• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.25-31
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• 2022

By an aid of needle coating, we have fabricated a spherical microlens array using poly(methyl methacrylate) for potential applications in light extraction of organic light-emitting diodes. With an attempt to achieve high-density and high-aspect-ratio microlens arrays, we have investigated the coating behaviors by varying the material parameters such as the solute concentration and wettability of the poly(methyl methacrylate) solution and process parameters such as the dwell time of needle near the substrate, retract distance of needle from the substrate, and coating gap between the needle and substrate. Under the optimized coating conditions, it is demonstrated that high-aspect-ratio microlens arrays can be obtained using a coating solution with high solute concentration and a small amount of a hydrophobic solvent. It is found that the diameter and height of microlens array are decreased with increasing poly(methyl methacrylate) concentration, yet the overall aspect ratio is rather enhanced. By the addition of 5 wt% hexylamine in 35 wt% poly(methyl methacrylate) solution, we have achieved a spherical microlens with the height of 7.7 ㎛ and the width of 94.24 ㎛ (the aspect ratio of 0.082). To estimate the capability of light extraction by the microlens array, we have performed ray tracing simulations and demonstrated that the light extraction efficiency of organic light-emitting diode is expected to be enhanced up to 24%.

• KSBB Journal
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• 제25권5호
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• pp.437-442
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• 2010

본 연구에서는 초임계 이산화탄소의 추출기술에 초음파 적용을 위한 기초 연구로서 캐놀라 씨앗의 입자의 크기, $CO_2$ 유속, 추출기의 종횡비, 초음파 파워 등의 공정변수가 캐놀라 오일의 추출 속도와 수율에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 초임계 이산화탄소 추출에 있어 씨앗을 더 작게 분쇄할수록 더 빠른 추출속도를 보였으며, 추출기의 종횡비가 감소할수록, $CO_2$의 유속이 증가할수록 추출 속도는 증가하였다. 그러나 초음파가 적용된 초임계 이산화탄소 추출의 경우 0.6 mm 이하로 분쇄된 씨앗의 입자 크기 분포가 가장 큰 시료 C의 경우 입자들의 뭉침 현상 증가로 인해 오히려 초음파의 적용이 추출속도와 수율을 크게 감소시켰으며, 12.0 L/min의 $CO_2$ 유속에서도 추출 속도와 수율이 감소하는 것을 확인하였다. 초음파의 적용은 초기 추출시간 50-70분 동안 추출속도 증가에 거의 영향을 미치지 않았으며, 초음파 파워 또한 추출 속도와 수율의 증가에 큰 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.113-118
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• 2024

Pursuance Sentiment Analysis on Twitter is difficult then performance it's used for great review. The present be for the reason to the tweet is extremely small with mostly contain slang, emoticon, and hash tag with other tweet words. A feature extraction stands every technique concerning structure and aspect point beginning particular tweets. The subdivision in a aspect vector is an integer that has a commitment on ascribing a supposition class to a tweet. The cycle of feature extraction is to eradicate the exact quality to get better the accurateness of the classifications models. In this manuscript we proposed Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method is to secure Principal Component Analysis (PCA) with Naïve Bayes Classifiers. As the classifications process, the work proposed can produce different aspects from wildly valued feature commencing a Twitter dataset.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.1-27
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• 2021

전 세계적인 COVID-19의 유행으로 인해 관광산업 전반이 큰 타격을 받고 있다. 최근 공유경제의 확산으로 팽창되고 있는 Airbnb와 같은 숙박 공유서비스는 공급자와 수요자 간의 신뢰와 소통을 기반으로 거래가 이루어지기 때문에 팬데믹으로 인한 영향을 특히 크게 받고 있다. 팬데믹 상황이 개인의 여행에 대한 인식과 행동을 변화시킴에 따라 이를 개선하기 위한 전략에 대한 논의가 이루어지고 있지만 대부분의 연구는 전통적인 외식업, 숙박업 공급자와 정부 측면의 거시적 전략을 제시하고 있다. 본 연구는 Peer-to-Peer 거래 중심의 공유경제의 특수성을 고려하여 COVID-19 팬데믹 발생 전후로 Airbnb 개별 호스트의 마케팅 전략의 변화가 공유성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석함으로써 개별 호스트 측면의 팬데믹 전략에 대해 논한다. Airbnb의 호스트가 본인의 시설을 홍보하는 통로인 시설소개 텍스트를 수집하여 딥러닝 기반 특성추출방법인 Attention-based aspect extraction 모델로부터 9개의 주요 특성을 추출하였다. 추출된 특성이 해당 텍스트에서 등장하는 빈도가 COVID-19 발생 전후 변화량을 측정하여 이것이 공유성과에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 이러한 영향을 숙박시설의 유형 간에 비교함으로써 시설 유형별 효과적으로 작용하는 특성을 관찰하였다. 회귀분석 결과 주방시설, 정원, 호스트와의 교류 순으로 공유성과에 긍정적인 영향을 보이지만 시설 유형에 따라 공유성과에 미치는 영향은 다소 차이가 있었다. 특히 집 전체를 대여하는 경우 개인실 대여에 비해 주방시설에 대한 설명이 상당한 효과를 보여주었다. 이를 통해 본 연구는 공유숙박 서비스의 개별 서비스 제공자가 시설의 종류에 따라 취할 수 있는 팬데믹 위기 대처전략에 대한 아이디어를 제시한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.129-138
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• 2017

