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2012년 한강 서울통과 구간의 식물플랑크톤 군집 특성
이연수,김태희,이만덕,기장서,Lee, Yeon-Su,Kim, Taehee,Lee, Man-Duck,Ki, Jang-Seu 한국환경생물학회 2020 환경생물 : 환경생물학회지 Vol.38 No.2
한강은 서울 및 수도권 지역의 수자원으로 다양하게 이용되고 있어 지속적인 모니터링과 관리가 필요하다. 본 연구는 2012년도 한강 하류의 식물플랑크톤 군집구조와 계절별 변화를 규명하였다. 현장시료는 서울통과 구간의 상류(팔당대교), 중류(청담대교), 하류(성산대교)에서 월 1회 채집하였으며, 현장에서 수온, 용존산소, pH, 전도도를 측정하였다. 환경요인은 3개 정점에서 유사한 값으로 조사되었으며, 수온은 2~30℃ 범위이고 DO는 4.8~19.1 mg L<sup>-1</sup>로 온대지역의 전형적인 패턴을 보였다. 식물플랑크톤 수는 990 cells mL<sup>-1</sup>(팔당대교, 12월)~2.9×10<sup>4</sup> cells mL<sup>-1</sup>(성산, 3월)의 변동이었고, 엽록소는 0.6 ㎍ L<sup>-1</sup>(팔당대교, 12월)~10.3 ㎍ L<sup>-1</sup>(성산, 3월)로 세포수와 같은 양상을 보였다. 조사된 식물플랑크톤 군집은 규조류 37종, 녹조류 29종, 남조류 11종, 와편모조류 2종 등 총 75속 95종 이었다. 계절별 최저 출현은 9종(5월, 팔당대교)에서 최고 35종(12월, 청담)으로 변화폭이 컸다. 봄철(3~5월)에 평균 15종으로 적은 출현종수를 보였으며, 겨울철(12월)에 평균 27종으로 다른 계절보다는 다양한 출현 종수를 보였다. 규조류는 여름철을 제외하고 모든 정점과 계절에서 가장 우점하였다. 반면 녹조류와 남조류는 여름철과 가을철에 산발적으로 높은 우점률을 나타냈지만, 제 1우점군은 아니었다. 출현빈도 10% 이상 되는 종으로, 규조류는 Aulacoseira granulate, Cyclotella sp., Stephanodiscus hantzschii이며, 녹조류는 Actinastrum hantzschii이고, 남조류는 Microcystis sp.였다. 본 연구는 2012년 한강 하류의 식물플랑크톤 군집 변화 및 현존량, 우점종의 변화를 분석한 것으로, 향후 진행될 연구들과 환경변화에 따른 한강의 수질 및 식물플랑크톤 군집 변화를 이해하기 위한 좋은 기초 자료가 될 것이다. This study reported on the phytoplankton community and seasonal changes in the Seoul passage section and downstream in the Han River in 2012. Field samples were collected monthly from the upper (Paldang), middle (Cheongdam), and downstream(Seongsan) areas of the Seoul passage section. Water temperature, DO, pH, and conductivity were measured at each station. All environmental factors measured were recorded similarly at the three stations. The water temperature ranged from 2 to 30℃ and the dissolved oxygen ranged from 4.8 to 9.1 mg L<sup>-1</sup>, showing typical patterns of temperate regions. The phytoplankton cell concentrations ranged from 990 cells mL<sup>-1</sup> (Paldang, December) to 2.9×10<sup>4</sup> cells mL<sup>-1</sup> (Seongsan, March), and the chlorophyll-a content showed similar patterns to the cell numbers. The phytoplankton community was comprised of 75 genera and 95 species, including 37 diatoms, 29 Chlorophyta, 11 cyanobacteria, and two dinoflagellates. The number of species that appeared seasonally varied greatly, from nine species (Paldang, May) to 35 species (Cheongdam, December). Diatoms were the most dominant in all stations and seasons, except in summer. In contrast, chlorophytes and cyanobacteria showed sporadic high numbers in the summer and fall seasons. Four diatoms Stephanodiscus hantzschii f. tenuis, S. hantzschii, Fragilaria sp., and Aulacoseira spp., a chlorophyte Actinastrum hantzschii, and a cyanobacterium Microcystis sp. were each present in proportions greater than 10%. This study provides fundamental data from phytoplankton communities and environmental factors in the Han River for understanding water quality for long-term environmental monitoring.
