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Murray, Andrew 성균관대학교 번역·TESOL대학원 2012 국내석사
온전함 앤드류 머레이(Andrew Murray)가 집필한 온전함(Be Perfect)은 성경에 나온 말씀들을 통해 그 의미를 알리고 기독교인들이 신앙생활을 하면서 어떻게 온전함을 이루어야 하는지 그 방향을 제시해주고 있다. 신약에서 온전함은 인간적인 측면에서 기독교인들이 지켜야 할 명령과 의무로 정의되고, 행위에 있어서도 온전해지기를 강조한다. 다시 말해 하나님 아버지와 같이 그의 자녀들도 세상에서 온전하게 되기를 바란다. 그리고 온전함을 이룬 자들에게는 하나님의 능력과 그의 완전하심이 나타나 그들의 길을 인도한다고 말한다. 그러나 신약에서는 이 땅에 오셔서 고난과 핍박을 당한 뒤 십자가에 돌아가신 예수를 통해서 온전함이 완성되고 그를 통해 자녀들도 온전하게 된다. 그렇지만 영적으로나 행위에서 거룩해져야 하고, 예수를 본받아 온전함의 최고 수준에 도달하기 위해 끊임없이 노력하기를 요구한다. 온전함을 이루기 위해서는 모든 면에서 흠이 없어야 하고 인내해야 하며, 또한 실천적인 면에서는 말에 실수가 없고 말씀을 지키며 믿음의 형제들에게 사랑을 베풀고 주님 안에 항상 거하며 그의 뜻을 분별할 수 있어야만 한다. 그리하면 하나님의 사랑이 우리 안에서 완성되어, 우리도 예수께서 이 땅에서 사셨던 모습과 같이 거룩하게 세상 속에서 살게 되고 두려움도 사라지게 될 것이다.
Combined Classification Algorithms to Improve Brain-computer Interface Accuracy
Murray, Michael Ryan 부산대학교 대학원 2019 국내석사
Brain-computer interface (BCI) is a rapidly progressing field. This technology is a multistep process that translates observed brain activity into specific computer commands. The final step in a BCI system is called classification, during which processed data are matched to a prepared command. This paper explores the use of combined classification algorithms, an approach in which multiple classification strategies are used together in order to raise the accuracy of classifiers in BCI systems. The coordinated efforts of multiple techniques are potentially able to outperform a single classifier, such as in situations with many target classes or high data variability. This paper presents a software tool capable of programmatically generating combined classifiers for use in MATLAB programs. The resulting code is usable with minimal coding in order to better facilitate their use in BCI research. The potential uses and value of this tool are demonstrated in scenarios where combined classification algorithms offer the greatest promise. 뇌- 컴퓨터 인터페이스(BCI)는 급속도로 진보하는 분야로, 관찰 된 두뇌 활동을 특정 컴퓨터 명령으로 변환하는 다단계 프로세스를 의미한다. BCI 시스템의 마지막 단계는 분류라고 칭하며, 이는 처리 된 데이터와 준비된 명령이 일치하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 BCI 시스템에서 분류 자의 정확성을 높이기 위해 여러 분류 전략을 함계 사용하는 통합 분류 알고리즘에 대하여 연구를 진행하였다. 여러 기술의 조화 된 노력은 많은 목표 클래스 또는 높은 데이터 변동성이 잇는 상황에서 단일 분류자를 능가 할 수 있다. 본 논문에서는 MATLAB 프로그램을 이용해 프로그래밍 방식으로 결합된 분류기를 생성 할 수 있는 소프트웨어 tool을 제공하였다. 본 논문에서 제시한 결과 코드는 BCI 연구에서의 사용을 보다 쉽게 하기 위해 최소한의 코딩으로 사용 가 하다. 본 논문에서 제시한 통합 분류 알고리즘의 잠재적인 용도와 가치는 결합된 분류 알고리즘이 가장 큰 가능성을 제시하는 시나리오 에서 입증된다.