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박은해(Eun-Hae Park),김정선(Jungsun Kim) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1D
최근 택시를 이용한 범죄가 늘어남에 따라 대부분의 여성 탑승자들은 긴장과 불안감을 느끼면서 택시를 이용한다. 탑승자들의 불안감은 택시 영업을 하고 있는 사람에게도 불쾌한 일이며, 이로 인해 탑승자와 택시 영업을 하고 있는 사람 간에 마찰이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 택시 기사와 택시에 대한 정보, 현재 위치에 대한 정보, 알람 기능을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법으로 인해 탑승자의 안전은 회사로부터 실시간 보호받고 있으므로 탑승자는 이전보다 택시를 이용하는 것에 대해 안전함을 느끼면서 택시를 이용할 수 있다.
노태환 ( Tae Hwan Rho ),권은화 ( Eun Hwa Kwon ),박은은 ( Eun Eun Park ),이행은 ( Hang Eun Lee ) 대한물리의학회 2009 대한물리의학회지 Vol.4 No.4
Purpose:We have investigated to analysis biomechanics for pinch strength due to elbow flexion degree. Methods:Pinch strength was measured by Electro Dynamometer(G-100) using four elbow flexion degree (0°, 45°, 90°, 135°). Results:In experimental results, we found that pinch strengths were 5.4kg(0°), 4.8kg(45°), 5.6kg(90°) and 5.2kg(135°), respectively. The Pinch strengths got maximum at 90°degree, minimum at 45°degree. We have calculated F1 values using Σ T-0. As a result F1 values were 540N(0°), 480N(45°), 560N(90°) and 520N(135°), respectively. F1 values got maximum at 90° degree, minimum at 45° degree. Data curve line of F1 values was increased in 45~90 section and decreased in 0~45, 90~135 sections, respectively. Conclusion:F1 (Flexor digitorum superficialis and profundus) values were 10 times bigger than pinch strengths. Data curve line of F1 values was similar to active length-tension curve in 45~90, 90~135 sections.
준감독 학습 알고리즘을 위한 능동적 레이블 데이터 선택
한지호,박은해,박동철,이윤식,민수영,Han, Ji-Ho,Park, Eun-Ae,Park, Dong-Chul,Lee, Yunsik,Min, Soo-Young 한국전기전자학회 2013 전기전자학회논문지 Vol.17 No.3
본 논문에서는 준감독 학습 알고리즘(Semi-Supervised Learning Algorithm)의 학습데이터에 필요한 소수의 레이블 데이터를 능동적으로 선택하기 위한 무감독경쟁학습 알고리즘인 VCNN(Vector Centroid Neural Network)을 제안한다. 준감독 학습 알고리즘에서 레이블 데이터의 선택은 학습 결과 큰 영향을 미치고, 레이블 데이터를 선택하는데 있어 많은 비용과 전문적인 지식이 필요하다. 본 논문에서 능동적이고 효율적인 레이블 데이터 선택을 검증하기 위하여 UCI database 와 caltech dataset 을 이용하여 실험한 결과, 기존의 레이블 데이터 선택 방법과 비교하여 안정된 분류 결과와 최소의 오차율을 나타냈다. The choice of labeled data in semi-supervised learning algorithm can result in effects on the performance of the resultant classifier. In order to select labeled data required for the training of a semi-supervised learning algorithm, VCNN(Vector Centroid Neural Network) is proposed in this paper. The proposed selection method of label data is evaluated on UCI dataset and caltech dataset. Experiments and results show that the proposed selection method outperforms conventional methods in terms of classification accuracy and minimum error rate.
원예은(Ye-eun Won),강지원(Jiwon Kang),박은일(Eunil Park),고민삼(Minsam Ko),김기준(Ki Joon Kim),한진영(Jinyoung Han) 한국HCI학회 2019 한국HCI학회 학술대회 Vol.2019 No.2
커뮤니케이션 기술의 급격한 발달로 많은 사람들이 온라인 환경에서 대화할 수 있게 되었다. 특히 소셜미디어는 활발한 커뮤니케이션이 이루어지는 대표적인 온라인 채널 중 하나이다. 본 연구에서는 소셜 미디어상에서 성공적인 온라인 커뮤니케이션을 가능하게 하는 초기 댓글과 포스트의 역할에 대해 분석한다. 이를 위해, 대화형 소셜 미디어 중 하나인 Reddit 의 하위 커뮤니티들 중 뉴스와 관련된 커뮤니티에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 다중회귀 분석 결과, 포스트와 초기 댓글의 선호 지수가 성공적인 온라인 커뮤니케이션에 유의미한 영향을 끼친다는 것을 확인하였다. 또한, 사람들은 포스트가 쉽고 직관적인 내용을 가질 때, 적극적으로 대화에 참여한다는 것을 발견할 수 있었다.