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      • 딥러닝 기반 CFAR 알고리즘의 오경보 확률 조절을 위한 손실함수 설계

        이현희(Hyunhee Lee),이승환(Seunghwan Lee),신동준(Dong-Joon Shin) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

        본 논문은 딥러닝(deep learning) 기반 레이더용 CFAR(constant false alarm rate) 검출 기법에서 오경보 확률(false alarm probability)를 조절할 수 있는 조정 계수(scale factor)를 포함하는 정규화 항을 도입한 새로운 손실 함수(loss function)를 제안한다. 제안된 손실 함수를 사용하여 다양한 딥러닝 기반 CFAR 검출기법의 오경보 확률을 조절할 수 있음을 확인하고, 딥러닝 기반 CFAR 검출 기법이 SNR(signal-to-noise)의 변화에 상관없이 오경보 확률이 거의 일정하게 유지되는 CFAR 의 기본 특성을 만족시키는 것을 확인하였다.

      • KCI등재

        정신장애인의 비자발적 입원에 미치는 영향요인에 관한 연구

        전진호,이진혁 인문사회 21 2022 인문사회 21 Vol.13 No.5

        The purpose of this study was to explore the factors affecting involuntary commitment of people with mental disabilities in South Korea. For the purpose, this study conducted a secondary data analysis using 265 people with mental disabilities from the data ‘A Survey on the Status of Community Residence and Care of People with Mental Disabilities.’ For data analysis, binary logistic analysis was performed using Stata 13.0 program. Influencing factors on involuntary commitment of mentally disabled people in community were investigated. The factors that significantly affected the involuntary commitment of mentally disabled people in community were subjective health status, type of mental disabilities, employment status, and peer support service. Based on the results, the study discussed policy and practice suggestions to prevent the involuntary commitment of people with mental disabilities.

      • KCI등재

        중국의 국제정세 인식 및 아시아·태평양 안보인식

        전진호 한일군사문화학회 2017 한일군사문화연구 Vol.24 No.-

        중국이 G2의 위치에 오른 이후 중국의 안전보장정책은 중요한 관심사항이 되었으며, 특히 동아시아 지역에서는 중국이 이 지역에 대해 어떠한 안전보장인식을 가지고 있는가가 자국의 안전보장에 불가결한 주요한 요소가 되었다. 이러한 관점에서 이 논문은 중국이 동아시아 지역을 안보적으로 어떻게 인식하고 있으며, 또한 이 지역의 안보문제에 어떻게 대응해 왔는가 하는 점을 중점적으로 분석한다, 중국의 안전보장 인식의 분석을 위해 이 논문은 중국의 국방백서인 「中國的國防」을 주로 분석하였다. 이 문서는 중국의 국제정세 및 안보인식, 국방정책 등을 확인할 수 있는 유일한 공식, 공개 문서라는 점에서 매우 중요하다. 즉 중국의 국방백서는 중국의 안보인식과 이에 따른 국방정책의 변화, 중국군의 현대화 등을 중심 내용으로 하고 있으며, 국방백서를 통해 중국의 안보인식 및 전략적 관점의 변화를 읽어낼 수 있다. 이 연구는 중국의 아시아·태평양 안보인식에서 시작하여, 미국과 일본, 그리고 한반도에 대한 안보인식을 조사하였으며, 더 나아가 남중국해 문제나 타이완 문제에 대한 중국의 안보인식도 아울러 조사하였다. 중국은 국방백서를 통해 동아시아 지역에 존재하는 불안정한 요소들에 대해 대항하여 자국의 안전과 이익을 보장하면서, 평화와 공존의 국제관계를 구축해 나갈 것을 선언하고 있다. 중국의 발전을 저해하는 최대의 위협이 미국과 미일군사동맹임을 강조하고 있으며, 최근 집단적자위권 행사를 가능하게 하려는 일본의 현상변경 시도에 대해서도 크게 우려하고 있다. 다만 국방백서에서는 중국의 국방정책이 철저히 방어적이며, 타국에 대한 침략이나 대외적 팽창정책을 채택하지 않을 것이라는 것을 강조하고 있다. 中國がいわばG2になってから中國の安全保障政策は重要な關心事項になっており、とくに東アジア地域では中國がこの地域に對してどのような安全保障認識を持っているのか、というのが自國の安全保障に欠かせない重要な要素となっている。このような觀点からこの論文は中國が東アジア地域を安保的にどのように認識し、またこの地域での安保問題に如何に對應してきたのか、という点を中心的に分析する。 中國の安全保障認識の分析のため、この論文は中國の國防白書である「中國的國防」を集中的に分析した。この文書は中國の國際情勢および安保認識、國防政策などを確認できる唯一の公式、公開文書である点から非常に重要である。卽ち、中國の國防白書は中國の安保認識とそれによる國防政策の變化、中國軍の現代化などが中心的な內容になっており、中國の國防白書を通じて中國の安保認識はもちろん、戰略的觀点の變化まで讀み取れるだろう。 この硏究は中國のアジア·太平洋に對する安保認識から、米國と日本、それから朝鮮半島に對する安保認識を調査し、さらには南シナ海や台灣に對する中國の安保認識を調査した。 中國は國防白書を通じて、東アジア地域に存在する不安定な要素に對抗して自國の安全と利益を保障しながら、平和と共存の國際關係を構築していくことを宣言している。中國の發展を沮害する最大の脅威が米國と日米軍事同盟であることを强調し、とくに最近は集團的自衛權行使を可能にした日本の現狀變更の試みに對して憂慮している。しかし國防白書では中國の國防政策は徹底的に防衛的であり、他國に對する侵略や對外的膨脹政策は採擇しないことを强調している。

