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충북지역 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식조사: 텍스트마이닝을 기반으로
최다빈 ( Dabin Choi ),최우석 ( Wooseok Choi ),최상현 ( Sanghyun Choi ),이정환 ( Junghwan Lee ) 한국중소기업학회 2020 中小企業硏究 Vol.42 No.4
본 연구는 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 확인하고 개선방안을 마련하고자 충북지역 대학생을 대상으로 조사를 진행하였다. 특히 기존 설문 중심의 일자리 인식 조사에 그치지 않고 서술형 문항에 대한 비정형 데이터를 수집하여 텍스트마이닝을 통해 중소기업 일자리에 대한 인식을 파악하였다. 분석 결과 중소기업 일자리에 대해서 다양한 업무경험, 낮은 취업 경쟁률 등에 대해서는 긍정적 평가가 있는 반면 급여, 업무, 복지 등에서 대체로 부정적 인식이 여전히 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 상황에서 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 개선하기 위해서는 ‘정보’가 필요하다는 것을 중심어 도출을 통해 확인할 수 있었는데, 이는 대학생들이 중소기업 취업 관련 정보를 충분히 제공 받지 못하는 현실이 반영된 것으로 판단된다. 따라서 향후 예산 지원 중심의 중소기업일자리 정책에서 정보 미스매치 해소하는 해결 방안을 우선적으로 마련할 필요가 있다 This study surveyed the perception of university students about employment in Small and Medium-sized Enterprises(SME) in the Chungbuk area to prepare improvement measures. In particular, the data were collected in descriptive questions along with the existing survey methods, and the perception of SME and decent work was identified using text-mining. As a result of the analysis, there are positive perceptions of jobs at SME such as various work experiences and low job competition rates, while there are generally many negative perceptions in pay, work and welfare. However, as a result of co-occurrence network analysis of responses to decent jobs, 'Information' was derived as a keyword. Currently, college students' negative perception of SME is affected by the lack of sufficient information, which needs to be improved first. To solve this problem, it was proposed to establish and operate a platform that can provide information on employment of SME and select necessary personnel.
Kim Dabin,Kim Min Hye,Park Seul Gi,Choi Sujin,Lee Chan Jae,Jung Young Hwa,Choi Chang Won,Shin Myoung-Jin,Song Kyoung-Ho,Kim Eu Suk,Park Jeong Su,Kim Hong Bin,Lee Hyunju 대한소아감염학회 2023 Pediatric Infection and Vaccine Vol.30 No.1
A case of persistent Ralstonia mannitolilytica bacteremia in the neonatal intensive care unit prompted source investigation due to its rarity. After an extensive investigation, a contaminated ultrasonic nebulizer was identified as the source, and the infection was controlled by removing the source. This study emphasizes the importance of further investigations, even in single cases of rare pathogens.
최다빈(Dabin Choi),이아현(Ahhyun Lee),이정원(Jeongwon Yi),한동일(Dongil Han) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
딥러닝 기반 객체 검출(Object Detection)은 자율주행, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 제조 시설의 안전 진단을 위한 시설물 상태 진단 딥러닝 네트워크를 학습하기 위해서는 충분한 수의 데이터와 균형 있는 데이터가 필요하다. 본 논문은 시설물 상태 진단 네트워크의 성능 향상을 위한 데이터 확대 방법과 효율적인 시스템을 제안한다. 이 방법은 데이터 클래스의 불균형으로 발생할 수 있는 과적합을 줄이고 객체 검출 성능을 향상시킨다. ㈜이레정보기술에서 제공한 5m 고도에서 드론이 촬영한 이미지 데이터로 촬영된 시설물 사진 데이터 세트에 대해 딥 러닝 모델을 학습 및 평가하였고, 데이터 확장 후 ㎃P_0.5 기준 0.931, ㎃P_0.5:0.95 기준 0.605를 달성하였다.
단계별 전이 학습 기반 신경망을 활용한 작물 병해 분류
최다빈(Dabin Choi),아마드 모빈(Ahmad Mobeen),이아현(Ahhyun Lee),한동일(Dongil Han) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
합성곱 신경망은 이미지 분류 및 기타 다양한 컴퓨터비전 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 작물 병해 탐지 또한 다양한 방법으로 시도되어 왔으나 스마트폰과 같이 자원이 제한된 휴대용 장치에 최적화하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 합성곱 신경망을 사용하여 작물 병해를 체계적으로 분류하는 효율적인 방법을 제안한다. 기존의 전이 학습의 문제점을 해결한 단계적 전이 학습을 제안하여 과적합을 줄이고 시간을 단축한다. PlantVillage와 국립식량과학원에서 제공한 고추 병해 데이터 세트에 대해 학습 및 평가되었고, 각각 99.69%와 99.0%의 정확도를 달성하였다.