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On-Site vs. Laboratorial Implementation of Camera Self-Calibration for UAV Photogrammetry
Han, Soohee, Park, Jinhwan,Lee, Wonhee 한국측량학회 2016 p.349-356
On-Site vs. Laboratorial Implementation of Camera Self- Calibration for UAV Photogrammetry
한수희, 박진환,이원희 한국측량학회 2016 p.349-356
Lee, Seulki, Kim, Sukyung,Lee, Changwook 한국측량학회 2016 p.357-372
이슬기, 김수경,이창욱 한국측량학회 2016 p.357-372
Lee, Jisun, Kwon, Jay Hyoun 한국측량학회 2016 p.373-382
이지선, 권재현 한국측량학회 2016 p.373-382
Machine Learning Approaches to Corn Yield Estimation Using Satellite Images and Climate Data
Kim, Nari, Lee, Yang-Won 한국측량학회 2016 p.383-390
김나리, 이양원 한국측량학회 2016 p.383-390
A Similarity Weight-based Method to Detect Damage Induced by a Tsunami
Jeon, Hyeong-Joo, Kim, Yong-Hyun,Kim, Yong-Il 한국측량학회 2016 p.391-402
A Similarity Weight-based Method to Detect Damage Induced by a Tsunami
전형주, 김용현,김용일 한국측량학회 2016 p.391-402
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.