170. Intrathoracic Goiter 치험 2예 보고

박호연,유영만,박주승 대한외과학회 1988 대한외과학회 학술대회 초록집 Vol.1988 No.11

Degradation characteristics of HCOOH by photoelectrocatalytic oxidation using Carbon graphite-TiO₂ composite

박호연,조순행,하동윤,이재의,류혜진 대한환경공학회 2005 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2005 No.12

Impact of Word Embedding Methods on Performance of Sentiment Analysis with Machine Learning Techniques

박호연,김경재 한국컴퓨터정보학회 2020 한국컴퓨터정보학회논문지 Vol.25 No.8

In this study, we propose a comparative study to confirm the impact of various word embedding techniques on the performance of sentiment analysis. Sentiment analysis is one of opinion mining techniques to identify and extract subjective information from text using natural language processing and can be used to classify the sentiment of product reviews or comments. Since sentiment can be classified as either positive or negative, it can be considered one of the general classification problems. For sentiment analysis, the text must be converted into a language that can be recognized by a computer. Therefore, text such as a word or document is transformed into a vector in natural language processing called word embedding. Various techniques, such as Bag of Words, TF-IDF, and Word2Vec are used as word embedding techniques. Until now, there have not been many studies on word embedding techniques suitable for emotional analysis. In this study, among various word embedding techniques, Bag of Words, TF-IDF, and Word2Vec are used to compare and analyze the performance of movie review sentiment analysis. The research data set for this study is the IMDB data set, which is widely used in text mining. As a result, it was found that the performance of TF-IDF and Bag of Words was superior to that of Word2Vec and TF-IDF performed better than Bag of Words, but the difference was not very significant.

방탄헬멧의 노화인자에 관한 연구 : 고온 환경 처리를 중심으로

박호연,구승환 한국산학기술학회 2020 한국산학기술학회논문지 Vol.21 No.6

This study was a prior study to establish the shelf life of bulletproof helmets, considered the aging factor of bulletproof helmets. To estimate the aging factor of bulletproof helmets, we established a hypothesis that the 'temperature' factor would have the greatest impact on the shelf life of the bulletproof helmet, considering the environmental treatment of the American army's bulletproof helmet's materials. To verify the hypothesis, high temperature acceleration environmental treatment of bulletproof helmets was performed, and the Arrhenius formula was applied to calculate the shelf life. The study result confirmed the negative correlation between bulletproof performance and high temperature, and the influence of temperature as an aging factor was not significant by deriving life by using the Arrhenius model. The limitation of this study is that we couldn't obtain enough samples due to the specificity (miliary supplies) of the test subjects. However, given that the life-related research on bulletproof helmets has not been carried out, this research has great implications and could be used as a reference for improving the Korean Army's bulletproof helmet specifications. 본 연구는 방탄헬멧의 저장 수명을 설정하기 위한 선행연구로 방탄헬멧의 노화인자에 대해 고찰해보았다. 방탄헬멧의 노화인자를 추정하기 위해 미군 방탄헬멧 구매요구서상의 환경 처리, 재료의 재질 등에서 공통적으로 요구하는 환경 처리에 관한 내용을 고려하여 ‘온도’ 인자가 방탄헬멧의 수명에 가장 많은 영향을 미칠 것이라는 가설을 수립하였다. 이 가설을 검증하기 위해 방탄헬멧의 고온 가속 환경 처리를 수행하고 아레니우스 식을 적용하여 고온에 따른 수명을 산출하였다. 본 연구의 결과로 방탄성능과 고온 환경 처리 간 음(-)의 상관관계를 확인했으며, 아레니우스 모델을 활용하여 수명을 도출해냄으로써 노화인자로서의 온도의 영향성은 크지 않음을 확인하였다. 본 연구의 한계점으로 시험 대상이 가지고 있는 특수성(군수품)으로 인해 다양하고 많은 시료수를 확보하지 못했다는 것을 들 수 있다. 하지만 방탄헬멧의 수명 관련 연구가 진행되지 않았음을 고려할 때 이에 대한 선행연구를 수행했다는 데에서 본 연구가 시사하는 바가 크다고 할 수 있으며, 한국군 방탄헬멧 규격의 개선에 대한 검토 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

