http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
김성만(Sungman Kim),오태석(Taesuk Oh),김범곤(Bum Gon Kim),송희근(Hee Keun Song),김용철(Yong Cheol Kim) 한국방송·미디어공학회 2006 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2006 No.-
본 논문은 AWGN 채널상의 Single Parity Check(SPC) 다차원 product부호에서 LDPC(Low Density Parity Check)부호를 이용한 오류 정정의 성능을 제시한다. 기존 방법인 터보 부호 방식을 이용한 오류 정정과 비교하여 LDPC부호가 갖는 장점을 기술하고 실험을 통해 LDPC 부호를 이용한 오류 정정 성능도 터보부호와 대등함을 보인다.
수산물 위생 및 물류환경 개선을 위한 친환경 어(魚)상자 디자인 가이드라인 개발에 관한 연구
김성만(Kim, Sungman) 인제대학교 디자인연구소 2014 Journal of Integrated Design Research (JIDR) Vol.13 No.4
해외시장은 WTO, FTA의 전개로 무역장벽이 철폐되고 각국은 수산물 수출 경쟁력을 확보하는 동시에 자국민에게 안전한 식생활을 제공하기 위한 새로운 위생관리 기준의 도입을 서두르고 있다. 국내에서도 국민소득의 증대와 삶의 질적 향상에 따라 고급스럽고 간편하며 안전한 수산물의 구매가 증가하고 있으며, 이에 발맞추어 2013년 7월 해양수산부는 유통비용의 거품을 빼고 안전하고 깨끗한 수산물을 공급하기 위한 수산물 유통구조 개선 종합대책 및 2014년 9월 수산가공식품산업 발전대책을 발표하였다. 이런 해양수산부의 대책들은 최근 대두되고 있는 수산물의 안전·위생수준 강화 및 유통서비스 개선을 위한 것으로 수산물의 고부가가치화를 통해 소비자의 신뢰도 제고를 통한 소비확대 및 수출활성화를 위한 전략으로 볼 수 있다. 본 연구는 전략실행을 위한 시발점이 될 수 있는 친환경 어(魚)상자 개발에 대해 연구함으로써 현재 수산물의 유통과정에서 사용되는 어상자의 문제점을 개선하고 재사용이 가능한 위생적인 어상자 제작의 가이드라인 구축 및 디자인 기본방향을 제시하여 수산물의 위생 및 유통서비스가 개선되는 되도록 하는데 있다. 먼저 친환경 어상자 개발의 기본방향은 국내외 수산물의 유통환경 및 어상자 사용현황의 비교분석을 통해 경제성 및 보급 확대, 유통의 효율성 증대, 편리한 사용성, 위생 및 안정성, 지속가능성 등으로 요약 하였으며, 이를 기반으로 어상사 제작의 디자인가이드라인은 규격, 소재, 구조 및 형태, IT기술융합의 네 가지 카테고리로 분류하여 제시하였다. 친환경 어상자의 개발은 작고 하찮은 사업으로 인식될 수도 있지만, 해양수산부의 대책을 실현하기 위한 첫걸음이며, 수산물의 위생관리 및 안정성 제고라는 측면에서 큰 의미가 있다고 사료되며, 향후 국내 수산업분야도 이 업종(異業種)간 융합화를 통해 산업범위를 확대하여 세계시장에서 고부가가치 산업으로 성장하기를 기대한다. With advents of WTO, and FTA, trade barriers and restrictions are being dismantled, and currently, nations are developing strategies for competitive edge in exporting sea food, and are establishing food safety and hygiene standards for seafood consumption. With improvements in family incomes and quality of dietary habits, there has been increase in purchase of fresh and superior quality sea food in Korea as well. In July 2013, Ministry of Oceans and Fisheries has developed comprehensive plans to reduce of sea food distribution cost, and to improve sea food freshness by streamlining distribution process. Subsequently, on September 2014, the Ministry has issued the statement for seafood processing industry advancement. These recent strategies are designed to refine safety and hygiene of sea foods, as well as networks of distribution system. With enhancements of these features, the quality and the value of the seafood will be increased along with the consumer confidence index. Subsequently, it is reasonable to expect expansions of sea food consumption and exportation. This research focuses on the production of environmentally friendly sea food containers which is one of the first steps in the grand design. The goal of the research is to resolve problems being faced by current sea food containers, and to upgrade from current containers, and to establish basic guidelines and designs for reusable or recyclable sea food containers with the ultimate goal of improving sea food hygiene and safety, as well as the distribution streamlining. With cursory glance, the development of environmentally friendly sea food containers may be inconsequential and trivial. However, it is the first major step in actualization of Ministry of Oceans and Fisheries policy of advancing sea food processing. The environmentally friendly sea food container development reflects the crucial step in sea food hygiene management and food safety. We, all, hope for the growth of domestic sea food industry into world market with combined efforts of various supportive industries and to create highly valued market for us, all.
대규모 지식그래프와 딥러닝 언어모델을 활용한 기계 독해 기술
김성현 ( Seonghyun Kim ),김성만 ( Sungman Kim ),황석현 ( Seokhyun Hwang ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.