• Journal of Korean Medical classics
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• v.19 no.2 s.33
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• pp.97-107
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• 2006

From the study on the relation of voice and O-jang(五臟廳), the conclusion is as follows. The function of breathing out in larynx is involved with lung and kidney. Lung press out the air, at the same time, kidney supports that to maintenance the density of air constantly. So the person who has short breathing can not make strong voice, and also if having a weak kidney in upper Cho[下蕉], their voice will be changed so very softly to cannot make hard type of voice and lingering sounds. Opening and Closing of vocal cords are controled by liver and spleen. when vocal cords are contracted, liver makes tension, whereas spleen does in slackness. So liver is likely to make high-piched sounds in tension of vocal cords, and spleen is the same to do smoothy and husky sounds through relaxing the vocal cords. In the rising condition of liver function, the temp of speech become fast, and more the pronunciation is clearer, it means that the function of thinking by spleen is operated well. Otherwise, indistinct pronunciation means that in the body seup-sa(濕邪) spreads. Also depression of emotion in speech often makes Gi(氣) of heart weaker, whereas it means regular condition of heart including Simpo(心包) that expression of emotion looks happy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.60-62
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• 1999

다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.12 no.5 s.47
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• pp.44-55
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• 1997

차세대 이동통신은 IMT-2000, UMTS, UPT 및 MBS 등이 대두되고 있으며, 이러한 시스템들은 전세계적으로 단일표준을 결정하여 하나의 단말기로 세계적인 고품질 서비스를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 ITU는 세계 단일표준을 지향하여 표준화활동을 추진하고 있지만, 이것은 각국의 이해관계가 결부되어 복잡하게 전개되면서 미국, 유럽연합 및 일본은 지역시장을 선점하기 위한 기술표준을 논의하고 있는 실정이다. 따라서 본 고에서는 우선 ITM-2000의 개념을 검토해 보고, 미국, 유럽연합 및 일본 등의 IMT-2000 기술의 연구개발 현황을 분석하고, 이들 국가의 차세대 휴대전화 기술개발 전략을 비교 분석하였다.

• The Korean Nurse
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• v.22 no.3 s.121
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• pp.115-130
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• 1983

• Monthly Duck's Village
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• s.97
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• pp.116-117
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• 2011

하절기 더위에 지친 가족들에게 원기회복을 돋는데는 단연 오리고기가 여름철 일등 스태미너 식품이다. 본래 오리고기는 차가운 성질을 가지고 있어서 무더위와 스트레스로 인한 얼굴과 몸의 화기를 가라앉혀 주는 식품이다. 또한 기를 원활히 순환시키고 체내 노폐물을 제거하여 신진대사를 활발하게 해줌으로써 비만을 예방하고, 양질의 단백질로 무더운 여름 더위에 지친 심신의 원기회복을 돕는다. 오리고기는 동의보감에서도 오장육부를 편케하는 몇 안되는 식품 중 하나로 알려져 있으며 인체 내 축척된 독소를 빼내는 디톡스(Detox) 다이어트 식품의 대표 육류다. 여름철, 우리가족 원기회복을 돕는 가정식 오리고기 요리를 소개한다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.39 no.4 s.383
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• pp.299-308
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• 2001

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.2 no.2
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• pp.21-24
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• 2003

Seam seal welding on the semiconductor package is a process for sealing the packages of semi-conductors, crystal parts, saw filters and oscillators with lid plate by seam welding. This paper presents the development process of automatic seam seal welding system. In this process, the process algorithm, high precision welding current control, design of welding head, high speed and high precision feeding mechanism and user interface process control program technologies are included.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.7 no.3
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• pp.173-180
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• 1995

LLDPE/LDPE 혼합물의 유변 물성과 필름가공특성 필름 물성 및 LLDPE의 extrudate 표면상태를 살펴보았다. LLDPE에 LDPE를 혼합함으로써 용융 강도가 크게 향상 되는 것을 볼수 있었으며 혼합비에 따라 필름의 기계적 물성이 변화하는 것을 볼수 있었다. 즉 최고의 물성을 나타내는 적절한 혼합비율이 존재하였다. 본논문에 사용된 LLDPE/LDPE 혼합물에 있어서는 LDPE의 함량이 15∼30wt%일 때 가장 우수한 기계적 물성을 얻을수 있 었다. LLDPE 필름의 표면 불량 문제를 보기위하여 capillary를 이용하여 LLDPE extrudate 의 표면 튀틀림(distortion)의 진행순서를 살펴본 결과, 전단 응력이 0.23MPa 일때 sharkskin이 발현함을 볼수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.03a
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• pp.119-124
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• 1999

동양사상의 중심이 되는 음양오행 이론의 오행의 속성을 물리적으로 정의한 후 이를 일편화하였다. 이에 대한 응용으로는 (1) 체질 분류에 의한 오장육부의 대소파악에 의한 특정질환 가능성 (2) 각 체질에 따른 성격의 긍정적인 면과 부정적인 면의 파악 (3) 광적 증상 (4) 남녀의 궁합이나, 상사와 부하간의 인적 배치 (5) 진맥 방법 (6) 미네소타 MMPI(Minnesota Multiphasic Personalality Inventory) 성격분석 설문지 분석 (7) 치산치수의 기본 이론으로서의 오행의 수에 해당하는 물의 특성 등을 정리하여 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.73-76
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• 2000

문서 분류나 여과 문제에서 양의 학습 데이터의 부족은 성능 저하의 주요 원인이 된다. 이런 경우 여러 학습 알고리즘이 문제의 특성을 제대로 파악하지 못한다. 본 논문에서는 부스팅 기법을 도입하여 이 문제를 접근해 보았다. 부스팅 기법은 약한 능력을 보유한 학습 알고리즘을 부스팅 과정을 통해 궁극적으로 강력한 성능을 얻을 수 있게 해준다. 간단한 선형 퍼셉트론에 부스팅 기법을 도입하여 문서 여과에 적용하였다. 제안된 알고리즘을 Reuters-21578 문서 집합에 적용한 결과, 재현률 측면에서 다층 신경망보다 우수한 성능을 보였고 특히 양의 학습 데이터가 부족한 문제의 경우 탁월한 결과를 얻을 수 있었다.