      • KCI등재

        Temporal 데이터의 효율적 군집 추정을 위한 기준 연구

        전진호,김민수 한국인터넷방송통신학회 2011 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.11 No.5

        실세계에서 사용되는 많은 정보시스템들은 복잡한 동적 현상을 나타낸다. 이러한 동적 현상을 갖는 정보시스템들을 이해하는 방법은 시스템에서 발생된 데이터들을 통하여 모델을 세우고 분석하는 것으로서 동적 현상을 이해할 수 있다. 모델을 세우고 분석하는 과정은 두 단계로 이루어진다. 첫 번째는 시스템에서 발생되는 대용량의 데이터에 대하여 효율적 군집을 결정하는 과정이며, 두 번째 과정은 각 군집에 대한 적합한 모델을 결정하는 과정이다. 본 연구에서는 두 과정 증 첫 번째 과정인 대용량 temporal 데이터들에 대하여 정확한 군집 수를 추정하기 위한 기준들을 살펴보고 인공적으로 실험데이터를 생성하여 실험을 하였다. 실험 결과 살펴본 베이지안정보기준이 올바른 군집 수를 추정하는 결과를 갖는 것을 확인하였다. Most real world system such as world economy, management, medical and engineering applications contain a series of complex phenomena. One of common methods to understand these system is to build a model and analyze the behavior of the system. As a first step, Determining the best clusters on data. As a second step, Determining the model of the cluster. In this paper, we investigated heuristic search methods for efficient clustering. It is also confirmed that the Bayesian Information Criterion more reliable than Cheeseman-Stutz ones.

      • KCI등재

        재난피해자의 사회적 자본이 외상후스트레스장애의 변화궤적 유형에 미치는 영향: 잠재계층성장분석을 중심으로

        전진호,이성규 연세대학교 사회복지연구소 2022 한국사회복지조사연구 Vol.75 No.-

        본 연구의 목적은 재난피해자의 4년에 걸친 외상후스트레스장애 수준의 변화추이를 파악하고, 사회적 자본이 외상후스트레스장애의 변화궤적 유형에 미치는 영향을 검증하는 데 있다. 이를위해 본 연구에서는 국립재난안전연구원의 재난피해자 패널조사 1-4차년도 자료를 활용하여 잠재계층성장분석을 통해 외상후스트레스장애 변화궤적을 유형화하였다. 또한, 잠재 집단에 영향을미치는 인구 사회학적 요인, 재난 피해 요인, 사회적 자본 요인을 검증하기 위해 다항 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 재난피해자의 외상후스트레스 변화궤적은 3개의 유형 즉, 저위험군(74.2%), 중위험군(20.4%), 고위험군(5.5%)으로 구분되었다. 둘째, 사회적 자본 중 사회적 결속 수준이 높을수록 '중위험군'이나 '고위험군'보다 '저위험군'에 속할 가능성이 높게 나타났다. 셋째, 인명피해 경험이 있을수록 ‘저위험군’보다 고‘ 위험군’에 속할 가능성이 높게 나타났다. 넷째, 재난 이전 주관적 건강 상태가 나쁠수록 ‘저위험군’보다 중‘ 위험군’에속할 가능성이 높게 나타났다. 이러한 연구 결과를 기반으로 토대로 재난피해자의 외상후스트레스장애 예방 및 개입을 위한 사회복지 정책⋅실천적 함의를 논의하였다.

      • KCI등재

        정보기준과 효율적 자료길이를 활용한 시계열자료 운동패턴 예측 연구

        전진호,김민수 한국인터넷방송통신학회 2013 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.13 No.1

        현실세계에서는 광범위한 업무영역에서 대용량의 시계열자료들이 실시간으로 발생되고 있다. 하지만 동적인 특징으로 표현되는 시계열자료들의 이해와 설명을 위한 최적의 모형을 결정하는 일은 쉽지가 않다. 이러한 시계열자 료들의 특징을 잘 설명할 수 있는 모형을 추정하기 위하여 본 연구에서는 시계열데이터의 모형추정에 적합한 은닉마 아코프모델을 통해 시계열자료의 장, 단기 예측모형을 추정하였고 이를 통해 미래의 운동패턴예측을 확인하였다. 실 제 주식시장의 여러 자료들을 통해 최적의 모형추정을 위한 정보기준과 가장 효율적인 자료길이를 통해 모형의 상태 수를 정확하게 추정하는지를 확인하였다. 실험결과 유효한 상태의 수 추정과 단기의 예측이 장기예측보다 유사운동패 턴 예측률이 더욱 유사함을 확인하였다. Is generated in real time in the real world, a large amount of time series data from a wide range of business areas. But it is not easy to determine the optimal model for the description and understanding of the time series data is represented as a dynamic feature. In this study, through the HMM suitable for estimating the short and long-term forecasting model of time-series data to estimate a model that can explain the characteristics of these time series data, it was estimated to predict future patterns of movement. The actual stock market through various materials, information criterion and optimal model estimation for the length of the most efficient data was found to accurately estimate the state of the model. Similar movement patterns predictive than the long-term prediction is more similar to the short-term prediction of the experimental result were found to be.

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