http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 정세민(Semin Jung) (검색결과 3 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
정세민,Jung, Semin 한국광학회 2012 한국광학회지 Vol.23 No.6
광학 활성의 측정은 고분자, 광통신, 천문학, 물리학 등과 관련된 분야에서 매우 중요한 주제가 되고 있다. 따라서 이와 같은 경향은 이 주제를 학부 실험에 반영되도록 할 필요가 있다. 이 실험에서는 파장이 543 nm인 헬륨-네온 레이저와 학부용으로 시판되는 파스코 사의 검출기, 회전 엔코더 및 자료 수집기를 사용해서 저비용으로 믿을만한 결과를 주는 편광계를 구성하고 관련 이론과 실험식을 제시하였다. 장치 성능을 검증하기 위해 반파장판을 표준 시료로 사용했으며, 그 후 농도가 30 %인 설탕 용액을 측정 시료로 사용해 비회전을 측정해 보았다. 설탕의 비회전 측정 결과는 +76 deg.cc/g.dm로써, 기존의 CRC 자료들의 내삽을 통해 추정된 값과 거의 동일했으므로, 대부분 학부 수준의 실험에서도 충분히 수용 가능하다고 판단되었다. Measurements of the optical activity become very important issues in fields related to polymers, optical communications, astronomy, physics and many more. Hence it need to introduce this subject in our regular curriculum. In this experiment, an inexpensive, reliable, motorized polarimeter system which is suitable for undergraduate courses is constructed with PASCO's well-known Science Workshop 750 and a rotational motion sensor and light sensor, and the system is presented along with its experimental formulas. After responsivity of this system was checked by a half wave plate, and some repetitive experiments with 30% sucrose solution at 543.8 nm were performed. Comparing the experimental result with two calculated values from CRC data[1] showed that the specific rotation of the sucrose sample could be strongly suggested to be around +76 deg.cc/g.dm and it was an amply acceptable result for most undergraduate level courses.
-
정세민(Jung Semin),이세영(Lee, Seyoung),안유나(Ahn Yuna),김보경(Kim Bo Gyeong) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
다양한 매체와 플랫폼의 등장으로 영화관에 가지 않더라도 언제 어디서나 쉽게 영화를 접할 수 있다 따라서 영화 리뷰와 평점은 영화 선택에 큰 영향을 미친다 본 연구는 네이버 영화 포털에서 수집한 약 만 건의 영화 리뷰 데이터로 감성 분석을 수행하였다 먼저 평점을 기준으로 긍정과 부정 감성 라벨을 생성하였다 리뷰 텍스트는 한국어 형태소 분석기를 통해 문장 형태소 분석을 한 후 문서단어행렬을 생성하였다 데이터 셋은 명사 형용사 동사 부사 등의 다양한 조합을 기반으로 생성하였으며 각 데이터 셋에 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 분류 모델을 생성하여 성과를 비교하였다 단일 품사 데이터 셋으로 감성 예측 모델을 구축한 경우 명사 형용사 동사 부사 등의 순서로 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났고 두 개의 품사로 구성된 데이터 셋의 경우에는 명사와 형용사로 구성된 모델이 가장 좋은 성과를 나타냈다 마지막으로 세 개의 품사로 구성된 경우 명사 형용사 동사로 구성된 모델이 가장 좋은 성과를 나타냈다 본 연구는 영화 리뷰의 감성 예측에 있어 서로 품사를 기반으로 한 데이터 셋이 모델의 성과에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 검증하였다는 측면에서 의미가 있다. With the advent of various media and platforms, people can easily access movies anytime, anywhere without going to the movie theater. Therefore, movie reviews and ratings have a great influence on movie choices. This study conducted sentimental analysis with about 60,000 movie review data collected from the Naver movie portal. First, positive and negative sentimental labels were created based on the rating. For the review text, a document word matrix was created after sentence morpheme analysis was performed through a Korean morpheme analyzer. The dataset was generated based on various combinations of nouns, adjectives, verbs, and adverbs, and the performances were compared by creating classification models by applying machine learning algorithms to each dataset. When the sentimental prediction model was constructed with datasets of a single parts of speech, it was found that the accuracy was high in the order of nouns, adjectives, verbs, and adverbs, and in the case of datasets composed of two parts of speech, the model composed of nouns and adjectives showed the best performance. Finally, when composed of three basic parts of speech, the model composed of nouns, adjectives, and verbs showed the best performance. This study is meaningful in that it verified the fact that data sets based on different parts of speech can affect the performance of the model in predicting the sentiment of the movie reviews.
-
최승훈(Seunghoon Choi),김진영(Jinyoung Kim),송지혜(Jihye Song),정세민(Semin Jung),홍세진(Sejin Hong) 한국디지털콘텐츠학회 2019 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.2
Recently, Chatbot technology is getting more attention as a new communication channel. Especially, when compared with the existing expert system, in terms of being able to collect data and learn machine learning by using query response, Chattbot technology can be effectively applied to online consultation of medicine and law requiring expert knowledge. In this paper, we proposed a labor law consulting system using Blue Mix and Watson Convergence services provided by IBM Watson. In order to develop this system, we collected Labor law data and classified and processed the data in a form that can be learned by the Chatbot. Based on the processed data, the users input was divided into Intents, Entities, and Dialog. Then natural language processing was performed. In addition, it facilitates service access by using server application based on AWS (Amazon Web Service) and friend function of KakaoTalk Plus. The results of this study can be applied to various counseling systems using Chatbot.
DBpia
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
