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휴먼 - 컴퓨터 인터렉션을 이용한 터치 패널 시스템 응용
남건우(Gun-Woo Nam),장경아(Kyung-Ah Chang),박종희(Jong-Hee Park),우영번(Young-Bun Woo),김태윤(Tai-Yun Kim) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
오늘날 전 산업 분야에서 컴퓨터를 이용한 데이터 수집, 편집, 가공 기술이 적용되고 있다. 데이터를 수집하기 위한 휴먼 인터페이스는 관련 시스템과 인간 공학적 측면을 고려하여 임의의 사용자가 재교육 없이 간편하고 정확하게 원하는 목적을 이룰 수 있어야 한다. 터치 패널 시스템은 입력부와 표시부가 일치하여 사용자가 친숙하고 편리하게 이용할 수 있다. 이러한 터치 패널 시스템을 공장 자동화에 적용하여 열악한 산업 환경에서 단순하고 편리한 데이터 입력 장치로 이용할 수 있다. 또한 이렇게 수집한 데이터들을 중앙 제어 시스템으로 전달, 분석, 가공하여 전체 흐름을 제어할 수 있는 지능형 터미널을 설계할 수 있다.
사용자 인터렉션이 가능한 다중 에이전트 기반 전문 분야 검색 엔진 설계
남건우(Gun-Woo Nam),이형우(Hyung-Woo Lee),최창원(Chang-Won Choi),김태윤(Tai-Yun Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
월드 와이드 웹의 급격한 사용 증가로 정보 검색에 대한 요구가 높아지고 있다. 정보 검색을 위한 국내외에 여러 종류의 검색 엔진이 존재한다. 그러나 사용자 요구에 정확히 부응하는 결과를 제시하지 못하고 있다. 검색 결과의 정확도를 높이기 위해서 사용자와 인터렉션할 수 있는 구조를 가지고 전문분야에 대한 검색 엔진이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 있는 대형 검색 엔진과는 달리 사용자 정보를 유지하고 질의된 결과에 대한 관련성 조사를 통해 정확성을 높일 수 있는 전문 분야에 대한 검색 엔진을 제안한다. 이를 위해 가중치를 적용시킨 자동 인덱싱 방법과 검색어에 대한 사용자 피드백 구조에 의한 사용자 에이전트를 제안한다.
남건우(Gun-woo Nam),윤웅섭(Woong-sup Yoon) 대한기계학회 2003 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2003 No.11
A study of argon droplet vaporization is conducted using molecular dynamics, instead of using<br/> traditional methods such as the Navier-Stokes equation. Molecular dynamics uses Lagrangian frame to<br/> describe molecular behavior in a system and uses only momentum and position data of all molecules<br/> in the system. So every property is not a hypothetical input but a statistical result calculated from the<br/> momentum and position data. This work performed a simulation of the complete vaporization of a<br/> three dimensional submicron argon droplet within quiescent environment. Lennard-Jones 12-6 potential<br/> function is used as a intermolecular potential function. The molecular configuration is examined while<br/> an initially non-spherical droplet is changed into the spherical shape and droplet evaporates. And the<br/> droplet radius versus time is calculated with temperature and pressure profile.
의사결정나무 기반 하천 유량 및 수질 예측모델의 성능 평가
전기일 ( Gee Ill Jun ),조경철 ( Gyeong Cheol Jo ),남건우 ( Gun-woo Nam ),기서진 ( Seo Jin Ki ) 한국환경기술학회 2022 한국환경기술학회지 Vol.23 No.6
This study aimed to investigate the performance of decision tree-based models for water quantity and quality prediction. The models adopted for performance assessment included decision tree (DT), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGB), which was fed by the data sets collected from two monitoring stations in the Nakdong River during 2018-2021. A 7:3 ratio was used to prepare training and testing sets for three prediction models and their hyperparmeters were tuned to improve the accuracy of prediction. We found that XGB which was not sensitive to input data resolution outperformed the other two models, DT and RF. In contrast, the prediction error for DT model decreased progressively in response to increasing monitoring frequency from 7 through 3 to 1 day as well as after applying post-pruning, regardless of dependent variables. When the accuracy of prediction for RF model was assessed as a function of the number of independent variables, more than 4 variables was effective in maintaining its prediction performance as compared to all variables adopted. Therefore, both monitoring frequency and pruning play an important role in reducing the prediction error of decision tree models, in addition to hyperparameter optimization.