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金普仁(김보인) 한국일본어학회 2011 日本語學硏究 Vol.0 No.30
본 연구는、연체절에서 나타나는 일본어의「という」와 한국어의「는」에 주목하여, 인용구문에서 양형식이 어떠한 차이점과 유사점으로 나타나고 있는지를 관찰하였다. 조사 자료로서는, 일한 대역 코파스를 이용하여, 양형식의 대응관계를 살펴보았다. 그 결과, 다음과 같은 차이점과 유사점을 알 수 있었다. (1) 먼저, 인용구문이라는 것은 직접인용과 간접인용 두 가지로서 쓰이는 것을 말하는데,「는」에서도「という」에서도、직접·간접인용으로서 사용되는 것은 같았으나,「という」에는 그 구별이 없는 것에 반하여,「는」에는 구별이 가능한 것을 알 수 있었다. 예를 들어,「는」의 선행하는 종결어미에 따라 구별이 가능한데,「라는」은 직접·간접인용에서도 사용되지만,「는」은 간접인용에서만 사용되고 있다는 것을 알 수 있었다. (2) 이와 같은 인용구문을 寺村(1992)의「內の關係」라는 구조에 적용하여 보면, 양형식이 유사점을 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 「內の關係」에서는「という」도「는」도 삽입되지 않지만, 인간명사 등의 명사가 후접하면「という」도「는」도 삽입이 가능하게 되며, 이 경우에는「전문(傳聞)」의 의미가 나타난다는 것을 알게 되었다. 즉, 원래는「內の關係」에서「という」나「는」을 삽입되지 않는 것이지만, 양형식의 삽입에 의하여、「內の關係」에서 성립되지 않는 구조가 가능하게 된 것이다.
金普仁(김보인) 동아시아일본학회 2013 일본문화연구 Vol.46 No.-
본고는 연체절에서 나타나는 「という」와 「다는」이 종속절의 외형적인 요소에 있어서 사용여부가 어떻게 다른지에 대해 분석을 시도하였다. 테라무라(1992)는 「という」구문의 진술도 레벨을 5단계로 나누고, 종속절의 진술도가 높으면 높을수록 「という」는 사용되며(레벨1), 진술도가 낮을수록(레벨5) 사용되지 않는다고 지적하고 있다. 실제예의분석 결과, 추량을 나타내는 모달리티 형식에서는 주절의 주체에게 있어서 종속절의 사태가 확언할 수 없는 경우, 「という」의 「사용」이 보였으며, 추량가능한 정보이면 「という」가 아닌 다른 형태(연체절을 취하지 않는)로 나타나고 있었다. 또한, 어떤 사태에 대해 확언할 수 있는 단정표현의 「ダ」가 종속절의 술부에 위치할 경우, 종속절의 형태를 보면 명사와 형용동사라는 두 가지 형태가 전접(前接)하고 있는 것을 알게 되었다. 명사가 전접할 때는 외형적인 성질에 따라서 진술도가 높아지며, 「という」를 사용하고 있는 것이 검증되었다. 이러한 진술도와 종속절의 외형적 요소에 대한 분석을 「다는」에 적용시켜 보면, 종속절의 진술도의 정도에 따라서, 진술도 레벨의 고저에 관계없이, 「다는」은 사용 빈도가 높다는 것이 검증되었다. 하지만, 일본어에서는 모달리티 형식이 종속절에 나타나면 「という」가 「사용」되는 것에 반하여, 「다는」은 모달리티 형식에서도 「불사용」되거나, 「ダ」에 대응하는 「이다」와 「하다」가 「인」, 「한」과 같이 활용되기 때문에 「다는」은 불사용 되고 있다는 점이 다르게 나타나고 있었다.
지표레이더(GPR) 탐사자료를 이용한 지하공동 분석 시 신뢰도 향상을 위한 영상처리기법의 활용
김보나 ( Bona Kim ),설순지 ( Soon Jee Seol ),변중무 ( Joongmoo Byun ) 한국지구물리·물리탐사학회 2017 지구물리와 물리탐사 Vol.20 No.2
최근 도심 내 지반침하 사고가 증가하면서 지하공동 분포의 정밀한 조사를 위하여 지표레이다 탐사가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 지표레이다 탐사 자료의 일반적인 해석은 기초적인 자료처리만 적용된 후, 주관적인 분석이 수행되기 때문에 해석 결과의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 이 연구에서는 영상처리 분야 기술 중에 하나인 모서리 탐지 기법을 지표레이다 탐사 자료의 공동 및 파이프와 같은 강력한 회절원에 의한 이벤트에 적용시켜 그 특성을 분석하였다. 분석을 위하여 공동 또는 매설관로 등에 대해 얻어진 지표레이다 탐사 현장자료에 영상처리 기술을 적용하였다. 그 결과, 모서리 탐지 기법을 이용하여 공동 또는 매설관로 등의 회절원에 의한 주요 이벤트들이 효과적으로 분리되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 급격한 경사를 가지며 기록되는 강력한 회절원에 의한 이벤트와 달리 지반침하를 일으키는 공동은 비교적 넓은 규모를 가지고 있어 완만한 경사 이벤트로 기록되기 때문에 진폭변화에 따른 방향성 분석을 통해 회절원에 의한 이벤트들과 효과적으로 분리할 수 있었다. 효과적으로 분리된 결과들을 바탕으로 해석을 수행하게 되면 지하공동 분석 시 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것이라고 생각한다. 향후, 이러한 기법들이 많은 현장자료에 대해 검증을 거친다면 방대한 양의 지표레이다 탐사 자료 해석의 반자동화에도 기여할 수 있을 것이라고 기대된다. Recently, ground-penetrating radar (GPR) surveys have been actively carried out for precise subsurface void investigation because of the rapid increase of subsidence in urban areas. However, since the interpretation of GPR data was conducted based on the interpreter`s subjective decision after applying only the basic data processing, it can result in reliability problems. In this research, to solve these problems, we analyzed the difference between the events generated from subsurface voids and those of strong diffraction sources such as the buried pipeline by applying the edge detection technique, which is one of image processing technologies. For the analysis, we applied the image processing technology to the GRP field data containing events generated from the cavity or buried pipeline. As a result, the main events by the subsurface void or diffraction source were effectively separated using the edge detection technique. In addition, since subsurface voids associated with the subsidence has a relatively wide scale, it is recorded as a gentle slope event unlike the event caused by the strong diffraction source recorded with a sharp slope. Therefore, the directional analysis of amplitude variation in the image enabled us to effectively separate the events by the subsurface void from those by the diffraction source. Interpretation based on these kinds of objective analysis can improve the reliability. Moreover, if suggested techniques are verified to various GPR field data sets, these approaches can contribute to semiautomatic interpretation of large amount of GPR data.
SVM을 기반으로 한 심음 기반의 심장 질환 판별에 관한 연구
金寶利,白承和,金東完 明知大學校 産業技術硏究所 2007 産業技術硏究所論文集 Vol.26 No.-
In this paper, Support Vector Machine Algorithms were used with promising results in various critical problems, concerning heart sound classification. In general this classification problem can be divided in many sub problems, each one dealing either with one morphological characteristic of the heart sound or with difficult to distinguish heart diseases. We proposed a ventricular fibrillation detection algorithm based on support vector machine classifier and Short Time Vector Machine, which could offer benefits to reduce the learning costs as well as good classification performance. It showed similar or higher values. Consequently, we could find that the proposed input features and SVM classifier would one of the most useful algorithm for cardiac disorder detection.