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빅데이터 환경에서 학습 정확도 향상을 위한 의미 계층 기반 속성 집단화 기법
이건선 ( Keonsun Lee ),이건수 ( Keonsoo Lee ),강병권 ( Byeong-g Kang ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
빅데이터 기반의 기계학습은 대규모 데이터를 이용하여, 숨겨진 패턴을 찾아내는 학습과정과, 그렇게 찾아낸 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 해석하는 추론과정으로 이루어진다. 이 과정을 통해 학습된 패턴은 데이터를 구성하는 속성들과 긴밀한 연관성을 갖고 있다. 학습에 사용된 데이터의 원 데이터를 구성하는 각각의 속성과 추론 결과가 동일한 계층 관계를 갖고 있다면, 모든 속성을 동일하게 처리할 수 있지만, 그렇지 않은 경우, 속성들 사이의 계층 정보를 고려하는 것이, 추론 결과의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 속성들 사이의 계층 관계를 고려한 추론 기법을 제안하고, 사례연구를 통해 제안 방법을 실제 상황에 적용하는 방법을 제시한다.
박건선(GUN-SUN PARK),곽영기(YOUNG-KI KWAK) 한국해양공학회 2004 韓國海洋工學會誌 Vol.18 No.3
Flow visualization and velocity field measurement methods have practical applications in the various fluid engineering fields, such as mechanics, ships, and heat fluids. In this study, the basic principles and theoretical methods are used to establish an application technique of Particle Image Velocimetry (abbreviated to PIV below). Accordingly, the measured results of velocity field distribution of a section inside the Circulating Water Channel (abbreviated to CWC below) are computed using the PIV is presented. The uniformity of velocity distribution of the section in CWC is confirmed, by comparing this PIV data with the existing current meter data. Also, in order to measure the flow fields of surroundings of 2-dimensional cylinder in the CWC, the flow visualization technique using the PIV is applied.
이현열,이건선,Lee, Hyen-Yeal,Lee, Geon-Seon 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지 A Vol.14 No.4
이 논문은 셀의 두 가지 상태값(0,1)과 서로 다른 네가지 경계조건(0-0,0-1,1-0,1-1)하에서, 3근방 국소 천이함수를 갖는 유한오토마타의 천이함수를 생성하는 간단한 재귀적인 공식을 만들어, 이 공식으로 천이 함수를 몇 개의 클래스로 분류한다. This paper provides some simple recursive formulas generation transition functions of finite cellular automata with triplet local transition functions under two states (0 and 1) and four different boundary conditions (0-0,0-1,1-0,1-1), and classify transition functions into several classes.
이현열,이건선 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.14 No.4
This paper provides some simple recursive formulas generation transition functions of finite cellular automata with triplet local transition functions under two states (0 and 1) and four different boundary conditions (0━0,0━1,1━0,1━1), and classify transition functions into several classes. 이 논문은 셀의 두 가지 상태값(0,1)과 서로 다른 네가지 경계조건(0━0,0━1,1━0,1━1)하에서, 3근방 국소 천이함수를 갖는 유한오토마타의 천이함수를 생성하는 간단한 재귀적인 공식을 만들어, 이 공식으로 천이 함수를 몇 개의 클래스로 분류한다.
드론을 활용한 미세먼지 데이터 수집 및 분석에 관한 연구
김경목,전호범,임건선 한국의료정보교육협회 2021 보건의료생명과학논문지 Vol.9 No.2
This study collects and provides environmental data related to weather by measuring the concentration levels of fine dust at different altitudes, with the aim of forecasting fine dust concentration changes, particularly in the areas where the vulnerable reside. Institutions in the healthcare-related fields can use the real-time data on the changing fine dust concentration, which is collected through different combinations of various measuring devices and drone technologies, which have recently developed at a rapid pace. The study first collects data on the following: PM1 (fine dust particles <1 μm in size), PM2.5 (fine dust particles <2.5 μm in size), and PM10 (fine dust particles <10 μm in size) and predicts respective changes and suggests data on various high levels. The device that was used in the study measured fine dust concentration, humidity, temperature, atmospheric pressure, carbon dioxide, total volatile organic compounds (TVoc), and formaldehyde. 본 논문은 일상에서 드론을 이용하여 고도에 따른 미세먼지 측정치를 비교 분석하여 특별히 건강 취약 계층이 주로 거주하는 지역 중심으로 미세먼지 수치의 변화를 예측함으로써 날씨 정보와 연계한 환경적 요소를 제공한다. 따라서 실시간 변화의 추이를 모니터링하고 해당 기관에서는 건강 요소의 자료로써 활용될 수 있다. 현재 드론 기술의 발달과 다양한 측정 장치와 결합 된 형태로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 측정 데이터로 PM1(극초미세먼지) / PM2.5(초미세먼지) / PM10(미세먼지)를 획득하고 변화의 추이를 예측하였으며 층고 별 변화의 추이를 분석하고 제시하는 기반을 완성하며 측정기는 미세먼지, 습도, 온도, 기압, 이산화탄소, TVoc, 포름알데이드까지 측정되는 장비를 사용하였다.