이연수,신중휘,홍금원,송영인,이도길,임해창,Lee, Yeon-Su,Shin, Joong-Hwi,Hong, Gum-Won,Song, Young-In,Lee, Do-Gil,Rim, Hae-Chang 한국음향학회 2009 韓國音響學會誌 Vol.28 No.1
본 연구는 예제 기반 대화 시스템에서 응답을 결정하기 위한 핵심 요소 기술 중 하나인 발차간 유사도 측정 방법의 개선에 대해 논한다. 일반적인 문장간 유사도 측정과는 달리, 대화에서 발차간 유사도 측정은 단어 분포간 유사도 뿐만 아니라, 문형, 시제, 긍/부정, 양태등 대화 자연스러움을 결정하는 문장의 다양한 언어적 요소 역시 중요하게 고려되어야 한다. 그러나 기존 연구에서는 이에 대한 고려가 부족 했던 것이 사실이며, 따라서 본 연구에서는 개선 방안으로서 발화의 형태적 유사성 뿐 아니라 다양한 언어적 자질들을 분석하고 이를 유사도 측정에 반영하여 정확도를 향상시키는 새로운 유사도 측정 방법을 제안한다. 또한, 발차의 자질별 유사도를 고려함으로써, 한정된 수의 예제들의 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방식에 비해 10%p 이상 정확도 성능 향상이 있었다. This paper presents an improved method measuring inter-utterance similarity in an example-based dialogue system, which searches the most similar utterance in a dialogue database to generate a response to a given user utterance. Unlike general inter-sentence similarity measures, the inter-utterance similarity measure for example-based dialogue system should consider not only word distribution but also various linguistic features, such as affirmation/negation, tense, modality, sentence type, which affects the natural conversation. However, previous approaches do not sufficiently reflect these features. This paper proposes a new utterance similarity measure by analyzing and reflecting various linguistic features to improve performance in accuracy. Also, by considering substitutability of the features, the proposed method can utilize limited number of examples. Experimental results show that the proposed method achieves 10%p improvement in accuracy compared to the previous method.
이연수,Lee, Yeon-Su 벤처기업협회 2008 벤처다이제스트 Vol.121 No.-
우리나라의 이동전화 사업이 7월 1일로 성년의 날을 맞았다. 이날은 지난 1988년 7월 1일 SK텔레콤의 전신인 한국이동통신이 미국 AT&T의 AMPS(Advanced Mobile Phone Service) 방식의 개인용 이동전화 서비스를 처음 시작한 지 꼬박 20년이 되는 날이다. 이제까지 새로운 기술 개발과 서비스를 위해 도전하며 세계 최초의 기록을 세워왔던 수많은 벤처의 기록과 휴대전화와 함께 해온 우리 일상을 담아본다.
이연수(Lee Yeon Su),이예슬(Lee Ye Seul),윤용익(Yoon Yong Ik),엄태원(Um Tai-Won) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 개인정보 정책에 관한 미디어 빅데이터를 토픽모델링 분석기법을 활용해 시기별로 분석하여, 개인정보정책에 관한 시기별 주요 키워드 및 정책의 변화를 파악하고 향후 개인정보 정책의 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 1990 년부터 2021 년까지 21,590 건의 기사를 수집하였으며, 3 기로 나누어 토픽모델링(topic modeling) 분석을 실시했다.
Deep Learning based violent protest detection system
Yeon-su Lee(이연수),Hyun-chul Kim(김현철) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.3
In this paper, we propose a real-time drone-based violent protest detection system. Our proposed system uses drones to detect scenes of violent protest in real-time. The important problem is that the victims and violent actions have to be manually searched in videos when the evidence has been collected. Firstly, we focused to solve the limitations of existing collecting evidence devices by using drone to collect evidence live and upload in AWS(Amazon Web Service)[1]. Secondly, we built a Deep Learning based violence detection model from the videos using Yolov3 Feature Pyramid Network for human activity recognition, in order to detect three types of violent action. The built model classifies people with possession of gun, swinging pipe, and violent activity with the accuracy of 92, 91 and 80.5% respectively. This system is expected to significantly save time and human resource of the existing collecting evidence.