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        계층구조적 분류모델을 이용한 심전도에서의 비정상 비트 검출

        이도훈,조백환,박관수,송수화,이종실,지영준,김인영,김선일,Lee, Do-Hoon,Cho, Baek-Hwan,Park, Kwan-Soo,Song, Soo-Hwa,Lee, Jong-Shill,Chee, Young-Joon,Kim, In-Young,Kim, Sun-Il 대한의용생체공학회 2008 의공학회지 Vol.29 No.6

        The more people use ambulatory electrocardiogram(ECG) for arrhythmia detection, the more researchers report the automatic classification algorithms. Most of the previous studies don't consider the un-balanced data distribution. Even in patients, there are much more normal beats than abnormal beats among the data from 24 hours. To solve this problem, the hierarchical classification using 21 features was adopted for arrhythmia abnormal beat detection. The features include R-R intervals and data to describe the morphology of the wave. To validate the algorithm, 44 non-pacemaker recordings from physionet were used. The hierarchical classification model with 2 stages on domain knowledge was constructed. Using our suggested method, we could improve the performance in abnormal beat classification from the conventional multi-class classification method. In conclusion, the domain knowledge based hierarchical classification is useful to the ECG beat classification with unbalanced data distribution.

      • KCI등재

        혼합형 데이터 보간을 위한 디노이징 셀프 어텐션 네트워크

        이도훈(Do-Hoon Lee),김한준(Han-Joon Kim),전종훈(Joonghoon Chun) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.11

        최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다. Recently, data-driven decision-making technology has become a key technology leading the data industry, and machine learning technology for this requires high-quality training datasets. However, real-world data contains missing values for various reasons, which degrades the performance of prediction models learned from the poor training data. Therefore, in order to build a high-performance model from real-world datasets, many studies on automatically imputing missing values in initial training data have been actively conducted. Many of conventional machine learning-based imputation techniques for handling missing data involve very time-consuming and cumbersome work because they are applied only to numeric type of columns or create individual predictive models for each columns. Therefore, this paper proposes a new data imputation technique called ‘Denoising Self-Attention Network (DSAN)’, which can be applied to mixed-type dataset containing both numerical and categorical columns. DSAN can learn robust feature expression vectors by combining self-attention and denoising techniques, and can automatically interpolate multiple missing variables in parallel through multi-task learning. To verify the validity of the proposed technique, data imputation experiments has been performed after arbitrarily generating missing values for several mixed-type training data. Then we show the validity of the proposed technique by comparing the performance of the binary classification models trained on imputed data together with the errors between the original and imputed values.

      • KCI등재

        무장애 건축공간 분석을 위한 사용자정보모델링(H.I.M.)에 대한 연구

        이도훈(Lee, Do-Hoon),김인성(Kim, In-Seong),최용석(Choi, Yong-Seok) 대한건축학회 2012 대한건축학회논문집 Vol.28 No.7

        This is a basic study to establish the concept of Human Information Models(H.I.M.) which will work for the analysis of urban environment comprised of various architectural spaces. Generally, it is Geometric Information System(GIS) that has been used for the macroscopic analysis of urban environment. GIS is based on the vector data of floor plan and linear movement route, and the raster data of satellite pictures. They are suitable "data" for the investigation of wide regions, but not for the analysis of interior spaces of buildings that takes up a considerable portion of urban environment nowaday. Meanwhile, Building Information Modelling(B.I.M.), which has concerned building materials and performance, is developing the study on "spaces" related with the utilization of buildings. This study created a B.I.M. model of an existing building concerning connections of spaces and movement lengths, and simulated the "activities" and "movements" of people who use the spaces. The term, "H.I.M.", which would be associated with the idea of B.I.M., was defined as the information system on the personal attributes and spatial usages of each individual. The H.I.M. were used for the 4-D analysis of the activities/movements of space users in temporal dimension. The study also conducted Post Occupancy Evaluation(POE) test, and compared its result with the outcome of simulation to check the validity of the B.I.M/H.I.M. analysis. The H.I.M. shall be an essential method for the analysis and prediction of various urban issues in the future with the further studies on personal energy use, thermal comfort, and route selection issues supported by developing artificial intelligence technology.

      • KCI등재
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        죽음에 이르는 어둠: 페드로 코스타의 〈행진하는 청춘〉과 〈호스 머니〉를 중심으로

