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위지원,고대식,송석일 아이씨티플랫폼학회 2017 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.5 No.4
이 논문에서는 산악 지역에서 등산객의 안전을 지원하기 위한 위치기반 실시간 안전지원 시스템을 개발한다. 산악지역의 음영을 고려한 IoT (Internet of Thing) 네트워크를 기반으로 등산객의 위치를 실시간으로 관제하는 환경에서 등산객의 위치스트림을 실시간으로 분석하여 등산객의 안전사고 이벤트를 검출하는 기술을 개발한다. 이를 위해서 등산객의 위치를 이용해서 검출할 수 있는 이벤트를 정의한다. 그리고, 효과적인 이벤트 검출을 위해서 산악 지역에서 등산객 위치를 그리드를 기반으로색인하여 연속적으로 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 또한, 고속의 대용량 위치스트림을 확장성 있게 처리할 수 있는 빅데이터 스트림 처리 플랫폼을 기반으로이벤트를 검출하도록 설계한다. 마지막으로, 이 논문에서는 제안하는 이벤트 검출알고리즘을 검증하기 위하여 SQL (Structured Query Language) 데이터베이스 관리시스템을 기반으로 제안하는 시스템을 구현하여 실험을 수행한다.
DNN 모델을 이용한 기계 학습 기반 k-최근접 질의 처리 최적화 기법
위지원,최도진,이현병,임종태,임헌진,복경수,유재수 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.10
본 논문에서는 고차원의 특징 벡터에서 질의와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾는 k-최근접 질의 최적화 방법을 제안한다. k-최근접 질의는 k개의 데이터를 포함할 가능성이 있는 범위를 기반으로 범위 질의로 변환되어 처리하는 기법이다. 본 논문에서는 처리 비용을 감소시키고 검색 속도를 가속화 할 수 있는 최적의 범위를 도출하기 위해 k-최근접 질의 처리 시 DNN 모델을 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 모듈과 오프라인 모듈로 구성된다. 온라인 모듈에서는 클라이언트로부터 요청을 받아 실제 질의를 처리한다. 오프라인 모듈에서는 과거 최적화 기법의 결과를 학습 로그로 사용한 DNN 모델로 최적의 범위를 도출하고 온라인 모듈로 전달한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성의 입증을 위하여 다양한 성능 평가를 수행한다. In this paper, we propose an optimization scheme for a k-Nearest Neighbor(k-NN) query, which finds k objects closest to the query in the high dimensional feature vectors. The k-NN query is converted and processed into a range query based on the range that is likely to contain k data. In this paper, we propose an optimization scheme using DNN model to derive an optimal range that can reduce processing cost and accelerate search speed. The entire system of the proposed scheme is composed of online and offline modules. In the online module, a query is actually processed when it is issued from a client. In the offline module, an optimal range is derived for the query by using the DNN model and is delivered to the online module. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.
지각된 아바타 패션 스타일링 게임 어포던스가 메타버스 인게이지먼트 행동 의도에 미치는 영향
위지원,윤남희,이윤정 한국의류학회 2023 한국의류학회지 Vol.47 No.3
Drawing on gamification affordance theory, this study examines the relationships among key affordances of avatar fashion styling, perceived enjoyment, and engagement behavior intentions‒defined as the intention to share content on avatars in the metaverse platform-and the moderating role of metaverse familiarity. Based on survey data collected from 198 Korean ZEPETO users with avatar fashion styling experience, the hereby proposed research model was tested with structural equation modeling. The results demonstrated that self-expression and competition positively influenced perceived enjoyment, which subsequently affected customers' engagement behavior intention. Furthermore, metaverse familiarity as a moderating effect intensified the positive association between affordances and perceived enjoyment as well as between perceived enjoyment and engagement behavior intentions. The individual interaction effect of each affordance dimension on perceived enjoyment was different, with self-expression having a greater influence on enjoyment among the high-familiarity group and competition having a greater influence on enjoyment among the low-familiarity group. Considering that users with low metaverse familiarity might have higher needs for social interaction for adaptation, competition, being more socially triggering, might have affected these users more crucially.
