• 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.213-220
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• 2007

This study investigates the voice quality including F0, jitter, shimmer, and NHR for the children with cochlear implant (CI group) and those with normal hearing (NH group). The CI group was further classified two sub-groups depending upon the time of surgery (i.e. under four years vs. over four years). Three corner vowels (e.g. /a/, /i/, /u/) with extended vocalization were used and analyzed with Multi-Dimensional Voice Program (Kay Elemetrics, Model 4300). The statistics were made in two independent sample t-test with SPSS 11.5. The results can be summarized as follows: (1) The children with cochlear implanted before 4 years of age had very similar data with the NH group except for the vowel /a/. (2) The children with cochlear implanted after 4 years of age, however, indicated significant differences in Fo (/a/, /i/, /u/), Jitter (/e/), shimmer (/a/, /i/, /u/) and NHR(/a/) in all three vowels. It is concluded that the early CI surgery and the early intervention would be very important to maintain better voice quality.

• 대한수학회지
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• 제32권3호
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• pp.401-413
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• 1995

This paper is concerned with the problem given below $$ (1.1) i\frac{dx}{du_1(x,\lambda)} + q1(x)u_2(x,\lambda) = \lambdau_1(x,\lambda) 0 \leq x < \infty - i\frac{dx}{du_2(x,\lambda)} + q2(x)u_1(x,\lambda) = \lambdau_2(x,\lambda), $$ $$ (2) u_2(0,\lambda) - hu_1(0,\lambda) = 0 $$ where $\lambda$ is a complex parameter and h is a non-zero complex number.

• 대한수학회보
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• 제41권2호
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• pp.275-282
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• 2004

Let {$a_{ni},\;u_n\;{\leq}\;{\upsilon}_n,\;n\;{\geq}\;1$} be an arry of constants. Let {X_{ni},\;u_n\;{\leq}\;i\;{\leq}\;{\upsilon}_n,\;n\;{\geq}\;1$} be {$a_{ni}$}-uniformly integrable random variables. Weak laws for the weighted sums ${{\Sigma}_{i=u_n}}^{{\upsilon}_n}\;a_{ni}X_{ni}$ are obtained.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.223-224
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• 2006

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.124-125
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• 2005

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2000년도 한국우주과학회보 제9권2호
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• pp.75-75
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• 2000

No Abstract, See Full Text

• 한국독어학회지:독어학
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• 제9집
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• pp.1-21
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• 2004

Die sogenannten verba pura bilden eine Teilmenge der germanischen starken Verben der VII. KLasse. Sie sind auf einsilbige langvokalisch auslautende Wurzeln des Vorurgermanischen $zur\"{u}ckzufuhren$: z. B. ${\ast}kn\bar{e}an$ 'erkennen', ${\ast}m\bar{e}an$ '$m\"{a}hen$', ${\ast}bl\bar{o}an$ $'bl\"{u}hen'$, ${\ast}m\bar{o}an$ $'qu\"{a}hlen'$. Um den Begriff der verba pura genau zu $erkl\"{a}ren$, stellt man diesen Verben die sogenannten verba impura $gegen\"{u}ber$, bei denen auf die lang Wurzelvokale urgerm. ${\ast}-\bar{e}-$ und ${\ast}-\ber{o}-$ ein Konsonant folgl: z.. B. urgerm. ${\ast}l\bar{e}tan$ (got. \etan) 'lassen', ${\ast}hw\bar{o}pan$ (got. hvopan) 'sich $r\"{u}hmen$'. Die germanischen starken Verben der VII. Klasse hat die $st\"{a}rksten$ Umgestaltungen mitgemacht, und zwar die verba pura noch mehr. In diesem Aufsatz untersuchte ich die $Gr\"{u}nde$ ihrer Umgestaltungen im germanischen Verbalsystem. Danach wird der Vorgang erschlossen, wie die verba pura in Ahd. zu den schwachen Verben I $\"{u}bertraten$. Dabei werden die folgenden Punkte besonders behandelt: Hatten die $fr\"{u}hzeitigen${\;}Pr\"{a}sensformen$ der verba pura -i-, das aus -jan herausgeht? Wenn nein, wie haben die verba pura zur schwachen Flexion $\"{u}bertraten$? Warum konnten die verba pura wie die anderen redupliziernden Verben in Ahd. nicht zu ablautenden Verben $\"{u}bergehen$?

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.173-182
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• 2010

최근 우리사회는 예측이 불가능한 재난발생의 양상이 다변화 하고 있다. 그러므로 안전문제에 대한 부정적인 인식이 나타나면서, UT를 활용한 우리 일상의 재난 대응체계를 준비하자는 해결방안이 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 u-Gov의 응용서비스로 재난 대응체계를 위해 UT를 응용한 예측 프로토타입을 제시하였다. 그리고 UT를 응용한 정책과제로, e-Gov와 u-Gov의 차별성을 비교분석하여, e-Gov의 한계를 극복하는 방안으로 u-Gov의 개선안과 예측 프로토타입 구현시 예상되는 문제의 개선점도 제시하였다.

• Ocean and Polar Research
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• 제36권3호
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• pp.255-276
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• 2014

The dispute between China and Japan regarding $Di\grave{a}oy\acute{u}t\acute{a}i$ is believed to be quite similar to the controversy surrounding Dokdo in terms of historical and post-war processes except for the point that the phenomena of occupation is different with regard to Dokdo. China's claim to $Di\grave{a}oy\acute{u}t\acute{a}i$ is based on historical title and continuous use while the basis of Japan's claim is summarized as preoccupancy of ownerless land. Even though Japan acknowledges that China discovered $Di\grave{a}oy\acute{u}t\acute{a}i$, Japan claims that the act to establish sovereignty over the island from the standpoint of International Law was not taken by China. However, at that time, effective occupation was not an essential prerequisite for the acquisition of a territory. That is to say, from a legal perspective, the legal right for an area could be established based on the discovery of the land, and so it is thought that Japan is applying the current criteria of International Law in a manner that is inappropriate. When we review the post-war process, the San Francisco Peace Treaty does not directly mention $Di\grave{a}oy\acute{u}t\acute{a}i$. But based on the said treaty, we can note that Japan gave up all rights for the southern area that is north of the boundary line that equates to latitude $29^{\circ}$ and that includes the Ryuku Islands and $Di\grave{a}oy\acute{u}t\acute{a}i$. Of course, the provisions for the territory in the San Francisco Peace Treaty and its disposal are not the final factor for the judgment regarding dominium of $Di\grave{a}oy\acute{u}t\acute{a}i$. However, it seems clear that Japan's attitude and interpretation regarding the issues of $Di\grave{a}oy\acute{u}t\acute{a}i$, the Kuril Islands and Dokdo is problematic.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.