        이도훈(Lee, Do hoon) 한국영화학회 2020 영화연구 Vol.- No.85

        이 연구는 페드로 코스타의 작품을 관통하는 어둠과 관련된 주제와 형식을 살펴보려는 시도이다. <뼈>, <반다의 방>, <행진하는 청춘>을 포함하는 페드로 코스타의 폰타이냐스 삼부작은 리스본의 빈민가 중 하나인 폰타이냐스의 삶을 빛과 어둠의 관계를 통해서 그려낸다. <행진하는 청춘>은 빛과 어둠을 대립적이면서도 변증법적으로 활용한다. 이 영화에서 어둠은 폰타이냐스와 그곳을 떠나지 못한 사람들이 거주하는 자리에서, 그리고 빛은 폰타이냐스 주민들이 새로이 거처를 마련한 곳에서 나타난다. 또한, 이 작품은 빛과 어둠의 변증법적 관계를 통해서 짙은 어둠 속에서 옅은 빛을 포착한다. 그 약한 빛은 폰타이냐스 주민들의 고유한 표정, 몸짓, 목소리에 상응한다. <호스 머니>에서 어둠은 지하 세계와 무의식적인 층위로 확장된다. 이 작품은 폰타이냐스 주민들이 겪었던 식민지 수탈, 정치적 소외, 경제적 착취를 중심으로 고통과 죽음이 반복되는 시간을 그려낸다. 비록 사회적 비참으로 가득하지만, 페드로 코스타는 어둠 속에 빛을 발견하듯이 절망 속에서도 희망을 찾으려고 한다. This paper is an attempt to examine the subject and format of darkness that penetrate Pedro Costa’s works. Pedro Costa’s Fontainhas trilogy, which includes Bones(1997), In Vanda’s Room(2000) Colossal Youth(2006), depicts the life of Fontainhas, one of Lisbon’s slums, through the relationship between light and darkness. Colossal Youth uses light and darkness in a confrontational and dialectical way. In this film, darkness appears in the presence of Fontainhas and the people who have not left the place, and light appears in the place where the residents of Fontainhas have newly settled. Also, the work captures weak light in the deep dark through the dialectical relationship between light and darkness. The weak light corresponds to the unique facial expressions, gestures and voices of the Fontainhas people. In Horse Money darkness extends into the underworld and unconscious strata. The work depicts the time when pain and death are repeated, portraying colonial exploitation, political alienation and economic exploitation suffered by the Fontainhas residents. Although full of social misery, Pedro Costa tries to find hope in despair, just as he finds light in the dark.

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        아보우나따라의 긴급영화: 긴급영화의 세 가지 유형과 주요 작품 분석

        이도훈(Lee, Do Hoon) 한국영화학회 2021 영화연구 Vol.- No.90

        이 연구는 시리아의 혁명과 내전 기간 동안 대안적인 영화 만들기를 실천했던 아보우나따라의 주요 작품을 유형화하고 분석한다. 아보우나따라는 2010년 시리아의 다마스쿠스에서 익명의 영화인들이 만든 단체로, 그들은 2011년 시리아에서 민중 봉기가 일어난 이후 자신들 스스로 긴급영화라고 부르는 작품을 제작해서 인터넷을 통해 공개했다. 그들은 주류 미디어가 시리아를 왜곡된 방식으로 재현하는 과정에서 시리아인의 존엄성이 훼손되고 있다는 것을 지적하면서, 시리아인을 위한 ‘이미지에 대한 권리’를 보장해야 한다고 주장했다. 아보우나따라의 공식 비메오 계정에 업로드된 약 450개의 게시물을 검토한 결과 아보우나따라의 작품은 크게 실험적인 다큐멘터리, 인터뷰 다큐멘터리, 일상을 기록한 다큐멘터리로 구분할 수 있었다. 실험적인 다큐멘터리는 몽타주, 파운드 푸티지, 자막 등을 활용하여 정치적인 비판과 풍자가 담긴 메시지를 만들어낸다. 인터뷰 다큐멘터리는 시리아 혁명과 내전에 참여한 다양한 사람들의 증언을 바탕으로, 혁명, 여성, 고문, 학살, 난민, IS, 어린이, 가난, 죽음 등을 다룬다. 마지막으로, 일상을 기록한 다큐멘터리는 관찰자적인 시선으로 시리인의 삶을 포착함으로써 시리아의 미시사를 구축한다. 이 세 유형의 작업들은 시리아의 이미지가 제작, 유통, 상영되는 과정에서 불거질 수 있는 일련의 윤리적인 문제를 개선하기 위한 시도였다. 아보우나따라의 긴급영화는 내전이라는 위기 속에서 시리아인들이 잃어버린 삶에 대한 권리와 이미지에 대한 권리를 되찾기 위한 급진적인 영화 운동이었다. This study categorizes and analyzes the major works of Abounaddara, who practiced making alternative films during the Syrian Revolution and civil war. Abounaddara is an collective created by anonymous filmmakers in Damascus, Syria, in 2010, and they have produced and released works they call themselves emergency cinema since the Syrian people’s uprising. They criticized the mainstream media’s reproduction of Syria in a distorted way, claiming the right to image to protect the dignity of the Syrian. As a result of reviewing about 450 posts uploaded to Abounaddara’s official Vimeo account, Abounaddara’s works could be largely divided into experimental documentary, interview documentary, and documentary that record daily life. Experimental documentary uses montage, found footage, subtitles, etc. to create messages containing political criticism and satire. The interview documentary deals with revolution, women, torture, slaughter, refugees, IS, children, poverty, and death based on the testimony of various people who participated in the Syrian civil war. Finally, a documentary recording daily life builds a microhistory of Syria by capturing it with an observer’s gaze. These three types of work were attempts to formally and content improve ethical problems that could arise during the production, distribution, and screening of Syrian images. Abounaddara’s emergency cinema was a radical film movement to restore the rights to life and the right to image lost by Syrians amid the crisis of civil war.

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