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발사 시스템의 동역학 해석을 위한 수치해석 프로그램 개발
채애경(Aekyung Chae),배대성(Daesung Bae),전혁수(Hyucksoo Jeon) 대한기계학회 2007 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2007 No.10
In the initial stage of guided missile launching, the dynamic stability of a missile is highly influenced by disturbances from the outside and interferences among the launching system parts. This research develops a program for guided missile launching system analysis. Random variables are used to analyze quantitatively the missile characteristic response. An example of results with the program applied into a specific System is presented to demonstrate the effectiveness of the propose method.
발사 시스템의 동역학 해석을 위한 수치해석 프로그램 개발
채애경(Aekyung Chae),배대성(Daesung Bae),전혁수(Hyucksoo Jeon) 대한기계학회 2008 大韓機械學會論文集A Vol.32 No.12
In the initial stage of guided missile launching, the dynamic stability of a missile is highly influenced by disturbances from the outside and interferences among the launching system parts. This research develops a program for guided missile launching system analysis. Random variables are used to analyze quantitatively the missile characteristic response. An example of results with the program applied into a specific System is presented to demonstrate the effectiveness of the propose method.
취업 큐레이션 시스템을 위한 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법
임종태(Jongtae Lim),오영호(Youngho Oh),최재용(JaeYong Choi),편도웅(DoWoong Pyun),이소민(Somin Lee),신보경(Bokyoung Shin),채대성(Daesung Chae),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.7
최근 모바일 기기 및 소셜 미디어 서비스의 발전으로 인해, 콘텐츠 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러한 콘텐츠 추천 기법들은 일반적으로 취업 큐레이션 시스템에 적용된다. 대부분의 기존 대학 교육콘텐츠 추천 기법은 해당 학생의 학교, 전공 등을 바탕으로 가장 많이 수강한 과목만을 추천하기 때문에 각 학생이 원하는 취업의 형태나 분야 등이 고려되지 않는다. 본 논문에서는 취업 큐레이션 시스템 기반의 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 취업 큐레이션 시스템에서 활동한 내용을 바탕으로 사용자가 원하는 취업 형태와 취업 분야를 분석하여 관심 기업을 도출한다. 제안하는 기법은 도출된 관심 기업을 바탕으로 관심 기업에 취업한 졸업생들의 신뢰도와 유사도를 측정하여 참고할만한 졸업생을 선정하고 협업 필터링을 통해 사용자에게 맞춤형 교과목, 비교과목, 자율 활동 목록을 추천한다. Recently, with the development of mobile devices and social media services, contents recommendation schemes have been studied. They are typically applied to the job curation systems. Most existing university education content recommendation schemes only recommend the most frequently taken subjects based on the students school and major. Therefore, they do not consider the type or field of employment that each student wants. In this paper, we propose a university educational contents recommendation scheme for job curation services. The proposed scheme extracts companies that a user is interested in by analyzing his/her activities in the job curation system. The proposed scheme selects graduates or mentors based on the reliability and similarity of graduates who have been employed at the companies of interest. The proposed scheme recommends customized subjects, comparative subjects, and autonomous activity lists to users through collaborative filtering.