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윤성웅(Soungwoong Yoon),채진기(Jinki Chae),이상훈(Sanghoon Lee) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.35 No.2
수많은 웹 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 검색 엔진은 웹 정보를 요약하였다가 사용자의 질의에 따라 상대적 중요도와 정보의 적합도를 반영한 검색순위를 제공한다. 그러나 이 순위는 개별 사용자가 원하는 정보를 상위 순위에 보여주는데 제한이 있다. 본 논문에서는 사용자의 검색 의도가 질의에 가장 잘 나타난다고 보고 질의의 의미를 잘 반영하는 웹 정보를 선택적으로 상위 순위화하기 위하여 질의 내부의 단어 인접도를 이용한 재순위화 방법을 제시하였다. 실험 결과 매우 간단한 방법으로 사용자가 요구하는 정보를 75.8%의 확률로 찾아낼 수 있으며, 선별된 정보들의 선택적인 순위 상승으로 13~20%의 검색 효율 향상을 기대할 수 있다. It is difficult to get relevant information on vast Web data. Search engines summarize and store Web information and show the ranked lists based on user queries affected by relative importance and user-adaptation. But these have limitation with showing user-intended information at the top priority. User intention is presented in general within query itself. In this paper, we propose the selective rankup methodology of user-intended search results based on weighting internal contiguity in query terms. With experimental results, we can find user-intended results with 75.8% probability using this simple method only, and efficiency of rerank proposed outperforms ordinary case by 13~20%.
모의전투훈련 예측을 위한 인공신경망 기반 전술상황 평가모델
윤성웅(Soungwoong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2017 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.22 No.7
There are lots of combined battlefield elements which complete the war. It looks problematic when collecting and analyzing these elements and then predicting the situation of war. Commander’s experience and military power assessment have widely been used to come up with these problems, then simulated combat training program recently supplements the war-game models through recording real-time simulated combat data. Nevertheless, there are challenges to assess winning factors of combat. In this paper, we characterize the combat element (ce ) by clustering simulated combat data, and then suggest multi-layered artificial neural network (ANN) model, which can comprehend non-linear, cross-connected effects among ces to assess mission completion degree (MCD ). Through our ANN model, we have the chance of analyzing and predicting winning factors. Experimental results show that our ANN model can explain MCDs through networking ces which overperform multiple linear regression model. Moreover, sensitivity analysis of ces will be the basis of predicting combat situation.
오정운(Jungwoon Oh),윤성웅(Soungwoong Yoon),이상훈(Sanghoon Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
Social Network는 웹 환경에서 개인을 중심으로 뻗어 나가는 연결로서 사용자별 프로필을 탐색하고 새로운 연결 및 정보의 소통을 지원한다. 이러한 상호신뢰를 바탕으로 구축된 Social Network 환경 내 구성원들이 가지고 있는 속성(Feature)을 이용하여 사용자간 친밀도를 산정한다면 친구 및 동호회 추천 등 Social Network 내부의 효율 향상 뿐만 아니라 웹 검색 등 다양한 사용자간의 공통 활동에도 응용할 수 있다. 본 논문에서는 Social Network 사용자간 친밀도를 산정하기 위한 방법을 제시한다. 기존의 친밀도가 없이 구성되어 있는 사용자간의 관계를 사용자의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제의 유사성과 접근성을 이용하여 산정하였으며, 이는 Social Network 성격의 규명과 사용자의 정보 요구에 대한 판단의 척도로 사용될 수 있다.
Influence Assessment Model of a Person within Heterogeneous Networks Based on Networked Community
Tae-Geon Kim(김태건),Soungwoong Yoon(윤성웅),Sang-Hoon Lee(이상훈) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.10
In this paper, we tried to investigate whether the influence of `I` in a heterogeneous network of physical network and virtual network can be quantitatively measurable. To do this, we used Networked Community(NC) methodology to devise a concrete model of influence assessment in heterogeneous network. In order to test the model, we conducted an experiment with Donald J. Trump and his surroundings to evaluate the effectiveness of this influence assessment model. Experimentation included the measurement of impacts on the physical and virtual networks, and the impact on the networked community. Using Trump`s case, we found that analyzing only one of the two networks can not accurately analyze the impact on others.
SNA to assess the Influence of Organization Members
Young-Seok Lee(이영석),Soungwoong Yoon(윤성웅),Sang-Hoon Lee(이상훈) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.7
There are various organizations in modern society, in which people have direct and indirect relationships. Internal structure of these organizations can be analyzed by the relationships which are officially pressed on the media. However, this task will be difficult when the media information is strictly limited, though the necessity of analyzing organization structure remains. In this study, we try to estimate the influence of North Korea’s core members by using PageRank centrality to supplement the limitation of previous SNA analysis methods. Experimental results show that we can show and predict NK’s power shifts more efficiently.
김영해(Young-Hae Kim),윤성웅(Soungwoong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.4
In this paper, we propose the methodology and system to show weather information to spatial system. When using the spatial information system, it is easy and convenient to show information such as target location, mission contents, enemy threats and so on. However, drawing 1-dimensional weather information on 3-dimensional space in spatial information system is hard task. To fuse data, we need to add a spatial layer including weather information to spatial layers and perform space modeling for showing weather information as spatial data in a virtual space. The virtual space is shown by receiving meteorological data and then changing in real time through weather database linkage.
김태건(Tae-Geon Kim),윤성웅(Soungwoong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2018 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
네트워크 커뮤니티 (NC)는 이종의 연결인 물리적 네트워크(PN)와 가상 네트워크(VN)를 망라하여 네트워크 내에서 나의 위치를 파악하고자 하는 분석방법으로서, 사용자가 NC 내에서 다른 노드에 얼마나 영향력이 있는지를 분석할 수 있다. 본 논문에는 NC 모델링 기법을 이용하여 실제 세계를 대변하는 PN과 VN을 방향성 있게 연결하여 ‘나’의 영향력이 실제로 변화하는 실험적 모델을 제시하였으며, 이 영향력 모델의 수치적 평가를 실험을 통해 제시하였다.
차시명(Simyeong Cha),하종우(Jongwoo Ha),윤성웅(Soungwoong Yoon),안창원(Chang-Won Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.6
사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다. We can sense somebody’s feeling fatigue, which means that fatigue can be detected through sensing human biometric signals. Numerous researches for assessing fatigue are mostly focused on diagnosing the edge of disease-level fatigue. In this study, we adapt quantitative analysis approaches for estimating qualitative data, and propose video analysis models for measuring fatigue state. Proposed three deep-learning based classification models selectively include stages of video analysis: object detection, feature extraction and time-series frame analysis algorithms to evaluate each stage’s effect toward dividing the state of fatigue. Using frontal face videos collected from various fatigue situations, our CNN model shows 0.67 accuracy, which means that we empirically show the video analysis models can meaningfully detect fatigue state. Also we suggest the way of model adaptation when training and validating video data for classifying fatigue.