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송유승, 이신경,이정우,강도욱,민경욱 한국전자통신연구원 2019 p.703-714
이정남, 이용호,이광천,김태중 한국전자통신연구원 2019 p.715-730
김홍찬, 연규봉,김원종,박철순 한국전자통신연구원 2019 p.731-738
Multiregional secure localization using compressive sensing in wireless sensor networks
Chang Liu, Xiangju Yao,Juan Luo 한국전자통신연구원 2019 p.739-749
Zhiwen Zhou, Gaoming Huang,Xuebao Wang 한국전자통신연구원 2019 p.750-759
Interworking technology of neural network and data among deep learning frameworks
박재복, 유승목,윤석진,이경희,조창식 한국전자통신연구원 2019 p.760-770
VS3‐NET: Neural variational inference model for machine‐reading comprehension
박천음, 이창기,송희준 한국전자통신연구원 2019 p.771-781
이유철, 명현 한국전자통신연구원 2019 p.782-796
Image saliency detection based on geodesic‐like and boundary contrast maps
Yingchun Guo, Yi Liu,Runxin Ma 한국전자통신연구원 2019 p.797-810
Efficiency improvement of a DC/DC converter using LTCC substrate
정동윤, 장현규,김민기,박준보,전치훈,박종문,고상춘 한국전자통신연구원 2019 p.811-819
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.