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노성진(Seongjin Noh),김현준(Hyeongjun Kim),장철희(Cheolhee Jang),이용준(Yongjun Lee) 대한토목학회 2008 대한토목학회 학술대회 Vol.2008 No.10
도시지역은 도시형 수해발생, 갈수시의 급수안전도 저하, 평시 하천유량의 감소, 공공수역의 수질악화, 지하수 오염 등 여러가지 문제에 직면하고 있다. 개발로 인한 수환경의 피해를 최소화하기 위한 대안적인 설계방안이 필요하며, 이를 위해서는 개발 전후 물순환 환경 변화에 대한 정량적인 해석이 가장 우선적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 우수의 집중적인 유출을 억제하고 보수와 저류기능을 강화하여 도시화로 인한 홍수의 증가, 수원함양기능 저하, 수자원환경의 악화 등을 억제하는 시설인 침투트렌치를 설치하였을 때의 물순환 개선 효과를 분포형 수문모형인 WEP 모형을 통하여 모의하였다. 모의의 전ㆍ후처리는 WEP+를 통해 수행되었는데, WEP+는 WEP 모형의 방대한 양의 입력자료를 효과적으로 구축하고, 다양한 시계열 및 공간분포 출력자료를 효과적으로 분석할 수 있는 인터페이스를 지닌 전ㆍ후처리 프로그램이다. 절성토로 인한 지형 및 토양 조건 변화, 토지이용 및 용수이용 변화에 대한 개발 계획 등을 고려하여 개발후 수문 및 지형조건에 대한 입력자료를 구축하고, 침투 트렌치 설치 유무시에 대해 각각 11년간 모의하여 수문 요소 변화를 비교하는 방법을 사용하였다. 침투 트렌치는 개발지역 건물 지붕 집수면으로부터 차집된 우수를 인공적으로 침투시키는 것을 가정하였으며, 개발후 토지이용을 기준으로 격자별 설치 가능 밀도를 산정하였다. 모의결과, 침투 트렌치가 고밀도로 설치 가능한 일부 소유역에서 개발전 61% 수준까지 기저유출회복을 가능한 것으로 분석되었다.
노성진(Seongjin Noh),노미진(Mijin Noh),한무명초(Mumoungcho Han),엄선현(Sunhyun Um),김양석(Yangsok Kim) 한국스마트미디어학회 2022 스마트미디어저널 Vol.11 No.2
본 연구는 야구 경기에서 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하기 위한 의사결정을 지원하는 예측 모델 구현을 목적으로 한다. 이를 위해 베이스볼 서번트(Baseball Savant)에서 제공하는 메이저리그 스탯캐스트 데이터를 활용하여, 선발 투수를 위기 상황 이전에 선제적으로 교체하는 예측 모델을 구현한다. 이를 위해 첫째, 데이터 탐색을 통해 선발 투수가 경기에서 직면하는 위기 상황을 도출하였다. 둘째, 선발 투수가 이닝 종료 전에 교체된 경우, 이전 이닝에서 교체하는 것으로 레이블을 구성하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델을 비교한 결과 앙상블 기법을 기반으로 한 모델이 F1-Score가 65%로 가장 높은 예측 성능을 보였다. 본 연구의 실무적 의의는 제안하는 모델을 통해 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하여 팀의 승리 확률을 높이는 데 기여할 수 있으며, 경기 중 감독은 데이터 기반의 전략적 의사결정 지원을 받을 수 있을 것이다. The purpose of this study is to implement a predictive model to support decision-making to replace a starting pitcher before a crisis situation in a baseball game. To this end, using the Major League Statcast data provided by Baseball Savant, we implement a predictive model that preemptively replaces starting pitchers before a crisis situation. To this end, first, the crisis situation that the starting pitcher faces in the game was derived through data exploration. Second, if the starting pitcher was replaced before the end of the inning, learning was carried out by composing a label with a replacement in the previous inning. As a result of comparing the trained models, the model based on the ensemble method showed the highest predictive performance with an F1-Score of 65%. The practical significance of this study is that the proposed model can contribute to increasing the team s winning probability by replacing the starting pitcher before a crisis situation, and the coach will be able to receive data-based strategic decision-making support during the game.
코로나 백신에 정부 정책 발표에 대한 여론 형성에 관한 Causal Impact 분석
구현지(Gu Hyeonji),박채연(Park Chaeyeon),최지우(Choi Jiwoo),노성진(Noh Seongjin) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 연구에서는 정부의 코로나 백신 정책이 사람들의 여론에 영향을 얼마나 미쳤는지 알기 위해, 빅카인즈의 뉴스와 유튜브의 댓글 데이터를 수집하여 분석하였다. 먼저 여론의 동향을 알아보기 위해서 Word Cloud 분석을 수행하였고, Causal Impact 분석을 통해 정부 정책이 여론에 얼마나 영향을 분석하였다. 분석 결과 정부의 정책이 뉴스를 통해 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것을 확인하였다. In this study, to find out how much the government"s COVID-19 vaccine policy affected people"s public opinion, BigKinds"s news and YouTube"s comment data were collected and analyzed. First, Word Cloud analysis was performed to find out the trend of public opinion, and how much influence the government policy has on public opinion was analyzed through causal impact analysis. As a result of the analysis, it was confirmed that the government"s policy had a significant through the news statistically.