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김명규(Myeong Gyu Kim),이창준(Chang Jun Lee),홍아름(Ah Reum Hong) 한국정보사회학회 2016 정보사회와 미디어 Vol.17 No.1
본 연구는 미디어의 본질인 ‘정보 전달’의 측면에서 효과적인 정보 확산 방법에 대한 연구이다. 특별히 미디어가 직접 이용자에게 정보를 전달하는 것보다 의견지도자라는 매개체를 통해 정보를 전달하는 것이 더 효과적이라는 2단계 유통이론을 기반으로, 미디어의 환경 변화를 반영한 온라인 의견지도력 측정 변수를 정립하여, 온라인 의견지도자를 식별하고 그들의 미디어 이용 패턴을 분석하였다. 요인분석을 이용하여 기존 연구를 바탕으로 새롭게 정의한 온라인 의견지도력 측정 변수를 정립하고, CART 분류 분석을 이용하여 온라인 의견지도력 중 유사한 미디어 이용 패턴을 보이는 자들을 집단화(clustering)하였으며, 미디어 레퍼토리를 유형화하여 미디어 이용 패턴을 분석하였다. 또한, 온라인 의견지도자의 내적, 외적 특성을 통해 기존 의견지도자와의 구분을 시도함으로써 온라인 의견지도자 그룹의 미디어레퍼토리 유형 형태의 차이점이 존재함을 밝혀냈다. 더 나아가, 온라인 의견지도자와 비의견지도자 그룹 간의 미디어 이용 형태를 미디어-시간, 콘텐츠-시간에 따라 분석하였으며, 마지막으로 미디어-콘텐츠-시간 3범주기준을 제시하고 온라인 의견지도자의 미디어 이용 형태를 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 정보 확산 매개체인 의견지도자들의 미디어 이용 패턴 분석을 통해 효과적인 정보 확산을 위한 함의를 제공하고 정보 공급자들에게 효과적인 정보 확산을 위한 미디어 레퍼토리 기반의 미디어 전략을 제안한다. This paper aims to analyze media utilization pattern of the online opinion leader who has an effect in information diffusion. There is a study ‘the two-step flow of communication theory’ about the effect of media related to information diffusion. This study says information delivery through opinion leader is more effective than direct delivery to user. In this perspective, opinion leader can be important medium to effective information diffusion. This paper focuses on 2 main ideas. One is to discern online opinion leader with online opinion leadership’s measuring variables reflected media environment change. The other is to analyze media utilization pattern of the online opinion leader. ‘2013 and 2012 Korea Media Panel Survey’ from KISDI(Korea Information Society Development Institute) is well-fitted data for this study. This data offer personality, media and contents use based on situation variables like ‘when’, ‘where’ and ‘what’. Using KISDI data, the new measuring variables for online opinion leadership are constructed by the factor analysis. The CART algorithm which is one of the classification tools in data-mining is used to classify online opinion leader group has similar media utilization pattern(media repertoires) based on calculated opinion leadership of sample. Then this paper analyzes online opinion leader group’s media use based on media-content-time. Through this analysis, we can investigate the media repertoires of online opinion leader and detailed media utilization pattern based on 3 categories. Using the results, we can take implications to information provider like companies and government for effective information diffusion strategy. Especially for companies, this paper can give implications for media and content strategy in product and service marketing.
ATSC3.0 LDM-MIMO 방송 시스템에서 새로운 저복잡도 CL 복조 기법
이창준(Lee, Chang-Jun),김승현(Kim, Seung-Hyeon),정태진(Jung, Tae-Jin) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.7
본 논문에서는 ATSC3.0 Layered-Division-Multiplexing Multiple-Inputs-Multiple-Outputs 방송 시스템에서 Core-Layer(CL) 신호 복조 시 기존 Gaussian-Approximation(GA) 기법과 Partial-GA(PGA) 기법을 선택적으로 사용하여 PGA 기법과 성능은 거의 동일하며 복잡도는 더 작은 새로운 Hybrid PGA(HPGA) 복조 기법을 제안하고자 한다. 제안된 복조기법은 수신단 신호의 Injection Level(IL) 값이 송신 IL보다 높아 CL 신호 입장에서 채널 상태가 좋을 경우 GA 기법을 사용하고, 반대로 수신단 IL 값이 송신 IL보다 낮아 채널 상태나 좋지 않을 경우 성능을 우선한 PGA 기법을 사용하게 된다. 실험 결과 성능은 PGA 기법과 거의 동일하고 복잡도는 PGA 기법의 복잡도 대비 약 25% 정도 작아짐을 보인다.
