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조예린,황혜림,김나래,박현주(Park Hyeonju),엄타완 망캉(Omtawan Mangkang),윤재영(Yun Jaeyoung) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
문화콘텐츠 사업이 확대됨과 동시에 관람을 원하는 사용자들은 자신들의 좌석을 예매할 때, 좌석의 배치 및 관람 환경에 대한 구체적인 정보를 얻고자 하는 니즈가 증가하고 있다. 반면, 현재 좌석 예매시스템에서 제공하는 좌석도는 좌석과 무대의 거리, 좌석의 위치, 관람 내부 환경에 대한 구체적인 정보를 파악하기 어렵다. 이에 본 연구는 좌석 정보를 제공할 때, 효과적인 시각화 방법에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위해 관람 선택 시 관여도에 따라 영화관과 뮤지컬 및 공연장으로 공간을 구분하고, 위의 공간별 좌석도를 평면 Top view 과 입체로 시각화하여 제작하고 정보 전달 효과에 대해 심층인터뷰를 통해 분석하였다. 그 결과, 기존의 좌석도에 입체감을 더하고 각도를 달리 보여주는 시각화 방식의 변화만으로도 사용자들의 편의 상승이 가능하다는 점을 도출할 수 있었다. 이를 토대로 후속연구에서는 공간별 좌석 정보 제공 시 효과적인 시각화 전략을 제안하도록 개발될 예정이다.
WIPI 무선 단말기를 위한 다운로드 시스템의 설계 및 구현
김민정 ( Minjung Kim ),박현주 ( Hyeonju Park ),김민석 ( Minseok Kim ),임종태 ( Jongtae Ihm ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
1999 년부터 상용화된 무선 인터넷 서비스는 국내의 경우 이동통신 3 사가 각기 독자적인 통신기법 및 서비스 체제를 가지고 있었다. 이로 인하여 서로 다른 이동통신사의 무선 단말기 플랫폼들은 상호 호환성(interoperability)이 없었다. 이러한 비호환성은 단말기 제조업체나 컨텐츠 제작 업체에게 기술적인 어려움은 물론이고 비용적인 측면에서 여러 가지 문제점을 낳았다. 이러한 문제점을 해결하고자 2002 년부터 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability)라는 표준화된 무선 인터넷 플랫폼의 개발이 시작되어 현재는 WIPI 2.0 을 탑재한 무선 단말기가 출시된 상황이다. 본 논문에서는 WIPI 플랫폼이 탑재된 무선 단말기가 유료화된 컨텐츠를 다운로드 하여 사용할 수 있도록 해주는 다운로드 시스템의 설계 및 구현에 대해서 기술한다. 이를 위해 컨텐츠 다운로드 프로토콜, 최적화된 컨텐츠의 결정기법, 그리고 COD(Compile On Demand)를 이용한 네이티브 코드 적용 기법에 대해 설명한다.
텍스트 마이닝을 이용한 “조 바이든(Joe Biden)”을 다루는 미국 언론 보도 연구
이연동(Yeondong Lee),박현주(Hyeonju Park),조영석(Youngseuk Cho) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.2
본 연구의 목적은 미국 대통령 선거에서 당선된 “조 바이든(Joseph Robinette Biden)”이 현지 언론에서 어떻게 보도되고 있는지를 살펴보는 것에 있다. 분석할 데이터는 친 민주당(진보)성향인 “워싱턴 포스트(Washington Post, WP)”와 다른 곳은 미국 신문사 중에서 비교적 친 공화당(보수적)성향인 “월스트리트 저널(Wall Street Journal, WSJ)”의 언론사의 사이트에서 “Biden”을 검색하여 나오는 기사에서 제목만을 수집하였다. 기사본문은 언론사 정기구독을 해야 열람이 가능하기에 불가피하게 이번 연구에서 제외하였다. 수집한 데이터는 크게 2가지 방법으로 분석하였다. 첫 번째 방법은 잠재적 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)에 기반한 주제 모형(topic model)로 언론사 별로 최적의 주제 개수를 찾아 이를 구성하는 단어를 해석하여 언론에서 어떤 주제를 위주로 “조 바이든”에 대해 다루는지 살펴보았다. 두 번째 방법은 비교 양적 분석(quantitative analysis comparison)으로 정서 점수(polarity score), 가장 긍정적-부정적 문장 찾기(most positive-negative sentence), 다양성(diversity), 분산성(dispersion)기법 등 총 4가지 분석 기법을 사용하였다. 종합적으로 결론을 내리자면 WP는 LDA로 만족할 만한 주제를 추출 하였으나, WSJ는 데이터의 크기가 비교적 작은 탓인지 결과가 명확하지 않아 해석이 어려웠다. 또한 친 민주적인 성향인 WP가 WSJ에 비해 “조 바이든”에 대해 우호적으로 보도하였으며, 이는 정서 점수 분석으로 확인 할 수 있었다. The purpose of this study is to examine how “Joseph Robinette Biden”, who elected for President of the United States. We collected the data to be analyzed from the pro-Democratic(progressive) propensity of the “Washington Post(WP)” and relatively pro-Republican(conservative) propensity the press of the “Wall Street Journal(WSJ)”. We searched for “Biden” on the site and collected only the title from the articles. Unfortunately, the body of the article was inevitably excluded from this study, as it was only possible to read the article by subscribing to the each press. We analyzed the collected data in two ways. The first way was a Topic Model based on Latent Dirichlet Allocation(LDA) which finds the optimal number of topics for each press and interprets the words that constitute them. So we looked to see if it was dealt with. The second way Quantitative Analysis Comparison using a total of 4 techniques, including Polarity Score, finding the most positive-negative sentences, Diversity, and Dispersion analysis. We can concluded comprehensively that in WP case was extracted satisfactory topics with LDA, but WSJ case couldn t be interpreted , the results were not clear. We can guess that this is due to the small size of data or fail to estimate the number of topics. In addition, the pro-democratic press WP reported favorably on Joe Biden compared to WSJ. This result could be assumed the main cause of polarity score analysis result.