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 : Changhyun Byun(변창현) (검색결과 4 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
UML 2.0 행위 다이어그램을 확장한 비동기 상호작용 웹 애플리케이션의 항해 모델
변창현(ChangHyun Byun),서정호(JungHo Seo),류성열(SungYul Rhew) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2B
Web2.0 의 비동기식 웹 페이지 전환기술이 주목을 받으면서 기존의 웹사이트들이 동적인 웹 사이트로 바뀌어 가고 있다. 그러나 웹 애플리케이션 개발에 적용 가능한 설계모델인 UML2.0은 정적인 웹 페이지 설계 모델로 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 UWE의 항해모델에서 뷰 관점 항해모델과, 데이터 전송 항해 모델을 State Machine, Communication Diagram을 이용하여 비동기식 웹 페이지 항해 모델 개선과 기존의 동기식 웹 페이지 모델과의 호환성 방안을 제안한다.
-
Dynamic Seed Selection for Twitter Data Collection
Hyoenchoel Lee(이현철),Changhyun Byun(변창현),Yanggon Kim(김양곤),Sang Ho Lee(이상호) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.41 No.4
트위터와 같은 소셜 네트워크 분석은 인간의 행동을 이해하거나, 화제가 되는 주제를 탐지하거나, 영향력 있는 사람을 식별하거나, 커뮤니티나 그룹을 발견하는데 흥미로운 시각을 제공할 수 있다. 하지만 소셜 네트워크가 가지는 특성(즉 데이터가 방대하고, 정교하지 않으며 또한 동적인 특성) 으로 인하여 소셜 네트워크에서 주제와 연관이 있는 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 주어진 주제와 관련 있는 트윗을 효과적으로 수집하기 위하여 시드 노드를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 사용자의 영향력을 측정하기 위하여 사용자 속성을 활용하며, 수집 프로세스 중에 시드 노드를 동적으로 할당한다. 우리는 제안한 알고리즘을 실제 트윗 데이터에 적용하였으며, 만족할 만한 성능결과를 얻었다. Analysis of social media such as Twitter can yield interesting perspectives to understanding human behavior, detecting hot issues, identifying influential people, or discovering a group and community. However, it is difficult to gather the data relevant to specific topics due to the main characteristics of social media data; data is large, noisy, and dynamic. This paper proposes a new algorithm that dynamically selects the seed nodes to efficiently collect tweets relevant to topics. The algorithm utilizes attributes of users to evaluate the user influence, and dynamically selects the seed nodes during the collection process. We evaluate the proposed algorithm with real tweet data, and get satisfactory performance results.
-
시계열 해수면온도 산출을 위한 이어도 종합해양과학기지 열적외선 관측 시스템 구축
강기묵,김덕진,황지환,최창현,남성현,김성중,조양기,변도성,이주영,KANG, KI-MOOK,KIM, DUK-JIN,HWANG, JI-HWAN,CHOI, CHANGHYUN,NAM, SUNGHYUN,KIM, SEONGJUNG,CHO, YANG-KI,BYUN, DO-SEONG,LEE, JOOYOUNG 한국해양학회 2017 바다 Vol.22 No.3
Continuous monitoring of spatial and temporal changes in key marine environmental parameters such as SST (sea surface temperature) near IORS (Ieodo Ocean Research Station) is demanded to investigate the ocean ecosystem, climate change, and sea-air interaction processes. In this study, we aimed to develop the system for continuously measuring SST using a TIR (thermal infrared) sensor mounted at the IORS. New SST algorithm is developed to provide SST of better quality that includes automatic atmospheric correction and emissivity calculation for different oceanic conditions. Then, the TIR-based SST products were validated against in-situ water temperature measurements during May 17-26, 2015 and July 15-18, 2015 at the IORS, yielding the accuracy of 0.72-0.85 R-square, and $0.37-0.90^{\circ}C$ RMSE. This TIR-based SST observing system can be installed easily at similar Ocean Research Stations such as Sinan Gageocho and Ongjin Socheongcho, which provide a vision to be utilized as calibration site for SST remotely sensed from satellites to be launched in future. 이어도 종합해양과학기지(IORS, Ieodo Ocean Research Station) 주변 해역은 시 공간적으로 해양 환경 변화가 심하여, 해양-대기교환 과정을 비롯하여 해양 생태계와 기후 변화 연구에 필수적인 해수면온도(SST, Sea surface temperature) 자료의 지속적인 측정이 요구되는 해역이다. 본 연구에서는 이어도 종합해양과학기지에 열적외선 센서를 이용하여 해수면온도 연속 관측이 가능한 시스템을 구축하였다. 자동 대기 보정 및 해양 조건에 따른 방사율 계산이 가능한 해수면온도 추출 알고리즘을 개발하였고, 현장측정 해수면온도 자료와의 비교 및 검증을 통해 정확도를 평가하였다. 2015년 5월 17일부터 26일, 그리고 2016년 7월 15일부터 18일까지 기지에 체류하는 동안 열적외선 관측 시스템으로 측정된 해수면온도와 기지 부착 CT (Conductivity-Temperature) 및 튜브 부착 수온 센서들을 이용하여 현장에서 측정된 해수면온도 시계열을 비교하여 상호상관계수0.72-0.85, 평균제곱근 편차 $0.37-0.90^{\circ}C$의 정확도를 얻었다. 이 시스템은 이어도 종합해양과학기지뿐만 아니라 신안 가거초 및 옹진 소청초 등의 다른 종합해양과학기지에도 쉽게 구축이 가능한 시스템으로써 향후 발사될 인공위성의 해수면온도 산출알고리즘 개발의 테스트사이트나 검보정사이트로 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
-
Study on Efficient Topic Detection Method through Topic Modeling Approaches
Hyunjeong Shin(신현정),Changmin Lee(이창민),Changhyun Byun(변창현) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.2
스택 오버플로우, 애스크 우분투, 야수 앤서, 쿼오라 같은 유저가 질문을 올리고 질문에 답변을 다는 온라인 커뮤니티 사이트들을 지식 공유 플랫폼이라 한다. 이때 각 질문에 사용자들이 태그를 추가할 수 있다. 태깅은 전반적인 온라인 커뮤니티 내에서는 매우 인기가 많은 시스템으로 태킹을 함으로서 사용자들이 자신들이 올리는 질문을 분류할 수 있어, 플랫폼에서는 비용을 들여 전문가를 고용하여 질문들을 별도로 분류를 할 필요가 없다는 장점이 있다. 그러나 태깅은 그 자체의 장점 뿐만 아니라 문제점도 가지도 있는데 태그 폭발과 태그 동의어가 대표적이다. 이 논문에서는 지식 공유 플랫폼에서 토픽 모델링 기법을 사용한 태그 추천 시스템을 제안한다. 토픽모델링은 문사 유사도와 차원 감소의 다양한 장점들을 포함하고 있으며, 논문에서 제안하는 태그 추천 시스템에서는 문사 유사도와 기록에 기반한 태그 발현 횟수를 계산하여 사용한다. Online community sites such as Stack Overflow, Ask Ubuntu, Yahoo Answer, and Quora are knowledge sharing platforms that allow users to post questions, answer the questions asked by other users, and add tags to their questions. Tagging is a famous system across online communities because tagging make users to classify their questions. It is much cheaper than hiring expert to categorize questions. However, tagging comes with the problem of the tag explosion and the tag synonym. In this paper, we propose a tag recommendation system using topic modeling approaches on knowledge sharing platforms to solve these problems. Topic models have advantages of dimensionality reduction and document similarity. Our tag recommendation system considers the document similarity and the historical tag occurrence to calculate tag scores.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
