• Proceedings of the Fisheries Business Administration Society of Korea Conference
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• 2003.05a
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• pp.47-64
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• 2003

• RED RIBBON
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• s.78
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• pp.6-7
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• 2008

• The Korea Swine Journal
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• v.6 no.6 s.58
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• pp.42-47
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• 1984

• KSCI Review
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• v.17 no.1
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• pp.31-35
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• 2009

• The tire
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• s.5
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• pp.3-7
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• 1967

본논고는 필자가 고무에 관한 기술연수차 체미시 미국 New Jersey 주 Linden 시소재 ESSO연구소에서 강의받은 내용을 초록한 것임.

• 주택과사람들
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• s.197
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• pp.102-103
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• 2006

샌프란시스코의 유니온 스퀘어가 부럽지 않다! 한식부터 스시 바까지 세계의 미각이 모여 있는 서울 한복판의 '유니온 스퀘어'에서 미각의 글로벌 투어를 떠나보자. 맛을 선택하는 즐거움이 넘친다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2010.05a
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• pp.31-36
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• 2010

우리글 읽기에서 중심와주위에 위치한 단어의 음운정보가 중심와주위 미리보기이득에 영향이 있음을 2음절의 표적단어를 사용하여 확인한 앞선 연구에 이어서, 본 연구에서는 중심와주위에 제시된 2음절 단어의 음운정보 중 첫째 음절의 음운정보 역할에 대해 알아보았다. 이를 위해 표적단어(예: '손목')에 대한 미리보기 자극으로 첫음절_동일비단어(예: '손욘'), 첫음절_음운유사비단어(예: '솜욘'), 첫음절_표기유사비단어(예: '��욘'), 첫음절_무관비단어(예: '�F�E')가 제시되었고 경계선기법을 사용하여 눈이 도약하는 동안에 미리보기 자극들은 표적자극으로 바뀌도록 하였다. 표적단어의 주시시간을 측정한 결과, 첫음절_음운유사비단어가 중심와주위에 먼저 제시되었을 때가 첫음절_표기유사비단어나 첫음절_무관비단어가 제시되었을 때보다 짧았다. 이러한 결과는 중심와주위 단어 첫 음절의 음운정보만으로도 고정 간 정보통합에 영향을 주어 중심와주위 미리보기이득에 기여한 것으로 해석되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.331-334
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• 2018

비정형 데이터의 대표적인 형태 중 하나인 텍스트 데이터 기계학습은 다양한 산업군에서 활용되고 있다. NOTAM 은 하루에 수 천개씩 생성되는 항공전문으로써 현재는 사람의 수작업으로 분석하고 있다. 기계학습을 통해 업무 효율성을 기대할 수 있는 반면, 축약어가 혼재된 단문이라는 데이터의 특성상 일반적인 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는, 데이터의 크기가 크지 않고, 축약어가 혼재되어 있으며, 문장의 길이가 매우 짧은 문서들을 군집화하는 방법을 제안한다. 주제를 기준으로 문서를 분류하는 LDA 와, 단어를 k 차원의 벡터공간에 표현하는 Word2Vec 를 활용하여 잡음이 포함된 단문 데이터에서도 효율적으로 문서를 군집화 할 수 있다.

• Korean Architects
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• v.5 no.9 s.25
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• pp.48-77
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• 1970

• The Journal of Fisheries Business Administration
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• v.18 no.2
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• pp.69-93
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• 1987