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박진수(朴眞秀) 고려대학교 글로벌일본연구원 2013 일본연구 Vol.19 No.-
19世紀末、日本の明治政府の最大の課題は、欧米列強の国家と肩を並べられる近代国民国家の体制を作り上げることであった。そのなかで、もっとも重要な長期課題の一つは教育であった。1872年、近代的学校制度を導入し学生を制定頒布し、全国に小学校と中学校を設置する。この学校の科目に唱歌が含まれていたが、教材も教師もないまま10年が過ぎた。アメリカ留学から帰国した伊沢修二により、音楽取締掛が設置され、本格的な音楽教育が始まる。この機関の最初の仕事は『小学唱歌集』の発刊であった。ここに収められた、曲のなかで、もともとジャンㆍジャックㆍルソーの曲があるが、それが今は「むずんでひらいて」と知られている「見わたせば」である。これは当時、伊沢の指揮下で文学者である柴田清煕と稲垣千穎により雅文体で完成された優雅な内容であった。本論文では、その歌詞を文芸のレベルでテクスト分析を行い、様々な特徴を指摘した。検討の結果、修辞的な面においても、韻律的な完成度なり、音声的な効果なり、相当の彫琢が成されたものであったことがわかった。明治時代初期の音楽教育に従事した文学者出身の音楽取調掛の作詞者たちは文体はもちろんのこと、それぞれの楽曲に合う情緒の表現と韻律などに気を使いながら歌詞を作っていた。彼らは、国民国家形成の時代にそのような形で、「国語」「国文学」「古学」の創出に献身したのである。
운행기록정보를 활용한 사업용 화물자동차 교통안전관리 정책방향 연구
박진수,박준태,이수범 대한교통학회 2021 대한교통학회 학술대회지 Vol.85 No.-
본연구는 기존 사고원인 및 예방이론을 적용하여 사업용 화물자동차의 운행특성과 위험운전행동 및 교통사고 위험성 간의 인과관계를 분석하였다. 화물차 운전자 303명을 대상으로 운전자별 근무특성, 운전경력, 운전능력, 운전심리, 차량특성(크기), 위험운전행동, 교통사고와 관련된 자료를 수집하였다. 다수의 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 동시에 분석하기 위해 구조방정식 모형을 구축하고 검증하였다. 기존 11가지의 위험운전행동 중 4가지 위험운전행동(급감속, 급가속, 급추월, 급정지)이 교통사고와 연관성이 높은 것으로 분석되었다. 차량특성(크기)은 위험운전행동에 부(-)의 영향을 미쳤고 운전능력 부족은 위험운전행동에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 근무특성(장거리)은 위험운전행동에 부(-)의 영향을 미쳤으며 위험운전행동은 교통사고 위험성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 교통사고를 효과적으로 줄이기 위해서는 크기가 작은 화물자동차, 운전능력이 부족한 운전자, 단거리 운행 운전자, 위험운전행동이 많은 운전자에 대한 안전관리 대책 마련 및 집중관리가 필요한 것으로 나타났다.
수정된 임계값 부트스트랩을 적용한 자기상관형 이변량 데이터의 재추출 방법
박진수 국제차세대융합기술학회 2020 차세대융합기술학회논문지 Vol.4 No.5
시뮬레이션 출력분석 방법 중 가장 기본적이며 우수한 결과를 도출 가능한 방법은 독립반복 수행이다. 그러나 시스템이 복잡해질수록 독립 반복 시간 및 비용은 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 시뮬레 이션 출력분석방법 중 하나가 부트스트랩이다. 자기상관이 존재하는 출력 데이터 분석에 적용 가능한 대표적인 방 법으로는 이동블록 부트스트랩, 임계값 부트스트랩, 정상 부트스트랩 방법이 있다. 본 논문에서는 시스템 상태와 상태의 유지시간처럼 동시에 측정되어 이차원으로 표현되는 이변량 데이터에 대한 임계값 부트스트랩 적용 방법 을 제시한다. 특히, 두 변량의 데이터 내부에 각각 자기상관이 존재함은 물론 변량 간의 상관관계도 존재하는 경 우에 대해서 다룬다. 이 경우, 기존의 재추출 방법으로는 올바른 시스템 성능척도의 추론이 불가하다. 본 연구에서 는 이에 대한 해결책으로써 수정된 임계값 부트스트랩을 제시하며 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다. The independent replication is the simplest method for simulation output analysis, and facilitates correct performance evaluation. However, as the system becomes more complex, the runtime and the cost for the method increase. Bootstrap is an alternative method developed to solve the problem. There are representative methods applicable to the autocorrelated data such as moving block bootstrap, stationary bootstrap, and threshold bootstrap. In this paper, a method to apply the threshold bootstrap to bivariate data such as the system state and the state holding time is proposed. In particular, we deal with the case where autocorrelation structure exists within the data of each variate and the correlation between the two variates also exists. In this case, it is impossible to infer correct system performance measures using the existing resampling methods. This study proposes a modified threshold bootstrap as a solution of this case, and perform the coverage test to check its validity through experiments.