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조태린(Cho, Tae-Rin),김신각(Kim, Shin-Gak),유희재(Yu, Hui-Jae),김예지(Kim, Ye-Ji),이주희(Lee, Ju-Hee) 한국어문학회 2018 語文學 Vol.0 No.140
The purpose of this study is to set up the concept and classification standard of unethical linguistic expressions(ULEs) as word unit that can appear in the machine learning of interactive artificial intelligence systems and humans conversation. The study also examined the characteristics of each type, based on examples. According to the results of the study, ULEs as word unit can be divided into three categories: ‘swear words’, ‘vulgar words’, and ‘derogatory slangs’. These three types are common in that they are all regarded as ULEs in any variance of emergence. However, they differ in two attributes, aggression and degradation. This study also suggests that there are two other types of ULEs: the ‘Context’ type, in which certain expressions may or may not be used unethically according to the context, and the ‘Content’ type, which can not be considered unethical linguistic expression in of itself, but its related content can be unethical linguistic expression overall. Therefore, this study identifies that the word-based unethical linguistic expression is classified into five types such as ‘swear words’, ‘vulgar words’, ‘derogatory slang’, ‘context’, and ‘content’, and each of these characteristics and examples were reviewed extensively.
Ye Rin Chu,Hyun-sik Ham,Gyeong Ju Jang,So Yeon Kim,Eun Ju Cheong,Hyun-chong Cho 강원대학교 산림과학연구소 2021 강원대학교 산림과학연구소 학술대회 Vol.2021 No.10
We developed a deep learning-based algorithm with plant fruit images to predict the quantitative traits, fruit size, and weight. Highbush blueberry was selected as a model plant because of its commercial importance. Mask R-CNN was adopted for a deep learning guidance model to predict fruits' width, length, and weight. The deep learning algorithm had a high performance on object detection and image segmentation with more than 90% accuracy and detection rate.
이진주(Jin-Ju Lee),안소라(So-Ra An),박현아(Hyeon-Ah Park),문서혜(Seo-Hye Moon),홍인표(In-Pyo Hong),김수빈(Su-Bin Kim),김소희(So-Hee Kim),권예린(Ye-Rin Kwon),김은엽(Eun-Yeob Kim) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
본 논문은 대학생들의 음주실태와 음주폐해에 대한 인식도를 조사하였다. 1개 지역 대학교를 대상으 로 연구를 진행하였다. 연구대상은 남성 14명 여성 58명을 대상으로 하였다. 음주로 인한 사회적 피해 정도는 39명 54.2%가 “그런 편이다”, 15명 20.8%가 “매우 그렇다”라고 높은 응답을 보였다. 최근에 TV, 라디오 등 언론매체나 현수막 등 홍보물을 통해 절주캠페인을 듣거나 본 적이 있는지 조사한 결과 24명 33.3%가 “예”, 48명 66.7%가 “아니오”라고 응답하여 다수가 들어본 경험이 없는 것으로 나타났다. 술을 마시는 주된 이유/상황은 “친구/선·후배와 친목도모를 하기 위해서”라고 가장 높은 응답을 보였 다. 하루에 몇 잔(소주 기준) 정도 음주하는 것이 적정음주량이라고 생각하는지 조사한 결과 3~4잔이 21명 29.2%, 5~6잔이 15명 20.8%로 가장 높은 응답을 보였다. 지난 한달동안 경험한 음주행위는 어떤 것이 있는지 조사한 결과 30명 41.7%가 “술을 마시기 싫었으나 분위기를 해칠것 같아 술을 마신적이 있다”, 14명 19.4%가 “원샷, 술잔 돌리기, 잔 주고받기, 내림술 등을 경험한 적이 있다”라고 가장 높은 응답을 보였다. 술을 마실 때 보통 몇차까지 가는지 조사한 결과 44명 61.1%가 2차까지 간다고 하였 으며, 20명 27.8%가 1차까지 간다고 가장 높은 응답을 보였다. 한달 용돈에서 음주관련 비용이 차지하 는 비율을 조사한 결과 36명 50.0%가 10% 미만, 20명 27.8%가 10~20% 미만, 10명 13.9%가 30~40% 미만이라고 높은 응답을 보였다. 이러한 결과를 살펴보면 대학문화에서 음주의 비중은 적지 않은 것으 로 나타났으며, 이를 건전하고 올바른 문화가 되도록 교육과 인식의 전환이 필요할 것이라 생각 된다. 이를 위하여 이 조사 결과는 대학 내 건전음주문화와 정책방안이 마련되는데 기초자료로 활용될 것입 니다.
최혜린 ( Hye-rin Choi ),고정주 ( Jeong-ju Go ),박예찬 ( Ye-chan Bak ),전상철 ( Sang-cheol Jeon ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
재난 상황 발생 시 정보 습득이 어려워 시각장애인의 경우 초동대응 시간을 놓치게 된다. 특히나 화재사고 사상자 중 사망자 비중이 장애인은 비장애인에 비해 약 4 배 ~ 5 배 더 높으며 현재까지도 사상자가 발생하여 중요한 사회문제로 논의되고 있다. 본 연구에서는 기존의 스마트 대피 시스템의 한계점을 살펴보고 한계점을 개선할 수 있는 대안을 제시한다. 초동 시간 내에 사회복지사와 소방관이 사용자의 실시간 위치와 정보를 파악해 신고를 유도함과 동시에 자력 대피가 가능하도록 최적대피 경로를 능동적으로 결정하여 안내방송을 출력하는 시스템을 소개한다.