• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1992.04a
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• pp.53-56
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• 1992

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2006.10a
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• pp.605-606
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• 2006

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2007.06a
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• pp.371-372
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• 2007

• The Science & Technology
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• v.28 no.12 s.319
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• pp.10-11
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• 1995

우리가 향유하고 있는 문명의 이기는 거의 기초과학의 산물인데도 우리나라 기초과학연구비는 전체 연구비의 15% 정도로 푸대접을 받고 있어 이 분야의 과감한 투자가 아쉽다. 또한 선진국의 교육제도를 과감하게 수용해서라도 21세기를 이끌어갈 엘리트를 길러내는 일도 시급하며 산업화사회를 지향하다가 자멸할지도 모를 우리 주변환경을 보존하기 위해서는 첨단과학의 헌신도 있어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2011.06a
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• pp.387-388
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• 2011

• 축산식품과학과 산업
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• v.9 no.1
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• pp.58-66
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• 2020

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1988.10a
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• pp.12-16
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• 1988

본 논문에서는 안내원의 작업처리시간을 줄이기 위한 방법으로 DDX-1A를 이용한 자동호 분배 장치에 자도음성안내 기능을 구현하기 위한 T-level Prncessor 인 PCP (Protocol Convert Processor) VCP(Voice Contro Processor)와 B-level Processor Avru(voice Response)와 B-level Processor AVRU(Automatic Voice Response Unit)의 H/W 기능 및 상호 interface 에 관하여 고찰한다.

• Management & Information Systems Review
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• v.2
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• pp.23-46
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• 1998

In this paper, comparative and analysis of multimedia author tools for to proper compatible multimedia author tools on multimedia author tools function and usage, and which breach of contract each author tools specific property prepare to forecast future multimedia expansion trend on information technology expansion. Multimedia essential element is hardware(storage, digital video, CD), software, sound, hypertext and hypermedia etc. Analysis criteria of multimedia author tools is programming environment, which are card, script, icon, time method.

• 대한치주과학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.77-77
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• 2005

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.449-451
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• 2003

패턴 분류 문제에서 수치적 속성일 경우 퍼지 적용은 효과적인 결과를 보인다는 것은 많은 연구를 통해 알려졌다. 하지만 퍼지를 적용한 패턴분류의 결과는 소속함수의 모양과 개수에 따라 크게 영향을 받는다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점은 퍼지를 쉽게 응용분야에 적용시키지 못하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 소속함수를 정의할 수 있는 소속함수 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법1)은 Penalty연산과 Reward연산을 통해 소속함수가 학습되고 Coverage연산을 통해 소속함수 개수가 학습된다. 제안된 방법의 가능성을 확인하기 위해 벤치마크 데이터 중 Iris, Appendicitis, Breast Cancer를 사용하여 기존 방법과 비교한다.