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박채연(Park Chaeyeon),이민상(Lee Minsang),이민혁(Lee Minhyeok),최현성(Choi Hyeonseong) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
사용자의 콘텐츠 선택에는 많은 시간이 소요된다. 추천시스템 알고리즘은 사용자에게 다양한 콘텐츠를 추천하여 콘텐츠 선택의 시간을 단축한다. 딥러닝을 활용한 협업 필터링 기반의 추천시스템인 Self-Attentive Sequential Recommendation과 Neural Collaborative Filtering 알고리즘을 사용하여 영화 추천시스템을 구축하고 성능을 비교하고자 한다. It takes a lot of time for the user to select content. The recommendation system algorithm shortens the time to select content by recommending various contents to the user. Using Self-Attractive Sequential Recommendation and Neural Collaborative Filtering algorithm, a collaborative filtering-based recommendation system using deep learning, we intend to build a movie recommendation system and compare its performance.
박채연 ( Chaeyeon Park ),박이지 ( Yiji Park ),김경민 ( Gyungmin Kim ),서채연 ( Chaeyeon Seo ),한결아 ( Gyeol-a Han ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
클라우드 네이티브(Cloud Native) 환경인 쿠버네티스(Kubernetes)에서 컨테이너(Container)는 가볍고 배포 주기가 빠르기 때문에, 쿠버네티스에서 상태를 지속적으로 모니터링하는 시스템이 필요하다. 쿠버네티스는 파드(Pod)를 기본 단위로하여 다수의 컨테이너를 관리·감독한다. 쿠버네티스 모니터링을 위해 프로메테우스는 주기적으로 메트릭을 수집하며 많은 양의 정보를 빠르게 검색한다. 이를 활용하여 쿠버네티스를 모니터링 한다.
박채연 ( Chaeyeon Park ) 한국리스크관리학회 2023 리스크 管理硏究 Vol.34 No.2
기후변화로 인해서 폭염의 강도와 빈도가 증가할 것으로 예측되고 있다. 폭염의 증가는 여러 분야에서 리스크 및 손실을 증가시킬 것이며, 그중에서도 노동자의 열 스트레스를 높여 작업역량을 낮출 것으로 예측된다. 열 스트레스 지표 중 하나인 WBGT(Web Bulb Globe Temperature)는 작업역량 및 노동생산성과 연관이 있다. 기존의 연구에서는 일 평균 WBGT를 구하여 평균적인 노동력 손실을 예측해왔다. 하지만 본 연구에서는 시간별 WBGT를 구해 더욱 정확한 노동력 손실을 예측하고, 작업 시간 변화에 따른 적응 효과를 확인하였다. 서울시를 대상으로 두 가지 기후변화 시나리오에 따라 여름철 총 노동시간을 예측한 결과, 기후변화에 따라 2050년도에는 노동시간이 총 82―354 백만 시간 저감 되고 2080년도에는 171―1,169 백만 시간이 저감 되었다. 기후변화 완화 수준에 따른 차이가 컸으며, 이 차이는 먼 미래가 될수록 증가했다. 작업 시간을 기존보다 2시간 이른 시간으로 바꾼다면, 위와 같은 손실이 70∼80% 수준으로 감소 될 수 있었다. 기후변화로 인한 노동력 손실을 정확히 예측한다면 노동력 손실이 가져오는 추가적인 생산 손실액을 확인하는 데 도움을 줄 수 있으며, 적응대책 및 기후보험 등과 같은 기후변화 대책에 도움이 될 수 있을 것이다. Climate change is increasing the intensity and frequency of heatwaves, leading to escalated economic losses and risks to human life. Among these risks, reduced working capacity due to increased heat stress on laborers is a significant concern. The Wet Bulb Globe Temperature (WBGT), a heat stress indicator, is closely associated with work capacity and labor productivity. While previous studies have focused on estimating the average daily WBGT to predict overall labor productivity loss, this study advances the field by estimating hourly WBGT to predict future labor productivity in Seoul, Korea. This advancement enables more accurate projection of labor productivity and assessment of the benefits associated with an adaptation strategy involving the shifting of working hours. Our findings reveal that total working hours in Seoul are projected to decrease to a range of 82― 354 million hours in the 2050s and 171―1,169 million hours in the 2080s. The difference varied depending on the level of climate change mitigation, with larger differences observed as we look further into the future. By shifting working hours two hours earlier, it is possible to reduce the total loss to 70―80% of the projected level. Projecting hourly labor loss due to climate change facilitates the identification of additional production losses resulting from labor capacity reduction. This information is instrumental in establishing effective climate change measures, including adaptation strategies and climate insurance.
지표면 도시열섬강도의 시공간적 분포와 영향을 주는 변수 분석
박채연(Park, Chaeyeon),이동근(Lee, Dong Kun),성선용(Sung, Sunyong),박종훈(Park, Jonghoon),정승규(Jeong, Seunggyu) 대한국토·도시계획학회 2016 國土計劃 Vol.51 No.1
The urban heat island (UHI) phenomenon is mainly caused by urbanization and adversely affects humans and the environment. Since the spatial and temporal distribution of urban heat islands (UHIs) are irregular, effective mitigation of the effect of UHIs requires an understanding of these distribution in terms of the surface urban heat island intensity (SUHII). In this work, we calculated the day and night SUHII values in 30 cities of South Korea using MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data collected during the summer (June to August) from 2010 to 2015. Correlation analysis was performed to analyze the variables affecting SUHII. Multi-regression analysis based on the correlation analysis was performed to select significant predictors of SUHII for daytime and nighttime. The daytime SUHII, which was affected by precipitation, was found to be higher than the nighttime SUHII, which was affected by the average temperature. However, both were thought to be affected by the albedo, population density, and distance from the sea. These results can be used to suggest various strategies for an effective UHI mitigation.
코로나 백신에 정부 정책 발표에 대한 여론 형성에 관한 Causal Impact 분석
구현지(Gu Hyeonji),박채연(Park Chaeyeon),최지우(Choi Jiwoo),노성진(Noh Seongjin) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 연구에서는 정부의 코로나 백신 정책이 사람들의 여론에 영향을 얼마나 미쳤는지 알기 위해, 빅카인즈의 뉴스와 유튜브의 댓글 데이터를 수집하여 분석하였다. 먼저 여론의 동향을 알아보기 위해서 Word Cloud 분석을 수행하였고, Causal Impact 분석을 통해 정부 정책이 여론에 얼마나 영향을 분석하였다. 분석 결과 정부의 정책이 뉴스를 통해 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것을 확인하였다. In this study, to find out how much the government"s COVID-19 vaccine policy affected people"s public opinion, BigKinds"s news and YouTube"s comment data were collected and analyzed. First, Word Cloud analysis was performed to find out the trend of public opinion, and how much influence the government policy has on public opinion was analyzed through causal impact analysis. As a result of the analysis, it was confirmed that the government"s policy had a significant through the news statistically.