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    ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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    § ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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    최근린법을 이용한 자주포 수리부속의 수요예측 연구 = A Study on the Demand Forecasting of Self-propelled Artillery

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    In this paper, we compare and analyze demand forecasting results of existing methods and proposed method using K-Nearest Neighbor method in predicting irregular demand patterns of Self-propelled Artillery Repair Parts. Our analysis shows that forecasting error obtained from K-Nearest Neighbor method is smaller than those obtained from existing methods. This result is also verified through paired T-test. It is expected that our proposed method can be used to improve not only the effectiveness of defense budget utilization but also weapon system readiness in future military operations.
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    In this paper, we compare and analyze demand forecasting results of existing methods and proposed method using K-Nearest Neighbor method in predicting irregular demand patterns of Self-propelled Artillery Repair Parts. Our analysis shows that forecast...

    In this paper, we compare and analyze demand forecasting results of existing methods and proposed method using K-Nearest Neighbor method in predicting irregular demand patterns of Self-propelled Artillery Repair Parts. Our analysis shows that forecasting error obtained from K-Nearest Neighbor method is smaller than those obtained from existing methods. This result is also verified through paired T-test. It is expected that our proposed method can be used to improve not only the effectiveness of defense budget utilization but also weapon system readiness in future military operations.

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