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$Si_3N_4-Al_2O_3-SiO_2$계의 1,$700^{\circ}C$에서 생성하는 화합물의 상관계 및 미구조
이의종,김환,Lee, Eey-Jong,Kim, Hwan 한국세라믹학회 1979 한국세라믹학회지 Vol.16 No.4
The phase relations and microstructure appeared at 1700℃ in a system of Si3N4-Al2O3-SiO2 were studied. The samples were pressurelessly sintered at 1700℃ for 1hr and reheated at 1600℃ for 1hr under nitrogen atmosphere. The compounds formed were identified by X-ray diffraction method and the microstrues were observed by SEM. The stable phases appeared in this system were X-phase, Si2ON2, β'-Si3N4 and Mullite. From the results of those experiments, it was concluded that the X-phase has very close composition to that proposed by G, K. Layden, Si3Al6O12N2. SEM photographs showed that Si2ON2 was a plate phase and X-phase was a rectagular plate phase.
이의종,조광행,Lee, Eiy-Joung,Cho, Kwang-Haeng 한국전자통신학회 2010 한국전자통신학회 논문지 Vol.5 No.4
본 연구는 부동산학에서 소비자행동에 관한 체계적인 연구는 부족하였다는 인식에 입각하여, 부동산마케팅에서 소비자 구매의사결정 중 구매 및 구매 후 행동은 어떤 과정을 거치는지에 대한 파악에 도움을 주고자 시도되었다. 이를 위해 소비자 구매의사결정 과정을 단계별로 제시하였으며, 특히 부동산 분야에서의 구매 및 구매 후 행동에 대해 세부적으로 분석하였다. 이는 구매행동 분석을 보다 체계적으로 이루어질 수 있도록 한 접근이라는 점에서, 부동산학에서 구매행동 분석에 대한 연구자들의 관심을 촉진하는데 기여할 수 있을 것이다. In this study I hope to answer the questions, "In real estate marketing, what are the steps on Purchase and Postpurchase Behavior in Real Estate Marketing?" The findings of this study can suggest the implications as follows. As the purchase decision making process of consumer in real estate marketing, purchase and postpurchase behavior are specifically proposed. They will contribute to the theoretical progress of understanding on consumer behavior in real estate. And this study enlarges general marketing to real estate marketing by analyzing specific purchase and postpurchase behavior in real estate.
디바이스 레지스트리 기반의 IoT 디바이스 모니터링 도구
이강준(Kangjun Lee),이승연(Seungyeon Lee),정동원(Dongwon Jeong),이의종(Euijong Lee),이석훈(Sukhoon Lee) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10
사물인터넷의 발전에 따라 IoT 디바이스들의 종류와 기술들이 발달하게 되었고, 디바이스 레지스트리를 통하여 이러한 IoT 디바이스를 등록 및 관리하고자 하는 연구들이 진행되었다. 디바이스 레지스트리는 IoT 디바이스의 상세 정보를 메타데이터와 키 값으로 관리하기 때문에, IoT 디바이스가 센서 및 액추에이터와 같은 모듈들이 변경되는 것에 대하여 유연하게 대처할 수 있다. 따라서, 이 논문은 디바이스 레지스트리 기반의 IoT 디바이스 모니터링 도구를 제안한다. 이를 위하여 디바이스 레지스트리의 구조를 분석하고, JavaScript와 Node.js를 이용하여 모니터링을 위한 웹 페이지를 개발한다. 이 논문은 구현 결과로 디바이스 레지스트리에 등록된 디바이스들의 현황과 해당 디바이스가 지니는 센서 및 액추에이터의 정보에 따라 현재 상황을 모니터링 할 수 있는 페이지를 보인다. 그 결과, 제안 시스템은 디바이스 레지스트리에 등록된 센서 및 액추에이터의 정보에 따라 해당 디바이스에 대한 모니터링 화면을 따로 구성하지 않아도 자동으로 모니터링 화면을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.
이의종(Euijong Lee),김정동(Jeong-Dong Kim),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12
트위터는 하루 약 1억 4000만개의 콘텐츠를 생성하는 소셜 네트워크 서비스로 다양한 데이터를 포함하고 있으며 이를 분석하기 위한 연구가 다방면에서 진행 중에 있다. 본 연구는 트위터의 콘텐츠 검색 분야에서 유용하게 사용될 수 있는 콘텐츠 중요성을 평가하기 위한 연구이다. 트위터 콘텐츠의 중요성이란 단일 콘텐츠가 트위터 서비스 사용자들에게 사실관계가 명확한 정보를 전달하고 있는지를 평가하는 요소를 말한다. 본 논문은 트위터 콘텐츠의 중요성 평가를 위해 콘텐츠 작성자의 청자 수인 팔로워와 콘텐츠의 인기도라고 할 수 있는 리트윗을 사용했다. 더불어 실제 트위터 데이터를 사용해 제안한 방법이 효과적으로 콘텐츠의 영향력을 측정할 수 있음을 보였다. 또한 정보를 전달하는 정보 전달자의 분류를 통해 공공성을 띈 사용자의 분류가 작성한 콘텐츠가 트위터 영향력 측정에 유용하게 사용될 수 있음을 트위터 데이터 분석을 통해 보여주었다. Twitter is a social network service that generates about 140 million contents a day. Contents of Twitter contain a variety of information and many researchers research those in various fields. In this research, we propose a method for evaluating the importance of content based on characteristics of Twitter. We have found that number of follower means user’s popularity and Re-tweet that means the popularity of content. We perform experiments about proposed method using real Twitter data for proving effectiveness of proposed method. Also, we found information providers in Twitter are public user who represent a company or a representative of a specific group.
레지스터 분석 방법론에 기반한 한국어 수량 표현 어순 연구
이의종(Lee, Euijong) 한국언어학회 2021 언어 Vol.46 No.3
This paper analyzes numeral expressions in Korean, focusing on the word order NQU, QUN and QUGN. Through the corpus-based analysis, the study concluded that there is no single dominant word order of numeral expressions. Formal registers prefer the word order QU(G)N, but informal registers prefer the word order NQU. Especially, literature registers frequently choose the word order QUGN. On the other hand, unitizers (noun classifiers) and numerals also affect the choice of word order. Unitizer ‘kay’ and ‘myeng’ tend to restrict the word order QUN, but this tendency is relatively weak in spoken registers. In contrast, unitizer ‘kaci’ prefers the word order QUN because the meaning of ‘kaci’ affects the word order to make the N element the focus of the construction. Lastly, numeral ‘han’ relatively prefers the word order NQU because the extended usages of ‘han’ tend to choose the word order in which the QU element is the focus.