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플로리앙 젤레르 작 아버지(Le Père) 앙드레 역할창조 연구 - 비인지 기능 장애와 앤 보가트의 뷰포인트를 중심으로
장건우,조준희 한국연극교육학회 2023 연극교육연구 Vol.45 No.-
This study aims to analyze the "Andre" of <Le Pere> in Florian Zeller's family drama trilogy from the perspective of non-cognitive dysfunction and examine the process of creating a role through Anne Bogart's physical acting methodology In the process of analyzing and building Andre's behavioral patterns, it was difficult to accept and express his Alzheimer's dementia behavior and symptoms with existing universal perceptions and representational acting training methods. Therefore, it was judged that grasping the character's disposition based on objective criteria and building a corresponding inner world could provide confidence in the role and help to play the character clearly. For this, BPSD (Behavioral and Psychological Symptoms of Dementia) criteria were used to define Andre as an Alzheimer's dementia patient, and three characteristics were derived: "Quickly declining memory," "warning for others," and "anxiety caused by a departing family." After that Ann Bogart's Viewpoint Acting Training Method applied to make the psychological and behavioral symptoms of Alzheimer's dementia into physical behavior. The cognitive training method of time and space a training method of Ann Bogart’s Viewpoint Acting Training Method-was applied to 'Andre' to shape the psychological symptoms of cognitive impairment as physical behavior. This study attempted to clearly establish the behavioral patterns of Alzheimer's dementia patient 'Andre' by creating the role based on objective criteria. The significance of this study is that it provides a practical way to create the role Andre by embodying the mental symptoms and physical behaviors of Alzheimer's disease through Anne Bogart's Viewpoint Acting Training Method.
장건우,김형준,박성열 한국공업화학회 2017 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2017 No.1
이온선택성 전극, 가스 센서나 습도 센서, 바이오센서 등 화학 센서(chemosensor)는 극미량의 생화학 물질을 선택적으로 감지할 수 있는 소자이다. 특히, 바이오센서는 특정한 생체 물질의 존재를 감지하여 전기화학, 광학, 형광과 같은 물리학적인 방법으로 신호가 변환된다. 일반적으로 면역형광법과 항원-항체 반응을 이용하는데, 이용되는 발색단은 무기 양자점과 유기 형광체이다. 무기 양자점은 물리적, 화학적 안정성을 가지고 있고 양자효율과 흡광계수가 높지만 세포독성을 가지고 있다. 바이오 적합성이 다소 우수한 유기물질은 신체 내부의 산성 환경이나 자외선광 노출에 매우 취약하기 때문에, 이를 극복하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 실험에서는 이를 개선하기 위해서 헤테로고리 구조의 새로운 유기형광분자를 합성하고 나노구조 제어체를 제조하여 고체 상태에서도 높은 발광을 갖춘 우수한 면역형광표지법을 시연하였다.
장건우 ( Gun-woo Jang ),양우석 ( Woo-seok Yang ),천명현 ( Myung-hyun Chun ),김상훈 ( Sang-hoon Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
본 논문에서는 쿼드로터의 자동 호버링을 구현하기위해 다종 센서를 융합하여 자세 및 고도제어, 위치홀딩 시스템 기술을 직접 제작한 기체에 적용해 방법을 제시한다. 개발된 기술은 민간, 산업, 국방 등 다양한 분야의 드론에 적용시켜, 높은 안정성과 신뢰성을 확보한 비행 능력을 제공하는데 초점을 맞추고 있다.
장건우(Gunwoo Jang),주명근(Myoung Gun Ju),손창현(Chang Hyun Sohn) 한국자동차공학회 2008 한국자동차공학회 지부 학술대회 논문집 Vol.2008 No.11
The present study is numerically evaluated the heat transfer performance of the multi slot impinging jet for various Reynolds number (11000 to 130000) and nozzle throat to plate distance(H/e= 20 to 40). A commercial code, CFD-ACE, is used with the standard κ-ε turbulent model. The calculated results show the average Nusselt number increase with turbulent intensity and there exist the optimal H/e ratioaround 30~35.
민소영,장건우 한국사례관리학회 2022 사례관리연구 Vol.13 No.2
본 연구는 빅데이터와 ICT가 사례관리 제공체계 내에서 어떻게 결합 및 연계될 수 있는지, 이 과정에서 나타날 수 있는 기대와 우려는 무엇인지, 그렇다면 우리는 무엇을 준비해야 하는지 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 공공 및 민간 복지기관의 현장 실무자를 대상으로 포커스 그룹 인터뷰(Focus Group Interview)를 실시하였다. 연구 결과, ‘빅데이터와 ICT 결합에 거는 기대’, ‘빅데이터 활용의 한계와 우려’, ‘시스템 환경 개선방안’, ‘의미 있는 빅데이터 수집과 활용 방안’의 4가지 중심 주제와 12가지 하위 주제들이 도출되었다. 연구 결과를 토대로 사례관리의 특수성 이해, 특정 집단의 욕구를 측정하는 표준화된 도구 개발, AI/ML 활용한 지속적인 알고리즘 개발 및 평가 연구 수행, 빅데이터 분석을 통해 개발된 기준을 참고 수준으로 인식 필요, 데이터 신뢰도 향상을 위한 체계적 지원과 정보 전문 역량 지원, 정보 오류 최소화 및 정보 수집의 효율화 추구, 시스템 환경 개발 등의 함의를 도출하였다.
멀티 태스킹 딥러닝 기반의 도로 환경 인식과 객체 추적 기법 연구
윤도현,장건우,원종진,강연식 한국자동차공학회 2024 한국 자동차공학회논문집 Vol.32 No.1
In this paper, we will be utilizing a deep learning model with camera sensors to detect objects, lanes, and road boundaries. By applying the ByteTrack technique, we ensure that there is stable tracking even when objects are occluded. Additionally, we will be designing a multi-tasking model that can perform various tasks simultaneously. This enables rapid environmental perception and efficient memory usage in autonomous driving systems. Moreover, this model allows achieving multi-task objectives with the use of a single neural network. This paper validates its viability through the Waymo Open Dataset. The results demonstrate that, in the case of image object detection, our multi-tasking model can outperform both DLT-Net and MultiNet in terms of accuracy and inference speed. Furthermore, relatively superior performance can be observed when detecting road boundaries and lanes as well.