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Hokyung Park,Rino Choi,Byoung Hun Lee,Seung-Chul Song,Man Chang,Young, C.D.,Bersuker, G.,Lee, J.C.,Hyunsang Hwang IEEE 2006 IEEE electron device letters Vol.27 No.8
<P>To understand the intrinsic effect of a hot-carrier injection on high-kappa dielectrics free from concurrent cold-carrier trapping, the authors have investigated a hot-carrier-induced damage with channel hot-carrier stresses and substrate hot-carrier stress. Compared to substrate hot-carrier stress, the channel hot-carrier stress shows a more significant cold-carrier-injection effect. By using a detrapping bias, they were able to decouple the effect of cold-carrier trapping from the permanent trap generation induced by the hot-carrier injection. As channel hot-carrier stress bias was reduced, a portion of cold-carrier trapping increased and a portion of interface trap generation decreased</P>
친사회적인 동화를 통한 소집단토의 활동이 유아의 대인문제 해결사고에 미치는 영향
이호경(Lee HoKyung),신인숙(Shin InSook) 한국열린유아교육학회 2004 열린유아교육연구 Vol.9 No.1
본 연구의 목적은 만5세의 유아들을 대상으로 친사회적인 동화를 통한 소집단토의 활동이 대인문제 해결사고에 어떤 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 8주간에 걸쳐 실험집단은 친사회적인 동화를 통해 소집단토의 활동을 하였고 비교집단은 동화 듣기 활동을 하였다. 아울러 사전검사와 사후검사를 하였고 그 결과를 분석하였다. 실험집단이 비교집단보다 대인문제 해결사고와 대안적 해결사고에서 그 효과가 높게 나타났다. 이 결과는 친사회적인 동화를 통한 소집단토의 활동방법이 유아들의 대인 문제 해결사고와 대안적 해결사고를 향상시키는데 효과적인 방법으로 적용 가능함을 의미한다. The purpose of this study was to research the effect of small group discussion activity using pro-social fairy tales on children's ability to solve interpersonal problems. For this study, twenty five year old children from a kindergarten in Daegu participared as the experimental group and twenty five year old children from another kindergarten in Daegu participated as the comparison group. The former group had small group discussion activity using pro-social fairy tales for eight weeks while the latter group had only small group activity focused on listening to the same pro-social fairy tales for the same period. Both groups were given a pre-test and a post-test to check the development of their ability. Data were analyzed by ANCOVA. As the result, the experimental group showed higher scores in alternative and positive thinkings to solve interpersonal problems than the comparison group. These results suggest that the activity of the experimental group can be applied to develop children's ability in solving interpersonal problems.
Investigation on Beam-Blocker-Based Scatter Correction Method for Improving CT Number Accuracy
Hoyeon Lee,Jonghwan Min,Taewon Lee,Rizza Pua,Sabir, Sohail,Kown-Ha Yoon,Hokyung Kim,Seungryong Cho Professional Technical Group on Nuclear Science 2017 IEEE transactions on nuclear science Vol.64 No.3
<P>Cone-beam computed tomography (CBCT) is gaining widespread use in various medical and industrial applications but suffers from substantially larger amount of scatter than that in the conventional diagnostic CT resulting in relatively poor image quality. Various methods that can reduce and/or correct for the scatter in the CBCT have therefore been developed. Scatter correction method that uses a beam-blocker has been considered a direct measurement-based approach providing accurate scatter estimation from the data in the shadows of the beam-blocker. To the best of our knowledge, there has been no record reporting the significance of the scatter from the beam-blocker itself in such correction methods. In this paper, we identified the scatter from the beam-blocker that is detected in the object-free projection data investigated its influence on the image accuracy of CBCT reconstructed images, and developed a scatter correction scheme that takes care of this scatter as well as the scatter from the scanned object.</P>
비격식 문서 분류 성능 개선을 위한 LDA 단어 분포 기반의 자질 확장
이호경(Hokyung Lee),양선(Seon Yang),고영중(Youngjoong Ko) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.9
트위터, 페이스북, 온라인 고객 리뷰 등은 신문기사처럼 정제된 글이 아닌 자유롭게 기술되는 비격식(informal) 텍스트 문서에 속한다. 이러한 비격식 문서에서 일관된 규칙이나 패턴을 찾는 일은 격식(formal) 문서 경우에 비해 용이하지 않기 때문에, 비격식 문서 분석을 위해서는 성능 개선을 위한 추가적인 접근 방법 필요다고 판단된다. 본 연구에서는 대표적 비격식 문서인 트위터 데이터를 열 가지 카테고리로 분류함에 있어 LDA(Latent Dirichlet allocation) 단어 분포를 사용하여 자질(feature)을 교정하고 확장한다. 토픽별로 상위에 랭크된 단어 자질들을 기반으로 다른 단어 자질들을 분해 및 병합하는 방식으로 유용한 자질 집합을 반복적으로 확장시킨다. 이렇게 생성된 자질로 문서 분류를 수행한 결과 자질 확장 이전에 비해 마이크로 평균 F1-score 7.11%p의 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다. Data such as Twitter, Facebook, and customer reviews belong to the informal document group, whereas, newspapers that have grammar correction step belong to the formal document group. Finding consistent rules or patterns in informal documents is difficult, as compared to formal documents. Hence, there is a need for additional approaches to improve informal document analysis. In this study, we classified Twitter data, a representative informal document, into ten categories. To improve performance, we revised and expanded features based on LDA(Latent Dirichlet allocation) word distribution. Using LDA top-ranked words, the other words were separated or bundled, and the feature set was thus expanded repeatedly. Finally, we conducted document classification with the expanded features. Experimental results indicated that the proposed method improved the micro-averaged F1-score of 7.11%p, as compared to the results before the feature expansion step.
위키피디아 기반의 효과적인 개체 링킹을 위한 NIL 개체 인식과 개체 연결 중의성 해소 방법
이호경(Hokyung Lee),안재현(Jaehyun An),윤정민(Jeongmin Yoon),배경만(Kyoungman Bae),고영중(Youngjoong Ko) 한국정보과학회 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.8
개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스 구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다. Entity Linking find the meaning of an entity mention, which indicate the entity using different expressions, in a user’s query by linking the entity mention and the entity in the knowledge base. This task has four challenges, including the difficult knowledge base construction problem, multiple presentation of the entity mention, ambiguity of entity linking, and NIL entity recognition. In this paper, we first construct the entity name dictionary based on Wikipedia to build a knowledge base and solve the multiple presentation problem. We then propose various methods for NIL entity recognition and solve the ambiguity of entity linking by training the support vector machine based on several features, including the similarity of the context, semantic relevance, clue word score, named entity type similarity of the mansion, entity name matching score, and object popularity score. We sequentially use the proposed two methods based on the constructed knowledge base, to obtain the good performance in the entity linking. In the result of the experiment, our system achieved 83.66% and 90.81% F1 score, which is the performance of the NIL entity recognition to solve the ambiguity of the entity linking.