* ÇöÀç ÄÁÅÙÃ÷ Á¤º¸¸¦ Áغñ Áß¿¡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
Classification is an important area in a data mining. There are various ways in classification methodologies : the decision tree and the neural network, etc. Recently, Rough set theory has...
Abstract
1. ¼·Ð
2. ±âÁ¸ ¿¬±¸ °íÂû
3. º» ¿¬±¸¿¡¼ Á¦¾ÈÇÏ´Â RSC¾Ë°í¸®Áò
4. °á·Ð
Âü°í ¹®Çå
¤ý°ø±Þ¸Á°èȹ½Ã½ºÅÛ µµÀÔÀÇ ÁÖ¿ä ¼º°ø¿äÀÎ
¤ý°Ë»ö Æ÷ÅÐ »çÀÌÆ® ¼±È£¿äÀÎ ºÐ¼® - ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ±â¹ýÀ» Áß½ÉÀ¸·Î
¤ýÀÎÅͳݿ¡¼ ¾Æ¹ÙŸ¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÀÇ·ù±¸¸Å Æò°¡±âÁØ
¤ýe-ºñÁî´Ï½º¿¡ °üÇÑ »ê¾÷üÀÇ Á÷¹« ÀÎÁöµµ ¹× ±³À°¿ä±¸ ºÐ¼® - È£³²Áö¿ª Áß¼Ò±â¾÷À» Áß½ÉÀ¸·Î
¤ýÀÎÅÍ³Ý ÀÌ¿ëºÎ¹® ¹× ȸ¼±°ú »ç¿ëÀÚ Æ¯¼º¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýCPC À¥ ¼ºñ½º¸¦ À§ÇÑ ºÐ»ê Á¢±ÙÁ¦¾î ÇÁ·Î¼¼¼
¤ýZ-CUSUM °ü¸®µµÀÇ ¼³°è
¤ýÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®¿¡ ±âÃÊÇÑ ´Ùº¯·® °øÁ¤´É·ÂÁö¼ö
¤ýWTO/TBT ÇùÁ¤¿¡ µû¸¥ KS ±Ô°ÝÀÇ ºÎÇÕÈ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýµÎ °¡Áö º¹ÇÕ ÀÌ»ó¿øÀÎ ¿µÇâÀÌ ÀÖ´Â °øÁ¤ÀÇ VSS X °ü¸®µµÀÇ °æÁ¦Àû ¼³°è
¤ý6½Ã±×¸¶ Á¤ÀǴܰ迡¼ÀÇ TOCÀÇ Àû¿ë¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ý±³À°Á¤º¸ÈÀÇ ½ÇÅºм®°ú °³¼±¹æ¾È ¹× È¿°úÀûÀÎ ±³¼ö¹ý
¤ýÀΰ£ ¹× ±â°è ½Ã½ºÅÛ ¼³°è¸¦ À§ÇÑ ¾÷¹«ºÐ¼®ÀÇ °´Ã¼ÁöÇâÀû ¾÷¹«±â¼ú¹æ¹ý¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýÁ¦ÇÑµÈ ¹ÝÀÀ½Ã°£¿¡¼ °úµµÇÑ Á¤½ÅºÎÇÏÀÛ¾÷ÀÇ ¼öÇ൵¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ý³ë·ÉÀÚÀÇ ÀÛ¾÷¼öÇà´É·Â Æò°¡
¤ý°¨¼º Æò°¡ Àü¹®°¡ ½Ã½ºÅÛÀ» À§ÇÑ Äèµµ ¹× ±äÀåµµ Æò°¡ ¾Ë°í¸®Áò
¤ýÃÊ´ëÀÇ ¸»¾¸
¤ýÇà»çÀÏÁ¤
¤ý½Ã½ºÅÛ ÅëÇÕÈ¿°ú : ³²ºÏÇÑ Á¤º¸Åë½Å Ç¥ÁØÈÀÇ °æÁ¦¼º ºÐ¼®
¤ýÀ¥¼ºñ½º ±â¼úÀ» ÀÀ¿ëÇÑ Æò°¡°ü¸®½Ã½ºÅÛÀÇ ±¸Çö
¤ý±â¼ú°¡Ä¡Æò°¡¸ðÇü ¹× À¥ ±â¹Ý ±â¼ú°¡Ä¡Æò°¡½Ã½ºÅÛ °³¹ß
¤ý°øÁ¤¼º¿äÀÎÀÇ ¼ö·Å/ÆÇº°Å¸´ç¼º¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ý¿¡³ÊÁöÀý¾à±â¼ú ÀÌÀü¤ýµµÀÔ ÇöȲ¿¡ ´ëÇÑ Á¶»ç¿¬±¸
