본문 바로가기 주메뉴 바로가기
22대 대한민국 국회 국회정보길라잡이 국회의원검색
회원가입 로그인
HOME

정보검색

소장정보 검색

국회도서관 홈으로 정보검색 소장정보 검색

결과 내 검색

동의어 포함

고급검색

인명/단체명

저자정보 상세정보
인명/단체명을 입력하세요.

키워드

  • 대표어

  • 외국어

-

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
Enterprise 무선랜을 위한 이웃 비콘 프레임을 활용한 빠른 핸드오버 방안에 관한 연구 = A study on the fast handover method using neighbor-beacon frames for enterprise WLAN 김영준, 경연웅 p. 943-949

전력증폭기의 선형화를 위한 LUT 기반 전치왜곡기의 효율적인 구현 기법 = Efficient implementation technique of LUT-based predistortion for power amplifier linearization 최재웅, 오혁준, 조현욱, 정의림 p. 950-958
소프트웨어 개발을 위한 Frechet와 Lomax 수명분포를 따르는 소프트웨어 NHPP 신뢰모형에 관한 비교연구 = A comparative study on software NHPP reliability model following Frechet and Lomax lifetime distribution for software development 김희철 p. 959-966
IoT 센서 데이터 기반으로 산불 발생을 예측하는 머신러닝 알고리즘 = Machine learning algorithm to predict wildfire occurrence based on IoT sensor data 박정규 p. 967-973
이동 채널 환경에서 강인한 SC-FDE 전송구조 = A new SC-FDE transmission structure robust in mobile communication environments 정의림, 최재웅, 이재생, 이성민 p. 974-981
메타버스 플랫폼을 활용한 혼합형 수업 = Hybrid class using metaverse platform 정미숙 p. 982-987
인공지능(AI)기반 데이터 거래 생태계를 위한 전략적 접근 = A study on strategic approaches to vitalize digital economy and artificial intelligence (AI)-based digital transactions 황정훈, 서용모 p. 988-999
3차원 좌표 측정기 측정 오차에 높은 온도의 측정물이 미치는 영향에 대한 연구 = A study on the effect of high temperature workpieces on the measurement error of coordinate measuring machines 홍선기 p. 1000-1014
보육교사의 장애 영·유아 인권 인식, 사회적지지, 자아존중감, 직무 스트레스의 관계 : A study on the relationship of child care teacher’s sense of human rights of handicapped infant and child, social support, self-esteem, and job stress : for the development strategy of handicapped child care / 장애 영·유아 보육 발전전략 도출을 중심으로 박영심, 김인점, 김춘선, 박영숙 p. 1015-1021
기업의 기술 융복합 활동이 특허의 피인용에 미치는 영향 : The effect of companies’ technology convergence activities on the patents citation : focusing on US semiconductor patents / 미국 반도체 특허를 중심으로 임진식, 김영준 p. 1039-1051
대학생의 능동적·협력적 학습경험, 교수-학생 상호작용, 역량향상 간의 구조적 관계 = Structural relationship between university students' active and collaborative learning experiences, professor-student interactions, and competency improvement 임경수 p. 1052-1064
한국어 표현문형 ‘-어/아/여 보다’의 의미 기능과 사용 양상 연구 = A study on the semantic function and usage pattern of Korean expression form ‘-uh/ah/yeo boda’ 손연정 p. 1065-1071
출산을 경험한 성인 여성의 미충족의료 현황과 영향 요인 분석 : Effect of unmet healthcare needs among women with birth experience : using Korean Health Panel Survey cases (2009-2018) / 한국의료패널자료를 활용하여(2009-2018년) 신숙, 이원재 p. 1072-1084
아토피피부염 청소년의 우울감에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 : The analysis of risk factors influencing adolescent depression in a atopic dermatitis : diseases-using data from the 2020 Korean Youth's Risk Behavior Web-based Study / 2020 청소년건강행태온라인조사 활용 박초희 p. 1085-1095
심뇌혈관질환자의 미 충족 의료실태와 위험요인 = Prevalence and risk factors of unmet healthcare needs among cardio-cerebrovascular disease patient 길은하 p. 1096-1106
간호대학생의 창의융합역량 수준 분석 = An analysis of creative convergence competency level of nursing students 김정숙, 윤지원, 제남주 p. 1107-1116
스케일링 전문치과위생사제도와 관련업무에 관한 인식조사 = A survey on the perception of the scaling specialized dental hygienist system and related tasks 박규정, 김혜진, 김경민 p. 1117-1126
텍스트 마이닝을 활용한 대학생 문제음주 연구 동향 분석 = Text mining : research trends of college students' problem drinking 박준언, 윤기혁 p. 1127-1140
C2C 지식거래 플랫폼의 E-서비스 품질이 지각된 가치와 지속이용의도에 미치는 영향 : The effect of e-service quality on perceived value and intention of continuous use in C2C knowledge transaction platform : the moderating role of recovery scale / 회복척도의 조절효과 최여명, 박현숙 p. 1022-1038

