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Sulfurization 온도와 Cu/(In+Ga) 비가 Cu(In,Ga)Se<sub>2</sub> 박막 내 S 함량에 미치는 영향
고영민,김지혜,신영민,안병태,Ko, Young Min,Kim, Ji Hye,Shin, Young Min,Chalapathy, R.B.V.,Ahn, Byung Tae 한국태양광발전학회 2015 Current Photovoltaic Research Vol.3 No.1
It is known that sulfide at the $Cu(In,Ga)Se_2$ ($CIGSe_2$) surface plays a positive role in $CIGSe_2$ solar cells. We investigated the substitution of S with Se on the $CIGSe_2$ surface in S atmosphere. We observed that the sulfur content in the $CIGSe_2$ films changed according to sulfurization temperature and Cu/(In+Ga) ratio. The sulfur content in the $CIGSe_2$ films increased with increasing the annealing temperature and Cu/(In+Ga) ratio. Also Cu migration toward the surface increased at higher temperature. Since high Cu concentration at the $CIGSe_2$ surface is detrimental role, it is necessary to reduce the S annealing temperature as low as $200^{\circ}C$. The cell performance was improved at $200^{\circ}C$ sulfurization.
청소년 인터넷 중독 검사 방법의 통계적 고찰 및 개선 -Young의 척도를 중심으로
박찬정 ( Chan Jung Park ),김형철 ( Hyung Chul Kim ),고영민 ( Young Min Ko ),현정석 ( Jung Suk Hyun ),김철민 ( Cheol Min Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2010 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.13 No.4
국내외에서 이루어진 기존의 인터넷 중독 검사에 대한 연구는 다양하며 방대하지만, 대부분의 연구가 중독도 검사를 위한 항목추출이거나 항목들을 이용한 중독도 분석이었지 항목간의 분석을 통한 차별화는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 리즈렐과 데이터마이닝 기법을 이용하여 Young의 인터넷 중독 검사방법을 고찰하고 문제점을 지적한 후, 검사 방법에 대한 대안을 제안한다. 이를 위해 Young의 척도를 이용하여 청소년 440명을 대상으로 설문을 실시하고, 요인분석을 통해 Young 척도의 문제점을 분석한다. 또한, 데이터 마이닝 알고리즘인 J48 및 PART를 이용하여 설문문항들 중에서 인터넷 중독도를 구분 지을 수 있는 항목들을 선별하고 이를 기반으로 인터넷 중독 학생들을 진단하고 처방하는데 활용하는 방법을 제안한다. So far, the researches about the Internet addiction testing are diverse and enormous. However, since the testing factors have the same importance, there is no discrimination among the factors. In our paper, we analyze the problems of the existing researches by using Lisrel and data mining algorithms. Next, we propose an alternative for the Internet addiction testing. In order to accomplish these, we make an questionnaire consisted of Young`s test and then, we asked to 440 primary and secondary school students. In addition, we analyzed the problems of Young`s test with factor analysis and then, we distinguish more important items from others with J48 and PART. Finally, based on this analysis, we propose a method to diagnose addicted students and prescribe them.
컴퓨터활용교육 : 10대 여학생의 휴대폰과 인터넷 중독도 비교 및 특성 분석
김형철 ( Hyung Chul Kim ),고영민 ( Young Min Ko ),박찬정 ( Chan Jung Park ),김철민 ( Cheol Min Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2011 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.15 No.1
국내외적으로 인터넷 중독에 대한 연구는 국가차원의 실태조사를 통해 지속적으로 분석되고 있으며, 휴대폰 중독에 대한 연구도 최근 5년간 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 휴대폰과 인터넷 중독을 함께 논의한 연구는 거의 없는 실정이다. 최근, 감성적인 디자인을 고려한 디지털 기기들이 대중적으로 각광을 받고 있으며, 특히 감성적인 콘텐츠를 선호하는 여학생들에게 휴대폰은 매력적으로 다가가고 있으나, 과도한 사용으로 인해 사회적으로 문제를 야기하고 있다. 따라서 본 연구에서는 청소년 대신 10대 여학생만을 대상으로 양심 영의 척도를 통해 휴대폰 중독 도와 Young의 척도를 통해 인터넷 중독 도를 살펴보고, 통계와 데이터마이닝 도구를 이용하여 이에 대한 변화와 특성을 분석하였다. 이를 기반으로 각 중독간 상관관계에 대한 연구에 기여하고자 한다.
정보 과학 기술 : 데이터마이닝 기법을 이용한 중등학생들에 대한 인터넷 중독도 검사지 분석
김형철 ( Hyung Chul Kim ),김상미 ( Sang Mi Kim ),임순희 ( Soon Hee Im ),한지수 ( Ji Su Han ),고영민 ( Young Min Ko ),박찬정 ( Chan Jung Park ),김성백 ( Seong Baeg Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2010 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.14 No.1
인터넷 중독도를 검사하는 검사지들은 대부분 각 문항에 대해 5점 척도를 사용하여 점수를 주는 형태로 되어 있어, 중독도 검사 대상자인 응답자의 문항별 응답에 따른 점수를 전체 문항에 대해 단순히 합계한 값에 따라 중독도를 상, 중, 하로 나눈다. 이와 같은 형태의 인터넷 중독도를 위한 검사지로 Young의 검사지가 대표적이며, 최근 여러 기관에서 대상자를 세분화하여 각각의 세부 대상자에 맞는 문항들을 개발한 검사지들이 제시되고 있다. 하지만, 이러한 검사지들은 문항들의 전체 집합을 고려하여 단순히 나타나는 차이를 이용하여 응답자들을 분류할 뿐, 문항이나 대상자의 특성을 고려하여 응답자들이 보다 구체적으로 어떤 요인에 따라 분류될 수 있는 지는 연구되고 있지 않다. 데이터마이닝 기법은 대량의 데이터 안에 숨겨져 있는 유용한 상관 관계를 데이터 분석을 통해 알아내는 기법으로, 인터넷 중독도 검사지로부터 얻은 데이터를 효과적으로 분석하는 데 효과적이다. 따라서, 본 논문에서는 연관분석, 군집분석, 분류분석 등 세 가지 데이터 마이닝 기법을 적용하여 기존의 인터넷 중독도 검사지를 분석하여 인터넷 중독도에 영향을 미치는 요인들을 구체적으로 파악함으로써 보다 효과적인 예방 및 치료에 대한 대책을 제안한다.
