• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2010년도 춘계 학술논문 발표대회 1부
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• pp.33-36
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• 2010

The attention in construction Automation is getting higher since it could be the answer to the lack of skilled labor by decrease in construction population and aging which adversely affects productivity and quality in the construction site. We are on the way to develop a construction automation system adequate for domestic circumstances in Korea; it is called RCA(Robotic-crane based Construction Automation)system. Climbing hydraulic robots system is a part of RCA system and makes Construction factory(CF) climb through the guide rail on the core wall. The safety of climbing hydraulic robots system is at issue due to the overloaded weight of CF. Preventing this issue, present study did the design verification through the structural analysis and the simulation. Mock-up test also was done to analyze the drive performance of climbing hydraulic robots system.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권3호
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• pp.3-12
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• 2020

The purpose of this study was to analyze the Characteristic and Changing Process of Refugees' Housing in the Korean War. Refugees' Housing is one of the unique forms of housing that emerged during the acute situation in the war. During the Korean War, Busan became the Wartime Capital and various housing policies were implemented for the influx of refugees. Various types of housing appeared in Busan during the war, and the type analysis and characteristic of these types were revealed through literature and case studies. Accordingly, the product of study was indicated in the meaning of the housing restoration policy enforced during the war and the housing type exhibited by refugees from the perspective of housing.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.338-343
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• 2016

웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터 셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸 분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다.