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정송민,정충영,Jung, Song-Min,Jung, Choong-Young 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.1
The characteristics of internet traffic was dramatically changed recently. Especially, the ratio of video traffic in internet network is highly increased. Because the video traffic changes the traditional interactive traffic transport into one way contents delivery, internet network pricing structure is not efficient to reflect this changes. The fundamental reason for these is the discontinuity between the cost and revenue of the internet traffic. Although the internet traffic is forecasted to grow highly, the revenue of network provider is not expected to increase as such. The present paper investigates various alternatives to improve the present business model and to accommodate traffic growth. Then, the desirable options is proposed to invoke the innovation and to reflect the price signal according to some criteria. 인터넷 트래픽의 성격은 최근에 극적으로 변화했으며 특히 인터넷 트래픽에서 동영상 트래픽이 차지하는 비중이 크게 증가했다. 동영상 트래픽은 트래픽의 패턴을 전통적인 쌍방향 통신에서 일방향 콘텐츠 전송으로 변화시키기 때문에 현행 정액제 중심의 인터넷망 요금구조는 이를 수용하기에 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제가 발생하는 가장 큰 이유는 트래픽(비용발생의 주요동인)과 수입간의 불연속이 있기 때문이다. 트래픽은 급격하게 성장할 것이라고 다 예측하고 있지만 트래픽을 전송하는 망 제공자의 수입은 그만큼 증가할 것이라 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 예상되는 트래픽 성장을 감당하고 현행 수익모델을 개선하기 위한 다양한 대안들을 검토한다. 구체적으로 가용 네트워크 용량을 보다 효율적으로 사용하고 인터넷 서비스의 제공에 있어 보다 큰 혁신을 촉발시키기 위한 유인제도와 가격신호를 반영하는 대안을 평가기준에 따라 검토하고 바람직한 망이용대가 산정방안을 제시한다.
MNIST 데이터셋 분류를 위한 증강 방법에 관한 연구
정송민(Songmin Chung),전준렬(Junryeol Jeon),홍진혁(Jin-Hyuk Hong) 한국정보과학회 2021 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.6
딥러닝은 여러 층을 가진 인공 신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 방식의 AI 기술이다. 일반적으로 딥러닝 모델은 많은 학습 데이터를 요구하기 때문에 적은 데이터에서는 큰 성능을 기대할 수 없고 오히려 과적합 상태에 빠져 성능이 떨어지는 경우가 생긴다. 그러나 Data augmentation을 통한 변형 데이터를 학습데이터로 이용하면 적은 데이터로 모델의 학습을 효과적인 진행할 수 있어 높은 성능을 기대해볼 수 있다. 이 논문에서는 간단한 5가지 물리적 augmentation을 구현해보고, 여러 개의 augmentation을 같이 사용했을 때, 모델의 높은 성능을 기대할 수 있음을 확인하여 augmentation의 효과적인 사용 방법을 제시한다.
