http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
뉴스에 나타난 여성스포츠선수 관련 이슈의 변화: 키워드네트워크 활용
조은혜 ( Eunhye Jo ),김수연 ( Suyeon Kim ),김혜진 ( Hyeoi Jin Kim ) 한국체육대학교 체육과학연구소 2021 스포츠사이언스 Vol.39 No.2
이 연구는 키워드 네트워크 분석기법을 활용하여 여성스포츠선수와 관련된 뉴스기사 키워드를 확인하고 이를 통해 20년간 일어난 이슈의 변화를 확인하는 것이 목적이다. 이 연구의 목적을 달성하기 위하여 2001년부터 2021년까지 보도된 2,550개의 뉴스를 수집하여 2001년부터 2005년까지를 1구간, 2006년부터 2010년까지를 2구간, 2011년부터 2015년까지를 3구간, 2016년부터 2021년까지를 4구간으로 구분한 후 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 자료처리는 Ms-Excel과 Netminer 4.2 프로그램을 활용하여 키워드들의 빈도분석, 연결중앙성 분석을 수행하였다. 이 연구의 결론은 다음과 같다. 여성스포츠선수 관련 주요 키워드로는‘여성’, ‘여성스포츠선수’, ‘김연아’, ‘마리아샤라포바’, ‘노는언니’ 등으로 나타났다. 시계열적 관점에서 분석한 여성스포츠선수에 대한 뉴스 이슈의 변화에서는 뉴스의 수가 증가하였다는 것 외 내용에서 는 변화가 없는 것으로 나타났다. 키워드 네트워크 분석 내에서 중복적으로 나타난 결과는 다음과 같다. 첫째, 여성스포츠선수‘미쉘위’, ‘소렌스탐’, ‘세레나윌리엄스’, ‘김연아’ 선수의 연봉, 영향력 있는 선수 선정, 수상 등에 대한 뉴스가 다수 보도되는 것으로 나타났다. 두 번째, ‘김연아’ 선수를 중심으로 한 ‘패션’, ‘드레스’, ‘화제’, ‘광고’ 또는 여성스포츠선수가 출연하는 예능 프로그램에 대한 ‘노는언니’, ‘예능’, ‘박세리’, ‘한유미’, ‘노는브로’등 스타성에 대한 내용의 기사가 보도되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 여성스포츠선수와 관련된 기사들의 키워드가 경기결과 보다는 스타성, 인기종목에 한정되고 있다는 것을 확인할 수 있었다. Kane and Maxwell의 연구결과가 언론에 영향을 미쳤듯이 이 연구의 결과 또한 언론에서 보도되고 있는 여성스포츠선수들에 대한 뉴스 키워드를 변화시키길 기대해본다. This study aims to utilize keyword network analysis to identify the news article keywords related to female sports players and confirm changes in issues through them. To this study, 2,550 news reports were collected from 2001 to 2021. Keyword network analysis was carried out after dividing four sections: section 1 (2001-2005), section 2 (2006-2010), section 3 (2011-2015), and section 4 (2016-2021). Data processing utilized Ms-Excel and Netminer 4.2 programs to analyze the frequency of keyword and degree centrality. The study results are as follows. Essential keywords related to female sports players include ‘female', ‘female sports players', ‘Yuna Kim', ‘Maria Sharapova', and ‘playful sister'. The change in news issues for female sports players analyzed from a time-series perspective showed no change in content other than the increase in the news. Identical results within keyword network analysis are as follows. First, many news reports on female sports players ‘Michelle Wie West’, ‘Annika Sorenstam’, ‘Serena Williams’ and ‘Yuna Kim’ their annual salary, selection of influential players, and awards are reported. Second, articles on star quality such as ‘Fashion', ‘Dress', ‘Talent', ‘Advertising' or entertainment programs featuring female sports players, such as ‘playful sister', ‘Entertainment', ‘Pak Se-ri', ‘Han Yumi' and ‘playful bro' are reported. This study confirmed that the keywords of articles related to female sports players are limited to sports stars and popularity rather than match results.
음이온 교환막의 정확한 OH<sup>-</sup>전도도 및 CO<sub>2</sub> 피독 효과 분석을 위한 전기화학적 측정법
김수연,권후근,이혜진,정남기,배병찬,신동원,Kim, Suyeon,Kwon, Hugeun,Lee, Hyejin,Jung, Namgee,Bae, Byungchan,Shin, Dongwon 한국전기화학회 2022 한국전기화학회지 Vol.25 No.2
The anion exchange membrane used in alkaline membrane fuel cells transports hydroxide ions, and ion conductivity affects fuel cell performance. Thus, the measurement of absolute hydroxide ion conductivity is essential. However, it is challenging to accurately measure hydroxide ion conductivity since hydroxide ions are easily poisoned in the form of bicarbonate by carbon dioxide in the atmosphere. In this study, we applied electrochemical ion exchange treatment to measure the absolute hydroxide ion conductivity of the anion exchange membrane. In addition, we investigated the effect of carbon dioxide poisoning of hydroxide ions on electrochemical performance by measuring bicarbonate conductivity. Commercial anion exchange membranes (FAA-3-50 and Orion TM1) and polyphenylene-based block copolymer (QPP-6F) were used.