참고문헌 (19건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 H. Liang, M. Zhang & H. Wang. (2019). A neural network model for wildfire scale prediction using meteorological factors. IEEE Access, 7, 176746-176755. DOI : 10.1109/ACCESS.2019. 2957837 미소장
2 J. Zhang, H. Zhu, P. Wang & X. Ling. (2021). ATT squeeze U-Net: A lightweight network for forest fire detection and recognition. IEEE Access, 9, 10858-10870. DOI : 10.1109/ACCESS.2021.3050628 미소장
3 M. L. Mann, E. Batllori, M. A. Moritz, E. K. Waller, P. Berck, A. L. Flint, L. E. Flint & E. Dolfi. (2016). Incorporating anthropogenic influences into fire probability models: Effects of human activity and climate change on fire activity in California. PLOS One, 11(4), 1-21. DOI : 10.1371/journal.pone.0153589 미소장
4 V. H. Dale. et. al. (2001). Climate change and forest disturbances: Climate change can affect forests by altering the frequency, intensity, duration, and timing of fire, drought, introduced species, insect and pathogen outbreaks, hurricanes, windstorms, ice storms, or landslides. BioScience, 51(9), 723-734. DOI :10.1641/0006-3568(2001)051[0723:CCAFD]2.0.CO;2 미소장
5 K. Bonsor. (2001). How wildfires work. HowStuffWorks.com, https://science.howstuffworks.co m/nature/natural-disasters/wildfire.htm 미소장
6 J. Toledo-Castro, P. Caballero-Gil, N. Rodríguez-Pérez, I. Santos-González, C. Hernández-Goya & R. Aguasca-Colomo. (2018). Forest Fire prevention, detection, and fighting based on fuzzy logic and wireless sensor networks. Complexity, 2018, 1-17. DOI : 10.1155/2018/1639715 미소장
7 Y. Yu, S. Moon, S. Sim & S. Park. (2020). Recognition of license plate number for web camera input using deep learning technique. Journal of Next-generation Convergence Technology Association, 4(6), 565-572. DOI :10.33097/JNCTA.2020.04.04.354 미소장
8 D. Song, D. Jeon, T. Ha, H. Lee & K. Kim. (2022). Comparison of Korean facial expression classification performance between deep learning based image filters. Journal of Next-generation Convergence Technology Association, 6(5), 767-774. DOI : 10.33097/JNCTA.2020.04.04.354 미소장
9 P. D. Pickell, R. D. Chavardes, S. Li & L. D. Daniels. (2021). FuelNet: An artificial neural network for learning and updating fuel types for fire research. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 59(9), 7338-7352. DOI : 10.1109/TGRS.2020.3037160 미소장
10 S. Masoumi, T. C. Baum, A. Ebrahimi, W. S. T. Rowe & K. Ghorbani. (2021). Reflection measurement of fire over microwave band:A promising active method for forest fire detection. IEEE Sensors Journal, 21(3), 2891-2898. DOI: 10.1109/JSEN.2020.3025593 미소장
11 H. S. Lim. (2021). 2020 forestry statistics. Korea Forest Service. https://www.forest.go.kr/ 미소장
12 C. A. Graff, S. R. Coffield, Y. Chen, E. Foufoula-Georgiou, J. T. Randerson & P. Smyth. (2020). Forecasting daily wildfire activity using poisson regression. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(7), 4837-4851. DOI : 10.1109/TGRS.2020.2968029. 미소장
13 R. Nair & S. Gupta. (2017). Wildfire:Approximate synchronization of parameters in distributed deep learning. IBM Journal of Research and Development, 61(4/5), 7:1-7:9. DOI : 10.1147/JRD.2017.2709198. 미소장
14 P. Moore, J. Hardesty, S. Kelleher, S. Maginnis & R. Myers. (2003). Forests and wildfires:Fixing the future by avoiding the past. World Forestry Congress. http://www.fao.org/3/xii/0829-b3.htm 미소장
15 K. Doyle, B. Deacon & S. Locke. (2017). New fire danger rating system set to be trialled this summer to cope with new extremes. ABC News, https://www.abc.net.au 미소장
16 Canadian National Fire Database. National burned area composite. https://cwfis.cfs.nrca n.gc.ca 미소장
17 R. Skakun, E. Whitman, J. M. Little & M. Parisien. (2021). Area burned adjustments to historical wildland fires in Canada. Environmental Research Letters, 16(6), 1-12. DOI : 10.1088/1748-9326/abfb2c 미소장
18 pandas, https://pandas.pydata.org/ 미소장
19 scikit-learn, https://scikit-learn.org/ 미소장

추천서가 (다양한 추천 자료를 만나보세요)

권호기사보기

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 기사목차

권호

기사명 원문보기 기사목차
닫기