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김한수(Hansu Kim),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅲ
최근 디지털 TV 방송의 활성화에 힘입어 수많은 채널을 통한 TV 프로그램 방송이 가능하게 되었다. 이로 인해 디지털 TV 시청자들은 신문 또는 TV 가이드와 같은 기존 인쇄매체를 통해 자신이 원하는 TV 프로그램 스케줄을 얻기가 사실상 매우 어렵게 되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 디지털 TV 환경에서는 전자 프로그램 가이드(EPG: Electronic Program Guide)를 제공한다. 현재 제공되고 있는 EPG 서비스들은 대개 디지털 TV 화면 또는 각 방송사 웹 사이트 그리고 이동 단말기 등을 통해서 서비스 되고 있다. 대부분의 기존 연구들은 EPG 정보를 화면상에 시각적으로 제공하는 측면에만 초점을 두고 있다. 하지만 실질적으로 사용자 입장에서는 원하는 방송 프로그램의 스케줄 정보를 찾기 위해서 수백 채널에 달하는 방송 프로그램에 대한 정보를 일일이 검색하는 것은 매우 힘든 일이다. 게다가 사용자가 원하는 키워드를 직접 입력하는 방식 또한 사용자를 매우 번거롭게 한다. 따라서 본 논문에서는 EPG 서비스 방식에 VoiceXML 관련 기술을 접목하여 이동 단말기상에서 간단한 음성입력을 통해 EPG 서비스를 제공받을 수 있는 음성 인터페이스를 제안한다.
Maple 기호 연산을 이용하여 전투차량체계 최적설계를 위한 통합 인터페이스 구축
김한수(Hansu Kim),김신유(Shinyu Kim),김태균(Taekyun Kim),유남희(Namhee Ryu),권기한(Kihan Kwon),민승재(Seungjae Min),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.4
고 충실도 모델을 사용하여 상용 통합최적설계 소프트웨어를 통한 상세설계 사례가 증가하고 있다. 하지만, 전투차량과 같이 복잡한 시스템을 설계하기 위해서는 언어 기반 모델을 사용한 체계 수준의 접근이 필요하다. 또한, 수치 연산을 이용한 상용 최적화 알고리즘을 통해 경사도 계산 시, 계산 비용이 증가하고 행렬 연산 과정에 의해 최적화 시간이 허비될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 언어 기반 모델을 이용한 개념설계에 초점을 맞추어 통합 인터페이스를 구축하고, 기호 연산을 도입하여 효율적으로 최적화를 수행하였다. 통합 인터페이스와 기호 연산의 효용성을 보이기 위해 전투차량체계 최적설계를 수행하였으며, 기호 연산을 통해 최적화 시간이 매우 크게 감소하였다. The number of detail design cases via commercial process integration and design optimization software using high-fidelity models is increasing. However, a system-level approach using a language-based model is required to design more complex systems, such as combat vehicles. Additionally, calculation costs can increase when calculating gradient through a commercial optimization algorithm using numerical computation. Moreover, optimization time can be wasted by the matrix computation process. Therefore, this paper constructs an integrated interface that focuses on concept design using a language-based model, performing efficient optimization by implementing symbolic computation. Design optimization of a combat vehicle system is performed to show the effectiveness of the integrated interface and symbolic computation, and the optimization time is highly reduced via symbolic computation.
샘플링 불확실성 하에서 신축망에 대해 부트스트랩 방법을 이용한 입력변수의 유의성 분석
김한수(Hansu Kim),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.2
신축망을 이용하여 입력변수의 유의성 분석을 통해 입력변수의 고차원 문제를 해결할 수 있다. 하지만 샘플링 불확실성에 의해 유의성이 변동하여 잘못된 추론으로 이어질 수 있다. 특히, 입력변수의 차원이 증가할수록 샘플링 불확실성이 증가하는 경향이 있다. 따라서 본 연구는 샘플링 불확실성의 저감을 위해 신축망에 대해 부트스트랩 방법을 이용한 유의성 분석 방법을 제안한다. 수학 예제를 통해 제안하는 유의성 분석 방법이 신축망에 비해 높은 정확도가 도출됨을 확인하였다. 또한, 제안하는 유의성 분석 방법을 공학 문제에 적용하여 입력변수의 유의성을 분석하였다. 부트스트랩 방법은 많은 전산 비용을 요구하지만, 합리적인 수준에서 사용한다면 유의미한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다. The problem of high-dimensional input variables can be solved by analyzing the significance of input variables using an elastic net. However, the significance varies because of sampling uncertainty, which can lead to incorrect inferences. Specifically, the sampling uncertainty tends to increase as the dimension of input variables increases. Therefore, a significance analysis method using bootstrap method for the elastic net is presented herein to reduce the sampling uncertainty. Through a mathematical example, the proposed significance analysis method was confirmed to provide greater accuracy than the elastic net. Additionally, the significance of input variables was analyzed by applying the proposed significance analysis method to an engineering problem. Although the bootstrap method entails high computational costs, it is expected that meaningful results can be obtained at a reasonable cost.