자율 주행 자동차를 위한 노이즈가 제거된 포인트 클라우드 지도와 LiDAR 기반 위치 인식 시스템
김수연(Suyeon Kim),강동완(Dongwan Kang),신희석(HeeSeok Shin),김정하(Jungha Kim) 한국자동차공학회 2020 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2020 No.11
In this paper, we propose LiDAR based localization system for autonomous vehicles using point cloud map with noise removed. Previously, GNSS and INS were used to localize autonomous vehicles. However, GNSS, which operates based on satellite signals, has a disadvantage of significantly reducing accuracy in shaded areas. LiDAR-based localization technology can overcome these shortcomings. In this paper, we use voxel grid filter to down-sampling data acquired through LiDAR, and use NDT algorithm to matching with point cloud map. By using this system, it is possible to know the location information of the autonomous vehicles. We tested the system in an actual urban area to verify its performance and showed a high level of accuracy.
팀 협력 학습에서 무임승차 방지를 위한 어플리케이션 프로토타입 개발 연구
김수연(Suyeon Kim) 한국문화융합학회 2023 문화와 융합 Vol.45 No.12
The purpose of this study is to develop a prototype application for preventing free-riding in team collaborative learning. Given the inevitable concerns among educators about free-riding in team collaborative learning, there is an urgent need for clear countermeasures. Existing collaborative applications for educational purposes have limitations, as they simply provide support for learners' activities during the learning process. Therefore, the objective of this study is to develop a prototype application that can monitor and provide assistance based on resolution strategies to prevent free-riding during collaborative learning processes. To achieve this, the study focused on deriving design principles based on the first-year research and proceeded to prototype development. Initial feedback and modifications were obtained through a first expert review, followed by a second expert review to finalize the application prototype. The study emphasizes the design focus on real-time monitoring, addressing the limitations of existing solutions for preventing free-riding. After validating the prototype's effectiveness in supporting learners, it is intended to serve as a basis for future research in the development of an actual application in subsequent studies. 본 연구는 팀 협력 학습에서 무임승차 방지를 위한 어플리케이션 프로토타입을 개발하는 것에 목적이 있다. 팀 협력 학습에서 무임승차에 대한 교수자들의 고민은 피할 수 없기 때문에 뚜렷한 방안책이 마련되는 것이 시급하다. 현존하는 협력 어플리케이션은 협력 수업 교육용으로 단순히 학습자들의 학습 과정에서 활동지원을 제시하는 방법이 단순하다는 점의 한계가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 협력 학습 과정 중에 무임승차자가 발생하지 않도록 해결 전략에 따라 모니터링과 도움 제공을 할 수 있는 어플리케이션 프로토타입을 개발하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 1차 년도 연구를 기반으로 한 설계 원리 도출을 중심으로프로토타입 제작 후 전문가 1차 검토를 통한 의견수렴 및 수정 및 보완, 전문가 2차 검토를 통한 최종 어플리케이션 프로토타입을 완성하였다. 본 연구는 기존의 무임승차 방지를 위한 해결책의 한계점인 실시간모니터링을 중점적으로 설계하였으며 본 어플리케이션 프로토타입이 학습자에게 도움이 될 수 있는지 타당성을 검증한 후 추후 후속 연구에서 실제 어플리케이션 개발 연구의 개발 근거로 사용될 예정이다.
김수연(Suyeon Kim),권순웅(Sunwoong Kwon),김명준(Myungjoon Kim),김정하(Jungha Kim) 한국자동차공학회 2019 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2019 No.11
Autonomous vehicles requires quick and accurate perception of the surrounding environment. Thus many researches on perception system for autonomous vehicles using various sensors such as LiDAR, RADAR, and Camera are being conducted. In this paper, we propose a LiDAR based vehicle classification method using deep learning for autonomous vehicles. The proposed classification method firstly eliminates the ground data of the raw point cloud to reduce the amount of data. After that, an squeezeseg v2 algorithm is conducted for the classification of vehicle and euclidean clustering is applied to robustly correct the classified vehicle data. As a result, we have classified the vehicles robustly using this algorithm, and it can be used in the situation such as highway.