Earticle

본 논문에서는 문헌계량학방법을 이용하고 CiteSpace에 기반해 지식 그래프를 그려 냄으 로써 1980년-2020년의 기간 동안 CNKI 데이터베이스에 수록된 한국어 연구 관련 주제 문 헌을 측정 및 시각화했다. 저자는 문헌 시간 분포, 저널 분포, 저자 및 과학 연구 기관의 분포 를 조사하여 중국에서의 한국어(조선어) 연구 현황, 연구 이슈 및 연구 동향을 분석하고, 과 학 지식 그래프를 그려 한국어(조선어) 연구의 계량학적 특징을 직관적으로 나타내고, 다차원 적 관점에서 한국어(조선어) 연구의 진화적 맥락을 발굴 및 탐색하며, 이 분야의 지식 구조를 정리하는 것을 목적으로 했다. 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. (1)중국에서의 한국 어(조선어) 연구의 전체 문헌량은 안정-성장-순환의 3단계로 나타났는데 주요 학술지의 수 량은 안정적인 반면에 수가 적은 편이다. (2)연구분야의 주축으로 되는 학자로는 필옥덕, 이득춘, 강춘옥, 김향화, 김영수, 김광수 등의 학자들이다. (3)핵심 기관은 연변대학교, 요동학 원, 대련외국어대학교, 상해외국어대학교, 사천외국어대학교, 중앙민족대학교, 해방군 외국 어학원 등의기관에 집중되어 있다. (4)주요 학술지로는 『한국어 교수 및 연구』 , 『연변대학교 학보』 , 『민족어문』 , 『동강학간』 , 『중국어학습』 , 『중국조선어문』 등의 간행물에 집중되어 있 다. (5)연구의 관심분야로는 ‘한국어(조선어)와 교수 패턴, 한국어(조선어)와 고등직업대학교, 한국어(조선어)와 어휘, 한국어(조선어)와 음성, 한국어(조선어)와 문법, 한국어(조선어)와 비 교 연구’ 등이 있다.

In this paper, the bibliometrics method and CiteSpace tool are used to draw the knowledge map, and the literature related to Korean research collected in CNKI database from 1980 to 2020 is analyzed quantitatively and visually. By investigating the time distribution of documents, periodicals, authors and scientific research institutions, The author tries to analyze the research status, research hotspots and research trends in this field, and draw a scientific knowledge map to intuitively present the metrological characteristics of Korean language research, aiming at excavating and exploring the evolution of Korean language research from a multi-dimensional perspective and combing the knowledge structure in this field. The results show that the total literature volume of Korean language research in China presents three stages: stability-growth-cycle, in which the number of core journals tends to be stable and the number is relatively small; The core leaders of the discipline include Bi Yude, Li Dechun, Jiang Chunyu, Jin Xianghua, Jin Yongshou, Jin Guangzhu and other scholars; The core research circle is concentrated in Yanbian University, Liaodong University, Dalian Foreign Studies University, Shanghai International Studies University, Sichuan International Studies University, Central University for Nationalities, PLA Foreign Languages Institute and other institutions. Journals are concentrated in 『Korean Teaching and Research』 『Journal of Yanbian University』 『Minority Languages of China』 『Dongjiang Journal』 『Chinese Language Learning』 『Korean Language in China』 and other journals. Research hotspots include "Korean language and teaching mode, Korean language and higher vocational colleges, Korean language and vocabulary, Korean language and pronunciation, Korean language and grammar, Korean language and comparative study" and other topics. Finally, it summarizes the existing problems and suggestions of Korean language research in China at present. I hope this research results can provide some reference value for Korean scholars.

마이크로패턴 센서의 높은 검출효율을 위한 최대 인가전압과 우수한 공간분해능을 구현하기 위해 양극선과 음극선 간격의 최소화 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 마이크로패턴 센서의 수명과 효율에 치명적 손상을 초래하는 전자 사태 영역에서의 전기장 강화의 한계점과 인가전압에 의한 양극선과 음극선 주위의 등전위선, 전기장선, 그리고 전기장 의 세기를 전기장 시뮬레이션 프로그램(MAXWELL)을 사용하여 분석하였다. 이 연구로부터 전하수집 능력을 저하시키 며 미세한 전극 간의 전기장을 교란시킴으로 인해 검출효율의 불안정과 스파크현상을 초래시켜 마이크로 센서의 동작 수명을 손상시키는 불감영역(dead zone)이 존재함을 고찰하였다.

