http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Commercialization of Public Sector Technology
Cheolhan Kim,Janghyeok Yoon 대한산업공학회 2018 Industrial Engineeering & Management Systems Vol.17 No.3
A technology motivated for a product is the most necessary component for the product’s development, but there are many other considerations throughout the product development for the market, in particular, in the case of public sector technology. Despite existing technology commercialization models, they may not work well for the public sector technologies in a low level of technology readiness. In this paper, we show a practical technology commercialization process of a respirator for disaster. The idea of our target product introduced in this paper comes from a public research institute’s patented technology which generates oxygen from chemical reaction without heat and toxic. Despite hardships for technology commercialization, this product was successfully launched with the help of various R&D programs funded by the government or research institutes. In this paper, we describe the process of technology commercialization of a respirator for disaster and the issues and considerations raised in that process. This paper provides a practical case about technology commercialization of a public sector technology and would be beneficial to the firms which attempt to commercialize the public sector’s technologies.
김기성(Kisung Kim),임동혁(Donghyuk Im),김철한(Cheolhan Kim),김형주(Hyoungjoo Kim) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.34 No.6
As ontologies are used widely, interest for semantic similarity search is also increasing. In this paper, we suggest a query evaluation scheme for k-nearest neighbor query, which retrieves k most similar objects to the query object. We use the best match method to calculate the semantic similarity between objects and use the signature tree to index annotation information of objects in database. The signature tree is usually used for the set similarity search. When we use the signature tree in similarity search, we are required to predict the upper-bound of similarity for a node; the highest similarity value which can be found when we traverse into the node. So we suggest a prediction function for the best match similarity function and prove the correctness of the prediction. And we modify the original signature tree structure for same signatures not to be stored redundantly. This improved structure of signature tree not only reduces the size of signature tree but also increases the efficiency of query evaluation. We use the Gene Ontology(GO) for our experiments, which provides large ontologies and large amount of annotation data. Using GO, we show that proposed method improves query efficiency and present several experimental results varying the page size and using several node-splitting methods. 온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.
온라인평생교육원의 STEP 온라인 수강생들의 특성 분석
문철한 ( Cheolhan Moon ),최성준 ( Seong Jun Choe ),김미화 ( Mi Hwa Kim ),명재규 ( Jae Kyu Myung ),민준기 ( Jun-ki Min ) 한국실천공학교육학회 2021 실천공학교육논문지 Vol.13 No.1
본 논문에서는 온라인평생교육원에서 제공하는 STEP의 온라인 서비스 수강생 15.7만여 명 및 51만여 건의 수강 데이터를 대상으로 기술 통계적 분석을 수행했다. STEP의 교육과정 유형인 기업맞춤, 상시제, 기수제에 따라서 각 유형별 수강생의 성적 분포를 분석하여, 그 성적의 분포가 10점 미만과 90점 이상이 다수인 극단적인 분포임을 확인하였다. 추가적으로, 미수료 수강생의 데이터를 대상으로 한 K-평균 군집화를 수행하여 미수료 수강생들의 특성을 분석하였다. 그 결과, 30-40대, 여름에 수강한 수강생들의 미수료율이 높다고 확인하였다. 또한, 전체 수강생들의 수료 여부 정보에 대하여 의사결정나무 기법을 적용하여 분석한 결과 다수의 강좌를 수강하는 남성, 전문대졸 수강생들의 미수료율이 높다는 것을 알 수 있었다. 따라서, STEP 수강생들의 수료율을 높이기 위해 이러한 수강생들을 대상으로 학습을 더 독려할 필요가 있다. In this paper, we conducted a descriptive statistical analysis on the data of about 157 thousands of students and 510,000 enroll data of the STEP online service provided by the Online Lifelong Education Institute. According to the classification such as company adaptation, regular and cardinal, we analyzed the distributions of students’ grades for each classifications. As the result of analyzation, it was shown that the distribution of grades is extreme skewed such that there are large numbers of less than 10 points or more than 90 points. In addition, K-means clustering was performed on the data of uncompleted students to analyze the characteristics of them. As a result, it was confirmed that the non-completion rate of students in 30 s and 40 s ages who took the course in the summer, was high. Furthermore, as a result of applying the decision tree technique to the completion status information of all students, we found that the uncompleted rate of male and vocational college graduates taking a large number of courses was high. Consequently, we have to encourage learning to such STEP students in order to increase the completion rate.
소고기 육질 등급 예측을 위한 분류 알고리즘의 성능 연구
김승희(Seung-Hee Kim),문철한(Cheolhan Moon),최성준(Sungjun Choe),민준기(Jun-Ki Min) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.6
축산물 등급제에도 불구하고 축산물 품질 공정 평가의 필요성과 명확성 제고가 지속적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 소가 도축되기 전의 이력 정보를 이용한 다양한 기계 학습 알고리즘에 적용하여 소고기의 육질 등급을 예측하였다. 이를 위하여, 피어슨 상관계수를 이용하여 소의 이력정보로부터 가장 관련 높은 속성들을 추출하였으며 나이브 베이즈, 인공 신경망, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, kNN, SVM 기법을 적용하였다. 예측 결과를 비교하고 측정의 정확도를 검증한 결과 kNN 기법에서 97.2%의 가장 우수한 예측 결과가 도출되었다. 기존의 연구가 초음파 화상 이미지에 SFTA 및 AdaBoost를 사용하는 예측 방법 등을 사용한 것과 달리 본 연구는 도축하기 전 소의 이력 정보만을 활용하여 육질 등급을 예측하였다는데 큰 의미가 있다. Despite the grading system used for livestock, the need for a livestock quality process assessment and increased clarity has continually been raised. In this paper, we predict beef quality grades by applying machine learning algorithms with the history information of the individual cows before slaughter. To do so, we first selected the most related features from the individual cows’ historical information by using the Pearson correlation and next applied Naïve Bayes, artificial neural networks, random forests, logistic regression, decision trees, kNN, and SVM methods. As the result of their accuracy by comparison with prediction results, the kNN method was demonstrated to have the highest accuracy at 97.2%. Unlike previous studies that used SFTA and AdaBoost on ultrasound imaging, this study has major significance in predicting meat grades using the historical information of cows only before slaughter.
이성명(Lee, Sungmyung),김철환(Kim, Cheolhan),유근종(Yoo, Gunjong),김원석(Kim, Wonseok) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.11
Flow with suction to water turbine must be in stable state at small hydraulic power plant. But because of water level fluctuation and water gate effect according to irregular supply of cooling water, it would happen to produce bubble and vortex and finally lead to problems in power-plant system. With utilizing the concept design of double size gate, surface water overflowed the overhead of gate for stable flow at suction. We developed the overflow condition and analyzed the design factor with existed one such as water level(overflow amount) and overhead of water gate(overflow figure). Flow test and CFD simulation say that flow have stable state around suction and 20% of wave reduction effect at surface layer after surface water overflow.