• Nuclear industry
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• v.9 no.2 s.72
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• pp.29-36
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• 1989

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.542-543
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• 2023

최근 일회용품의 사용 증가 및 재질과 종류가 다양해짐에 따라, 올바른 분리배출 방법 공유 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 실시간 물체 인식 알고리즘인 YOLOv7 (You Only Look Once)를 이용하여 재활용 마크를 자동으로 분류하고 그에 따른 올바른 분리배출을 알려주는 시스템을 구현했다. 그 결과, mAP값이 90%로 좋은 객체 검출률을 보였다. 또한, 카카오톡 챗봇 API를 이용하여 올바른 분리배출 방법을 공유하는 서비스를 제공하며 사용자 접근성을 높여 많은 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 구현했다.

• Life and Agrochemicals
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• s.246
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• pp.20-23
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• 2009

지금 한국 농업이 당면한 가장 힘든 장애물은 농업에 대한 올바른 이해와 인식의 부재다. 농업정책과 농업보조는 선심성의 시혜가 아니다. 농업이 생산하는 다원적 기능에 대한 정당한 보상이며, 경제적 불안정과 사회적 갈등에 대한 안전망을 제공하는 국가존립의 기반이다. 그런 인식하에서 접근되어야 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.793-796
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• 2001

음성인식 시스템은 인간의 의사소통 수단인 음성을 기계가 인지할 수 있게 하는 것이다. 이러한 음성 인식 알고리즘 개발은 현재 활발히 진행되고 있다. 올바른 음성인식 시스템의 구현을 위해서는 높은 인식률 구현과 적은 처리시간이 요구된다. 또한 인식률 향상을 위해서는 그 구현 알고리즘이 복잡해지고 이에 따라 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 성문 특성에 따른 Glottal Spectrum에 적응적인 필터계수를 적용하여 인식률 향상을 도모하였다. 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과 전체 인식률이 2% 향상되었다.

• Tribology and Lubricants
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• v.11 no.1
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• pp.1-4
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• 1995

각 나라 자동차 엔진메이커들은 그 나라의 기후, 환경, 도로사정 등 그 중요도에 따라 독자적인 성능규격을 실시하고 있으며 특히 우리나라도 기후, 지형 및 사용연료인 디젤유황함량 등의 조건에 맞는 공동의 독자적인 엔진 test method 및 규격제정이 필요한 시기가 도래하였다고 보며, 국내 자동차 메이커들이 전 세계로 수출하는 과정에서 그 해당나라의 엔진요구 규격을 잘 인식하고 자동차수출에 따른 AS 및 오일추천을 정립하여, 오일에 의한 엔진트러블 등을 방지해야 할 것이며, 국내에 유럽 및 일본식 엔진이 70~80% 시장성을 갖고 운행되고 있다는 점을 인식하여 그 적합한 유럽의 CCMC 규격과 유럽의 유명 자동차메이커의 규격에 대해 잘 알아야 할 것이며, 엔진오일의 성능등급에 대한 잘못된 인식과 오일선택으로 고가 차량의 엔진트러블 및 잦은 수리로 소비자나 국가적으로 경제적 손실의 발생을 방지하는 디젤엔진오일의 올바른 선택과 요령을 정리하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.5
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• pp.585-594
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• 2002

This paper, describes about creation and implementation of phonetic value- transcription conversion table for postprocessing of the voice recognition. Transcription set generator, which produces transcription set that is pronounced as recognized phonetic value, is designed and implemented to postprocess for the voice recognition system which recognizes syllable unit phonetic value Phonetic value-transcription conversion table is produced with transcription-phonetic value conversion table produced by modeling standard pronunciation on petrinet. To show that phonetic value-transcription conversion table produces correct transcription set, transcription set generator is designed and implemented. This paper proves that correct transcription set is produced, which is including pre-vocalization transcription as a result of experimenting standard pronunciation examples and the words randomly sampled from pronunciation dictionary.

• The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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• v.2 no.8
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• pp.5-14
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• 1981

• 건강소식
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• v.13 no.6 s.127
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• pp.17-19
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• 1989

• The Science & Technology
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• v.19 no.12 s.211
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• pp.6-7
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• 1986

• The monthly packaging world
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• s.112
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• pp.111-111
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• 2002