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권장우(Jangwoo Kwon),양해봉(Haebong Yang),이중만(Jungmann Lee) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.7 No.1
본 연구는 기업이 원하는 맞춤형 인재육성과 함께 질적 불일치 해소와 최근 대두되고 있는 무업자 증가 및 청년실업률 완화에 기여할 수를 있기 위해 단순 교육차원의 산학협력이 아닌 고용이라는 실질적 가치창출로 연계되는 한국형 IT인턴쉽 모델 개발과 활성화를 목적으로 하고 있다. IT인턴쉽 시범운영한 참여기업 및 인턴학생에 대해서 실태조사를 한 결과, 재학 중의 인턴쉽 경험이 취업에 도움을 주고 있음을 알 수 있었으며, 현장실습기간이 길수록 취업에 도움의 정도가 커진다고 생각하고 있다. 학력보다는 전공 및 직무위주의 인턴사원을 매칭하고 사전교육의 효과로 신입사원 수준의 업무를 부여하고 수행하여 인턴쉽 내용이 질적으로 상승하게 되었다. 지방학생 채용비율 56%로 지역특화 산업과 연관된 기술 분야의 지방학생에 대한 기업의 선호도가 있는 것으로 나타났으며, 연수기관의 87%가 재참여 희망하였으며, 이중 61% 연수생을 채용 희망의사를 표시하여 고용연계 가능성을 확인 하였다. 또한 연수생들의 68.3%가 인턴 후 중소기업에 대해 긍정적으로 이미지 전환되어 인턴사업이 중소기업에 대한 기존의 부정적 선입견 완화에 기여 하고 있음을 보여 주고 있다. The purpose of this study is to develop New-IT internship and to search for the way to reduce quality mismatch and unemployment ratio and to ultimately enhance its effectiveness of university-industry collaboration(UIC) in the field of information technology in Korea. To achieve the goal of this study, we tried to come up with more job creation than working on educational collaboration between university and industry. The survey based on the reaction of companies and interns participating in IT internship program promoted by MKE(Ministry of Knowledge and Economy) shows that intern experience helped them to get jobs and longer intern period gave them to find job more easily. Intern companies preferred to local college students majoring in special technology area related to regional innovation industry cluster. It also found that intern companies wanted to hire interns who had some project experiences and theoretical knowledges. IT Internship program affected students good images about small and medium enterprises(SME) after finishing internship.
시간 지연을 갖는 쌍전파 신경회로망을 이용한 근전도 신호인식에 관한 연구
권장우,정인길,홍승홍,Kwon, Jangwoo,Jung, Inkil,Hong, Seunghong 대한의용생체공학회 1996 의공학회지 Vol.17 No.3
In this paper a new neural network model, time delayed counterpropagation neural networks (TDCPN) which have high recognition rate and short total learning time, is proposed for electromyogram(EMG) recognition. Signals the proposed model increases the recognition rates after learned the regional temporal correlation of patterns using time delay properties in input layer, and decreases the learning time by using winner-takes-all learning rule. The ouotar learning rule is put at the output layer so that the input pattern is able to map a desired output. We test the performance of this model with EMG signals collected from a normal subject. Experimental results show that the recognition rates of the suggested model is better and the learning time is shorter than those of TDNN and CPN.
개선된 클로우버 알고리즘을 이용한 컨테이너 하역에 관한 연구
홍준의(Juneui Hong),권장우(Jangwoo Kwon),김규동(Kyudong Kim) 한국멀티미디어학회 2007 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2007 No.1
본 논문은 컨테이너 터미널의 운송차량과 컨테이너 정보를 GPS화 RFID를 통하여 획득하고 이 정보를 바탕으로 스케쥴링 알고리즘에 활용하여 효율적인 선적ㆍ하역작업을 스케쥴링 하는 시스템에 관한 연구이다. 본 연구는 RFID와 GPS를 활용하여 GIS(지리정보시스템)를 구축하고 구축된 GIS들 이용하여 장비 스케줄을 계획하는 알고리즘으로 구성이 되어있다. 스케쥴링 알고리즘은 컨테이너가 적제되어 있는 리마살링 정도와 컨테이너 물동량, 운반차량의 수에 따라서 최적의 작업 스케쥴링을 할 수 있는 방식을 제안하였다.
