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        Do peers affect private tutoring engagement in Korea? Evidence from a quasi-experimental approach

        김태훈,장하윤,Kim, Jinho 서울대학교 교육연구소 2022 Asia Pacific Education Review Vol.23 No.2

        This study examines the influence of peers who receive private tutoring on an individual student’s engagement in private tutoring. Using data from the Gyeonggi Education Panel Study of 7th and 10th graders in Korea, we leverage quasi-experimental variation generated from the random allocation of students to classes in schools. To address the bidirectionality of peer influence, an instrumental variable strategy is combined with a school fixed effects approach. The findings indicate that peer’s private tutoring leads to an increase in student’s engagement in private tutoring. The peer effect on private tutoring is more pronounced among girls than boys. More precisely, increasing the proportion of classmates who receive private tutoring by 10% points increases the likelihood that a girl engages in private tutoring by 7.1% points. Policies that leverage peer influence may be a cost-effective way to reduce the personal and social ramifications of excessive consumption of private tutoring in Korea.

      • KCI등재

        A Solvent-dependent Fluorogenic Probe Containing Julolidine for Cr(III) and Cu(II)

        TIKUMFLORENCE ANJONG,박유미,장하윤,김진흥 대한화학회 2016 Bulletin of the Korean Chemical Society Vol.37 No.6

        A julolidine-containing naphthylamine probe (EW1) was prepared for sensing specific metal ions. Probe EW1 afforded a broad low fluorescence at 500–600 nm in acetonitrile, but gave a relatively stronger fluorescence at 540 nm in methanol. EW1 showed a selective turn-on emission for Cr3+ in CH3CN. Upon treatment with Cr3+, a strong emission was observed at 515 nm, but other metal ions, such as K+, Ag+, Ca2+, Zn2+, Co2+, Ni2+, Cu2+, Cd2+, Hg2+, Fe2+, and Fe3+, failed to induce such an emission band. A clean isosbestic point appeared at 405 nm in the UV–vis titration with Cr3+. The emission intensity of EW1 was enhanced with incremental addition of Cr3+, indicating the formation of a 1:1 complex of the probe EW1 and chromium ion. However, EW1 showed a selective turn-off response with Cu2+ in CH3OH. The emission band of EW1 at 540 nm was quenched only with Cu2+ and not with other control metal ions. The absorption band of EW1 at 410 nm progressively decreased, and a new absorption at 390 nm appeared upon progressive addition of Cu2+. All spectroscopic titration experiments and ESI mass data provided evidence for the formation of a 1:1 complex between EW1 and Cu2+.

      • KCI등재

        드론 감시 시스템을 위한 인공지능 모델 학습 전략과 절대 좌표 추정 알고리즘

        이석복,박효빈,김민우,노현철,주진기,장하윤,이상우,최의환,최동걸 한국차세대컴퓨팅학회 2024 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.20 No.1

        최근 드론 기술의 혁신으로 인해 다양한 산업 분야에서의 응용 시도가 두드러지게 증가하고 있다. 이 중에서도, 기존의 고정형 CCTV 시스템을 대체하고자 드론을 활용한 감시 시스템을 구축하는 시도가 많아졌지만 센서의 무게 제한 및 캘리브레이션 문제와 같은 제약 사항이 발생한다. 이러한 어려움을 극복하고자, 본 논문에서는 인공지능 모델을 기반으로 한 드론 감시 시스템을 소개한다. 우리는 인공지능 모델의 성능을 향상시키기 위해 가상 환경에서 합성 데이터 수집 및 데이터 세트 구축을 수행하며, 실제 데이터 세트와 효과적으로 학습하는 몇 가지 학습 방법을 제시한다. 뿐만 아니라, 드론 환경에서 자주 발생하는 작은 객체를 효과적으로 탐지하기 위한 방법론을 적용하고, 탐지된 객체의 절대 좌표를 추정하기 위한 절대 좌표 추정 알고리즘을 제안한다. 더 나아가, 우리는 탐지된 객체에 대한 고유한 식별 번호(ID), 속도 측정, 인체의 관절 위치와 같은 추가적인 속성을 통해 드론 감시 시스템을 고도화하였으며, 이를 현실과 가상 환경에서 철저히 검증한다. Recently, drone technology innovations have led to a significant increase in application attempts in various industries. Among them, there are many attempts to build a surveillance system using drones to replace the existing fixed CCTV system, but constraints such as weight limitations and calibration problems of sensors occur. To overcome these difficulties, in this paper, we introduce a drone surveillance system based on an artificial intelligence(AI) model. To improve the performance of the AI model, we perform synthetic data collection and dataset construction in a virtual environment, and present several learning methods to effectively learn with real datasets. In addition, we apply a methodology to effectively detect small objects that often occur in the drone environment, and propose an absolute coordinate estimation algorithm to estimate the absolute coordinates of the detected objects. Furthermore, we enhance the drone surveillance system with additional attributes such as unique identification numbers (IDs), velocity measurements, and human keypoints for the detected objects, which are thoroughly validated in real and virtual environments.

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