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한승민,송규동 대한건축학회 1999 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 계획계/구조계 Vol.19 No.1
The Typical Meteorological Year(TMY) is the fundamental input data for routine building energy simulations. Therefore, TMY is necessary to be periodically revised to represent recent weather conditions of any region. This study was conducted to develop a software engine to easily generate TMY of any area in Korea from the measured weather data by the Korean Meteorological Office.
휘발성 SNS에서 지속 사용에 영향을 미치는 요인 연구 - 인스타그램 스토리를 중심으로 -
한승민,문정원,추효림,김정연,박휘동,윤 재 영 디자인융복합학회(구.한국인포디자인학회) 2023 디자인융복합연구 Vol.22 No.4
디지털로 기록되는 사회에 ‘잊혀질 권리’가 대두되면서 휘발성 SNS는 공개된 SNS에 피로감을 느끼는 사용자들로부터 선풍적인 인기를 얻었다. 하지만, 특정 시간(24시간 등)이 지나면 게시물이 사라지는 특성은 새로운 수준의 강박을 조장하며, 사용자에게 과도한 몰입과 지속적인 사용으로 이어지는 문제점을 야기한다고 지적된다. 본 연구는 휘발성 SNS 사용자의 경험을 분석하고, 사용자의 지속 사용 요소들을 조사하였다. 연구 결과, 휘발성 SNS 사용자의 지속 사용을 유발하는 기능 요소는 통제성, 접근성, 몰입성 3가지 특성에 따라 확인할 수 있었다. 통제성에서는 시간 및 대상 통제를 통해 프라이버시를 보호하고자 하는 심리가 도출되었고, 접근성에서는 심리적, 경험적 접근성 요소들이 도출되었다. ‘몰입성’에서는 관음적 시선을 자극하고, 행위 반복을 유도하는 디자인 요소가 발견되었다. 휘발성 SNS 피드 콘텐츠의 특성과 사용자 경험을 분석하여 도출된 연구 결과는 향후 휘발성 SNS의 지속 사용을 유도하는 디자인 연구를 위한 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
한승민 한민족문화학회 2001 한민족문화연구 Vol.8 No.-
When a new literary thought is introduced to a country, the role intermediate is of much great. In the early age of symbolism in korea, the indermediates, especially kim uk, Hwang Suk-Woo and Chu Yo-Han, contributed much to the introduction of symbolism. They played an active part in the era of the colonialization of korea by Japan, when the social conditions were not good for receiving the western literary thought, under these circumstances, they tired to introduce the poetics and to write their works in korean. Expecially, Hwang Suk-Woo emphasized the spirit of independence in his writing, and published poems of symbolic style. This article aims to examine his consciousness as a intermediate through his poetic theory and works.
블로그 특징정보를 활용한 클러스터 레이블 선정에 관한 연구
한승민,이은지,김판구 제주대학교 교육과학연구소 2017 교육과학연구 Vol.19 No.1
Document clustering is used in various clusters as the amount of data in a document type is increased by grouping similar documents into clusters through appearance frequency or characteristics of the keyword included in the document. Labels on these clusters help users to understand the meaning of the document cluster and help to understand the relationship between each document cluster. Therefore, it is necessary to have a label that covers the meaning of the cluster and can express the characteristics. Also, it is used in carious fields such as blogs as well as documents. However, blogs have a problem that it is difficult to select a representative label that can express the meaning of each cluster generated as a result of clustering because the information is widened as a lot of information is produced in real time due to its characteristics. Therefore, in this paper, we select the representative label that can cover the whole contents by expressing the characteristics of the cluster through the problem that it is difficult to select the representative label of the cluster due to a large amount of data due to the nature or the blog. First, we collect the title, body, and tags of a blog, extract only nouns, and generate a candidate keyword set through keyword normalization and specific location keyword weights. The generated candidate keyword set is generated by selecting the semantic association label with the cluster using the FP-growth algorithm. In this way, the performance of the representative label selection method which does not utilize the existing specific weight is improved, and the representative label of the blogs cluster for the specific search is determined and proved to be provided to the user. 문서 클러스터링은 문서에 포함하는 키워드의 출현 빈도나 특징들을 통해 유사한 문서들끼리 하나의 클러스터로 묶는 것으로 문서 형태의 데이터의 양이 증가함에 따라 다양하게 사용되고 있다. 이러한 클러스터의 레이블은 문서 클러스터의 의미를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 도와주며 각각의 문서 클러스터 간의 관계를 파악하는데 도움을 준다. 본 논문의 최종 목표는 최근 지식공유를 위해 활용되고 있는 블로그의 클러스터링과 클러스터의 대표 레이블 선정을 위해 클러스터의 특징을 표현하면서 전체적인 내용을 포괄할 수 있는 대표 레이블을 선정하는 방법을 제안함에 있다. 먼저 블로그의 제목, 본문, 태그를 수집하고 명사만을 추출하여 키워드 정규화, 특정 위치 키워드 가중치를 통한 후보 키워드 집합을 생성하고, 생성된 후보 키워드 집합은 FP-growth 알고리즘을 이용하여 연관규칙을 생성함으로써 해당 클러스터와 의미적 연관성이 있는 대표 레이블을 선정한다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 블로그 특징정보를 고려하지 않은 TF-IDF 가중치를 이용한 방법과 비교평가를 수행하였으며, 제안된 방법이 특정 검색에 대한 블로그 클러스터 대표 레이블을 결정하여 사용자에게 제공하는 것을 증명하였다.