• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.413-418
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• 1998

음성 합성 시스템의 한 모듈로서 한국어 문자열을 음소열로 자동 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자열을 음소열로 변환할 때에는 한국어 음운현상에 대한 체계적인 분석 과정이 필요하다. 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소 내부와 여러 형태소가 결합하여 한 어절을 이루는 경우 그 형태소 경계, 그리고 어절 경계에서 서로 다른 음운규칙이 적용된다. 따라서 언절이나 문장 등의 입력을 음소열로 변환하기 위해서는 형태소 분석, 태깅작업이 반드시 수행되어야 올바른 발음열을 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 한국어의 형태음운현상을 반영하기 위해 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운 변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 형태소, 어절, 언절 또는 문장 등의 다양한 형태의 입력에 대해 발음열을 생성한다. 기존의 연구에서 분리되어 있던 형태소 태거와 변환시스템을 통합하여 사용자 편의성을 높였으며 텍스트 기반의 형태소 분석기를 사용하기 때문에 원형이 복원되는 형태소들에 대한 처리 루틴을 두어 오류를 감소 시켰다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권5호
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• pp.1-7
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• 2018

본 연구에서는 전자기-열 연동 모사를 기반으로 한 고주파 유도경화 해석방법을 제안하였다. 고주파 유도가열 해석 시 온도에 따른 재료의 물성치 변화 및 냉각 요소를 고려한 유한요소해석 및 이를 S45C 시편을 이용한 고주파 유도경화 실험결과와 비교하였다. S45C 시편을 마이크로 비커스를 사용하여 경도를 측정하여 경화깊이를 확인하였고 이를 유한요소해석 결과와 비교하였다. 고주파 유도가열 해석결과 온도는 S45C의 A2변태점인 $750^{\circ}C$도 이상 가열되었으며, 급랭 시 $200^{\circ}C$이하였다. 유한요소해석결과와 실험에 의한 경화깊이 차이는 0.2mm 수준인 것을 확인할 수 있었다.

• 전기의세계
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• 제18권4호
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• pp.16-21
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• 1969

3상유도전동기에 정현파형의 불평형 3상전압 혹은 고주파성분을 포함한 동일파형의 3상전압을 인가했을때의 전동기의 특성에 대ㅏㄴ 것은 발표되어 있지만, 고주파성분을 포함하고, 동시에 동일파형이 아닌 3상전압을 인가했을때의 특성에 대한것은 별로없는 것 같다. 수전단에서는 이러한 전압이 실제 인가되므로, 본논문은 고주파성분을 포함한 동일파형이 아닌 3상전압을 중성점이 접지되어 있지않은 3상유도전동기에 인가할때의 전동기의 특성을 몇가지 가정하에 작성한 등가회로에 의하여 수식적으로 해석하고 이를 실험에 의하여 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.363-364
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• 2016

사람들에게 디지털 안내표지판과 애플리케이션을 이용해 에너지 절약을 유도한다. 디지털 안내표지판은 관리자, 사용자, 경영자 모드로 나누어 보다 효율적으로 에너지를 절약한다. 라즈베리파이를 이용하여 전력 시간대, 적용 요금 등을 안내표지판에 나타내고 애플리케이션을 제작하여 사용자에게 알림을 주어 에너지 절약을 유도한다.

• 한국광학회지
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• 제12권6호
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• pp.446-451
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• 2001

레이저 유도 격자 분광장치를 제작하여, $C_3$ $H_{8}$ 층류 확산화염에서 생성된 열 격자 신호를 측정하였다. 열 격자를 생성시키기 위한 여기광은 파장이 532nm인 Nd:YAG 레이저를 사용하였고, 검침광은 488nm의 CW A $r^{+}$레이저를 이용하였다. 검침 광의 세기를 변화시켜 장치의 회절효율과 신호 특성을 측정하였다. 측정된 열 격자 신호의 세기를 분석하여 화염내의 매연의 농도 분포를 정성적으로 측정하였고, 신호의 주파수 변화를 측정하여 온도 분포를 구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.263-264
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• 2012

본 논문은 여러 개의 독립적인 시계열로 구성된 시계열 패널 자료를 이용하여 비선형 모형인 GRCA모형과 신경망을 이용하여 예측값을 구하여 서로 비교 분석하고자 한다. 먼저 GRCA모형에 대하여 연구하고 신경망의 구조와 예측값을 구하기 위한 여러 가지 변환함수를 유도한다. 단기 예측에서는 신경망 방법의 예측값이 더 좋았고, 장기예측에서는 비선형모형을 이용한 예측값이 더 좋은 것으로 나타났다.

• 한국기계연구소 소보
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• 통권17호
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• pp.49-59
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• 1987

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1995년도 추계종합학술발표회 논문집
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• pp.1058-1062
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• 1995

• 한국에너지기술인협회보
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• 9호
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• pp.3-3
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• 2002

• 전력전자학회지
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• 제10권4호
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• pp.20-24
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• 2005