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One-step synthesis of dual-transition metal substitution on ionic liquid based N-doped mesoporous carbon for oxygen reduction reaction
Ulziidelger Byambasuren, Yukwon Jeon, Dorjgotov Altansukh, Yunseong Ji, Yong-Gun Shul 한국탄소학회 Carbon Letters 12 Pages
한국탄소학회 Carbon Letters 2016, Vol.17 No.1 8 53-64 (12 pages)
Nitrogen (N)-doped ordered mesoporous carbons (OMCs) with a dual transition metal system were synthesized as non-Pt catalysts for the ORR. The highly nitrogen doped OMCs were prepared by the precursor of ionic liquid (3-methyl-1-butylpyridine dicyanamide) for N/C species and a mesoporous silica template for the physical structure. Mostly, N-doped carbons are promoted by a single transition metal to improve catalytic activity for ORR in PEMFCs. In this study, our N-doped mesoporous carbons were... -
X-means 확장을 통한 효율적인 집단 개수의 결정
허경용, 우영운, Heo. Gyeong-Yong, Woo. Young-Woon 한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 9 Pages
한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2008, Vol.12 No.4 772-780 (9 pages)
K-means는 알고리즘의 단순함과 효율적인 구현이 가능함으로 인해 군집화를 위해 현재까지 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 하지만 K-means는 집단의 개수가 사전에 결정되어야 하는 근본적인 문제점이 있다. 이 논문에서는 BIC(Bayesian information criterion) 점수를 이용하여 효율적으로 집단의 개수를 추정할 수 있는 X-means 알고리즘을 확장한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 X-means 방법을 따르면서 집단이 임의의 분산 행렬을 가질 수 있도록 함으로써 X-means 알고리즘이 원형 집단만을 허용함에... -
Real-Time Vehicle License Plate Detection Based on Background Subtraction and Cascade of Boosted Classifiers
Sarker. Md. Mostafa Kamal, Song. Moon Kyou 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 11 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2014, No.0 909-919 (11 pages)
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비디오 셧의 감정 관련 특징에 대한 통계적 모델링
박현재, 강행봉 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 9 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2003, Vol.28 1200-1208 (9 pages)
확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인... -
배경 분리 기반의 실시간 객체 추적을 위한 개선된 적응적 배경 혼합 모델
김영주, Kim. Young-Ju 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 8 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2005, Vol.10 No.6 187-194 (8 pages)
반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을... -
GMM과 클러스터링 기법에 의한 뉴로-퍼지 시스템 모델링
김승석, 곽근창, 유정웅, 전명근, Kim. Sung-Suk, Kwak. Keun-Chang, Ryu. Jeong-Woong, Chun. Myung-Geun 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2002, Vol.12 No.6 571-576 (6 pages)
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의... -
혼합 가우시안 모델과 민쉬프트 필터를 이용한 깊이 맵 부호화 전처리 기법
박성희, 유지상, Park. Sung-Hee, Yoo. Ji-Sang 한국정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 9 Pages
한국정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2011, Vol.15 No.5 1155-1163 (9 pages)
방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하...
