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질의어 패턴 자동분석을 통한 커뮤니티 기반 개인화 검색 (pp.37-38)
박건우(Gunwoo Park),정재학(Jaehak Jung),이상훈(Sanghoon Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 개인이 원하는 정보를 보다 정확하게 제공 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 따라서 개인의 특성을 이해하고 검색에 반영함으로써 보다 정확한 개인화 검색 서비스를 제공하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화된 검색 서비스를 통해, 사용자는 방대한 웹상의 정보를 보다 효율적으로 검색하여 자신에게 적합한 정보를 편리하게 획득 할 수 있으며 짧은 시간에 정확한 정보 획득을 보장 받을 수 있다. 본 논문에서는 개인의 질의어 패턴을 자동으로 분석하고 상위에 순위화 된 질의어 유형에 따라 주요 관심사 별 커뮤니티를 형성하여 검색에 반영함으로써 개인의 정보요구에 보다 근접한 개인화 검색 방안을 제안한다.
소셜 관계 랭크 및 토픽기반_소셜 관계 랭크 알고리즘; 소셜 검색을 향해
박건우 ( Gunwoo Park ),정재학 ( Jeahak Jung ),이상훈 ( Sanghoon Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
“소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남”은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 ‘소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)’에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
Mobile Ad Hoc 네트워크에서 배터리 소모와 처리량을 동시에 고려한 프로토콜
박건우 ( Gunwoo Park ),성탄 ( Tan Seong ),변용성 ( Yongsung Byun ),송주석 ( Jooseok Song ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.2
MANET에서 모든 이동 노드들은 한정된 배터리에 의존하면서 통신하므로, 이동 노드의 에너지에 대한 연구가 요구된다. 하지만 지금까지 대부분의 연구들은 높은 처리량 또는 에너지 소모의 한 측면만을 고려하여 연구되고 있기 때문에 결국 둘 중 어느 한 측면은 제한사항 및 단점으로 남아있다. 본 논문에서는 처리량과 이동 노드의 에너지 소모율을 동시에 고려하여 네트워크 수명을 좀 더 오래 지속 시키기 위한 프로토콜인 Protocol Considering Both Battery Consumption and Throughput in Mobile Ad Hoc Networks(PCBT)를 제안한다. 성능 평가를 위해 NS-2를 사용하였으며 시뮬레이션 결과들은 PCBT가 성능 향상 및 에너지를 효율적으로 사용하고 있음을 보여준다.
Gunwoo Park(박건우),Seungbum Koo(구승범) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.4
Motion during human walking can be represented as a sequence of poses. Precise data acquisition for motion analysis usually consumes time and cost. For most of the researches about gait, the number of training data is usually smaller than the dimensionality of features. Therefore, dimensionality reduction methods are applied to extract important features by eliminating redundancy. Principal component analysis (PCA) is a method that preserves maximum data variation with reduced components by a linear transformation. Though there had been various nonlinear methods to address the limitations of PCA, some works showed that PCA could have better performance than those methods depending on the distribution of data. This study compares PCA and two nonlinear methods, t-SNE, and multilayer autoencoders on gait motion. Dataset used in this study contains 1952 trials of walking motion capture. Nonlinear methods were implemented as encoder and decoder pair, which are fully connected neural networks. The methods were compared in terms of reconstruction error of original data and preservation of pairwise Euclidean distance in reduced dimension. The results suggest a proper method how to reduce the dimensionality of walking motion, with the pros and cons of each of them.
박상관(SangKwan Park),박건우(Gunwoo Park),이상훈(Sanghoon Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
웹 상에 존재하는 정보의 량이 방대해 질수록 사용자가 원하는 정보를 찾는데 더 많은 노력이 필요하게 되었다. 따라서 보다 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 검색하기 위한 많은 검색 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 이와 같은 방법들은 웹 검색자들의 검색의도를 파악하는데 어려움이 있다. 따라서 검색자들의 검색 의도에 맞는 정보를 효율적으로 검색하기에 적절하지 않는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 검색하고 신뢰 정도를 분석하여 신뢰 할 수 있는 커뮤니티를 기반으로 검색을 함으로써 보다 사용자의 검색 의도에 정확하고 효율적인 검색 결과를 획득하기 위한 방법을 제안한다.
동해 연근해에서 수중통신 채널의 지배응답 검출을 통한 시간 상관도의 산출
김현수,김재영,박건우,김성일,정재학,Kim, Hyeonsu,Kim, Jaeyoung,Park, Gunwoo,Kim, Seongil,Chung, Jaehak 한국음향학회 2013 韓國音響學會誌 Vol.32 No.1
In this paper, we propose a method that estimates the channel response from underwater communication signals with MMSE (Minimun Mean Squared Error) and detects dominant components automatically based on power of response components using CFAR (Constant False Alarm Rate). Statistical characteristics are analyzed with variation of magnitude and phase and time coherence via experimental data obtained by drifting transmitter and receiver. We show that bit error rate has small difference, 1.2 times, compared with the case using every channel information estimated within data period when estimation and equalization is performed with extracted characteristic obtained by the proposed method. 본 논문에서는 전송된 수중통신신호로부터 MMSE(Minimun Mean Squared Error) 기법으로 채널 응답을 추정하고, CFAR(Constant False Alarm Rate) 기법을 이용하여 응답성분의 전력을 기준으로 채널의 지배적인 응답을 자동적으로 구하는 방법을 제안한다. 그리고 표류상태의 송수신단을 이용한 해상실험 데이터로부터 얻은 지배적인 응답에서 응답세기 분포와 위상 변화 그리고 시간 상관도를 산출하여 통계적 특성을 분석한다. 제안된 방법을 이용하여 구해진 통계적 특성을 실제 측정 데이터에 적용했을 때 모든 데이터 구간에서의 채널을 추정하지 않더라도 모든 데이터 구간에서의 채널을 추정하는 경우보다 비트 오류율이 약 1.2배로 차이가 크지 않음을 보였다.