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하이퍼네트워크 모델을 이용한 데이터 증가에 따른 시각 질의 정확도 향상 실험
강명구(Myunggu Kang),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2C
정보검색의 분야에 있어 사용자가 원하는 텍스트의 의미를 정확히 파악하여 관련도가 높은 이미지만을 선별하는 기술은 매우 중요하다. 하이퍼네트워크 모델은 확률기반 분산형 연관메모리이며 점진적인 데이터 학습에 적합하므로 인간의 연상기억을 구현하는 문제에 적용하기 적절하다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 하이퍼네트워크 모델을 이용한 텍스트-이미지 검색 방법을 바탕으로 하여, 학습데이터의 증가에 따라 회상된 이미지들이 텍스트 입력을 얼마나 정확히 반영하는지에 관한 실험을 설계하였다. 또한 전체 경향성을 보면서 학습의 효율성을 평가하였다.
GPS 데이터 기반 주제 학습을 통한 모바일폰 사용자 방문 목적 분석
강명구(Myunggu Kang),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
최근 많은 연구들이 사람들의 삶을 예측하기 위해 개인의 일상적인 패턴을 표현하는 구조를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목표를 위해 사용되는 데이터 중에서 핸드폰을 통해 수집된 데이터는 사용자가 항상 소지하고 있다는 점에서 그 가치가 높다. 그 중에서도 GPS 데이터는 다른 로그 데이터에 비해 가시적이기 때문에 개인의 일상을 표현하는데 더 효율적이다. 본 연구는 핸드폰에서 수집한 GPS 데이터를 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 적용하여 사용자의 행동을 분석하는 주제를 다루려고 한다. 특히 이 논문에서는 개인의 현재 장소가 행동에 영향을 크게 미치는 요소라 가정하고 사용자가 특정 지역을 찾아갔을 때 방문 목적을 찾는 것으로 행동 분석을 구체화하였다. 아래의 내용에서 인사동에서 수집한 GPS 데이터를 이 모델에 적용하여 사용자에게 중요한 위치들로 이루어진 ‘주제들’을 발견하고, 인사동 방문 목적을 추론하는 실험을 설명할 것이다.
여성후보공천할당제의 효과와 주민의식의 영향요인: 대구와 광주 비교
강명구(Kang MyungGu),하세헌(Ha SeaHun) 한국지방정부학회 2016 지방정부연구 Vol.20 No.1
본 연구는 여성후보공천할당제에 대한 주민의식 차이가 여성후보공천할당제의 효과에 미치는 영향과 함께 주민 의식에 영향을 미치는 요인을 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대구광역의원과 광주광역의원을 대상으로 조사한 여성후보공천할당제의 효과와 두 지역의 여성후보공천할당제에 대한 주민의식조사 결과를 비교하였다. 분석결과 (1) 두 지역의 여성후보공천할당제의 효과는 차이가 있었다. 대구 여성광역의원의 수가 지속해서 증가하고 재선율이 남성의원과 차이가 없는 데 반해, 광주 여성광역의원의 수는 여성후보공천할당제가 도입된 이후에도 증가 하지 않았으며 여성의원의 재선율은 남성의원의 재선율보다 낮았다. (2) 여성후보공천할당제에 대한 주민의식조사 결과 대구 주민에 비해 광주 주민의 여성후보공천할당제에 대한 지지도가 유의미하게 낮았다. 이를 통해 제도에 대 한 주민의 의식이 제도의 운용과 효과에 영향을 미치는 것을 알 수 있다. (3) 여성공천할당제에 대한 주민의식에 영향을 미치는 요인을 확인한 결과 지방정치에 대한 정보가 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. This study aims to confirm the effects of the gender candidate quota system and the influence of the residents’ attitude towards the effects of this system. For analysis, we researched the female councilors’ activity of Daegu and Kwangju city council and the residents’ attitude of two provinces towards the gender candidate quota system. The results are as follows. (1) Under the gender candidate quota system there was no change in the number of female councilors in Kwangju, while the number of Daegu female councilors was increasing. The reelection rate of the Kwangju female councilors was very low, while Daegu female councilors’ reelection rate was not different with the male councilors’ reelection rate. (2) Daegu residents’ support for the gender candidate quota system was stronger than that of Kwangju residents’. With this results we can see that the attitude towards the system influence on the operating and the effects of the system. (3) The results of Impact Factors Analysis showed that the local political information factors have the effect on the support for the gender candidate quota system.
확률 그래프 모델을 이용한 스마트폰 사용자의 이동경로 학습 및 실시간 예측 기법
허민오(Min-Oh Heo),강명구(Myunggu Kang),임병권(Byoung-Kwon Lim),황규백(Kyu-Baek Hwang),박영택(Young-Tack Park),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B
스마트폰은 위치 가속도 소리를 측정할 수 있는 센서들을 탑재하고 있으며 사용자가 늘 휴대하려는 기기라는 특성을 지닌다. 이러한 센서 정보들을 기록하여 만든 데이터 집합은 스마트폰 사용자의 일상적인 행동패턴을 포함하게 되며 개인화 된 모델링에 적용할 수 있다. 이에 본 고에서는 동적 베이지안망(Dynamic Bayesian Network)과 Rao-Blackwellized Particle Filtering (RBPF)를 이용하여 관측된 센서값을 기준으로 현재 사용자가 방문하려는 장소 및 이용할 경로를 실시간으로 예측하는 방법과 모델 학습방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 64 일 동안 GPS 가속도 센서 행동 인지기 데이터를 1초 간격으로 수집하여 주요 방문장소 및 경로를 추출하고 예측을 시도하였다. 이로부터 제시한 모델이 사용자의 의도를 나타내고 있음을 확인하였다.
확률 그래프 모델을 이용한 스마트폰 사용자의 이동경로 학습 및 실시간 예측 기법
허민오(Min-Oh Heo),강명구(Myunggu Kang),임병권(Byoung-Kwon Lim),황규백(Kyu-Baek Hwang),박영택(Young-Tack Park),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.6
스마트폰은 위치, 가속도, 소리를 측정할 수 있는 센서들을 탑재하고 있으며, 사용자가 늘 휴대하려는 기기라는 특성을 지닌다. 이러한 센서 정보들을 기록하여 만든 데이터 집합은 스마트폰 사용자의 일상적인 행동패턴을 포함하게 되며, 개인화된 모델링에 적용할 수 있다. 이에, 본 고에서는 동적 베이지안망(dynamic Bayesian network)과 Rao-Blackwellized particle filtering(RBPF)를 이용하여 관측된 센서값을 기준으로 현재 사용자가 방문하려는 장소 및 이용할 경로를 실시간으로 예측하는 방법과 모델 학습방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 64일 동안 GPS, 가속도 센서, 행동 인지기 데이터를 1초 간격으로 수집하여, 주요 방문장소 및 경로를 추출하고, 예측을 시도하였다. 이로부터, 제시한 모델이 사용자의 의도를 나타내고 있음을 확인하였다. Smartphones are equipped with a rich set of embedded sensors such as accelerometer, GPS, digital compass, microphone and camera. And most smartphone users are carrying them outdoor at all times. Sensor-logged datasets contain user-specific activity patterns, which enable modeling personalized usual lives. Here, we propose a real-time route inference and learning method using dynamic Bayesian networks (DBNs) and Rao-Blackwellized particle filtering (RBPF) given sequential observed values. For experimental verification, we gathered personal sensor data of GPS, accelerometer and action recognizer for 64 days and extracted significant places and routes from them. And we predicted traveling destinations and routes probabilistically. The experimental results showed that the proposed model represents the intention of our subject properly.