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- 저자 : 최홍구 (검색결과 17 건)
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Synthesis and Compaction Behavior of Monodispersed 3Y-ZrO2Spherical Agglomerates
최홍구,용석민,김도경 한국세라믹학회 2013 한국세라믹학회지 Vol.50 No.6
Monodispersed 3Y-ZrO2 spherical agglomerates were synthesized by thermal hydrolysis process followed by crystallization processes (hydrothermal treatment and calcination). The crystallization process affected the properties of the final particles, such as the primary particle size, the agglomeration state, and the fraction of ZrO2 monoclinic phase. The hydrothermal treated spherical particles were porous microstructures (weak agglomerates) composed of small primary particles with a size of 14 nm, but the calcined spherical particles had a dense microstructure due to the hard aggregation between primary particles. While the calcined particles had a low green density due to the hard aggregation, hydrothermal treated ones were soft agglomerates and had a deflection point at 50 MPa due to the rearrangement of secondary spherical particles and the filling of the interstices with the primary particles. Finally, the green density of hydrothermally treated ZrO2 particles was 58% at 200 MPa.
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최홍구 ( Hong-gu Choi ),전상훈 ( Sanghoon Jun ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
본 논문에서는 블로그의 포스트로부터 주요 키워드를 추출하여 노래 가사 데이터와 유사도를 분석, 해당 블로그 포스트에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 또한, 블로거가 포스트마다 제시한 태그들도 주요한 키워드로서 활용한다. 이를 위해서, 첫째로 TF-IDF 기법을 사용하여 텍스트로 구성된 포스트의 중요 키워드를 추출한다. 둘째로 포스트의 태그와 추출된 키워드를 기반으로 유사한 노래 가사를 LSA 기법으로 검색하여 가장 높은 유사도를 갖는 음악을 선택, 적합한 음악으로써 추천한다. 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법이 실제 추천에 적합한지 검증한 다.
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트위터 문서 분석을 통한 감정 기반의 음악 추천 시스템
최홍구(Hong-gu Choi),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.11
다양하고 방대한 양의 멀티미디어 콘텐츠가 보편화되면서 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 특히 음악의 경우 사람의 감정이나 기분에 따라 듣고 싶은 음악의 유형이 크게 달라질 수 있기 때문에 음악 추천과 같은 음악 관련 서비스를 위해서는 사람의 감정 파악이 중요하다. 한편, 소셜 네트워크 서비스가 확산되면서 일상 생활이나 정치적 사건, 영화, 제품 등 다양한 이슈에 대한 개인의 생각이나 느낌을 표현하고 공유하는 것이 빈번해졌다. 특히, 마이크로 블로그와 같은 경우 사용자의 감정을 암시하는 내용이 풍부하므로, 이러한 데이터를 수집하고 분석하면 개인의 견해나 감정을 파악하는 것이 가능하다. 이러한 감정 추출과 음악 추천을 연결할 수 있다면 다양한 형태의 감정 기반 사용자 서비스를 효과적으로 지원할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 SNS인 트위터에서 사용자의 감정을 분석하고 분석한 감정에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안하다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 효율성을 검증한다. As a vast amount of diverse multimedia contents have been available, many works have been done to utilize them effectively. Especially, in the case of music, since the music type to which a user wants to listen depends on his emotion or mood, it has become very important to recognize user emotion for music-related services such as music recommendation. On the other hand, with the wide spread of social network services, it has become quite common for people to express and share personal thoughts or feelings on the various issues such as daily life, political events, movies or commercial products. In particular, as micro-blogs contain various emotion-rich resources, personal opinion or emotion can be extracted and recognized by collecting and analyzing such data. In order to support various emotion-based user services, mood recognition and music recommendation should be connected to each other. In this paper, we first show how to extract user emotion from twitter documents and then propose how to recommend music based on the extracted user emotion. Through experiments, we show that our scheme can produce satisfactory result.
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최홍구(Hong-gu Choi),전상훈(Sanghoon Jun),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
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최홍구(Hong-gu Choi),탁윤식(Yoon-Sik Tak),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B
트위터는 2006년 10월에 출시된 이후로 지속적으로 성장하고 있다. 최근 향상된 모바일 디바이스의 인터넷 접근성이 향상되면서 마이크로 블로그의 확산을 자극하고 있다. 본 논문에서는 트위터를 분석하여 사용자의 감정에 적합한 음악 추천 기법을 제안한다. 이를 위해 WordNet을 통해 확장된 ANEW를 적용하여 사용자의 트위터에서 대표 감정을 추출한다. 추출한 감정에 맞는 음악을 추천하기 위해 음악 특성과 가사를 사용한 멀티 모달 음악 무드 분류기법을 사용한다. 트위터 분석을 통한 감정 기반의 음악 추천을 트위터 사용자에게 수행하여 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
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남호준,최홍구,하민우,Hong Joo Song,노정현,이준호,박정호,한철구 한국물리학회 2011 THE JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY Vol.59 No.21
In this research, we investigated the effects of ramp rates in the rapid thermal annealing process (RTP) on the drain and the gate leakage currents in AlGaN/GaN High Electron Mobility Transistors (HEMTs) on silicon substrates. Varying the ramp rates during the Ohmic alloy process affect leakage currents by one or two orders of magnitude. Atomic force microscopy (AFM) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) analyses show that the AlGaN surfaces (composition, surface states, morphology) are modified due to thermal stress during RTP, which is one of the prime origins of the leakage currents in the devices.
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산업체 규모와 업종에 따른 MSDS 영업비밀 적용 실태조사 연구
이권섭,최홍구,이인섭 한국산업보건학회 2019 한국산업보건학회지 Vol.29 No.1
Objective: This study analyzed the status of the application of trade secrets in MSDSs according to size and type of industry. The contents of the MSDS non-public approval policy are summarized. We suggest proactive improvement requirements related to the operation of the MSDS non-public approval policy. Methods: To review this subject, we selected 153 manufacturers and six importers in such fields as organic chemical production. The trade secrets application status and ratio (%) of MSDSs by industry size and industry classification were investigated. Improvements toward a proactive system related to the operation of the MSDS non-public approval policy under the Occupational Safety and Health Act(OSHA) were summarized. Results and Conclusions: According to the results, the trade secret ratio in MSDSs by industry size was 33% in workplaces with less than 50 employees, 23.1% in workplaces with more than 50 but less than 100 workers, 73% in workplaces with more than 100 workers, and 83.4% in workplaces with 300 or more workers. For the trade secret writing rate for MSDSs by industry, the highest was MOCCP (Manufacture of ink, paint, coating and similar products) at 80.9%. MOC (Manufacture of other chemicals) was the lowest at 16.2%. We propose four proactive efforts to minimize the administrative burden of implementation of the MSDS non-public approval policy. The results of this study can be used as basic data for policy improvements to make more effective use of MSDS.
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