국내 세탁행동의 지속가능성에 관한 연구 -유럽과의 비교를 중심으로-
위지원 ( Jeeweon Wee ),이윤정 ( Yoon-jung Lee ),정혜정 ( Hye Jung Jung ) 한국의류학회 2021 한국의류학회지 Vol.45 No.3
The purpose of this study was to assess the sustainability of laundry practices among Korean households in comparison with European households. A total of 329 responses were collected through an online survey and analyzed using SPSS. Detergent dosing, use of fabric softener, prewashing, rinsing, washing programs, and washing temperatures of Korean households were not optimal for sustainability. Only 11.2% of respondents followed dosage instructions while the majority based on load size. Use of fabric enhancer, prewashing, and rinsing were frequent. Cotton 40°C was the most frequently used program (81.5%) while eco and cold wash programs were among the least (1.5%). In terms of laundry sorting, load size, drying, and ironing, more sustainable actions were reported. Laundry was often sorted by color, machines were commonly filled, and clothes tended to be air-dried and not excessively ironed. Gender was the primary socio-demographic factor denoting sustainable habits, with males being more attentive to instructions and care labels than females. European households, however, were more sustainable in all areas except for frequent ironing, and education level and employment status were significant factors affecting sustainable practices.
스파크 환경에서 내용 기반 이미지 검색을 위한 효율적인 분산 인-메모리 고차원 색인 기법
최도진,박송희,김연동,위지원,이현병,임종태,복경수,유재수 한국정보과학회 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.1
Content-based image retrieval that searches an object in images has been utilizing for criminal activity monitoring and object tracking in video. In this paper, we propose a high-dimensional indexing scheme based on distributed in-memory for the content-based image retrieval. It provides similarity search by using massive feature vectors extracted from images or objects. In order to process a large amount of data, we utilized a big data platform called Spark. Moreover, we employed a master/slave model for efficient distributed query processing allocation. The master distributes data and queries. and the slaves index and process them. To solve k-NN query processing performance problems in the existing distributed high-dimension indexing schemes, we propose optimization methods for the k-NN query processing considering density and search costs. We conduct various performance evaluations to demonstrate the superiority of the proposed scheme. 영상에서 범죄 행위 모니터링 및 추적을 위해서 이미지 내에 포함된 객체를 검색하는 내용 기반 검색이 활용되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색을 위해 이미지 또는 객체에서 추출한 대용량 특징 벡터를 이용한 유사도 검색을 지원하는 분산 인-메모리 기반 고차원 색인 기법을 제안한다. 대용량 분산 처리를 위해 빅데이터 플랫폼인 스파크를 활용하고 효율적인 분산 질의 처리 할당을 위해 마스터/슬레이브 모델을 활용한다. 마스터에서는 데이터 및 질의 분배를 수행하고 슬레이브에서는 데이터를 색인한다. 더불어 기존 분산 고차원 색인 기법에서 k-최근접 질의 처리의 성능 문제를 해결하기 위해서 밀집도 및 탐색 비용을 고려한 k-최근접 질의 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
애완동물의 치석 및 치태 예방을 위한 기능성 수제간식 개발
홍선화,한준호,박종서,김승현,문지윤,이시홍,위지원,정종훈,강원국,김옥진 한국동물매개심리치료학회 2016 한국동물매개심리치료학회지 Vol.5 No.1
본 연구는 세계적으로 점점 애완 식품 시장이 발달하고 있음에 따라 천연물을 소재로 하여 치석, 치태를 감소시킬 수 있는 기능성 수제 간식을 개발하고 그것을 통하여 구강의 건강을 개선하고자 진행하였다. 연구에 사용된 개들은 주변 학우들에게 연구에 대하여 설명을 해주고 동의한 학우들의 개들에 통하여 진행하였다. 간식 급여 기간은 2016년 5월 11일 ~ 25일까지 2주간 급여를 진행하였고, 체중을 기준으로 급여하였다. 지표를 이용하여 치석, 치태의 축적도를 관능검사로 평가하였다. 상이한 대상을 통한 연구로 인하여 정확하지 못한 실험 결과를 초래 하였다. 이를 확인하기 위한 적절한 동물들의 사용과 재료에 대한 연구와 실험방법, 실험기간을 제대로 확립한다면 치석, 치태 감소에 좋은 새로운 소재라 생각한다.