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지역별 분류

  • Korea Electronics Association
    • Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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    • s.1992
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    • pp.216-226
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    • 1992
  • 1. 지역은 서울특별시, 각 직할시 및 각도별로 구분하였음 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류하였음 3. 본사 및 공장의 소재지가 같은 경우, 본사란에 표기 하였음 4. 본사와 공장의 소재지가 다른 경우, 지역별로 공장란에 표기하였음

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대규모 시스템의 연구 동향

  • 권욱현;이종수
    • 전기의세계
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    • v.33 no.3
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    • pp.136-144
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    • 1984
  • 본고에서는 제어이론적 입장에서 대규모 시스템을 다루기로 하며, 모델 축소화, 정성적 성질의 연구, 비집중 제어 및 계측 제어로서 분류하여, 각분야의 연구 결과 및 최근(1978년-1983년)의 연구 동향을 중심으로 기술하였다. 그리고 위의 분류에서 제외되는 특수한 연구분야는 간단히 기술하였다. 편의상 각 수식에 나오는 벡터 및 행렬의 차수는 생략하였다.

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지역별 분류

  • Korea Electronics Association
    • Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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    • s.1993
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    • pp.179-189
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    • 1993
  • 1. 지역은 서울특별시, 각 직할시 및 각도별로 구분하였음 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류하였음 3. 본사 및 공장의 소재지가 같은 경우, 본사란에 표기 하였음 4. 본사와 공장의 소재지가 다른 경우, 지역별로 공장란에 표기하였음

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지역별 분류

  • Korea Electronics Association
    • Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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    • s.1991
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    • pp.216-230
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    • 1991
  • 1. 지역은 서울특별시, 각 직할시 및 각도별로 구분하였음 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류하였음 3. 본사 및 공장의 소재지가 같은 경우, 본사란에 표기 하였음 4. 본사와 공장의 소재지가 다른 경우, 지역별로 공장란에 표기하였음

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지역별 분류

  • Korea Electronics Association
    • Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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    • s.1996-97
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    • pp.161-173
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    • 1996
  • 1. 지역은 서울특별시, 각 광역시 및 각도별로 구분하였음 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류 하였음 3. 본사 및 공장의 소재지가 같을 경우, 본사란에 표기하였음 4. 본사와 공장의 소재지가 다른 경우, 지역별로 공장란에 표기하였음

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지역별 분류

  • Korea Electronics Association
    • Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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    • s.1995-96
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    • pp.173-185
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    • 1995
  • 1. 지역은 서울특별시, 각 광역시 및 각도별로 구분하였음 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류하였음 3. 본사 및 공장의 소재지가 같을 경우, 본사란에 표기하였음 4. 본사와 공장의 소재지가 다른 경우, 지역별로 공장란에 표기하였음

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지역별 분류

  • Korea Electronics Association
    • Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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    • s.1994-95
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    • pp.173-183
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    • 1994
  • 1. 지역은 서울특별시, 각 직할시 및 각도별로 구분하였음 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류하였음 3. 본사 및 공장의 소재지가 같은 경우, 본사란에 표기 하였음 4. 본사와 공장의 소재지가 다른 경우, 지역별로 공장란에 표기하였음

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A Study of Classification System for Online Bookstore in Korea: Categories and Book Classification (한국 인터넷서점 분류체계 연구 - 카테고리와 도서 분류를 중심으로 -)

  • Kwak, Chul-Wan
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.47 no.1
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    • pp.221-247
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    • 2013
  • The purpose of the study is to investigate and analyze the categories of online bookstores and to propose improvements. For the study, the category conformity was compared among eight Korean online bookstores selected; the book classification on the categories was compared from them. The results show that the category conformity was high among online bookstores, but the book classification on the categories was different on the bookstores. ISBN contents classification codes for books might not help to classify the books on the categories. Thus, the study proposes a new publication category for the book classification on categories of online bookstores.

Context Inference and Sensor Data Classification of Big Data Stream Environment (빅데이터 스트림 환경에서의 센서 데이터 분류와 상황추론)

  • Ryu, Chang-Kun
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.9 no.10
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    • pp.1079-1085
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    • 2014
  • The analysis of the variable continuous big data stram should reach the destination context awareness. This study presented a novel way of context inference of the variable data stream from sensor motes. For assessment of the sensor data, we calculated the difference of each measured value at the time window and determined the belief value of each focal element. It was beneficial that calculate and assessment of factor of situation for context inference with the Dempster-Shfer evidence theory.

Printed Name on ID Card recognition using a Hierachical Organized Neural Network (계층적 신경망을 이용한 주민등록증 성명인식)

  • 서원택;조범준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.325-327
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    • 2003
  • 본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

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