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근사 정합과 개념 기반 정합을 지원하는 퍼지 트리플 기반 이미지 검색
정선호(Seon-Ho Jeong),양재동(Jae-Dong Yang),양형정(Hyoung-Jeong Yang) 한국정보과학회 1999 정보과학회논문지(B) Vol.26 No.8
본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리폴을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.
대학생의 중도탈락 현황 연구: P 대학 사례를 중심으로
정선호 ( Jeong Seon-ho ) 미래융합통섭학회 2021 현대사회와 안전문화 Vol.4 No.3
연구목적 본 연구는 P 대학의 중도탈락 현황을 분석하여 중도탈락율 예방을 위한 대학의 정책적 시사점을 제공하는데 주된 목적이 있다. 연구방법 이 연구는 2017년부터 2021년까지의 5년간 P 대학의 중도탈락자를 대상으로 분석하였다. 결과 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, P 대학의 중도탈락율은 9.1%로 전국 4년제 일반대학의 3년 평균인 5.3%보다 높은 것으로 나타났다. 둘째, 남학생의 중도탈락율이 60.1%, 여학생이 39.9%로 남학생의 비율이 높게 나타났다. 셋째, 중도탈락의 6가지 유형중 자퇴가 45.4%, 미복학제적이 24.0%로 높게 나타났다. 넷째, 자퇴를 선택한 학생들의 사유 가운데 편입학이 33.9%, 재수가 24.5%, 전공적성문제가 17.6%로 나타났다. 다섯째, P 대학의 중도탈락은 2학년이 35.3%, 3학년이 32.4%로 1학년보다 높게 나타났다. 여섯째, 중도탈락자 중 평균 평점이 3.0이상인 학생이 33.4%로 나타났다. 결론 분석된 중도탈락의 현황을 기반으로 중도탈락을 예방 및 중도탈락 의도 관리를 위한 대학의 정책적 방안 수립이 필요하다. PURPOSE The purpose of this study is suggest the insight for establishing policies to prevent student dropout through analyzing the status for the dropout rates of the P University students. METHOD This study analyzed dropouts from P University for five years from 2017 to 2021. RESULT The results of this study are as follows. First, the dropout rate of P university was 9.1%, which was higher than the three-year average of 5.3% of four-year universities. Second, the dropout rate of male students was 60.1% and female students 39.9%, indicating a high proportion of male students. Third, among the six types of dropouts, quitting school was 45.4% and non-returning expulsion was 24.0%. Fourth, among the reasons for the students who chose to drop out, 33.9% were transferred, 24.5% were retake, and 17.6% were major aptitude problems. Fifth, dropping out of P University was 35.3% for second graders and 32.4% for third graders, higher than for first graders. Sixth, 33.4% of dropouts had an average rating of 3.0 or higher. CONCLUSION Based on the analyzed status of dropouts, it is necessary to establish a policy plan for universities that can prevent dropouts and manage dropout intention.
퍼지잠재술어(F_IP)를 이용한 질의시스템 프로토 타입의 설계 및 구현
정선호(Seon Ho Jeong),양재동(Jae Dong Yang) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
Zadch가 제안한 퍼지 논리란 불확실성의 정도를 가능성 분포로 표현하는 논리를 말한다. 퍼지 잠재 술어(F_IP)는 퍼지논리를 관계모델에 적응하는 방식에 있어서의 여러 단점들을 해결하기 위한 한 방법으로써 제안되었다. 본 논문에서는 퍼지잠재술어를 실제로 Prolog로 구현해 봄으로써 이 술어가 1)퍼지 관계 데이타베이스와 관계된 많은 기법들을 하나의 융통성있고 일관성있는 방법으로 통합하고 2) 질의 처리에서 퍼지 데이타 조작을 위한 강력한 추론 메카니즘을 만들기 위한 방법을 제공하는 새로운 자료형임을 입증한다.