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안순재,육선우,유우진,문인혁 한국재활복지공학회 2022 재활복지공학회논문지 Vol.16 No.4
최근 정부에서는 4차산업혁명 대응 계획 중 하나로, 복지 분야에서 노인과 장애인의 간병 및 간호와 신체활동을 지원하는 로봇 개발 및 보급을 진행하고 있다. 그러나 아직 돌봄로봇에 대한 명확한 정의, 품목분류, 안전에 대한 기준이 제시되지 않아 관련 정책을 수립하거나 인허가 단계에서 제조사의 많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 돌봄로봇에 대한 정의, 안전에 대한 요구사항에 대한 표준개발 과정을 소개한다. 돌봄로봇은 “스스로 일상을 유지하는 활동이 어려운 고령자나 장애인 등에게 신체적/정신적 도움을 제공하는 로봇 또는 로봇기술이 적용된 기기”로 정의할 수 있다. 이러한 정의를 기준으로 돌봄로봇으로써 필요한 안전에 대한 요구사항과 시험에 관한 내용을 조사하고 분석하여 표준에 반영하였다. 개발된 표준을 활용하면 돌봄로봇의 인허가 및 정책 수립에 활용할 수 있고 제조사는 돌봄로봇 개발단계에서 안전을 확보할 수 있을 것으로 보인다.
안순재,문인혁 한국재활복지공학회 2023 재활복지공학회논문지 Vol.17 No.4
한국의 고령인구 비율이 높아지고, 중증 장애인 중 전동휠체어 사용자가 늘고 있다. 리튬이온 배터리 기술의 발전으로 전동휠체어용 리튬이온 배터리에 관한 연구가 진행 중이지만, 아직 보급을 위한 안전 및 성능에 대한 충분한 기준이 없다. 최근에는 전동휠체어용 리튬이온 배터리를 다루는 ISO 7176-31 표준이 개발되었으며, 전동휠체어용 리튬이온 배터리의 안전과 성능에 대한 요구사항을 담고 있다. 하지만 이 표준에서 아직 시험방법이 완성되지 않은 요구사항들이 있으므로, 시험방법 보완이 필요하다. 정부가 주도하는 리튬이온 배터리 안전성 관련 연구 및 개발로 시험방법 수요가 늘고 있으며, 국제표준화 작업도 진행 중이다. 이를 통해 전동휠체어 분야에 적용할 수 있는 시험방법을 개발하고 적용해야 한다. 본 논문에서는 전동휠체어용 리튬배터리와 관련된 표준의 개발 현황과 향후 개발 방향을 소개하고자 한다. The proportion of the elderly population in South Korea is increasing, and the number of powered wheelchair users among individuals with severe disabilities is on the rise. While research on lithium-ion battery technology for powered wheelchairs is ongoing, there are currently insufficient safety and performance standards for widespread adoption. Recently, the ISO 7176-31 standard has been developed specifically for powered wheelchair lithium-ion batteries, outlining safety and performance requirements. However, some requirements within this standard are still lacking test methodologies, necessitating the development of these testing procedures. The demand for testing methods is growing, driven by government-led research and development in lithium-ion battery safety, and international standardization efforts are also underway. It is crucial to develop and implement testing methods applicable to the field of powered wheelchairs.
전이학습을 활용한 소규모 비정형 정책데이터 감성분석 모델
안순재(Soonjae Ahn),유승의(Seungui Ryu),홍순구(Soongoo Hong) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.2
최근 빅데이터 기술의 발전에도 불구하고 정책분야에서는 텍스트 등 비정형 데이터의 부족으로 감성분석 연구에 제한이 많았다. 이에 본 연구에서는 전이학습을 기반으로 소규모 비정형 정책 데이터를 활용한 감성분석 모델을 제안한다. 이를 위해 네이버 영화리뷰 20만 건의 댓글로 CNN 모델을 생성하고 지역 리뷰 1만 건의 댓글을 이용하여 전이학습을 수행하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 전이학습 모델은 소규모 데이터만으로 생성된 모델보다 약 10%의 정확도 향상과 1epoch당 1000ms의 학습지간 단축을 보였다. 본 연구의 공헌도로 학술적으로는 한글 텍스트 감성분석에 전이학습을 처음으로 적용하여 향후 소규모 데이터의 감성분석 연구에 활용할 수 있는 이론적 기반을 제공하였다는 점이다. 실무적으로는 데이터가 부족하여 시도하기 어려웠던 정책 분야의 감성분석을 통해 정부사업의 성공여부를 판별할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다. Despite the recent development in big data technologies, the research on sentiment analysis is still facing many limitations due to the lack of unstructured data, including texts, in the policy field. Thus, this study proposes a sentiment analysis model for small-scale unstructured policy data based on transfer learning. As a result, the proposed transfer learning model achieved about 10% better accuracy and a shorter training time of 1000 ms per epoch than the model generated only by using small-scale data. As an academic contribution, this study, which is the first application of transfer learning to Korean text sentiment analysis, provides a theoretical basis for future research on sentiment analysis using small-scale data. For practicality, this study can serve as basic data in determining the success or failure of government projects through sentiment analysis in the policy field, which was difficult to determine previously given the lack of data. the detailed feature of sea/land breeze at each site is closely associated with the local shape of coastline.