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SNS, 사회자본 네트워크 유형, 그리고 정치참여: SNS(트위터와 페이스북)의 유형별 비교를 중심으로
김은이 ( Eun Yi Kim ),정선영 ( Sun Young Jung ),문원기 ( Won Ki Moon ) 전북대학교 사회과학연구소 2015 지역과 세계 Vol.39 No.1
본 연구는 트위터와 페이스북 이용자를 대상으로 형성하고 있는 사회자본의 유형(결속형, 교량형)이 정치참여에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 분석결과 결속형 사회자본은 정치참여에 대체로 부정적 영향을 미친 반면, 교량형 사회자본은 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 관계는 온라인과 오프라인 정치참여에서 다르며, 또한 주로 이용하는 SNS의 종류에 따라 다르게 나타났다. 페이스북을 이용하는 집단의 경우 온라인 정치참여는 교량형 사회자본의 영향을 받는 반면 결속형 사회자본의 영향은 받지 않았고, 오프라인 정치참여는 사회자본의 영향을 받지 않았다. 트위터 주이용 집단은 온?오프라인 정치참여 모두 결속형 사회자본과 부적 관계를 보인 반면, 교량형 사회자본은 유의한 관계가 나타나지 않았다. 이를 통해 이용자가 주로 사용하는 SNS와 사회자본의 네트워크 유형이 정치참여에 조절효과를 갖고 있다는 것을 알 수 있었다. This study is designed to conduct an empirical analysis to examine how social capital network types (bonding type/binding type) formed by SNS (Twitter and Facebook) users influence political participation. The statistical results suggest that bridging network has a positive impact on political participation, while bonding network has a negative impact on political participation. This study also finds that the impact of social capital network on political participation varies depending on SNS type. For example, bridging network appears to enhance online political participation of Facebook users, while bridging network is not related with on-and-off political participation of Twitter users. The results also show that kind of SNS and social capital network type has a moderating effect on political participation
출혈 위험을 가진 혈액투석 환자에서 저용량 nafamostat mesilate의 효과
김은이 ( Eun Yi Kim ),이영기 ( Young Ki Lee ),이승민 ( Seung Min Lee ),최명진 ( Myung Jin Choi ),송영림 ( Young Rim Song ),김수진 ( Soo Jin Kim ),박태진 ( Tae Jin Park ),김성균 ( Sung Gyun Kim ),오지은 ( Ji Eun Oh ),서장원 ( Jang 대한신장학회 2011 Kidney Research and Clinical Practice Vol.30 No.1
oagulation, usually with heparin, is required to prevent thrombosis in the blood circuit of hemodialysis. In patients at high bleeding risk, strategies to minimize the bleeding risk include heparin-free or regional anticoagulation methods. Nafamostat mesilate with conventional dose (35 mg/ hr) has been used for this purpose. But it is an expensive anticoagulant to use conveniently for the dialysis therapy. Application of low-dose nafamostat mesilate has almost never been tried yet on hemodiaysis management. In this study, we examined the effect of low-dose nafamostat mesilate compared to heparin-free in hemodialysis patients with high risk of bleeding. Methods: The current study was conducted on 35 hemodialysis patients with high bleeding risk (ongoing bleeding, hemorrhage, surgery or severe thrombocytopenia). In the low-dose nafamostat group (n=17, mean age: 59±15 years), 238 sessions were performed with continuous infusion of nafamostat mesilate (12.5 mg/hr). In the control group with saline-flushing no heparin methods (n=18, mean age: 57±17 years), 247 sessions were analyzed. Results: No significant differences were found in baseline characteristics between the low-dose nafamostat group and the saline group. In the progress of bleeding complications, there were no significant differences between the two groups (11.8% vs. 11.1%). In saline group, however, massive clotting occurred in 44.5 per 1000 sessions, while it occurred in 4.2 per 1000 sessions in the low-dose nafamostat group (p=0.006). Conclusion: In patients at high bleeding risk, low-dose nafamostat mesilat can be used as an inexpensive, effective, and safe anticoagulant for hemodialysis.