SVPWM을 이용한 직류전력 회생시스템의 역률개선에 관한 연구
고영민(Young-Min Ko),채수용(Soo-Yong Chae),서영민(Young-Min Seo),정대택(Dae-Taek Jeong),배영욱(Young-Wook Bae),홍순찬(Soon-Chan Hong) 전력전자학회 2007 전력전자학술대회 논문집 Vol.- No.-
In the substations for traction systems and the large-scale discharging system of secondary batteries, the voltage of DC bus line goes up by the regenerated energy and the energy is usually wasted in resistor for system stability. This paper proposes the DC power regenerating system using a three phase PWM inverter. The proposed system can regenerate the excessive DC power from DC bus line to AC supply and control the power factor of AC supply to unity. To implement unity power factor, the magnitude of the inverter output voltage should be higher than that of AC supply and therefore SVPWM technique is adopted. Computer simulations are carried out to verify the validity of the proposed system.
결합된 파라메트릭 활성함수를 이용한 완전연결신경망의 성능 향상
고영민 ( Young Min Ko ),이붕항 ( Peng Hang Li ),고선우 ( Sun Woo Ko ) 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.1
완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다. Deep neural networks are widely used to solve various problems. In a fully connected neural network, the nonlinear activation function is a function that nonlinearly transforms the input value and outputs it. The nonlinear activation function plays an important role in solving the nonlinear problem, and various nonlinear activation functions have been studied. In this study, we propose a combined parametric activation function that can improve the performance of a fully connected neural network. Combined parametric activation functions can be created by simply adding parametric activation functions. The parametric activation function is a function that can be optimized in the direction of minimizing the loss function by applying a parameter that converts the scale and location of the activation function according to the input data. By combining the parametric activation functions, more diverse nonlinear intervals can be created, and the parameters of the parametric activation functions can be optimized in the direction of minimizing the loss function. The performance of the combined parametric activation function was tested through the MNIST classification problem and the Fashion MNIST classification problem, and as a result, it was confirmed that it has better performance than the existing nonlinear activation function and parametric activation function.
교류누설전류의 크기에 따른 서지보호용 배리스터의 특성 연구
고영민(Young-MIn Ko),이기식(Ki-Sik Lee),김영선(Young-Sun Kim) 대한전기학회 2010 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.7
본 논문은 ZnO 배리스터에 교류누설전류를 인가하여 배리스터의 전압/전류의 변화와 그 때의 배리스터 양단전압을 측정하였다. 교류누설전류가 증가할수록 특정 전류에서 전압/전류 값이 감소하였으며 그 때의 배리스터의 양단 전압은 배리스터전압의 일정범위에서 형성되었다. 또한 누설전류를 변화 시킬 때 마다 표면온도와 주변온도와의 차이를 측정하여 누설전류와의 관계를 살펴보았다.
고영민 ( Young Min Ko ),고선우 ( Sun Woo Ko ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.10
심층신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 하지만 은닉층이 깊은 심층신경망을 학습하는 동안 빈번히 발생하는 기울기 소실 또는 폭주 문제는 심층신경망 학습의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 기울기 소실이 발생하는 원인 중 비선형활성함수에 의해 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하기 위해 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 제안된 파라메트릭 활성함수는 입력 데이터의 특성에 따라 활성함수의 크기 및 위치를 변환시킬 수 있는 파라미터를 적용하여 얻을 수 있으며 역전파과정을 통해 활성함수의 미분 크기에 제한이 없는 손실함수를 최소화되도록 학습시킬 수 있다. 은닉층 수가 10개인 XOR문제와 은닉층 수가 8개인 MNIST 분류문제를 통하여 기존 비선형활성함수와 파라메트릭활성함수의 성능을 비교하였고 제안한 파라메트릭 활성함수가 기울기 소실 완화에 우월한 성능을 가짐을 확인하였다. Deep neural networks are widely used to solve various problems. However, the deep neural network with a deep hidden layer frequently has a vanishing gradient or exploding gradient problem, which is a major obstacle to learning the deep neural network. In this paper, we propose a parametric activation function to alleviate the vanishing gradient problem that can be caused by nonlinear activation function. The proposed parametric activation function can be obtained by applying a parameter that can convert the scale and location of the activation function according to the characteristics of the input data, and the loss function can be minimized without limiting the derivative of the activation function through the backpropagation process. Through the XOR problem with 10 hidden layers and the MNIST classification problem with 8 hidden layers, the performance of the original nonlinear and parametric activation functions was compared, and it was confirmed that the proposed parametric activation function has superior performance in alleviating the vanishing gradient.