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황인준(Een-Jun Hwang) 한국전자거래학회 2004 한국전자거래학회지 Vol.9 No.1
최근 웹이 보편화되면서 웹은 이제 거대한 정보의 보고로서 중요한 의미를 가지게 되었다. 현재 웹 상에 존재하는 많은 문서들은 HTML로 작성되어 있다. HTML은 간단하고 배우기가 쉬운 반면, 고정된 태그 등으로 정보 검색에 있어서 비효율적이다. 이러한 단점을 보완하기 위해 XML이 제안되어 현재 다양한 응용에 활용되고 있다. XML은 HTML에 비해 구조적이고 또한 정보의 의미를 적절하게 표현할 수 있어 정보 검색에 있어서 훨씬 효과적이다. 이러한 추세에 맞추어 본 논문에서는 XML 문서를 다양하고 효과적으로 생성하고 관리하는 XML 문서 관리기를 제안한다. 시스템의 특징으로는 첫째, 문서의 양식을 반영하는 폼을 제공하여 XML을 잘 모르는 일반 사용자도 쉽게 새로운 문서를 작성할 수 있게 하였으며 둘째, 이미 존재하는 비슷한 구조를 가지는 HTML 문서에 대해서는 자동적인 XML 문서로의 변환을 제공하여 기존의 HTML 문서도 XML를 통해 관리와 검색을 가능하게 한다. 마지막으로 GUI 상에서 문서의 DTD를 편집할 수 있게 하여 DTD 작성을 용야하게 하였다. With its recent popularity, Web is now considered as a huge repository of information. Most documents on the web have been created using HTML(Hyper Text Markup Language). Even though HTML is simple and easy to learn, it has several features that are obstacles to the efficient information retrieval. XML(eXtensible Markup Language) can provide a solution to such problems and in fact, has already been used in many applications. XML is a standard markup language for exchanging data on the web. It can describe a document structure freely by defining its DTD, which enables efficient integration and retrieval of data on the web. In this paper, we propose a versatile and efficient XML document manager. Its features include (ⅰ) form-based XML editor that enables easy creation of new XML documents, (ⅱ) automatic document converter that can transform HTML documents with similar structure into XML documents automatically, and (ⅲ) GUI-based DTD editor.
Performance Evaluation of DS-CDMA System with M-ary Orthogonal Signaling
Hong,Een Kee,Kim,Ki Jun,Whang,Keum Chan 延世大學校 電波通信共同硏究所 1995 電波通信論文誌 Vol.1 No.1
In this paper, the effects of signature sequence on the performance of direct-sequence code-division multiple-access (Ds-CDMA) system employing Walsh M-ary orthogonal signaling are considered. The mean-squared value of multiple access interference(MAI) is derived by treating the signature sequence as deterministic. The numerical results show that Walsh orthogonal signaling changes the original properties of signature sequences, and a different choice of signature sequence results in significant performance difference. These results can be used as guides in selecting signature sequences for systems which employ Walsh M-ary orthogonal signaling.
전상훈,황인준,Jun, Sang-Hoon,Hwang, Een-Jun 한국전기전자학회 2009 전기전자학회논문지 Vol.13 No.2
음악은 다양한 하위 레벨 음악 특징을 통하여 인간의 감정을 유발시키거나 음악적 무드를 만들어낸다. 보통 음악은 하나 이상의 무드로 구성되며 이것은 음악간 유사도를 결정하는 데 주요한 단서로 사용된다. 본 논문에서는 음악의 무드 변화 패턴을 기반으로 하는 새로운 음악 검색 기법을 제안한다. 이를 위해서, 우선 모든 음악에 대해 유사한 하위 레벨 특징을 가지는 세그먼트로 나누고, K-means 군집화 알고리즘을 적용하여 유사한 특징을 가지는 클러스터로 그룹화한다. 각 클러스터에 대해 유일한 무드 심볼을 정의하고 나면, 각 음악의 무드 변화 패턴은 일련의 무드 심볼 시퀀스로 표현이 가능하다. 마지막으로 음악간 유사도를 측정하기 위해서 longest common subsequence (LCS)알고리즘을 적용한다. 제안된 검색 기법의 성능을 측정하기 위해 다양한 실험과 사용자 만족도 조사를 수행하고 결과를 분석한다. Music evokes human emotions or creates music moods through various low-level musical features. Typical music clip consists of one or more moods and this can be used as an important criteria for determining the similarity between music clips. In this paper, we propose a new music retrieval scheme based on the mood change patterns of music clips. For this, we first divide music clips into segments based on low level musical features. Then, we apply K-means clustering algorithm for grouping them into clusters with similar features. By assigning a unique mood symbol for each cluster, we can represent each music clip by a sequence of mood symbols. Finally, to estimate the similarity of music clips, we measure the similarity of their musical mood sequence using the Longest Common Subsequence (LCS) algorithm. To evaluate the performance of our scheme, we carried out various experiments and measured the user evaluation. We report some of the results.
김영준(Young-Jun Kim),나세현(Se-Hyeon Na),홍인기(Een-Kee Hong) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
빅 데이터 시대에 넘쳐나는 모바일 트래픽 데이터를 효율적으로 할당하고 수용하기 위한 많은 시도들이 있었다. 그 중 하나가 모바일 트래픽 데이터를 예측하여 미리 통신 자원을 할당해주는 방식이다. 본 논문에서는 모바일 트래픽 예측의 정확도를 높이기 위한 방법으로서, 특정 장소들이 갖는 고유한 특성 때문에 비슷한 트래픽 유형을 보임을 증명했다. 대학교를 예시로 특정 장소의 고유한 특징을 증명하였는데, 머신러닝 모델로 대학교 트래픽을 분류한 결과, 정확도가 99.1%였다.