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Ⅰ 슬라이스에서 복호화기 예측을 이용한 예측 모드 SKIP 부호화 모드
김지언(Jieon Kim),노대영(Dae-Young Noh),이진호(Jinho Lee),정세윤(Seyoon Jeong),오승준(Seoung-Jun Oh) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11
H.264/AVC의 화면내 예측 부호화 기술에서 예측 모드 정보를 부호화하기 위해 최우선 모드를 이용하며 최우선 모드의 선택율은 매우 높다. 또한 일반적으로 자연 영상이나 동영상의 경우 균일한 특성을 나타내는 영역을 많이 포함하고 있으며, 이러한 영역은 주변 블록과의 상관도가 매우 높다. 따라서 주변 블록의 예측 모드, 화소 에지의 방향성을 이용하면 복호화기에서도 현재 블록의 최적의 예측 모드를 결정할 수 있다. 본 논문에서는 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 예측 모드 정보를 전혀 전송하지 않는 복호화기 예측을 이용한 화면내 예측 모드 SKIP 부호화 모드를 제안한다. 제안하는 방법은 주변 블록의 정보만을 이용하여 예측 모드를 결정하고 기존의 예측/변환 방법을 이용하여 부호화를 실시하며 예측 모드 정보는 전혀 전송하지 않는다. 실험 결과 제안하는 방법은 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM 17.0에 비하여 CIF 영상에서 1.40%, 720p 영상에서는 3.24%의 비트 감소를 나타내었다.
코로나19 상황에서 아동의 사회정서역량이 또래관계를 매개로 학교적응에 미치는 영향
김지언 ( Jieon Kim ),신태섭 ( Taeseob Shin ) 인문사회 21 2023 인문사회 21 Vol.14 No.1
연구 목적: 본 연구는 코로나19 상황에서 초등학교 6학년 학생의 사회정서역량이 또래관계를 매개로 학교적응에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 연구 방법: 본 연구대상은 육아정책연구소에서 실시한 한국아동패널 13차년도 데이터에 포함된 초등학교 6학년 564명으로, SPSS 21.0과 AMOS를 이용하여 신뢰도분석과 확인적요인분석, 경로분석을 실시하였으며, 매개효과의 유의성을 부트스트래핑 검증(bootstrapping test)을 통해 확인하였다. 연구 내용: 매개효과 분석 결과, 아동의 또래관계는 사회정서역량과 학교적응 사이의 관계를 부분매개하는 것을 연구를 통해 확인할 수 있었다. 결론 및 제언: 연구결과를 바탕으로 대면 활동이 제한적으로 이루어진 코로나19 시기에도 또래관계 증진에 대한 노력과 아동의 사회정서역량을 함양할 수 있는 사회정서학습 프로그램 필요함을 제언하였다. The purpose of this study is to examine the effect of social emotional competencies of sixth-grade elementary school students and their perceived school adjustment during the COVID-19. The subjects of this study were 564 6th grade elementary school students included in the 13th year Data set of Pannel Study on Korean Children conducted by the Korea Institute of Child Care and Education. Reliability analysis, confirmatory factor analysis, and path analysis were conducted using SPSS 21.0 and AMOS. The significance of the mediating effect was confirmed through a bootstrapping test. Specifically, the results are as follows. it was confirmed through the study that children’s peer relationships partially mediated the relationship between social emotional competencies and school adjustment. Based on the research results, it was suggested that even during the COVID-19 period when face-to-face activities were limited, efforts to improve peer relationships and social emotional learning programs were needed to cultivate children’s social emotional capabilities.
차체 무게 저감을 위한 정강성 성능의 민감도 기반 최적설계에 관한 연구
김지언(Jieon Kim),김정호(Jungho Kim),이창건(Changkun Lee),김용석(Yongsuk Kim) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
Fuel economy, Driving performance, Material cost and environment effects could be improved by reducing vehicle body mass. On the other hand, performances affected by vehicle body stiffness such as Handling performance, Durability and NVH could be degraded because of mass reduction. For this reason, MDO(Multi Disciplinary Optimization) method could be considered to satisfy all conflicted performances. Gradient based optimization is a numerical method using performance’s gradient information. In this study, the Adjoint variable method was applied to calculate performance’s gradient because the number of design variables is much more than the number of constraints. And MFD(Method of Feasible Directions) optimal searching algorithm was applied to satisfy a lot of performance targets. The main purpose of this study is to find an optimal design with minimized mass meeting constraint conditions such as Torsional stiffness and Suspension mount position’s local stiffness.