¤ýPC±â¹Ý ¾ç¹æÇâ ¹«¼±µ¥ÀÌÅÍ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýÇ׸ñ ½Ã°£ °£°ÝÀ» °í·ÁÇÑ temporal ¿¬°ü±ÔÄ¢
¤ýÇ׸ñº° ÃÖ¼ÒÁöÁöµµ¿Í °¡Áß Ç׸ñÀ» °í·ÁÇÑ ¿¬°ü±ÔÄ¢
¤ý·¯ÇÁ ÁýÇÕ°ú SOMÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿¬¼ÓÇü ¼Ó¼ºÀÇ ÀÌ»êÈ
¤ý·¯ÇÁ ÁýÇÕÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«ÀÇ ³ëµå ¼±Åà ¹æ¹ý
¤ý½ÅÈ£ ´ë ÀâÀ½ºñ¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ MLDM¹®Á¦ÀÇ ¼±È£´ë¾È ¼±Á¤
¤ý±â°è½Å·Úµµ¸¦ °í·ÁÇÑ ºÎǰÀÇ ±â°èÇÒ´çÁ¤Ã¥
¤ýAUTOMATIC FACTORY LAYOUT CONSIDERING AISLES AND DIMENSION CONSTRAINTS
¤ýMULTI-LEVEL BUILDING LAYOUT WITH DIMENSION CONSTRAINTS ON DEPARTMENTS
¤ý¼³ºñÁ¾ÇÕÈ¿À²°ú ºÒ·®·üÀ» °í·ÁÇÑ DBR ¿î¿µ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýÁß¼Ò±â¾÷Çü ERP ÆÐŰÁö µµÀÔ Æò°¡
¤ý´ÙÁß±â°è·Î ±¸¼ºµÇ´Â Á¶¸³Àü´Ü°è¿¡¼ÀÇ ºÎǰ»ý»ê ÀÏÁ¤°èȹ
¤ýÀ¯¿¬»ý»ê½Ã½ºÅÛ¿¡¼ÀÇ ÀÛ¾÷ º¯È¿¡ µû¸¥ µ¿Àû ÀÏÁ¤°èȹ¿¡ °üÇÑ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
¤ý°æ¿µÇ°Áú Àü·«°èȹ
¤ý¹Ì·¡ ÀüÀå ȯ°æ¿¡¼ ÀÛÀü ¼öÇàÀ² Àç°í¸¦ À§ÇÑ ÆÐ·¯´ÙÀÓ º¯È
¤ýµ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´× ±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Á¦Á¶ °øÁ¤³»ÀÇ ºÒ·®Ç׸ñº° ¿¹Ãø¹æ¹ý
¤ýÁ¤º¸Åë½Å»ê¾÷(S/W)ÀÇ È¿°úÀûÀΠǰÁú°æ¿µ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà¹æ¾È
¤ýÁ¶Á÷ ÇüÅ¿¡ µû¸¥ TQM ½ÇÇà°ú Á¶Á÷ÀÇ ¿î¿µ¼º°ú°£ÀÇ °ü°è¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýERP¸¦ À§ÇÑ PMI±â¹Ý »ç¿ëÀÚ ±ÇÇѰü¸®
¤ýAn Edge-Flip Algorithm for Computing a Voronoi Diagram of Circles in a Circle
¤ýÆò¸é»ó¿¡¼ ¿øÇüÀÇ ¹æÇع°ÀÇ Á¸Àç½Ã À¯Å¬¸®µð¾È Ãִܰæ·Î °è»ê ¾Ë°í¸®µë
¤ý¿øÁýÇÕÀÇ °èÃþÀû Æ÷ÇÔ°ü°è °è»êÀ» À§ÇÑ O(nlogn) ¾Ë°í¸®µë
¤ý3D Çü»ó¸ðµ¨ÀÇ ¹ý¼± º¤ÅÍ ¾ÐÃàÀ» À§ÇÑ ¹ý¼± À妽º °Å¸®ÀÇ È®·üºÐÆ÷
¤ý»çÀü±â¹Ý ¾ÐÃà±â¹ý°ú È£ÇÁ¸¸ ÄÚµùÀ» ÀÌ¿ëÇÑ STEP ¹°¸®Àû ÆÄÀÏÀÇ ¾ÐÃà
¤ý»ý»ê¼º Çâ»óÀ» À§ÇÑ °øÀå ³» °øÀå »ý»ê ȯ°æ¿¡¼ÀÇ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç »ç·Ê¿¬±¸
