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탁해성 ( Haesung Tak ),조환규 ( Hwan-gue Cho ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
최근 블로그나 인터넷 게시판과 같은 온라인 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자하는 이용자들이 계속해서 증가하고 있다. 실제 댓글 활동이 활발한 인터넷 게시판에서는 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 심심치 않게 찾아볼 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 게시판의 글의 정보와 댓글을 이용하여, 댓글의 확장과 조회 수와의 상관관계에 대해 알아보았다.
탁해성 ( Haesung Tak ),이상민 ( Sang-min Lee ),박기정 ( Kiejung Park ),이도훈 ( Dohoon Lee ),조환규 ( Hwan-gue Cho ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
차세대 유전자 서열 시퀀싱 기법이 등장함에 따라 참조 유전자 서열로부터 리드를 생성하는 시퀀서의 기술이 다양화 되었다. 이전 시퀀싱 방식에 비해 비용 및 시간 측면에서 효율성이 증대 되었으나, 매핑도구의 검증을 위해서 다양한 생물학적 특이성을 반영하거나 비용이 소요되지 않는 방법을 연구하는 과정에서 리드 시퀀싱 시뮬레이터가 개발되었다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 리드 시퀀싱 시뮬레이터에서 반영된 시퀀싱 기법을 분석하고 시뮬레이터의 기능적 특성을 분석하고자 한다. 이는 시뮬레이터 개발에 필요한 기능 설계 및 생물학적 특성을 반영하는데 활용하고자 한다.
탁해성(Haesung Tak),조환규(Hwan-Gue Cho) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.41 No.3
최근 소셜 네트워크 서비스를 이용한 온라인 의사소통이 급격하게 증가하고 있다. 거대한 소셜네트워크에 대한 연구가 진행되면서, 소셜 네트워크를 시각화 하는 시스템이 필요하다. 이중에서도 사용자 관계망의 주요 특성을 고려한 시각화 방법은 매우 중요한 연구 주제이다. 본 논문은 온라인 게시판에서 획득한 자료로부터 구성한 사용자 사회구성망 그래프를 시각화하기 위한 방법을 제시한다. 이를 위하여 특정 온라인 게시판의 글 120만개를 수집하였다. 수집한 온라인 게시물을 활용하여, 사용자의 게시판 참여정도와 사용자 간 논쟁관계가 잘 드러나도록 사회구성망 그래프를 시각화 하여 시각화 방법을 검증하였다. Recently, we witnessed that the online communication based on social networks is growing so rapidly. In order to analyze huge social networks, firstly, a good visualization system is required. Especially, the visualization for characteristics of a network graph is crucial in social network analysis. This paper proposes an algorithm for user social networks obtained from online bulletins. For this, we have collected 1.2 million articles posted on an online bulletin in Korea. With lots of online bulletin articles we have collected, our experiments have shown the proposed algorithm has successfully visualized the degree of disputing strength and the confronting groups in online bulletins.
탁해성(Haesung Tak),김태용(Taeyong Kim),조환규(Hwan-Gue Cho),김희제(Heeje Kim) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.11
많은 정보가 데이터로 저장되면서, 데이터를 분석하거나 특수 상황을 예측하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 전력 데이터의 경우 환경적 요인에 의한 예측 연구 및 신재생 에너지를 활용하는 스마트그리드와 마이크로그리드 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 전력 데이터의 예측을 위해 주변 환경에서 나타나는 데이터를 활용하고자 한다. 이때, 단순 기상 데이터가 아닌 이전 시간에 따른 여러 인자를 반영하여 데이터 예측이 올바르게 이루어지는지를 검증하고자 한다. 검증 과정에서는 유사 기온을 가지는 전력 데이터 선별 예측 결과와 전력 데이터의 길이에 따른 전력 수요 예측 결과를 비교군으로 두고, 기상 정보를 추가 활용하였을 때의 전력 수요 예측 결과를 비교 분석한다. 실험 결과를 통해 기상 정보를 이용할 경우 평균 15% 이내의 최대 오차율 감소 효과를 확인할 수 있다. Much of the information is stored as data, research has been activated for analyzing the data and predicting the special circumstances. In the case of power data, the studies, such as research of renewable energy utilization, power prediction depending on site characteristics, smart grid, and micro-grid, is actively in progress. In this paper, we propose a power prediction model using the substation environment data. In this case, we try to verify the power prediction result to reflect the multiple arguments on the power and weather data, rather than a simple power data. The validation process is the effect of multiple factors compared to other two methods, one of power prediction result considering power data and the other result using power pattern data that have been made in the similar weather data. Our system shows that it can achieve max prediction error of less than 15%.