신준우(Junwoo Shin),권장우(Jangwoo Kwon),이중만(Jungmann Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.3
세계적으로 이공계 고급인력의 배출이 감소세이고, 특히 우리나라의 경우에는 생산가능 인구 증가율과 경제활동 인구 증가율이 모두 감소하는데다가 인구 고령화의 속도도 가장 빠를 뿐만 아니라 출산률은 오히려 하향하여 미래 핵심인재 확보가 더욱 어려운 현실이다. 국내외의 각 정책이나 프로그램은 모두 외국인 인재의 유치-생활지원-활용까지의 단계별 지원책을 포함하고 있으며, 이는 다시 재정지원, 법무지원, 사회ㆍ문화적 지원의 요소별로 분류하여 수렴해볼 수 있었다. FLS조건과 Brain Internalization Process의 정책모형이 실효성(efficacy)과 활용성(applicability)을 확보할 수 있도록 시스템 사고법(Systems Thinking)을 적용하여 검증하였다. 정책모형을 둘러싼 모든 피드백 루프(feedback loop)를 인식함으로써 정책의 시행으로 발생할 수 있는 부작용을 최소화하고, 이를 위해 인과루프지도(causal loop diagram)를 활용하여 정책보완책을 모색하였다. 본 FLS 조건과 Brain Internalization Process를 활용함으로써 정부나각 대학의 외국인 인재 유치정책이 하나의 통일된 틀 안에서 체계적으로 수립 및 추진될 수 있고, 결과적으로 우리나라의 외국인 인재 유치 정책이 일관되고 표준화된 형태를 형성함으로써 외국인 인재 유치 및 활용에 대한 국제 경쟁력을 제고 하고자 한다. The number of professionals in the science and engineering fields decreases all over the world. Especially in Korea, the declining rate of both the laborable and economically active population, aging of the population at the fastest level, and the declining birth rate make it tougher to secure the core brains of the future. After speculation of all programs above, some common factors have been derived and every program appeared to have the support for each level of inducing, caring, and utilizing. And the means of support could be categorized into the financial, legal, and social aspects. Lastly, a logical tool called Systems Thinking has been applied to the FLS Conditions and the Brain Internalization Process to assure the efficacy and applicability of the models. This is to minimize any de facto side effects by analyzing all 'feedback loops' stemming from the models. And the 'causal loop diagrams' have been utilized to come with the complementary measures. Such series of verification could convince the virtue of the models. Governments and universities can make use of the FLS Conditions and the Brain Internalization Process so the policies or plans about the foreign brains can be built in a uniformized and consistent framework. I hope, as a result, the international competency of Korea to induce and utilize the foreign brains be raised with the constant and standardized formality.
퍼지 연관 곱을 이용한 SNS 사용자의 계층적 시각화 방법
박선(Sun Park),권장우(JangWoo Kwon),정민아(Min-A Jeong),이연우(Yeonwoo Lee),이성로(Seong Ro Lee) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.9
시각화는 소셜 네트워크의 분석을 위해서 소셜 네트워크의 사용자 관계를 새로운 시각에서 이해할 수 있도록 하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 또한 대부분의 시각화 방법은 네트워크상의 노드들 간의 상호작용 정보에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자의 메시지가 사용자 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 제안방법은 퍼지 연관 곱을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하며, 노드들 간의 상호작용 정보를 이용하여서 사용자의 네트워크상의 외부 접근 정보를 계산한다. 계산된 내부관계정보와 외부접근 정보를 이용하여서 사용자중심의 계층적 시각화방법을 제한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 퍼지 연관 곱에 의한 사용자들의 내부관계와 네트워크상의 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자를 중심으로 계층적으로 시각화하는 새로운 방법을 제안한다. Visualizations have played an important role in understanding new insights of users of social network for social network analysis. Most of the previous works of visualization focus on representing user"s relationship on social network by a complex multi dimension graph. However, this method is difficult to identify the important of relationship to focus on personal user intuitively. Besides, the user"s messages to reflect the interrelation between users is insufficient, since most of visualization methods represent the user relationship using information of interaction between nodes on networks. In order to resolve above problem, this paper proposes a new visualization method to visualize user based hierarchy that uses internal relationship of users by fuzzy relational product and external access information of network.