http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 전현주 ( Hyeon-ju Jeon ) (검색결과 5 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
애니메이션 활용 딕토글로스 지도가 초등 영어 학습자의 듣기 · 쓰기 및 정의적 영역에 미치는 영향
전현주(Jeon, Hyeon-Ju),고경석(Ko, Kyoung-Seok) 한국초등영어교육학회 2012 초등영어교육 Vol.18 No.1
The purpose of this study was to examine whether dictogloss using animations as the opportunity of output influenced the listening and writing skills of 6th grade students in elementary school including affective sphere. Students were divided into an experimental group and a comparative group, respectively, targeting 2 classes at the 6th grade level at an elementary school located in In-cheon city. The experimental treatment was applied to the English instructions that used dictogloss using animations for the experimental group. The results of this study are as follows. Firstly, dictogloss using animations appeared to have positive effects on English listening ability. Not only input but also output encouraged learners to pay attention to language use. Secondly, dictogloss using animations appeared to have positive effects on English writing ability. Comparing procedure between the original scripts and the learners's work sheets helped learners to improve the accuracy on their writings. Thirdly, dictogloss using animations appeared to have positive effects on learners' interest, self-confidence and learning attitude. Furthermore, all levels of the experimental group felt that their listening ability improved.
-
Self-supervised Graph Learning을 통한 멀티모달 기상관측 융합
전현주 ( Hyeon-ju Jeon ),강전호 ( Jeon-ho Kang ),권인혁 ( In-hyuk Kwon ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.
-
합성곱 신경망과 초음파 기반 상수도관 수질 및 부식 분석용 이중모드 진단 시스템
문소연 ( So Yeon Moon ),전현주 ( Hyeon-ju Jeon ),성영호 ( Yeongho Sung ),김민서 ( Min-seo Kim ),김대훈 ( Daehun Kim ),최재엽 ( Jaeyeop Choi ),오정환 ( Junghwan Oh ),이오준 ( O-joun Lee ),임해균 ( Hae Gyun Lim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.
-
입지선정 범위 예측을 위한 신경망 기반의 엣지 가중치 예측
고정륜(JeongRyun Ko),전현주(Hyeon-Ju Jeon),전승훈(Joshua. Jeon),윤정섭(Jeong-seop Yoon),정재은(Jason J. Jung),김봉길(Bonggil Kim) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1
본 논문은 노드와 엣지로 이루어진 그래프 구성을 통해 신경망을 활용하여 엣지 가중치 예측 방안을 제안하고자 한다. 사회 구성요소 중 하나인 브랜드들의 중요도 높은 전략 중 출점전략에 대해 초점을 맞추어 보았다. 본 논문에서는 1) 브랜드 지점들을 노드로 구성하고, 지점 간 관계를 엣지로 구성한다. 그리고 지점 간 실제 도보 및 주행 가능 거릿값을 엣지 가중치로 표현한 그래프를 구성한다. 그리고 2)엣지를 수치화하여 신경망을 학습해 엣지의 가중치인 지점 간 거릿값을 예측하는 방안을 제안한다. 제안한 방식을 활용함으로 예측되는 특정 브랜드의 출점 범위를 성공적인 브랜드의 출점전략 분석할 시에 활용할 수 있을 것으로 예상한다. This paper is a proposal for edge weight prediction using neural networks to graph configurations of nodes and edges. Brand is one of the components of society. and one of the brand's most important strategies is geographical location strategy. This paper is focus on that strategy. In This paper propose two things: 1) Graph Configuration. node consists of brand store, edge consists of store-to-store relationships and edge weight consists of actual walk and drive distance values. 2) numbering edges and training neural networks to predict next store distance values. It is expected to be useful in analyzing successful brand geographical location strategies.
-
인공지능을 활용한 초음파 신호와 합성곱 신경망 기반 자동 적조 모니터링 시스템
김대훈 ( Daehun Kim ),전현주 ( Hyeon-ju Jeon ),이오준 ( O-joun Lee ),임해균 ( Hae Gyun Lim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
해양 식물플랑크톤의 성장은 유해적인 적조를 유발할 수 있으며, 이는 여러 국가의 생태계에 피해를 주는 상황이다. 적조를 모니터링하는 것은 식물플랑크톤 미생물의 증가를 예방하고 통제하기 위해 중요하다. 그러나 현재의 적조 모니터링 기술은 날씨, 시간 제약 및 실시간 모니터링에 대한 어려움으로 인해 측정 정확도에 영향을 미치는 한계가 있다. 본 연구는 특히 적조 발생을 감지하기 위한 목적으로 개발된 자동 실시간 모니터링 시스템의 성공적인 개발을 보여준다. 개발한 시스템은 음향 반사파 데이터 처리를 통해 합성곱 신경망(Convolutional neural networks, CNN)을 활용하여 식물플랑크톤 농도를 정확하게 구별할 수 있다. 특히, 이 CNN 모델은 음향 신호의 변환된 주파수 스펙트럼과 Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides)의 농도 간의 상관 관계를 수립하는 데 뛰어난 효과를 나타냈다. 이 CNN 은 C. polykrikoides 를 감지하는 데 0.90 의 정확도를 보여준다. 이러한 모니터링과 CNN 분류의 활용은 실시간 측정의 중요한 잠재력을 보여주며, 추가적인 절차가 필요 없는 자동 모니터링 시스템을 구축할 수 있을 것으로 예상된다.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
