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양기문(Kimoon Yang),이성주(Seongjoo Lee) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
In this paper, segmented image CNN accelerator architecture is proposed to decrease DRAM access and accelerate performance. CNN is one of the most popular AI model recently. Growth of AI field is so fast that AI model is getting more complex and having lots of data. Therefore the number of DRAM access is increased, and it causes performance degradation because the speed of DRAM is relatively slow. So this paper propose the method to decrease DRAM access by segmenting both input image and CNN model. And then segmented CNN model inference the segmented images before fully connected layer respectively. After that, each of results are concatenated. The key is that the data size of divided model would be satisfied with the size of on-chip memory. At this time, accuracy of inference is totally same with original CNN model.
방송 뉴스 선택과 뉴스 시청에 따른 시청자들의 정치 지식 습득 및 정치 참여
양기문(Gimun Yang),정선형(Sun Hyung Chung),이상우(Sang Woo Lee) SBS 2017 미디어경제와 문화 Vol.15 No.4
인터넷을 통한 뉴스 소비가 보편화되면서 대중들은 신문이나 방송으로 전달되는 뉴스를 기다리지 않고 실시간으로 뉴스를 접하게 되었다. 이런 흐름에 맞춰 종합 편성 채널 JTBC는 간판 뉴스 프로그램인 <뉴스룸>의 포맷을 새롭게 재편해 경쟁력을 확보했다는 평가를 받고 있다. 뉴스를 핵심만 축약된 형태로 전달하는 스트레이트 뉴스 포맷 외에도 뉴스를 다각도로 풀어 설명하는 해설적인 포맷을 사용하고 있기 때문이다. 본 연구는 해설적인 포맷의 방송 뉴스가 기존 방송 뉴스의 약점을 보완하고 있는지 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위하여 스트레이트 뉴스 포맷을 대표하는 KBS1 〈뉴스9〉과 JTBC 〈뉴스룸〉을 형식적 · 내용적 측면에서 비교하고, 각 방송의 주시청자 간 특성을 살펴보았다. 또, 뉴스 시청자의 정치 심리 변인, 뉴스 시청 동기, 선호 뉴스 성격에서 나타나는 차이가 두 뉴스를 시청한 정도와 관련이 있는지 분석하였다. 마지막으로 두 뉴스의 상대적 뉴스 시청 정도와 정치 지식, 정치 참여 의사의 관련성을 비교 분석하였다. 연구 결과, 두 뉴스의 형식적 구성 비율에는 다소 차이가 있었지만 정치 관련 분야의 내용적 구성 비율에는 거의 차이가 없었다. KBS1 〈뉴스9〉의 시청 정도는 시의적 정보추구 동기, 습관적 시청 동기와 정적 관련성을 보였으며, JTBC 〈뉴스룸〉의 시청 정도는 진보적 정치 성향, 차별화된 뉴스와 흥미 추구 동기, 그리고 대화형 뉴스 전달 방식 선호도와 정적 상관관계를 보였다. 마지막으로, 상대적 JTBC 〈뉴스룸〉 시청 정도는 정치 지식, 정치 참여 의사와 정적 관련성이 있는 것을 알 수 있었다. With the development of information technology, many people can get access to news anywhere, any time. JTBC, a comprehensive programming channel, is getting favorable reviews due to its new format of news programs, such as 〈News Room〉. JTBC"s 〈News Room〉 provides both straight news and the interpretive news, which are differentiated from other news programs. This paper compared JTBS"s 〈News Room〉 and KBS1"s 〈News9〉 in terms of their format and content. KBS1"s 〈News9〉 represent the original style of news form and JTBC"s <News Room> represent the newly-generated news form. This study empirically tested whether or not JTBC"s <News Room> has a competitive advantage over KBS1"s <New 9>. Second, this study examined the differences between JTBC’s viewers and KBS1’s viewers in terms of political and psychological characteristics, and analyzed the relationship between the degree of viewership of these two news programs and other characteristic, such as news viewer"s political and psychological traits, news viewing motivations and news preference. Lastly, this paper examined if the relative degree of news viewership affects viewers" political knowledge and political participation.
영상클립의 인기요인에 대한 실증 연구: 네이버 TV를 중심으로
양기문(Gimun Yang),정선형(Sun Hyung Chung),이상우(Sang Woo Lee) 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.6
본 연구는 네이버TV의 이용자들이 네이버TV에서 제공하는 영상클립을 어떻게 이용하는지 살펴보고, 영상클립의 인기도에 영향을 미치는 요인들을 실증적으로 분석했다. 이를 위해 2017년 9월 10일부터 9월 24일까지 2주간 네이버TV의 영상클립 상위50위에 올랐던 영상클립 572개를 선정해 분석대상으로 삼았다. 분석대상 영상의 성격은 장르, 유형, 스타출연 여부로 나눴고, 성격에 따른 인기 정도를 알아보기 위해 개별 영상클립 인기도를 지수화했다. 연구결과, 이용자 반응특성 중에서는 개별 영상클립의 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수가 영상클립 인기정도와 정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 영상클립 특성 중에서는 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수, 장르, 유형, 스타출연 여부가 영상클립 인기에 영향을 미치는 요인이었다. 장르 중 기타장르의 영향력 정도가 가장 낮았으며, 미세한 차이지만 드라마, 음악, 예능장르 순으로 영향력 정도가 높았다. 유형 중 웹 전용, 미방송분 유형이 하이라이트 유형의 영상클립에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 영상클립의 인기정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 영상클립 내에 스타가 등장 할 경우 영상클립의 인기정도가 더 높았다. This study analyzed Naver TV users’ pattern of video clip watching, and analyzed the factors affecting the popularity of Naver TV’s video clip. We selected 572 individual video clips that were ranked 50th in Naver TV rankings from September 10th to September 24th in 2017. We classified video clip’s characteristics into several factors, including the number of likes, the number of subscriber, genre, video clip’s types, and star appearances. We indexed the popularity of video clip, which implies the degree of popularity for each video clip. The results showed that the number of likes for video clips and the number of subscribers for each video clip were positively related to the popularity of video clip. Video clip’s genre, video clip’s type and star power positively affected the popularity of video clip. The effect of extras genre on the popularity of video clip was the lowest, followed by entertainment, music, and drama genre, but the difference among entertainment, music and drama genre was not statistically significant. Web-only video and non-broadcast video positively affected the popularity of video clip. Finally, the popularity of video clip was higher when stars appeared in the video clip.