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Luminescence and VUV Excitation Characteristics of Eu3+ or Tb3+ Activated Ca4YO(BO3)3
Lianhua Tian,Sun-il Mho,Byung-Yong Yu,박홍이 한국물리학회 2005 THE JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY Vol.47 No.6
The luminescence and the vacuum ultraviolet (VUV) excitation properties of Ca4YO(BO3)3 doped with Eu3+ or Tb3+ ions are investigated. In Ca4YO(BO3)3:Eu3+, the excitation band appears strongly at 250 nm with ca. a 100 nm bandwidth, and the resultant emission has a red peak at ca. 611 nm. The Tb3+ ion in Ca4YO(BO3)3 also emits efficiently in the green at 547 nm with the UV excitation of the allowed 4f ! 5d transition centered at 230 nm with ca.a 50 nm bandwidth. The mercury discharge plasma line at 254 nm can be efficiently absorbed by both Ca4YO(BO3)3:Eu3+ and Ca4YO(BO3)3:Tb3+, which makes them excellent phosphors for lighting applications.
전련화(Lianhua Tian),김연정(Yeunjung Kim),김보현(Bohyun Kim),이민수(Minsoo Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.12
최근 정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가와 함께, 사용자에게 있어서 정보홍수 속에서 자신에게 적합한 정보의 획득이 점점 어려워지고 있다. 이러한 시점에서 사용자 개개인의 취향을 반영한 개인화 추천에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 추천에 관련된 다양한 요소들을 찾아내고 심층적으로 분석함으로서 사용자 개개인의 취향을 명시적으로 반영할 수 있는 개인화 정보추천기법에 대하여 연구를 진행하였다. 정보추천기법은 소셜 네트워크적인 요소와 사용자 평가이력을 이용하여 협업필터링을 적용하였다. 이를 활용한 추천기법은 소셜 네트워크를 바탕으로 하는 다양한 추천시스템에서 유연하게 활용될 수 있을 것으로 예상한다 It came hard for users to get the meaningful and requisite information in a deluge of information with an explosive increase according to the internet technology development. At this point in time, it is necessary for us to conduct research on personalized recommendation that reflects personal characteristics. In this paper, we analyzed the social network factors related to recommendation and provide a personalized information recommendation technique. The information recommendation technique uses a collaborative filtering approach by using the factors of the social network and the user’s evaluation history. The proposed technique can be used flexibly in various recommendation systems based on the social network.
SNS에서 정보추천을 지원하는 MongoDB 스키마의 설계 및 구현
김연정,이민수,Tian, Lianhua,김보현 한국정보과학회 2013 데이타베이스 연구 Vol.29 No.1
Big data created by Social network contains all sorts of information of the real world such as human relations, time, space and etc. Now it is possible to collect huge amount of data and store it. But the more data we get, the more difficult it is to get the meaningful and requisite information for each person. Thus, it is necessary for us to have a customized information recommendation system with a high degree of accuracy which reflects personal characteristics using big data. In this paper, we organized key factors that affect the information recommendation by analyzing the characteristics of big data provided by SNS and grasped the intricate relations between them. On the basis of these key factors and relations, we designed a big data model and embodied it for information recommendation systems using MongoDB. 소셜 네트워크에서 생성하는 빅 데이터에는 사람들의 관계, 시간, 공간 등 실제 세상의 모든 것에 관한 정보가담겨 있으며, 우리는 이 방대한 양의 데이터들을 수집하고 저장할 수 있게 되었다. 하지만 데이터가 많아질수록그 안에서 자신에게 의미가 있고 필요한 정보를 얻는 것은 더욱 어려워진다. 이에 빅 데이터를 이용하여 개개인의특성을 반영한 정확도 높은 맞춤형 정보추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 SNS에서 제공되고 있는 빅 데이터의 특성을 분석하여 정보추천에 영향을 주는 요소들을 찾아내고 요소들 간의 복잡한 관계성을 파악하였으며 이렇게분석된 요소와 관계를 기반으로 정보 추천 시스템에서 사용할 빅 데이터 모델을 설계하였다. 또한 설계된 빅 데이터모델을 기반으로 추천 시스템에 적합한 데이터베이스 스키마를 설계하고 높은 유연성을 가지는 MongoDB를 사용하여 구현하였다.
김연정,Jin, Zhanying,Tian, Lianhua,이민수 한국정보과학회 2014 데이타베이스 연구 Vol.30 No.1
The emergence of smart phones and the broad support for wireless connection has made socialnetwork service very popular and thus enabled the creation of large amounts of data. But the moredata we get, the more difficult it is to get the meaningful and requisite information for each person. Thus, it is necessary to have a highly accurate customized information recommendation systemwhich uses big data to reflect personal characteristics. In this paper, we proposed arecommendation algorithm that analyzes the friendship relations in social network services, theshared information and the evaluation information and assigns weights according to theirimportance. We also implemented a restaurant recommendation system using the proposedrecommendation algorithm as an Android-based smart software platform to determine theapplicability of our recommendation technique. 스마트폰의 등장, 무선인터넷 보급의 확대로 소셜 네트워크 서비스들이 폭발적인 인기를 얻게 되었고 사용자들은소셜네트워크 서비스를 통해 방대한 양의 데이터들을 만들어 낸다. 데이터가 많아질수록 그 안에서 자신에게 의미가 있고 필요한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이에 빅 데이터를 이용하여 개개인의 특성을 반영한 정확도 높은 맞춤형정보추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 정보추천에 영향을 주는 친구관계, 공유정보, 평가정보들을 분석하고 그 중요도에 따라 가중치를 주는 추천 알고리즘을 제안하였다. 또한 안드로이드로 기반스마트 소프트웨어로 제안한 추천알고리즘이 적용될 수 있는 맛집 추천 시스템을 구현하여 추천알고리즘의 활용가능성을 확인하였다.