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나도균(Dokyun Na),이필현(PhiHyoun Lee),이서우(Sean Lee),이도헌(Doheon Lee),이광형(Kwanghyung Lee),배명남(MyungNam Bae) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
다양한 바이오 정보 데이터베이스와 분석 도구들을 효율적으로 검색하고, 개별 데이터베이스에서는 얻을 수 없는 새로운 지식을 생성하기 위해서는 통합된 형태의 정보 검색 시스템이 필수적으로 요청된다. 여기서 우리는 바이오 정보 시스템 통합을 어렵게 하는 요소들을 살펴보고, 다중 질의 수행과 확장성 등을 기준으로, 현재 서비스되고 있는 바이오 정보 통합 시스템들의 특성을 분석 비교하였다. 또한 이를 기반으로 바이오 정보 통합 시스템의 구조를 제시하였다.
배일한(IlHan Bae),이광형(KwangHyung Lee) 미래학회 2018 미래연구 Vol.3 No.1
자율주행차의 실용화가 현실로 다가오면서 불가피한 사고가 발생할 경우 자율주행차가 어떤 판단기준에 따라서 사고피해를 줄이는 방어운전을 할지가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 다양한 유형의 교통사고에 대응하는 자율 주행차의 보호우선순위를 특정한 윤리적 판단기준으로 규정하기는 무리가 따른다. 본 연구는 인본주의에 기반한 상식적 판단기준과 함께 탑승자 또는 운용자가 선택하는 판단기준 두 가지를 활용해서 교통사고 유형별로 자율주행차의 보호우선순위를 정하는 해법을 제안한다. 탑승자와 차량 운용자가 자율주행차의 보호우선순위를 정하는 판단기준을 미리 확인하고 선택하는 절차는 향후 자율주행차 사고보상과 관련한 자동차 업계의 리스크를 줄이고 사회적 수용성을 높이는데 도움이 될 것이다. The commercialization of autonomous vehicle technology requires serious consideration of ethical issues on autonomous vehicle accidents. This paper suggests criteria of prior protection according to types of traffic accident involving autonomous vehicles. It is difficult to apply specific values of ethics to all types of autonomous vehicle accidents. We suggest two criteria, common sense based upon humanism and the private criteria of autonomous car related people such as occupants or car owner, might work to decide the priority of protection in case of unavoidable risks in the era of autonomous vehicles. These criteria will be useful to augment social acceptance of fully autonomous car related accidents and lessen the risk of car industry.
스테퍼(STEPPER) 트렌드 분석 기법을 통한 미래 예측
장한울(Hanwool Jang),이광형(KwangHyung Lee) 미래학회 2016 미래연구 Vol.1 No.1
In Korea, to follow global trend and keep continuous growth, Korea government has kept doing an foresight research. However, due to have a group bias thinking, hard to see the non-bias future. Furthermore, to foresight future, many people should attend a workshop, and it spends many costs and times. To solve this problem, this thesis introduce a new future foresight method that uses 7 factors, which are Social, Technology, Environment, Politic, Population, Economy and Resource areas, to see futures in present factors. And it analyses the key factor of each issues. After that, it analyses each key factors effects of each other, and finds events that has any possibility in the future. Generally, key factor affects many areas of events. Through this characteristic, STEPPER Trend analysis make regular pattern on key divers and finds future events. From this, it can find non-bias futures, even can foresight non preferable futures. This method can also work alone and easy to foresight futures. 한국은 각 분야에서 변화 하는 패러다임에 대한 신속 대응 및 국가 경쟁력 유지 및 확보를 위해 미래예측 연구를 지속해 왔다. 기존의 미래이슈 발굴을 위한 미래연구 방법들은 미래 예측에 참석한 집단의 편향성 때문에 희망하지 않는 미래를 예측하기에는 한계가 있다. 또한 많은 사람이 참여하여 예측 작업을 진행 하다 보니 시간과 비용이 많이 든다. 본 논문은 이러한 점들을 개선하기 위해 미래를 구조화하고, 현재 이슈들의 미래를 이루는 7가지 요소인 사회, 기술, 환경, 정치, 인구, 경제, 자원으로 분류하여 분석한 다. 그리고 각각의 이슈들이 일어나게 된 핵심 동인을 분석한다. 일반적으로 핵심 동인은 단순히 한 가지 이슈에만 영향을 주는 것이 아니라 다른 이슈들 에도 영향을 준다. 이러한 핵심 동인의 특징을 이용하여 핵심 동인들 간에 정해진 패턴을 확인하고 그에 따른 상호 영향력을 분석한다. 또한 이를 통해, 희망하지 않는 미래까지도 포함한 다양한 이슈들을 예측한다. 본 논문에서 제안한 방법은 혼자서도 간단한 방법으로 미래 예측을 할 수 있다.