계층적 분산 유전자 알고리즘을 이용한 MRF 모델에 기반한 영상의 분할
김은이(Eun Yi Kim),박세현(Se Hyun Park),김진욱(Jin Wook Kim),김항준(Hang Joon Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
본 논문에서는 노이즈와 블러링에 의해 오염된 영상의 비 지도 분할 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Markov random field (MRF) model을 사용하는데, 이것은 오염된 영상에 처리하는데 효율적이다. MRF는 연산적으로 복잡하기 때문에 이를 해결하기 위해서 효율적인 최적화 도구를 필요로 한다. 본 논문에서는 계층적 분선 유전자 알고리즘(HDGA)를 사용한다. HDGA는 상위 계층에서 더 넓은 탐색 공간을 조사하는 다계층 탐색 전략이다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 이미지를 분할하는데 효율적이라는 것과 교통량 측정과 같은 영상 처리에 응용 가능함을 보여준다.
김나연(Na-yeon Kim),신윤희(Yunhee Sin),김수정(Soo-jeong Kim),김지인(Jee-in Kim),정갑주(Karpjoo Jeong),구현진(Hyun-jin Koo),김은이(Eun-yi Kim) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 감성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 감성과 패턴간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme (RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme (WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상에서의 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이터 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 약 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이터를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다.
김은이,박세현,정기철,김항준,Kim, Eun-Yi,Park, Se-Hyun,Jung, Kee-Chul,Kim, Hang-Joon 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, C Vol.c36 No.9
Image segmentation is the process where an image is segmented into regions that are set of homogeneous pixels. The result has a ciritical effect on accuracy of image understanding. In this paper, an Markov random field (MRF) image segmentation is proposed using genetic algorithm(GA). We model an image using MRF which is resistant to noise and blurring. While MRF based methods are robust to degradation, these require accurate parameter estimation. So GA is used as a segmentation algorithm which is effective at dealing with combinatorial problems. The efficiency of the proposed method is shown by experimental results with real images and application to automatic vehicle extraction system. 영상분할은 입력된 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이다. 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 마르코프 랜덤 필드(Markov random field)에 기반한 영상분할 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 잡음과 흔들림(blurring)에 강한 MRF를 이용하여 영상을 모델링 한다. HRF기반 영상분할 방법은 왜곡에 강한 반면, 정확한 파라미터의 추정이 요구된다. 그래서 , 추정방법으로 많은 파라미터를 포함하는 문제를 다루는데 효율적인 유전자 알고리즘을 사용한다. 실 영상을 가지고 수행된 실험 결과와 자동 차량 추출 시스템에의 응용결과는 제안된 방법의 효율성을 보여준다.
요추(腰椎) 추간판(椎間板) 탈출증(脫出症)으로 인하여 발생한 소음인(少陰人) 요각통(腰脚痛) 치험 1례
김현호,김은이,김경선,임은철,정경숙,윤형선,Kim, Hyun-Ho,Kim, Eun-Yi,Kim, Kyung-Sun,Lim, Eun-Chul,Jung, Kyung-Suk,Yoon, Hyoung-Seon 사상체질의학회 2004 사상체질의학회지 Vol.16 No.3
1. Objectives The purpose of this study is to give an account of the effects of Korean herbal medicine therapy which is based on the Sasang Constitutional Medicine for the patient who has suffered from low back pain caused by the Herniated Lumbar Disc. 2. Methods Consulting her sungjeong(性情), Chehyungkisang(體形氣像) and QSCCII, we have diagnosed her as Soeumin(少陰人), and have prescribed Hyangbujapalmul-tang(香附子八物湯). 3. Results After the treatment, she felt her symptoms, low back pain, headache, and general condition, improved. 4. Conclusions This paper describes the process of management and changes of symptoms. We hope this paper useful to rehabilitatable treatment for low back pain caused by the Herniated Lumbar Disc through Sasang Constitutional Medicine.
