility. Recently, there is an FDR sensor capable of measuring moisture content in real time through an apparent dielectric constant change of electromagnetic waves. In addition, various artificial intelligence techniques that can non-linearly supplement the accuracy of FDR sensors are being studied. In this study, the accuracy of unit-water content measurement was compared and evaluated using machine learning and deep learning techniques after normalizing the data secured in concrete using frequency domain reflectometry (FDR) sensors used to measure soil moisture at home and abroad. The result of comparing the accuracy of machine learning and deep learning is judged to be excellent in the accuracy of deep learning, which can well express the nonlinear relationship between FDR sensor data and concrete unit-water content.

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