대북제재 하에서의 남북 산업재산권 교류협력을 위한 방향
김지언(Kim, Jieon) 통일과 북한법학회(구 북한법연구회) 2021 북한법연구 Vol.26 No.-
현재 유래없이 강력한 UN의 대북제재가 계속됨에 따라, 전방위적 산업 분야에서 남북간의 교류가 답보된 상태이다. 이러한 전체적인 분위기는 산업재산권 분야도 마찬가지인데, 산업재산권은 비교적 정치적으로 중립적인 성격을 가짐에도 불구하고, 남북 간에는 상호 간의 특허⋅상표를 인정하기 위한 가장 기초적 교류조차 이루어지지 않고 있다. 그러나, 산업재산권은 국제적 규약에 따라 표준화가 상당히 진행된 분야로서, 현행 국제적 규약을 활용해서라도 교류의 폭을 넓힐 수 있으며, UN의 대북제재의 영향을 최소화하면서도 남북이 협력을 지속할 수 있는 분야이기도 하다. 또한, 산업재산권은 산업⋅경제를 발전시켜 나가기 위한 핵심 인프라로서, 향후 대북제재가 완화되어 남북경협이 재개될 때 이를 안정적으로 추진하는 원동력이 되는 중요한 제도가 될 수도 있다. 이에, 본 주제에서는 광범위한 대북제재가 이루어지고 있는 현행 환경 하에서, 남북이 장기적인 경제협력 및 산업재산권 인프라 구축을 위한 방향을 모색하기 위하여, 먼저, 북한의 산업재산권 관련 법제 및 환경을 남한과 비교해보고, 상호간의 산업재산권 인정 현황을 검토한 뒤, 구체적인 실행 방안으로서, 남북 당국의 합의안 도출, 남북 산업재산권 전담기구 설립, 북한의 산업재산권 관련 환경 구축 지원, 인도적 차원의 산업재산권 활용 적정기술 개발⋅보급, 민간차원의 협력 방안을 순차적으로 살펴보고자 한다. As the United Nations continues to impose unprecedented strong sanctions on North Korea, exchanges between the two Koreas are stagnating at all-round industries. This is the same in the field of industrial property, although industrial property system is relatively politically neutral. Industrial property system is the area where standardization has progressed considerably in accordance with international conventions, and the two Koreas can expand exchange using current international conventions. This is also the area where the two Koreas can continue cooperation while minimizing the impact of sanctions on North Korea. In addition, industrial property system is key infrastructure for developing industries and economies, and can be the driving force for stable promotion when inter-Korean economic cooperation resumes in the future. In this paper, the study was conducted to find directions for long-term economic cooperation and industrial property infrastructure between the two Koreas. Specific action plans include concluding agreements by inter-Korean authorities, establishing an organization dedicated to inter-Korean industrial property system, supporting North Korea s establishment of a system related to industrial property, humanitarian assistance using appropriate technologies, and private-level cooperation.
차체 성능분석 및 최적화를 위한 Deep Neural Network 구축에 관한 연구
김지언(Jieon Kim),김정호(Jungho Kim),송봉하(Bongha Song) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2018 No.11
The Deep Neural Network is a mathematically approximating method of the human brain which consists of neurons network. For this reason, Deep Learning can conduct high complex works such as prediction, classification and making decisions by training data like human. The object of this study is to apply Deep Learning to vehicle body performances analysis and optimization. In Deep Learning method, the most important thing is to define a proper Hyperparameter combination according to each performance characteristic. And it’s not easy to find the best Hyperparameter combination if just depending on engineer’s experience. Therefore, the Hyperparameter optimization procedure using Gradient based optimization method is proposed in this study. On the basis of this method, the best Deep Neural Network prediction model can be built very efficiently with high accuracy and low-cost. This research will be used for large scale optimization cases which were hard to be handled in the past.