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사용자 편의성 향상을 위한 스마트 단말에서의 워크스코어 어플리케이션 GUI 개발
안동혁,김은정,An, Donghyeok,Kim, Eun Jung 한국스마트미디어학회 2019 스마트미디어저널 Vol.8 No.2
본 연구에서는 스마트 단말에서 워크스코어 어플리케이션의 사용 편의성 향상을 위한 GUI 개발을 목적으로 한다. 본 연구는 선행연구에서 개발된 서울시를 대상으로 한 워크스코어 데이터를 활용하였다. 어플리케이션 GUI는 크게 다섯 개의 영역으로 구성된다. 각 영역은 주소입력창 및 검색버튼, 상세정보(주소, 위도, 경도, 워크스코어) 출력, 화면전환 및 워크스코어 출력 개수 입력창, 데이터 입력창, 메뉴버튼 영역으로 구성된다. 한편, 어플리케이션 GUI 검증을 위해 강남역과 명동역 인근의 총 12개의 데이터(주소, 위도, 경도, 워크스코어)와 여러 검증 시나리오들을 활용하였다. 먼저, 총 12개 지점의 데이터를 기반으로 주소검색과 키워드 검색의 정확성을 확인하였다. 새로운 위치의 워크스코어를 입력 하고 해당 위치를 검색함으로써, 입력 및 검색이 정상적인지를 확인하였다. 마지막으로 총 13개의 데이터를 파일로 출력한 후 파일 내 데이터의 누락 여부를 확인하였다. 본 연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 이 모든 시나리오에서 정상적으로 작동되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 일반 시민 누구나 일상생활에서 요긴하게 활용될 것으로 기대된다. The purpose of this study is to develop walk score application GUI in a smart device for improving user convenience. This study uses the walk score dataset of Seoul City developed in previous studies. Application GUI consists of five parts: address input window and search button, detail information (address, latitude, longitude, walk score), window switching and input window for a number of data, data input window, and menu button. For verifying application GUI, this study uses 12 locations (sets of address, latitude, longitude, and walk score) near Gangnam Station and Myungdong Station in Seoul in several scenarios. First, this study checks if the application has been implemented with address and keyword search options. Then, new data insertion and file output operations are evaluated. The application system developed in this study operated properly in all scenarios. This walk score application can be a useful device in our daily lives.
사용자 편의성 향상을 위한 스마트 단말에서의 워크스코어 어플리케이션 GUI 개발
안동혁((Donghyeok An),김은정(Eun Jung Kim) 한국스마트미디어학회 2019 스마트미디어저널 Vol.8 No.2
본 연구에서는 스마트 단말에서 워크스코어 어플리케이션의 사용 편의성 향상을 위한 GUI 개발을 목적으로 한다. 본 연구는 선행연구에서 개발된 서울시를 대상으로 한 워크스코어 데이터를 활용하였다. 어플리케이션 GUI는 크게 다섯 개의 영역으로 구성된다. 각 영역은 주소입력창 및 검색버튼, 상세정보(주소, 위도, 경도, 워크스코어) 출력, 화면전환 및 워크스코어 출력 개수 입력창, 데이터 입력창, 메뉴버튼 영역으로 구성된다. 한편, 어플리케이션 GUI 검증을 위해 강남역과 명동역 인근의 총 12개의 데이터(주소, 위도, 경도, 워크스코어)와 여러 검증 시나리오들을 활용하였다. 먼저, 총 12개 지점의 데이터를 기반으로 주소검색과 키워드 검색의 정확성을 확인하였다. 새로운 위치의 워크스코어를 입력 하고 해당 위치를 검색함으로써, 입력 및 검색이 정상적인지를 확인하였다. 마지막으로 총 13개의 데이터를 파일로 출력한 후 파일 내 데이터의 누락 여부를 확인하였다. 본연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 이 모든 시나리오에서 정상적으로 작동되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 일반 시민 누구나 일상생활에서 요긴하게 활용될 것으로 기대된다. The purpose of this study is to develop walk score application GUI in smart device for improving user convenience. This study uses walk score dataset of Seoul developed in the previous study. Application GUI consists of five parts: address input window and search button, detail information(address, latitude, longitude, walk score), window switching and input window for number of data, data input window, and menu button. For verifying application GUI, this study uses 12 locations(sets of address, latitude, longitude, and walk score) near Gangnam station and Myungdong Station in Seoul with several scenarios. First, this study checks if the application has been implemented with address and keyword search options. Then, new data insertion and file output operations are evaluated. The application system developed in this study operated properly in all scenarios. This walk score application can be a useful device in our daily lives.
순환 신경망 기반 딥러닝 모델들을 활용한 실시간 스트리밍 트래픽 예측
김진호 ( Jinho Kim ),안동혁 ( Donghyeok An ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.12 No.2
최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다. Recently, the demand and traffic volume for various multimedia contents are rapidly increasing through real-time streaming platforms. In this paper, we predict real-time streaming traffic to improve the quality of service (QoS). Statistical models have been used to predict network traffic. However, since real-time streaming traffic changes dynamically, we used recurrent neural network-based deep learning models rather than a statistical model. Therefore, after the collection and preprocessing for real-time streaming data, we exploit vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, and Bi-GRU models to predict real-time streaming traffic. In evaluation, the training time and accuracy of each model are measured and compared.
동시통역 학습을 위한 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템
표지혜(Ji Hye Pyo),안동혁(Donghyeok An) 인문사회과학기술융합학회 2018 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.8 No.7
국가 간 다양한 분야에서의 교류가 증가함에 따라서 개최되는 국제회의의 수도 증가하고 있다. 이로 인해, 동시통역의 수요도 증가하고 있기 때문에 많은 학습자들이 동시통역을 학습하고 있다. 동시통역은 많은 학습 시간이 필요하기 때문에, 통역을 학습하는 학생들은 개별 학습을 수행한다. 자율적인 학습법 중 대표적으로 문장구역 훈련법이 있으나, 백트래킹으로 인한 학습 효과 저하 및 원활한학습을 위한 파트너의 도움이 필요하다는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반 문장구역 훈련 시스템이 제안되어 학습자들의 학습 능률을 향상시켰다. 하지만, 컴퓨터의 경우 이동성이 매우 낮기 때문에 학습자들이 정해진 공간에서만 학습을 진행할 수 있기 때문에 활용도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이동성으로 인한 활용도 저하 문제를 해결하기 위해 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안한다. 스마트 단말은 컴퓨터에 비해 낮은 처리 용량을 가지고 있기 때문에 크기가 큰 파일을 처리할 때 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위한 여러 알고리즘들을 제안한다. 제안한 스마트 단말 기반 문장구역 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다. As the number of exchange in various fields between countries increases, the number of international conference increases. Many students study simultaneous interpretation due to the increased demand of simultaneous interpretation. Since simultaneous interpretation requires a lot of learning time, students majoring in translation perform the self learning. The paper based sight translation training system is a representative self learning method, but backtracking decreases the efficiency of self learning and it requires the help of the partner. To improve the learning efficiency, computer based sight translation training system has been proposed. However, since students uses the computer based sight translation training system only in a fixed area due to low mobility of computer, the utilization of the system decreases. In this paper, smart device based sight translation training system has been proposed to increase the utilization of the proposed system. Since smart device has lower computing capabilities than the computer, we have proposed algorithms to deal with the low performance. We implement and evaluate the functionalities of the proposed training system.