뇌경색(腦硬塞) 후 발생한 태음인(太陰人) 무도병(舞蹈病)에 대한 증례
정운기,김은이,이상민,신미란,최재완,윤지영,김달래,한동윤,Jung, Woon-Ki,Kim, Eun-Yi,Lee, Sang-Min,Shin, Mee-Ran,Choi, Jae-Wan,Yoon, Ji-Yung,Kim, Dal-Rae,Han, Dong-Youn 사상체질의학회 2005 사상체질의학회지 Vol.17 No.3
1. Objectives The primary purpose of this case is to report that a Taeurnin patients with Chorea originated after Cerebral infarction was treated with 'Yeoldahanso-tang(熱多寒少湯)' and then her symptoms improved 2. Methods We diagnosed her as Chorea originated after Cerebral infarction. So we treated her with 'Yeoldahanso-tang(熱多寒少湯)'. 3. Results After we treated her with 'Yeoldahanso-tang(熱多寒少湯)', her symptoms improved. 4. Conclusions 'Yeoldahanso-tang(熱多寒少湯)' may have an effect on Treatment Chorea originated after Cerebral infarction of Taeurnin.
장재식,김은이,김항준,Chang Jae Sik,Kim Eun Yi,Kim Hang Joon 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.42 No.1
본 논문에서는 복잡한 환경에서 정확한 얼굴영역의 경계를 추출하기 위한 활성 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 제안한다. 제안된 모델에서 윤곽선은 레벨 함수 φ의 제로 레벨 집합으로 표현되고, 레벨 집합의 편미분 방정식을 통해 진화된다. 이 때, 제안된 모델에서는 윤곽선의 진화와 종교를 위해 2차원 가우시안 모델로 표현되는 피부색 정보를 이용한다. 이를 통해 잡음 및 다양한 포즈를 가지는 복잡한 영상에서도 정확한 얼굴 경계선을 얻을 수 있는 강건한 추출 방법이 구현된다. 제안된 방법의 유효성을 평가하기 위해서 다양한 영상에 대해서 실험이 이루어졌으며, 그 결과를 geodesic 활성 윤곽선 모델의 결과와 비교하였다. 실험결과는 제안된 방법의 보다 나은 성능을 보여준다. This paper presents an active contour model for extracting accurate facial regions in complex environments. In the model, a contour is represented by a zero level set of level function φ, and evolved via level set partial differential equations. Then, unlike general active contours, skin color information that is represented by 2D Gaussian model is used for evolving and slopping a curve, which allows the proposed method to be robust to noise and varying pose. To assess the effectiveness of the proposed method it was tested with several natural scenes, and the results were compared with those of geodesic active contours. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed method.
영상 문맥 정보 기반 행위 감지 기술을 이용한 실시간 비디오 모니터링 시스템
김동진(Kim Dong Jin),오병현(Oh Byung Hyun),윤태성(Yoon Tae Sung),김은이(Kim Eun Yi) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문에서는 임의의 비디오 영상으로부터 사람의 행동을 탐지하고, 위험 상황에 대해 알림 서비스를 제공할 수 있는 실시간 비디오 모니터링 시스템을 개발하였다. 이때, 실시간 행동 인지 성능 개선을 위해 사람과 주변 상황 문맥을 연결하는 기법을 고안하였다. 이를 통해 정보 손실을 방지하고, 기존 모델 대비 정확도를 개선하였다. 또한, 적응형 프레임 샘플링 기법을 이용하여, 다양한 움직임 종류에 대해 강건한 인식 성능을 제공할 수 있다. 실험 결과를 통해 실제 환경과 유사한 CCTV 영상에서 위험 행위 감지 성능을 검증하였다.