¤ýMan-Machine Chart¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Á¶¸³¶óÀÎÀÇ °³¼±
¤ý¹öÆÛ Á¦ÇÑÀÌ ÀÖ´Â ÁÖ¹®»ý»ê½Ã½ºÅÛ¿¡¼ ³³Ç°½Ã°£°ú ±â°èÀÌ¿ë·üÀ» °í·ÁÇÑ ÀÛ¾÷ ¼ø¼ÀÇ °áÁ¤
¤ý¸®´õ½Ê°ú ¼ºñ½ºÇ°ÁúÀÇ °ü°è¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸
¤ýCompetitive Advantages of High-Tech Clusters: Lessons from Silicon Valley and Taiwan
¤ýÈÞ´ëÇü ½ÉÀüµµ±â °³¹ß
¤ý¿¡³ÊÁö °¡º¯Çü ½ÉÀåÃæ°Ý±â °³¹ß
¤ý4Á¶ ±Ù¹« ½Ã½ºÅÛ - À¯ÇÑÅ´¹ú¸® ¿¹ºñÁ¶ °æ¿µ
¤ýÇöÀå°³¼± »ç·Ê : PENTA Tube Á¦Á¶°øÁ¤ÀÇ ÃÖÀû °øÁ¤ ¼³°è
¤ý¢ß´ºÅ×Å©ÀÇ SMERP ±¸Ãà ¼º°ø »ç·Ê
¤ý6½Ã±×¸¶ ±â¹ýÀ» Á¢¸ñÇÑ ºÐÀÓÁ¶ Ȱµ¿
¤ýÀμâ¾÷Á¾¿¡¼ÀÇ 6 Sigma¿¡ ÀÇÇÑ I / B °øÁ¤ºÒ·® °³¼±
¤ýDoing 2003 °æ¿µÇõ½Å ¿îµ¿ ÃßÁø ÇöȲ
¤ý»ý»ê½Ã½ºÅÛ °³¼±À¸·Î ǰÁúÇâ»ó
¤ý°¿øµµ Áß¼Ò±â¾÷ ǰÁú°æ¿µ ¿î¿µ°ú È¿°ú
¤ýÁö¹æ»ê¾÷ À°¼º°ú »ê¾÷ Ŭ·¯½ºÅÍ
¤ý·Îº¿ CO©ü ¿ëÁ¢ºÒ·® °³¼±À¸·Î ¼öÁ¤ÀÛ¾÷ °¨¼Ò
¤ý¾Ð¿¬Á¦ ºÐ¹èºÒ±ÕÇü ¹æÁö·Î ºÒ·®°¨¼Ò ¹× ¿ø°¡Àý°¨
¤ýº¸ÀÏ·¯ ±Þ¼ö ÆßÇÁ ÅäÃâ¾Ð·Â Àú°¨À¸·Î ¹ßÀü¿ø°¡ Àý°¨
¤ý»ê¾÷ÀÇ Æ¯¼ºÀ» °í·ÁÇÑ À¯ºñÄõÅͽº Á¤º¸±â¼ú Ȱ¿ë¹æ¾È¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýÀ°¾È°Ë»ç ½ÃÆí °³¹ß¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ý¿ª°øÇÐÀ» ÅëÇÑ Impeller Modeling ¹× °¡°ø
¤ý°î¸é FittingÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °í¼Ó°¡°ø Ç¥¸é°ÅÄ¥±âÀÇ ÃÖÀûÈ
¤ý¿ª¼³°è¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Turbine BladeÀÇ ¸ðµ¨¸µ
¤ýCIM ±¸ÃàÀ» À§ÇÑ ¸ðÇü
¤ý¼·Î ´Ù¸¥ °øÁ¤ ½Ã°£À» °®´Â ÀÛ¾÷µéÀÇ Àϰýó¸® ÀÏÁ¤°èȹ¹®Á¦
¤ý»çȸº¹ÁöºÐ¾ßÀÇ ISO 9001/2000 ÀÎÁõ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýǰÁúºÐÀÓÁ¶È°µ¿°ú 6½Ã±×¸¶È°µ¿ÀÇ ºñ±³
¤ýµµ·á»ê¾÷ÀÇ Á¦Ç°¾ÈÀü°æ¿µ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
¤ýÅÃ¹è »ê¾÷¿¡¼ÀÇ ¹°·ù ¼ºñ½º ǰÁú ÃøÁ¤
¤ý¹°·ù»ê¾÷ÀÇ ÇöȲ°ú °æÀï·Â °È ¹æ¾È
¤ýRFID(Radio Frequency Identification) ÆÄ·¿Æ® Ç® ½Ã½ºÅÛ °³¹ß¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¤ýPC¿¡ °üÇÑ LCA - ÀÚÀç󸮴ܰ踦 Áß½ÉÀ¸·Î
¤ýSCM ȯ°æÀÇ Ã¶°»ê¾÷¿¡¼ CRM ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