정보속으로 : 특집 ; 직원과 협력하고 시민과 소통하는 예산집행관리시스템

박호연 한국지역정보개발원(구 자치정보화조합) 2014 지역정보화 Vol.84 No.-

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석

박호연,김경재 한국지능정보시스템학회 2019 지능정보연구 Vol.25 No.4

Rapid growth of internet technology and social media is progressing. Data mining technology has evolved to enable unstructured document representations in a variety of applications. Sentiment analysis is an important technology that can distinguish poor or high-quality content through text data of products, and it has proliferated during text mining. Sentiment analysis mainly analyzes people's opinions in text data by assigning predefined data categories as positive and negative. This has been studied in various directions in terms of accuracy from simple rule-based to dictionary-based approaches using predefined labels. In fact, sentiment analysis is one of the most active researches in natural language processing and is widely studied in text mining. When real online reviews aren't available for others, it's not only easy to openly collect information, but it also affects your business. In marketing, real-world information from customers is gathered on websites, not surveys. Depending on whether the website's posts are positive or negative, the customer response is reflected in the sales and tries to identify the information. However, many reviews on a website are not always good, and difficult to identify. The earlier studies in this research area used the reviews data of the Amazon.com shopping mal, but the research data used in the recent studies uses the data for stock market trends, blogs, news articles, weather forecasts, IMDB, and facebook etc. However, the lack of accuracy is recognized because sentiment calculations are changed according to the subject, paragraph, sentiment lexicon direction, and sentence strength. This study aims to classify the polarity analysis of sentiment analysis into positive and negative categories and increase the prediction accuracy of the polarity analysis using the pretrained IMDB review data set. First, the text classification algorithm related to sentiment analysis adopts the popular machine learning algorithms such as NB (naive bayes), SVM (support vector machines), XGboost, RF (random forests), and Gradient Boost as comparative models. Second, deep learning has demonstrated discriminative features that can extract complex features of data. Representative algorithms are CNN (convolution neural networks), RNN (recurrent neural networks), LSTM (long-short term memory). CNN can be used similarly to BoW when processing a sentence in vector format, but does not consider sequential data attributes. RNN can handle well in order because it takes into account the time information of the data, but there is a long-term dependency on memory. To solve the problem of long-term dependence, LSTM is used. For the comparison, CNN and LSTM were chosen as simple deep learning models. In addition to classical machine learning algorithms, CNN, LSTM, and the integrated models were analyzed. Although there are many parameters for the algorithms, we examined the relationship between numerical value and precision to find the optimal combination. And, we tried to figure out how the models work well for sentiment analysis and how these models work. This study proposes integrated CNN and LSTM algorithms to extract the positive and negative features of text analysis. The reasons for mixing these two algorithms are as follows. CNN can extract features for the classification automatically by applying convolution layer and massively parallel processing. LSTM is not capable of highly parallel processing. Like faucets, the LSTM has input, output, and forget gates that can be moved and controlled at a desired time. These gates have the advantage of placing memory blocks on hidden nodes. The memory block of the LSTM may not store all the data, but it can solve the CNN's long-term dependency problem. Furthermore, when LSTM is used in CNN's pooling layer, it has an end-to-end structure, so that spatial and temporal features can be designed simultaneously. In combination with CNN-LSTM, 90.33% accuracy was measured. Thi... 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

Photoelectrocatalytic degradation of HCOOH using a Carbon graphite-TiO₂ composite thin film

박호연,조순행,하동윤,이재의,류혜진 대한환경공학회 2005 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2005 No.12

