• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제1권1호
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• pp.21-30
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• 1994

We give a simple unified proof of various characterizations of discrete classical orthogonal polynomials.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제1권1호
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• pp.75-78
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• 1994

In this paper we define free torsion-free and torsion-free completely on an automaton. We prove some properties of them which are important

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제2권2호
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• pp.47-52
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• 1995

in this paper we reduce the trading strategy of discounted security model to trading strategy of original model

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제3권1호
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• pp.79-88
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• 1996

In this paper we define a new short exact sequence of automata and we investigate module-like properties on projective and injective automata

• 한국과학교육학회지
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• 제32권3호
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• pp.524-531
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• 2012

Categorization is an important human function used to process different stimuli. It is also one of the most important factors affecting measurement of a person's classification ability. Explicit categorization, the representative system by which categorization ability is measured, can verbally describe the categorization rule. The purpose of this study was to develop a prediction model for categorization ability as it relates to the classification process of living organisms using fMRI. Fifty-five participants were divided into two groups: a model generation group, comprised of twenty-seven subjects, and a model verification group, made up of twenty-eight subjects. During prediction model generation, functional connectivity was used to analyze temporal correlations between brain activation regions. A classification ability quotient (CQ) was calculated to identify the verbal categorization ability distribution of each subject. Additionally, the connectivity coefficient (CC) was calculated to quantify the functional connectivity for each subject. Hence, it was possible to generate a prediction model through regression analysis based on participants' CQ and CC values. The resultant categorization ability regression model predictor was statistically significant; however, researchers proceeded to verify its predictive ability power. In order to verify the predictive power of the developed regression model, researchers used the regression model and subjects' CC values to predict CQ values for twenty-eight subjects. Correlation between the predicted CQ values and the observed CQ values was confirmed. Results of this study suggested that explicit categorization ability differs at the brain network level of individuals. Also, the finding suggested that differences in functional connectivity between individuals reflect differences in categorization ability. Last, researchers have provided a new method for predicting an individual's categorization ability by measuring brain activation.

• 한국기록관리학회지
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• 제18권4호
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• pp.99-124
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• 2018

본 연구는 국가보훈처의 '공훈전자사료관' 컬렉션을 기반으로 독립 운동 컬렉션에 대한 출처별, 주제별, 자료유형별 분류 체계를 제안하였다. 먼저 출처별 분류 체계는 계층별로 구성하였으며 출처별로 분류된 기록물들은 관련 주제어에 따라 2차 분류한 후, 17가지 자료유형별로 분류하였고 '출처-주제-자료유형'의 인용 순서로 기술하였다. 또한 주제어를 바탕으로 한 귀납적 방법을 이용하여 유의미한 컬렉션을 도출하였다. 이를 통해 공훈전자사료관 컬렉션을 출처별, 주제별, 자료유형별로 이용자가 기록물을 쉽게 찾을 수 있도록 분류하였다. 본 연구의 결과는 독립 운동 DB 자료의 기록물 검색을 지원하기 위한 분류 체계로서 이용자의 접근성을 높이고 독립 운동 기록물 서비스를 확장하는데 기초가 될 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.105-124
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• 2019

본 연구는 어린이도서 분류를 위한 KDC 6판의 개선 및 적용 방안을 마련하고자 문헌연구 및 설문조사를 실시하였다. 첫째, 어린이도서의 KDC 간략화 및 세분전개 방안으로 서울시교육청 20개 도서관 및 대표적인 C 도서관이 소장한 어린이도서 주제별 통계 분포를 바탕으로 중분류, 소분류로 간략화 할 분야를 제시하고, 세분화 전개가 필요한 항목은 도서관별 분류지침을 적용하여 확장할 것을 제안하였다. 둘째, 지식그림책과 동화는 내용과 주제에 따라 각 해당항목에 분류하고, 각 나라의 동화는 세목 추가 및 장르 구분을 추가하여 특정 기호에 편중된 자료를 분산시킬 것을 제시하였다. 셋째, 이용자를 위해 연령별, 독서수준별에 따른 배가 방안과 이를 위한 가이드라인의 배포, 분류와 관련한 이용자 교육 실시를 제안하였다. 본 연구는 향후 KDC 6판 개정 시 어린이도서의 간략판 개발 마련에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국환경과학회지
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• 제28권4호
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• pp.455-464
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• 2019

BAT-AEL(Best Available Techniques Associate Emission Level) is the basis for establishing permissible emission standards for the workplace. Therefore, it is necessary to formulate a regulated BAT-AEL setting methodology that is generally applicable to all relevant industries. For the BAT-AEL settings, various factors should be considered such as the pollutants item, whether the workplace is subject to integrated pollution prevention and control, whether BAT is applicable, the basic data type, the emission classification system, and the suitability of the collected data. Among these factors, it is the most important factor to establish the classification system for the emitting facilities such that the emission characteristics of an industrial facility and its pollutants can be effectively reflected. Furthermore the target of the survey workplace should adhere to the BAT guidelines, even if it is a workplace that is subject to an the integrated environmental system. Certified data (SEMS, TMS, cleanSYS, WEMS, etc.) can be used to prioritize the classification system for the emission facility and the emission levels of pollutants. However, the self-measured data, daily logs, and questionnaire data from the workplace can also be used upon agreement of the relevant TWG. The collected data should only be used only when the facility is operating normally. Data that have been determined to be outliers or inappropriate validation methods should also be excluded. The BAT-AEL can be establish by adhering to the following procedure: 1) investigate all relevant workplaces with in the industry, 2)select workplaces for integrated management, 3)Identify BAT application, 4)identify whether BAT is generally applicable, 5)establish a classification system for emitting facilities, 6)collection available data, 7)verify conformity, 8)remove of outliers, 9)prepare the BAT-AEL draft, 10)deliberate, and 11) perform the confirmation procedure.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-9
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• 2018

오픈소스를 사용하는 사용자 및 기업의 비중이 지속적으로 증가하고 있다. 국외뿐만 아니라 국내에서의 오픈소스 소프트웨어 시장 규모가 급격하게 성장하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어의 지속적인 발전에 비해서, 오픈소스 소프트웨어 주제 분류에 대한 연구 거의 이루어지지 않고 있으며 소프트웨어의 분류 체계 또한 구체화되어 있지 않다. 현재는 사용자가 주제를 직접 입력하거나 태깅하는 방식을 사용하고 있으며 이에 따른 오 분류 및 번거로움이 존재한다. 또한 오픈소스 소프트웨어 분류에 대한 연구는 오픈소스 소프트웨어 평가, 추천, 필터링등의 기반 연구로 이용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝 모델을 사용하여 오픈소스 소프트웨어를 분류하는 기법에 대하여 제안하고, 머신러닝 모델 별 성능 비교를 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권4호
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• pp.533-549
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• 2008

주제전문사서의 직무에 관한 깊이 있는 직무분석은 직업정의, 교육과정개발 훈련기준설정, 채용기준, 기관 및 개인적 목표 결정을 위한 중요한 자료이다. 본 연구는 국내 주제전문사서의 직무분석을 실시하여 7개의 책무(duties)와 58개의 작업(tasks)을 추출하였으며, 7개의 책무내용은 다음과 같다. A. 도서관 주제별 정보자원 개발, B. 도서관 주제별 정보자원 관리, C. 도서관 주제별 연구지원 서비스, D. 도서관 이용자 리에종 활동, E.도서관 주제별 이용자교육, F. 도서관 운영관리. G.주제별 능력개발.