교육전공 대학생들의 전공만족도와 회복탄력성이 취업장벽에 미치는 영향
송민선,정헌식 한국산학기술학회 2022 한국산학기술학회논문지 Vol.23 No.8
본 연구는 교육전공 대학생을 대상으로 전공만족도와 회복탄력성이 취업장벽에 미치는 영향을 확인하고, 취업장벽에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 시행하였다. 2022년 3월 8일부터 3월 31일까지 교육전공 대학생들에게 전공만족도, 회복탄력성과 취업장벽에 관한 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하였으며, 최종 116명의 자료를 분석하였다, 자료분석은 SPSS 프로그램을 이용하였고, t-test, ANOVA, Pearson’s Correlation Coefficients, 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구결과 대상자의 일반적 특성에 따른 전공만족도는 성별 (t=-3.76, p<.001), 학년 (F=7.33, p<.001)에 따라 유의한 차이를 보였으며, 취업장벽은 취업준비 정도(t=-2.08, p=.040)에 따라 유의한 차이를 보였다. 대상자들의 전공만족도와 취업장벽 (r=-.54, p<.001)은 음의 상관관계를 보였으며, 회복탄력성과 취업장벽 (r=-.63, p<.001)도 음의 상관관계를 보였다. 대상자의 취업장벽에 영향을 미치는 요인은 회복탄력성 (β=-.48, p<.001), 취업준비 정도 (β=.16, p=.024)로 나타났으며, 이들 요인에 의한 설명력은 42.5%였다. 이러한 결과를 토대로 교육전공 대학생들에게 취업장벽을 낮게 인식시키고 취업에 대한 스트레스 상황에 잘 대처할 수 있도록 회복탄력성을 높일 수 있는 프로그램 개발 및 운영의 필요성을 제안한다. This study was undertaken to identify the effects of major satisfaction and resilience on employment barriers for education major students, and to identify factors affecting employment barriers. From 8th to 31st March 2022, a survey was conducted using a self-reporting questionnaire on major satisfaction, resilience, and employment barriers for education major students. Data obtained from 116 students were finally analyzed. For data analysis, we performed t-test, ANOVA, Pearson's Correlation Coefficients, and multiple regression analysis using the SPSS program. Our results found a significant difference in major satisfaction according to gender (t=-3.76, p<.001) and grade (F=7.33, p<.001), and employment barriers was determined to be employment preparation (t=-2.08, p=.040). The major satisfaction and employment barriers (r=-.54, p<.001), and resilience and employment barriers (r=-.63, p<.001) of the participants showed a negative correlation. Factors affecting employment barriers were resilience (β=-.48, p<.001) and employment preparation (β=.16, p=.024), and the explanatory power of these factors was determined as 42.5%. Based on these results, we suggest the necessity to develop and operate programs to increase the resilience of education major students to help them recognize low employment barriers and cope well with the stressful situation of finding a job.
송민선,정헌식 국제문화기술진흥원 2024 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.10 No.4
본 연구는 대학생을 대상으로 자아존중감, 가족건강성 및 노인부양의식과의 관련성을 확인하고, 노인부양의식에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위함이다. 연구대상자는 대학생 131명으로 2024년 3월 26일부터 4월 11일까지 구조화된 설문지로 자료수집을 시행하였다. 자료분석은 Independent t-test, One way ANOVA, Pearson’s correlation coefficients, Multiple regression analysis를 시행하였다. 연구결과 자아존중감과 가족건강성(r=.49, p<.001), 가족건강성과 노인부양의식(r=.30, p<.001) 간에는 양의 상관관계를 보였다. 대상자의 노인부양의식에 영향을 미치는 요인은 연령(β=-.18, p=.029), 형제자매여부(β=.18, p=.027), 가족건강성(β=.26, p=.002)으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 대학생이 노인에 대한 긍정적인 태도를 가지도록 노인관련 프로그램에 적극 참여하도록 하며, 노인과의 지속적인 교류를 통해 올바른 가치관을 정립하게 하도록 하는 것이 필요하다. The purpose of this study was to confirm the relationship between self-esteem, family strength, and awareness of support for the elderly among college students, and to identify factors that affect awareness of support for the elderly. The participants of the study were 131 college students, and data was collected using a structured questionnaire from March 26 to April 11, 2024. Data analysis was performed using Independent t-test, One way ANOVA, Pearson’s correlation coefficients, and multiple regression analysis. The results of the study showed a positive correlation between self-esteem and family strength (r=.49, p<.001), and between family health and awareness of support for the elderly (r=.30, p<.001). Factors that influence the participant's awareness of support for the elderly are age (β=-.18, p=.029), sibling status (β=.18, p=.027), and family strength (β=.26, p=.002). Based on the results of this study, it is necessary to have college students actively participate in programs related to the elderly so that they can have a positive attitude toward the elderly and establish correct values through continuous interaction with the elderly.