본 논문에서는 지상레이다가 추적 중인 항공기로부터 획득한 수신신호를 이용하여 도플러 형상(signature)을 추출하였다. 이를 위해 펄스열(pulse train) 파형의 수학적 모델로부터 레이다의 도플러 해상도를 검증하고, 비행 중인 항공기 도플러 형상이 엔진에 대한 레이다 측각(aspect angle)과 엔진의 제원에 따라 결정됨을 보였다. 이를 확인하기 위해 비행 중인 항공기에서 반사된 레이다 수신신호를 레이다 수신신호 저장장치를 이용하여 획득하고, 수신신호로부터 도플러 형상을 추출한 후, 항공기 추적 정보로부터 엔진에 대한 레이다 측각을 추정하였다. 이들 결과를 조합하여 측각에 대한 상대 도플러 형상 차이를 확인하고, 레이다에 사용가능한 표적인식용 도플러 프로파일을 제안하였다.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.157-173
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• 2020

최근 빠르게 성장하고 있는 숙박 공유경제 시장에서 품질에 대한 불확실성은 사용자의 만족도에 영향을 미치는 위험요소지만, 이는 시설 제공자가 공개하는 정보를 통해 완화될 수 있다. 그 중 시설 제공자의 본인에 대한 자기소개는 사용자와의 정서적 교류를 통해 심리적 거리를 제거함으로써 공유 성과에 긍정적 영향을 미친다. 본 연구는 대표적인 숙박공유경제 플랫폼인 Airbnb에서 호스트의 자기소개가 포함하는 정보의 종류에 따라 공유성과에 미치는 영향을 분석하고, Airbnb의 숙소 유형에 따라 차이를 분석하였다. 이를 위해 호스트가 공개하는 자기소개 텍스트를 문장별로 분리하고 비지도 학습기반의 딥러닝 방법인 Attention-Based Aspect Extraction 방법을 활용하여 각 문장이 포함하는 의미를 추출하였다. 추출된 의미를 토대로 자기소개 텍스트가 포함하는 의미가 공유성과에 미치는 영향과 숙소 유형에 따른 교호작용 효과를 분석하였다. 연구결과, 숙소 유형별로 호스트의 특정 성향이 공유성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였고, 이를 통해 숙소 유형에 따라 공유성과를 극대화하기 위한 마케팅 전략에 대한 실증적인 함의를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1775-1781
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• 2016

Generally, in the underwater target recognition, feature vectors are extracted from the target signal utilizing spatial information according to target shape/material characteristics. In addition, various signal processing techniques have been studied to extract feature vectors which are less sensitive to the location of the receiver. In this paper, we synthesized active echo signals using 3-dimensional highlight distribution. Then, Fractional Fourier transform was applied to echo signals to extract signal features. For the performance verification, classification experiments were performed using backpropagation and probabilistic neural network classifiers based on single aspect and multi-aspect method. As a result, we obtained a better recognition result using proposed feature extraction and multi-aspect based method.

• 한국식품영양학회지
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• 제32권5호
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• pp.504-510
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• 2019

The purpose of this study was to compare the effects of soaking and ultrasonic extraction by observing the change of contents with extraction time of physicochemical properties (solid content, colorness, caffeine, chlorogenic acid, total polyphenols, DPPH, and ABTS). As a result of the analysis, solid content increased with longer extraction time and the whiteness tended to decrease with longer extraction time. Conversely, the extraction of functional materials showed a tendency to increase as the extraction time increased. Caffeine reached the maximum value after two hours soaking, but showed the same result as one hour for sonication. Chlorogenic acid did not show difference from the content of coffee extracted for one hour soaking only by sonication extraction for 30 minutes. The total polyphenols eluted with approximately two hours of soaking even after 30 minutes of sonication. DPPH and ABTS were insignificant in their concentrations, but their antioxidative effect was more than two hours of soaking with only 30 minutes of sonication. Sonication has a short time extraction from a functional aspect (caffeine content, chlorogenic acid, polyphenol content, and antioxidant capacity) and this experiment can provide basic data for the development of innovative recipes.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1236-1239
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• 2002

When we see an object, we usually can say what it is easily even for the case where the object isn't shown in the frontal view. However, it is difficult to believe that all views of every object we have ever seen are fully memorized in our brain. Possibly, when an object is shown, we have some typical views of the object in our brain through our past experience and reconstruct the view to recognize what the presented object is. Non-negative Matrix Factorization (NMF) is one of the methods to extract the basis images from sample data set. The prominent feature of this method is that the reconstructed image is obtained by only additions of the basis images with suitable positive weights. So NMF can be seen more biologically plausible method than any other feature extraction methods such as Vector Quantization (VQ) and principal Component Analysis (PCA). In this paper, we adopt NMF to extract the aspect features from the set of images, which consists of various views of a given object. Some experiments are shown how much well NMF can extract the aspect features than any other methods such as VQ and PCA.

• 인지과학
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• 제1권2호
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• pp.255-257
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• 1989

본 논문에서는 한국어의 본용언과 보조용언이 연속 확장되는 서술부의 표현에서 시상(aspect) 과 양상(mood)정보를 추출하는 방법을 제안한다.여러 개의 용언들이 연속적으로 복합되는 서술부의 형태로 표현되는 실제의 데이타를 수집하고,구조 형태를 분석하여 36개의 기본형식을 유도하였다.그리고 이들 각 구조가 내포하고 있는 시상과 양상을 찾아내기 위하여 개냄정보의 추출함수를 도출하였다.이 함수로 부터 추출되는 정보들을 기계변역 시스템이나 추론머신의 구문과 의미해석에서 개별적인 보조용언이 갖는 애매성을 줄이고 더욱 정밀한 의미를 제공한다.