구조적 골이식 및 금속판-나사 고정술을 이용한 전완골 불유합의 치료

박호연,김진삼,윤준오,전인호,권준택 대한수부외과학회 2012 대한수부외과학회지 Vol.17 No.3

목적: 전완골 불유합에 대한 자가 삼피질 해면 골이식 및 금속판-나사 고정술 후 임상적 결과를 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 전완골의 불유합으로 수술을 받은 10명을 대상으로 하였다. 모든 환자에서 장골 능선에서 채취한 삼피질 해면 골이식 및 금속판 고정을 시행하였고, 골편에 나사를 추가로 고정하였다. 골유합의 결과는 방사선학적으로 평가하였다. 최종 추시 시 관절 운동 범위를 측정하였으며 Anderson scale을 이용하여 평가하였다. 결과: 모든 환자에서 골유합을 얻었으며, 최종 추시 시 평균 주관절 굴곡 139°, 굴곡구축 3°, 전완부 회내 73°, 회외 72°, 완관절 굴곡 70°, 신전 70°였다. Anderson scale상 6명에서 우수(excellent), 3명에서 만족(satisfactory), 1명에서 불만족(unsatisfactory) 소견을 보였다. 결론: 자가 삼피질 해면 골이식 및 골편에 나사를 추가로 고정하는 금속판-나사 고정술은 전완골 불유합에서 성공적인 유합을 얻을 수 있는 신뢰할만한 방법이다. Purpose: We reported clinical results of autologous tricorticocancellous bone grafting and plate-screw fixation for nonunion of the forearm bones. Materials and Methods: Ten patients with nonunion of the forearm bones that underwent surgical treatment were evaluated. Tricorticocancellous bone grafting which was harvested from the iliac crest and plate-screw fixation were performed. Radiologic bone union was evaluated based on the simple radiographs. At the final follow-up, range of motion was measured and the Anderson scale was used for functional evaluation. Results: Radiologic bone union was achieved in all cases. The mean range of motion was 139° of elbow flexion, 3° of flexion contracture, 73° of forearm pronation, 72° of supination, 70° of wrist flexion, and 70° of wrist extension. Anderson scale was excellent in 6 patients, satisfactory in three, and unsatisfactory in one. Conclusion: Autologous tricorticocancellous bone grafting and rigid plate-screw fixation is a reliable method to achieve successful healing of forearm bone nonunions.

초등사회과와 연계한 진로교육 프로그램 구안 및 적용

박호연 한국사회과수업학회 2017 사회과수업연구 Vol.5 No.1

This study is an action research that a career education program which is connected to elementary school social studies is designed and applied. A class of fifth grade in elementary school was used as an experimental group, and other class that has homogeneous characteristics with the fifth grade class was used as a control group, for applying treatment tool for this study. In the post-test results of the homogeneity proved experimental group and the control group, the experimental group had significantly higher result than the control group in their learning motivation of social studies and sub-factors such as relevance, confidence, attention and satisfaction. And, significant results were obtained regarding the perception of career barrier. In the post-test results of the homogeneity proved experimental group and the control group, the experimental group had significantly higher result than the control group in the perception of career barrier and sub-factors such as lack of self-understanding, lack of self-confidence, economic difficulty, uncertainty about future, conflict with important others, lake of vocational information. Based on the results of the above research, suggestions for career education programs connected to elementary social studies are as follows. First, the development and dissemination of career education programs connected to social studies should be further promoted. Second, more programs should be developed for the third, forth, and sixth grade of elementary school besides the fifth grade of elementary school. Third, teachers should take part in the career education program connected to a curriculum more actively and change of their recognition about the career education program is needed. 본 연구는 초등학교 사회과와 연계한 진로교육 프로그램을 구안하여 적용한 실행연구이다. 초등학교 5학년 한 학급을 실험군으로 하고, 그와 동질적인 특징을 갖는 다른 학급을 대조군으로 하여 처치도구를 적용하였다. 처치도구는 2009개정 사회과 교과서 5학년 수업 주제와 SCEP(2016)를 연계하여 교과 통합적으로 구안하였다. 연구의 결과 동질성이 입증된 실험집단과 통제집단의 사후 검사 결과에서 사회과 학습동기와 하위 요인인 관련성, 자신감, 주의력, 만족감에서 모두 실험집단이 통제집단에 비해 유의미하게 높은 결과가 도출되었다. 또한 진로장벽 인식과 하위 요인인 자기이해 부족, 자신감 부족, 경제적 어려움, 미래에 대한 불확실성, 중요한 타인과의 갈등, 진로 및 직업정보의 부족에서 모두 실험집단이 통제집단에 비해 유의미하게 높은 결과를 얻었다. 학생들의 학습 결과물과 참여자 관찰 내용 등 질적 연구방법에 의한 분석 결과 사회과 학습동기 측면에서 사회에 대한 흥미도 증가, 사회과에 대한 긍정적 인식 변화, 사회과와 자기 자신과의 관련성 획득을 진로장벽 인식 측면에서는 긍정적 자아 이해, 진로선택에 대한 자신감 상승, 다양한 진로정보 획득 등의 반응을 확인할 수 있었다. 이상의 연구 결과를 토대로 초등 사회과와 연계된 진로교육 프로그램에 대한 제언을 하면 다음과 같다. 첫째, 사회과와 연계된 진로교육프로그램의 개발 및 보급이 더욱 활성화 되어야 한다. 둘째, 초등학교 5학년 이외에 다른 학년을 대상으로 하는 프로그램이 개발되어야 한다. 셋째, 교과와 연계한 진로교육에 대한 교사의 인식이 필요하다.

디지털카메라 제품 내 희유금속 특성 조사

박호연,정미정,전태완,박종은,김용준,정용우,신선경 대한환경공학회 2013 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.6