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정희원(Heewon Jung),최민재(Minjae Choi),이재헌(Jaeheon Lee) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.1
일반적인 관리도는 모니터링하는 대상의 분포가 모두 동일하다는 동일분포의 가정을 한다. 하지만 임상적 수술결과를 모니터링하기 위해서는 환자들의 수술전 위험상태가 모두 다르기 때문에 동일 분포의 가정을 할 수가 없다. 이러한 이유에서 환자들의 위험상태가 다름을 고려하는 위험조정의 개념이 도입되었고, 위험조정 베르누이 누적합 관리도 절차가 제안되었다. 그러나 위험조정 베르누이 누적합 관리도에서는 주어진 관리상태에서의 특성을 만족하는 관리한계의 설정이 쉽지 않다. 이 논문에서는 평균런길이에 대한 교정확산 (corrected diffusion) 근사를 이용하여 환자들의 위험상태에 따라 관리한계를 설정하는 방법을 제안하였다. 그리고 모의시험을 수행하여 이전에 연구된 방법과 관리 상태에서의 성능을 비교하였다. 이때 관리도의 성능을 판단하기 위해 런길이의 평균, 표준편차, 그리고 백분위수를 사용하였다. When using general control charts, we assume that quality characteristic monitored is identically distributed during the in-control period. However, when we monitor the surgical performance such as the surgical outcomes, this assumption is not satisfied because of variability in pre-operative risks of different patient populations. It was proposed that the risk-adjusted Bernoulli CUSUM chart that involves adjusting for each patient’s pre-operative risk of surgical failure using a logistic regression mode l and then applying a Bernoulli CUSUM chart. However, it is difficult to determine the control limits satisfying the specified in-control performance. In this paper, we propose the method for determining adaptive control limits of risk-adjusted Bernoulli CUSUM charts based on the corrected diffusion (CD) approximation. And we evaluate the in-control performance of the proposed method by using the average run length, the standard deviation of run length, and percentiles.
왕규현 ( Wang Guehyun ),이수진 ( Lee Soojin ),정희원 ( Jung Heewon ),임누리 ( Lim Nuri ) 한국독서학회 2022 독서연구 Vol.- No.65
본 연구는 도서 텍스트에 대해 사용자 이력을 바탕으로 대용량 데이터를 구축하고, 적합한 기계학습 모델을 이용하여 난이도를 분석하는 데 목적이 있다. 한국어 텍스트 난이도 측정 선행연구에서 대용량의 데이터와 적절한 모델을 활용한 분석이 부족함을 살피고, 이를 해소하기 위해 실제 기업의 서비스 데이터를 활용하여 대용량의 데이터를 구축하고 앙상블 방식의 기계학습 모델을 이용해 난이도를 측정했다. 도서 텍스트 데이터는 단어 수준, 문장 수준, 문단 수준의 19개의 지표로 분석되었고 사용자 이력을 통해 설정된 나이를 예측하는 방식으로 모델을 훈련하였다. 모델의 평가를 위해 전문가 평정을 받은 읽기능력 진단검사 지문을 활용하여 사용자 이력 기반 데이터의 적절성과 앙상블 방식 기계학습 모델의 성능이 뛰어남을 보였다. 본 연구는 대용량 데이터를 구축하기 어려운 텍스트 난이도 측정 분야에서 사용자 이력을 통한 나이 설정이 적절하다는 것을 밝힌 점과 설명력 있는 기계학습 모델을 활용한 분석이 효과적이라는 점을 소개한 것에 그 의의가 있다. 본 연구 결과는 텍스트 난이도 측정 분야의 데이터 설정 및 모델 활용에 도움을 줄 것으로 기대한다. The purpose of this study is to construct large data for redability assesment based on user histories, and to analyze the difficulty using a suitable machine learning model. In previous Korean redability assesment studies, we examined the lack of analysis using large data and appropriate machine learning models. In this paper, book text data was analyzed with 19 features at word level, sentence level, and paragraph level, and the model was trained in a way to predict the age set through user history. To evaluate the model, the text data that received an expert rating were used, As a result of the evaluation, it was shown that the user history-based data and model are suitable. This study is meaningful in that it revealed that age setting through user history is appropriate in the field of redability assesment, where it is difficult to construct large data, and that analysis using an explanatory machine learning model is effective. The results of this study are expected to help the field of redability assesment to set data and model.
대체단백질식품(식물성 대체육, 배양육, 식용곤충) 국내외 시장 현황 및 연구
조창준(Changjun Cho),임혜원(Hyewon Lim),김보성(Bosung Kim),정희원(Heewon Jung),박성권(Sungkwon Park) 한국축산식품학회 2022 Food and Life Vol.2022 No.1
As the global population increases and issues regarding health, environment, and animal welfare emerge, interest in alternative proteins is rising along with the emphasis on sustainability and food security in agriculture and livestock. Based on protein sources, alternative proteins can be divided into plant-based meat, animal cell-cultured meat, and edible insect. Alternative meat market will keep growing and accounting for 11% of the total protein food market by 2035. America has the largest share in the alternative protein market. Many food companies and startups are developing and distributing alternative proteins in Korea which is ranked 38th. Among them, plant based meat shows advantages in terms of production cost and safety verification, but may present some issues that include anti-nutrients and allergens. Animal-derived cell cultured meat can best mimic traditional meat products, but may have concerns for food safety and high production cost. In order to shift from traditional animal based meat production into extraction-, fermentation-, or culture-based alternative protein manufacturing system, it is necessary to understand the origins, pros and cons, and the current status of research and market for better forecast their future promises and challenges.
포터블 배터리 및 OBC를 활용한 포터블 B2V 충전 시스템
최재혁(JaeHyuk Choi),송병섭(ByeongSeob Song),김성규(SungKyu Kim),김달철(TalChol Kim),조인영(InYoung Cho),최영곤(YoungGon Choi),정희원(HeeWon Jung) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
As electric vehicles become more widespread, the development of mobile charging systems has been actively developed to improve charging convenience. A typical mobile charging system requires a battery for storing electrical energy, as well as a power converter with a large volume and weight. Therefore, there is a limitation in that the overall size or weight is increased and mobility or portability is poor. In this paper, we propose a battery-to-vehicle mobile charging system that does not require a separate power converter by utilizing the On Board Charger in an electric vehicle. The battery-to-vehicle charging system has the effect of reducing cost and reducing size because the power converter can be removed from a typical mobile charging system.