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프랙탈 수학을 이용한 옥외용 설비의 정량적 평가법 제안
박범수,임장섭,소순열,이진,송일근,이재봉,Park, Beom-Su,Lim, Jang-Seob,So, Soon-Youl,Lee, Jin,Song, Il-Keun,Lee, Jae-Bong 한국전기전자재료학회 2007 전기전자재료학회논문지 Vol.20 No.2
Fractal mathematics is being highlighted as a research method for classification of image. But the application of Fractal dimension(FD) has been requited the complicated calculation method because of its complex repetition progressing. In this paper, it has been developed the new approach method to express the Fractal Dimension(FD) for aging level calculation and estimation system of outside insulator using special image processing algorithm. As a result after FD testing, the recognized aging estimation of FD has a very characteristics compared to the conventional visual inspection.
정치인과의 트윗 교환의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 트위터 이용자의 이념성향과 인구통계적 특성을 중심으로
박범수(Beom Su Park),박재진(Jae Jin Park) 한국광고홍보학회 2013 한국광고홍보학보 Vol.15 No.2
이 연구의 목적은 트위터를 통해 정치인과 의사소통을 하고자 하는 주요 동기들은 무엇이며, 이러한 동기들이 트위터 이용자들의 이념성향(보수/진보)에 따라 정치인과의 트윗 교환의도에 어떤 영향을 미치는지를 알아보는 데 있다. 문헌연구 및 포커스 그룹 인터뷰를 통해 동기문항들을 추출하였으며, 최종적으로 19문항으로 구성된 다음과 같은 4개의 동기요인들이 도출되었다: 정치정보획득, 상호작용, 심리적 안정, 일상파악. 회귀분석 결과, 진보적 이용자 집단에서는 정치정보획득, 상호작용, 심리적 안정 동기요 인들이 트윗 교환의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 보수적 이용자 집단의 경우 정치정보획득 동기요인만이 트윗 교환의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 트위터 이용시간과 성별에 따른 트윗 교환의도의 차이를 알아본 결과, 트위터 이용량에서만 유의미한 차이(중 이용자>경 이용자)가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이론적 및 실무적 함의가 논의되었다. The purposes of this study are two folds: 1) to identify motivations to communicate with politicians via Twitter and 2) to verify whether twitter users` different political ideologies affect to have different motivations. Motivation items were extracted from literature review and focus group interviews. Through exploratory factor analysis, four motivation factors, consisting of 19 items, were derived: political information acquisition, interaction, psychological stability, and politician`s routine check. According to results of stepwise regression analyses, while motivation factors such as ‘political information acquisition``, ``interaction`` and ``psychological stability`` significantly affect to ``tweet exchange intention`` to the respondents who have liberal political orientation, only ``political information acquisition`` factor has a positive effect to the respondents who have conservative political orientation. Theoretical and practical implications were discussed.
박범수(Beom-Su Park),채영훈(Young-Hun Chae),김석삼(Seock-Sam Kim) 한국트라이볼로지학회 2002 한국트라이볼로지학회 학술대회 Vol.35 No.-
The rolling wear behavior of SM55C is investigated under lubrication. This is a comparative tribological behavior of heat treatment effect for SM55C. Rolling wear test method is used for Ball-on-disk type. Specimens can be classified into two main groups: as-annealing and non-annealing. As result of wear behavior, flanking initial time of non-annealing specimen keep at retard but it have not under high normal load One of the notable features of annealing specimen is steady flanking initial time for a normal load in this experiment. Failure mechanism of SM55C is due to the fatigue wear such like flanking, pitting etc. Flanking leads to abruptly fracture of worn surface. Fracture mechanism has a connection with normal load and polishing direction of specimens.
박범수(Beom-Su Park),강은정(Eun-Jung Kang),강태욱(Taewook Kang),이재진(Jae-Jin Lee),김성은(Seong-Eun Kim) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.1
본 연구에서는 인체의 임펄스 응답 신호를 이용하여 사용자를 인식하는 방법을 제안한다. 인체는 물, 근육, 지방, 뼈 등으로 구성되어 있고, 이러한 구성비는 사람마다 다르게 형성되어 있다. 기존의 인체 통신 연구에서는 인체가 커패시터와 저항으로 이루어진 회로로 모델링 되었고, 회로의 특징은 인체의 구성 특성에 따라 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 인체는 개인별 고유한 채널로 인식될 수 있고, 이를 이용한 사용자 인식이 가능하다는 연구가 보고 되었다. 이 연구에서는, 임펄스 신호를 인체에 인가하여 임펄스 응답 신호를 측정하고, empirical mode decomposition 기법으로 노이즈를 제거한다. 그리고 10개의 피크 값을 추출하고 피크 간 값의 차이를 특징량으로 사용하여 사용자 인증을 수행하였다. 6명의 참가자로부터 수집한 데이터를 k-nearest neighbors(KNN) 알고리즘을 사용하여 분류 성능을 확인한 결과, 임펄스 응답 신호의 전체 시계열 데이터의 분류 정확도는 91.57%이었으나, 제안한 피크 간 값의 차이를 특징량으로 하여 분류를 하였을 때 분류 정확도가 97.71%로 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다. We present a user recognition method using human body impulse response signals. The body compositions vary from person to person depending on the portion of water, muscle, and fat. In the body communication study, the body has been interpreted circuit models using capacitance and resistances, and its characteristics are determined by the body compositions. Therefore, the individual body channel is unique and can be used for user recognition. In this paper, we applied pseudo impulse signals to the left hand and recorded received signals from the right hand. The empirical mode decomposition (EMD) method removed noise from the received signals and 10 peak values are extracted. We set the differences between peak amplitudes as a key feature to identify individuals. We collected data from 6 subjects and achieved accuracy of 97.71% for the user recognition application.