유기물의 인화점 예측을 위한 부분최소자승법과 SVM의 비교
이창준 ( Chang Jun Lee ),고재욱 ( Jae Wook Ko ),이기백 ( Gi Baek Lee ) 한국화학공학회 2010 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.48 No.6
액체의 화재 및 폭발위험을 나타내는 가장 중요한 물성의 하나인 인화점의 실험 데이터는 그 필요에도 불구하고 실제로 데이터를 확보하는 것이 가능하지 않은 경우가 많다. 이 연구에서는 DIPPR 801에서 얻은 893개 유기물의 인화점 실험데이터로부터 인화점을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 및 support vector machine(SVM) 모델을 만들고 비교하였다. 분자를 구성하는 각 구성요소들이 분자의 물성에 일정한 기여를 한다는 가정을 이용하여 분자의 물성을 예측하는 방법인 그룹기여법을 이용하여 65개 작용기가 이 예측모델의 독립변수가 되었고 분자량의 로그값이 추가되었다. 두 모델에서 결정해야 할 매개변수는 교차검증에서 계산된 오차를 이용하여 결정되었는데, SVM모델은 그 매개변수가 많아 particle swarm optimization을 이용한 최적화를 이용하였다. 훈련데이터의 선택이 예측성능에 영향을 줄 수 있어 임의로 100개의 데이터 세트를 생성하여 테스트하였다. 전체 데이터에 대해 계산된 평균절대오차는 PLS가 13.86~14.55였고, SVM이 7.44~10.26여서 SVM이 PLS에 비해 매우 우수한 예측성능을 보였다. The flash point is one of the most important physical properties used to determine the potential for fire and explosion hazards of flammable liquids. Despite the needs of the experimental flash point data for the design and construction of chemical plants, there is often a significant gap between the demands for the data and their availability. This study have built and compared two models of partial least squares(PLS) and support vector machine(SVM) to predict the experimental flash points of 893 organic compounds out of DIPPR 801. As the independent variables of the models, 65 functional groups were chosen based on the group contribution method that was oriented from the assumption that each fragment of a molecule contributes a certain amount to the value of its physical property, and the logarithm of molecular weight was added. The prediction errors calculated from cross-validation were employed to determine the optimal parameters of two models. And, an optimization technique should be used to get three parameters of SVM model. This work adopted particle swarm optimization that is one of heuristic optimization methods. As the selection of training data can affect the prediction performance, 100 data sets of randomly selected data were generated and tested. The PLS and SVM results of the average absolute errors for the whole data range from 13.86 K to 14.55 K and 7.44 K to 10.26 K, respectively, indicating that the predictive ability of the SVM is much superior than PLS.
정상안압녹내장과 원발개방각녹내장에서 24시간 활동혈압의 차이
박창준,이남호,김창식,Chang Jun Park,M,D,Nam Ho Lee,M,D,Chang Sik Kim,M,D 대한안과학회 2007 대한안과학회지 Vol.48 No.11
Purpose: To evaluate the variation of 24-hours blood pressure in patients with normal tension glaucoma (NTG) and primary open-angle glaucoma (POAG). Methods: Thirty patients with NTG, 30 patients with POAG, and 30 normal controls were enrolled in this study. Each subjects underwent 24-hours ambulatory blood pressure monitoring. The variation of each parameter and difference among NTG, POAG, and control groups were compared. Results: The lowest diastolic blood pressure (DBP) and the lowest mean arterial blood pressure (MAP) were significantly lower in the NTG group(51.9±11.3 mmHg and 66.9±13.1 mmHg) than in the POAG group(60.0±11.4 mmHg and 77.8±16.8 mmHg, p=0.048 and 0.024) and the control group(60.1±10.5 mmHg and 77.4±13.3 mmHg, p=0.047 and 0.031) during nighttime. More patients showed a lowest MAP less than 60 mmHg in the NTG group(8 patients, 27%) than in the POAG group(2 patients, 7%) and the control group(2 subjects, 7%, p=0.038 each). In addition, a decrease of more than 15% in DBP was more frequent in NTG group(17 patients, 57%) than in the POAG group(9 patients, 30%) and the control group(9 subjects, 30%, p=0.037 each). Conclusions: Nocturnal reduction in blood pressure may play an important role in the pathogenesis of NTG in some patients. Therefore, nighttime blood pressure should be considered as an important reference factor in diagnosis and treatment of NTG.
이창준 ( Chang-jun Lee ),박영채 ( Young-chae Park ),김혜지 ( Hae-ji Kim ),정은기 ( Eun-gi Jeong ),황광일 ( Kwang-il Hwang ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
단순한 기능만을 갖고 있던 조명 시장에 전원과 밝기, 색상 외에도 다양한 기능들이 추가된 스마트 전구 제품들이 출시되어 사용자들에게 편리함과 새로운 경험을 제공해주고 있지만, 여전히 사용자의 수동 제어를 필요로 하고 있는 상황이다. 스마트 상황 센서 LightMe는 이에 AI 기술을 접목해 사용자의 조작을 최소한으로 하면서도 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공한다.