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이동현(Donghyeon Lee),조원규(Wongyu Cho),양현승(Hyunseung Yang),김진형(Jin H. Kim) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
한글 문서의 인식은 사무 자동화의 한 부분으로 그 필요성이 증대되고 있는 분야이다. 한글 문서 인식의 전단계 처리로서 한글 문자의 형태 분류는 입력된 한글 문자상(image)을 한글의 자모 조합에 의한 6가지의 형태로 분류하는 작업이다. 한글은 한 음절 단위로 음소를 모아 쓰는 언어로서 한 음절의 형태는 그 음절을 구성할 수 있는 음소의 범위를 제한한다. 그러므로, 한글의 형태를 분류함으로써 한 문자가 해석될 수 있는 범위를 제한할 수 있다. 한글 문자의 형태 분류에는 최근에 문자 인식 분야에서 주목 받고 있는 신경망 모델을 사용하여 미리 주어진 문자예와 그 형태 분류의 결과쌍으로써 모델을 학습시키는 방법을 사용하였다. 사용한 신경망 모델은 back propagation 모델로서 이 연구에서는 back propagation 모델에서 사용되는 매개변수들을 변화 시켜가며 신경망을 학습시키고 매개변수 변화에 따른 학습 결과를 비교 검토하였다.
텍스트 마이닝을 이용한 대한환경공학회지 연구 동향 분석
이동현(Donghyeon Lee),이소정(Sojeong Lee),임도경(Dokyeong Lim),박종관(Jongkwan Park) 대한환경공학회 2021 대한환경공학회지 Vol.43 No.2
목적: 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 대한환경공학회지 논문을 분석함으로써 현재까지 환경분야 연구동향을 살펴보고 앞으로의 방향성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 방법: 2000년부터 2019년까지 대한환경공학회지에 게재된 총 2,743개의 논문 자료를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석하였다. 분석 방법은 빈도분석, TF-IDF 기법을 통한 논문 군집 분류, 20년의 자료를 4개의 구간(2000년-2004년, 2005년-2009년, 2010년-2014년, 2015년-2019년)으로 구분하여 각 기간별 연구분야들의 특성을 분석한 시계열 분석, 동시 빈출 빈도가 높은 단어들의 관계를 분석하는 연관어 분석을 진행하였다. 결과 및 토의: 2000년-2019년 동안 게재된 논문에서 제시한 주제어를 바탕으로 출현 빈도가 높은 단어를 확인하였을 때, ‘흡착’, ‘중금속’, ‘활성탄’, ‘퇴적물’, ‘하수슬러지’ 순서로 분석되었고 이것은 그동안 수질분야에 중점적으로 연구가 집중되었음을 보여주는 결과이다. TF-IDF 분석 결과 총 5개의 군집(정수처리분야, 수질 모델링 분야, 중금속 흡착 분야, 생물학적 하수처리 분야, 환경 촉매 분야)으로 분류되었으며 이중에서 수질 모델링 분야와 생물학적 하수처리 분야 논문의 숫자가 가장 많았다. 시계열 분석 결과 ‘흡착’, ‘중금속’은 매년 많이 연구되어지는 분야였고, 최근 5년 사이에는 환경이슈를 반영하는 키워드인 ‘미세먼지’, ‘세슘’, ‘생태독성’ 등의 새로운 단어들이 확인되었다. 연관어 분석을 통해서는 흡착, 활성탄, 중금속과 연관된 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔음을 확인하였다. 결론: 텍스트 마이닝 기법으로 대한환경공학회지를 분석한 결과 많은 연구가 수질 분야에 집중되어 있는 것으로 확인되었고, 최근에는 대기, 독성, 방사능 분야로의 연구들도 진행되는 것으로 보인다. 추후에 더 정교하고 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석한다면 환경공학분야의 연구 방향제시에 큰 도움이 될 것이라 판단된다. Objectives : The purpose of this study is to analyze research trends based on text mining technology from the published papers in the Journal of Korean Society of Environmental Engineering. Methods : From 2000 to 2019, a total of 2,743 published papers were analyzed using text mining techniques. Term frequency, TF-IDF for document classification, word association analysis were applied to find the characteristics of text data. Results and Discussion : When confirming the high appearance of the word in the published paper during 2000-2019, ‘adsorption’, ‘heavy metals’, ‘activated carbon’, ‘sediment’, ‘sewage sludge’ was found in order. It implies that large number of studies in the journal were focused on the water quality field mainly. TF-IDF analysis classified the studies into five groups; 1) drinking water treatment field, 2) water quality modeling field, 3) heavy metal adsorption field, 4) biological sewage treatment field, 5) environmental catalyst field. These results by TF-IDF show that a large proportion of studies were published in the field of water quality modeling and biological sewage treatment. When we analyzed the term frequency every five years, “adsorption” and “heavy metals” were the highly-frequency occurrence words from 2000 to 2009, but in the last 5 years, new words such as “fine dust”, “cesium”, and “ecological toxicity” were appeared. It seems that the research was reflected in the recent environmental issues. Conclusions : A lot of studies has been focused on the field of water quality but in recent years, new research topics are being studied related to atmosphere, toxicity, and radiation. Applying a more sophisticated and diverse text mining technique will be of great help to improve the environmental engineering research field.
이동현(DongHyeon Lee),천상현(SangHyun Cheon) 한국디지털콘텐츠학회 2019 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.2
As the use of artificial lighting increases in urban areas, there are growing numbers of damages caused by excessive nighttime lighting. In this study, we introduce a method to facilitate public participaticipation in light pollution management, by developing a website called Open Light Map (OLM) which can collect public opinions about light pollution. This study can help to manage light pollution in a more participatory way, focusing on citizens experience. The results of this study can provide a platform which can continuously collect the data on light pollution damages. We expect that our efforts contribute to establishing a light pollution management system that can be on the basis of urban physical and architectural environments and people’s experience in cites.