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김도우,공다영,공명국,Kim, Dowoo,Gong, Dayeong,Gong, Myeongkook 한국전기전자재료학회 2013 전기전자재료학회논문지 Vol.26 No.7
An optical model is proposed in the white LED using phosphor and LED chip. In this paper a new model that describes the absorption rate and quantum efficiency with increasing the mixing ratio of phosphor in silicone, and the allotment of the phosphor absorption optical power in the several phosphor mixing in the silicone. Single phosphor in silicone from the optical measurement data before and after molding, the solution to get the blue optical power and the phosphor emission optical power is proposed. By these solution the absorption rate and the quantum efficiency was obtained. The model with single phosphor mixing in the silicone the validity was confirmed.
김도우(Kim DoWoo) 한국셉테드학회 2016 한국셉테드학회지 Vol.7 No.1
최근 범죄로부터 안전한 도시의 설계를 목표로 셉테드 기법이 반영되고 있다. 하지만 셉테드는 범죄기회를 제거 또는 감소시킬 수는 있어도 현장에서 발생하고 있는 범죄에 대해 즉각적으로 대응할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 셉테드 전략을 완벽하게 실현하기 위해서는 단순한 감시기능을 넘어서 범죄위험을 미리 예측하여 잠재적 피해자에게 경고해주는 경보기능까지 갖추어야 할 필요가 있다. 특히 치안환경이 급격하게 변화하고 있는 현대 사회에서는 신속하게 대처하는 치안서비스가 절실하며, 최근 발달하고 있는 사물인터넷(Inter of thing, IoT) 기술들을 셉테드에 적용시켜 활용함으로써 경보기능까지 갖춘 범죄예방시스템의 도입이 가능해졌다. 이에 이 연구는 IoT 기술을 활용한 지능형 셉테드 사례를 중점으로 치안환경 변화에 신속히 대응할 수 있는 안전도시 도입방안을 제안하고 있다. In recent years, the concept of CPTED has been reflected in the design of a city that is safe from crime. However, there is a limit to the fact that although CPTED can eliminate or reduce crime opportunities, it can not respond immediately to offenses occurring in the field. Thus, in order to fully realize the CPTED strategy, it is necessary to have a warning function that warns potential victims by predicting crime risks beyond simple surveillance functions. Especially, in the modern society where the security environment is changing rapidly, there is an urgent need for security services to cope quickly. It is also possible to introduce a crime prevention system that has alarm function by applying recently developed Internet of Intertext(IoT) technology to the concept. Therefore, this study proposes a safety city introduction scheme that can respond quickly to the change of the security environment by focusing on the case of intelligent CPTED using IoT technology.
교정시설의 클러스터화 (Clusterization)를 통한 수용환경 개선 연구
김도우(Kim, Dowoo),임기택(Lim, Kitaek) 한국공안행정학회 2020 한국공안행정학회보 Vol.29 No.5
교정행정 및 시설 관련 선진국인 구미 각국에서는 1970년대부터 클러스터화 된교정시설의 건축 각론을 개발하고 정교화 하는 등 많은 발전을 이루었다. 교정시설의 클러스터화는 유연적인 감시와 통제가 정교화된 것으로서 저항이 적으면서장기적으로 우수한 교정효과와 함께 인간적 처우 개선을 이룰 수 있는 공간구조이다. 대한민국의 경제수준이 향상하면서 새로운 교정시설을 확보할 수 있는 충분한 여력이 확보되었음에도 불구하고 각 지역의 극심한 님비현상으로 인하여 신축부지를 확보할 수 없어서 시설을 확충하는 것이 불가능에 가까운 상태이다. 이로 인해 교정시설은 극도로 과밀화되고 낙후한 환경의 열악한 상황에 처해 있다. 교정시설의 주요 구성원인 수용자와 교도관 및 교정직원은 잠재적인 정신병의 상태에 처해있는 것으로 생각할 수 있다. 본 논문의 목적은 치유개념을 도입한 클러스터화 수용환경의 개발 및 향후 발전방안의 방향성에 대해서 고찰하는 것이다. 한국은 선진국으로 발돋움하려고 하는 상황에도 불구하고 님비현상으로 인한 교정시설의 신축이 거의 불가능한 상황에서 과밀화와 낙후된 시설로 인해 많은 문제들이 발생하고 있다. 제시된 현황의 문제점과 함께 교정관계자와 수용자의 공간을 치유의 개념으로 접근하여 한국형 클러스터화된 교정시설의 유닛개발과 클러스터화의 적용은 교정효과와 수용자 처우개선을 위해 반드시 실험되고 발전시켜야 할 것이다. From 70s’, clusterization of architectural particulars of correctional facilities has been developed as a advanced type among America and Europe. Clusterization type of correctional facilities is advanced and effective spatial structure for flexible control in the view of predictable correction and humanitarian. Despite of developing economic status, Korea has lots of problem to find enough site for building new correctional facilities because of strict NIMBY phenomenon among each sites. Correctional facilities suffers almost same and severe problems caused by over-population problem. Crime can be considered as a mental disease caused by social-pathological viewpoint, and it is also possible to try to solve to problem as psychological hospital space program and structure approach. The purpose of this study is to analyse and to focus on clusterization of correctional facilities in the viewpoint of cure-environment of living space.
Doc2Vec과 Word2Vec을 활용한 Convolutional Neural Network 기반 한국어 신문 기사 분류
김도우(Dowoo Kim),구명완(Myoung-Wan Koo) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.7
In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of the Convolutional Neural Network(CNN) word embedding model on top of word2vec with the result of performing like doc2vec in conducting a document classification task. The Word Piece Model(WPM) is empirically proven to outperform other tokenization methods such as the phrase unit, a part-of-speech tagger with substantial experimental evidence (classification rate: 79.5%). Further, we conducted an experiment to classify ten categories of news articles written in Korean by feeding words and document vectors generated by an application of WPM to the baseline and the proposed model. From the results of the experiment, we report the model we proposed showed a higher classification rate (89.88%) than its counterpart model (86.89%), achieving a 22.80% improvement. Throughout this research, it is demonstrated that applying doc2vec in the document classification task yields more effective results because doc2vec generates similar document vector representation for documents belonging to the same category.