In this work, we present studies of the behavior of signal gain with regard to drift field intensity, anode voltage, drift voltage, different geometry pitches, electric potential field around cathode-anode strips, and several operating parameters for the sensor operatings. Moreover, the estimates of limits of electrical discharge energies are also presented based on the simulation results to explain electrostatic field distortion by surface charging. From the test results, the dead zone provided a field distortion, a relatively long charge collection time and hence loss of rate capability.

이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.

In this paper we propose a fractal analysis based on the discrete wavelet transform. It is well known that Fourier Transform is widely used for frequency analysis of random signal. However, the frequency domain is not used for expressing the sudden signal change and non-stationary signal at the time-axis by this method. Maximum value in the wavelet modules can be expressed by the Lipschitz exponent, which is useful to represent the characteristics of signal or the edge of an image. It is possible to reconstruct the original image only by using the few maximum points. The v possible image It iusing oil was acquired to interpret the maximum value. ufter that, it was applied to the v possible image of a ship model. In addition, the fractal dimens by by the conlapse process of the sediment particle was examined. In this paper, the fractal dimens by has been obtained by the maximum value and the experiment obtained from the visualized image also acquired the same result as existing methods.

이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.

In this paper we propose a fractal analysis based on the discrete wavelet transform. It is well known that Fourier Transform is widely used for frequency analysis of random signal. However, the frequency domain is not used for expressing the sudden signal change and non-stationary signal at the time-axis by this method. Maximum value in the wavelet modules can be expressed by the Lipschitz exponent, which is useful to represent the characteristics of signal or the edge of an image. It is possible to reconstruct the original image only by using the few maximum points. The visualized image from using oil was acquired to interpret the maximum value. After that, it was applied to the visualized image of a ship model. In addition, the fractal dimension by the collapse process of the sediment particle was examined. In this paper, the fractal dimension has been obtained by the maximum value and the experiment obtained from the visualized image also acquired the same result as existing methods.

영상처리에 있어서 갑작스러운 신호와 불확실한 시스템의 특징을 정확하게 표현하기 위하여 많은 연구가 수행되어 왔다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 나타낼 수 없으므로 유용하지 않다. 본 논문은 이산 웨이브렛을 이용한 영상해석을 하였다. 이는 웨이브렛 영역에서의 극대치는 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대치만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 더욱이 적은 극대치만을 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하게 되었다. fractal 해석은 예로서 적용되었다. 그리고, 모형 배에서 기름 띠의 가시화 영상이 해석되었다. 극대치 해석으로 fractal 변수를 구하고, 가시화 영상 해석의 실험으로 양호한 결과를 얻었다.

The many studies have been proceeding to express accurately the feature of a sudden signal and a uncertain system in the image processing field. It is well know that Fourier Transform is widely used for frequency analysis of any signal. However, The frequency transform domain is not used for expressing the sudden signal change and non-stationary signal at the time-axis by this method. This paper describes of image analysis by discrete wavelet transform. Wavelet modulus maxima on transformed plane gives the Lipschitz exponent expression, which is useful to examine the characteristics of signal or the edge of an image. It is possible to reconstruct the original image only using the few maxima points. The fractal analysis is applied as an examples. The visualized image of oil flow on a ship model is analyzed. The fractal variable is obtained by the maxima analysis and the good results on the exprement is obtained by the visualized image analysis.

영상처리에 있어서 갑작스러운 신호와 불확실한 시스템의 특징을 정확하게 표현하기 위하여 많은 연구가 수행되어 왔다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 나타낼 수 없으므로 유용하지 않다. 본 논문은 이산 웨이브렛을 이용한 영상해석을 하였다. 이는 웨이브렛 영역에서의 극대치는 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대치만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 더욱이 적은 극대치만을 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하게 되었다. fractal 해석은 예로서 적용되었다. 그리고, 모형 배에서 기름 띠의 가시화 영상이 해석되었다. 극대치 해석으로 fractal 변수를 구하고, 가시화 영상 해석의 실험으로 양호한 결과를 얻었다.

The many studies have been proceeding to express accurately the feature of a sudden signal and a uncertain system in the image processing field. It is well know that Fourier Transform is widely used for frequency analysis of any signal. However, The frequency transform domain is not used for expressing the sudden signal change and non-stationary signal at the time-axis by this method. This paper describes of image analysis by discrete wavelet transform. Wavelet modulus maxima on transformed plane gives the Lipschitz exponent expression, which is useful to examine the characteristics of signal or the edge of an image. It is possible to reconstruct the original image only using the few maxima points. The fractal analysis is applied as an examples. The visualized image of oil flow on a ship model is analyzed. The fractal variable is obtained by the maxima analysis and the good resultes on the exprement is obtained by the visualized image analysis.