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홍선표(洪善杓),Kim, Nayeon(번역자) 한국미술연구소 2012 美術史論壇 Vol.- No.34
Despite few official records about the court painter Kim Hongdo(金弘道, 1745-1806), there has been much biographical research on the artist. Yet, there remain some parts of his lineage that require revision. This study presents the first comprehensive research on Kim Hongdo that reconstruct Kim’s life based on newly discovered historical texts, thereby bringing the artist to light as a literati-style court painter, a newly created type of artist during the Joseon period. Kim Hongdo was born to a family of the military official class that used to be wealthy. He seems to have learned painting from the literati painters Kang Sehwang and Sim Sajeong in his teen years, and was recommended by the prominent artist Kim Hiseong to become a court painter at the Royal Bureau of Painting. Kim Hongdo was not a mere court painter performing to the duties of an artisan from a miscellaneous department of the court. Rather, he obtained prominence as a literati-style court painter for bringing the foremost literary theory to his concept of painting: that art’s creativeness is about being naturally inspired from heaven. Kim Hongdo incorporated his theory of art into the arts for cultivation: poetry, calligraphy, painting, and music. He also integrated the concept of delivering both the spirit and likeness of forms in his painting. With these talents Kim was able to become the special artist working solely for the king, and also gained an unparalleled reputation among scholar officials and those of the middle class who were the privileged leaders of art culture. However, owing to the fact that Kim Hongdo had to live as a low official for over ten years in his 30s, 40s and early 50s, his excessive desires for appreciating art as well as his drinking habits brought about poverty and sickness in his later years. Starved and sick at sixty-one years old, Kim Hongdo moved to where his former student and junior court painter Pak Yuseong was a local painter official in Jeolla province in 1805. Kim seems to have passed away one year later.
김나연(Nayeon Kim),신윤희(Yunhee Shin),김수정(Soojeong Kim),김지인(Jeein Kim),정갑주(Karpjoo Jeong),구현진(Hyunjin Koo),김은이(Eunyi Kim) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.9
본 논문에서는 신경망을 이용하여 텍스타일 영상으로부터 인간의 감성을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 자동감성인식 시스템의 구현을 위해 220장의 텍스타일 영상을 수집한 후, 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 텍스타일 영상에서의 패턴과 감성간의 상관관계, 즉 특정 패턴이 사람의 감성에 영향을 준다는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구에서는 텍스타일 영상에 포함된 패턴의 인식을 위해 신경망을 이용하였으며, 이때 패턴 정보의 추출을 위해 두 가지 특징 추출 방법을 사용한다. 첫 번째는 auto-regressive method를 이용한 raw-pixel data extraction scheme(RDES)을 사용하는 것이고, 두 번째는 wavelet transformed data extraction scheme(WTDES)을 사용하는 것이다. 제안된 시스템의 유용성을 증명하기 위해서 실제 100장의 텍스타일 영상을 감성을 인식하는데 사용했다. 그 결과 RDES와 WTDES를 사용했을 때 각각 71%와 90%의 인식률로, WTDES를 사용했을 때가 RDES를 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 데이타 추출방법에 따라 다소 차이가 있었지만 전체적으로 약 81%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 감성인식 기반으로 텍스타일 데이타를 검색 할 수 있는 시스템 및 다양한 산업 분야에 응용 가능함을 보여주었다. This paper proposes a neural network based approach for automatic human emotion recognition in textile images. To investigate the correlation between the emotion and the pattern, the survey is conducted on 20 peoples, which shows that a emotion is deeply affected by a pattern. Accordingly, a neural network based classifier is used for recognizing the pattern included in textiles. In our system, two schemes are used for describing the pattern; raw-pixel data extraction scheme using auto-regressive method (RDES) and wavelet transformed data extraction scheme (WTDES). To assess the validity of the proposed method, it was applied to recognize the human emotions in 100 textiles, and the results shows that using WTDES guarantees better performance than using RDES. The former produced the accuracy of 71%, while the latter produced the accuracy of 90%. Although there are some differences according to the data extraction scheme, the proposed method shows the accuracy of 80% on average. This result confirmed that our system has the potential to be applied for various application such as textile industry and e-business.
빅데이터를 활용한 국내 도서의 해외 판매시 굿셀러 예측
김나연 ( Nayeon Kim ),김도영 ( Doyoung Kim ),김미려 ( Miryeo Kim ),정지영 ( Jiyeong Jung ),김현희 ( Hyon Hee Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
한국 문학이 세계로 뻗어나감에 따라 해외 시장에서 자리를 잡는 것이 중요해진 시점이다. 본 연구에서는 2016 년도부터 2020 년도까지 최근 5 년간 해외 출간된 도서들 중에서 굿셀러로 분류되는 누적 5 천부 이상 판매 여부를 예측하고자 했다. 굿셀러로 분류되는 도서는 전체 번역 도서 중 적은 비율을 차지하여 데이터 불균형이 발생하였으며, 본 연구에서는 SMOTE 기법과 앙상블 알고리즘을 적용하여 데이터 불균형 문제를 해결하였다. 그 결과, 데이터 클래스 비율이 1:1 에 가까울수록 성능 개선 효과가 나타났으며 LightGBM 모델이 99.83%의 AUC 값을 얻어 다른 앙상블 알고리즘에 비해 가장 좋은 예측 성능을 보임을 검증하였다. 또한 누적 5 천부 이상 판매 여부 예측에 있어 큰 영향을 미치는 변수로는 작가가 가장 중요한 요인으로 나타났으며 출간 국가, 그리고 평점 평균, 평점 참여자 수 같은 온라인 요인도 판매 예측에 유의미한 변수로 나타난 것을 확인할 수 있었다.