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분석
실어증에 대한 음운 성분분석인 PCA는 실어증이 있는 사람이 말로 소리를 분석하는 것을 배울 수 있도록 도와주는 단어 찾기 치료법 이이다. 이는 단어의 의미를 대상으로 하는 명명 처리인 SFA(Semantic Feature Analysis) 와 동일원리에 기초하
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Analysis (LDA)
2] PCA (Principal Component Analysis)
2] PCA (Principal Component Analysis)
3] SVM (Support Vector Machine)
4] Haar-like feature
4. 결론
4.1 구현 시스템
4.2 시스템 구성
4.3 face detection
4.4 시스템의 완성도
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분석을 실시하는데 있어서 본 연구에서는 변수들의 상관관계를 이용하여 본래의 변수들이 갖고 있는 의미를 최대한 보존하면서 보다 적은 수의 요인으로 요약하는 R-type 요인분석을 적용하였으며, 주성분분석(principal component analysis: PCA)을 통
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(왜 그것을 좋아하지 않는가?) I (interest): 아이디어에 관해 발견한 흥미 쌍비교 분석법(Paired Comparison Analysis, PCA) 이 기법은 몇 개의 대안들을 우선 순위, 또는 순서를 매길 때 적절하게 사용할 수 있는 방법이다. 상대적인 우선 순위에 다라 대
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맵(mindmap)
(5) 여섯색깔 사고모자
(6) SCAMPER
2. 수렴적 사고의 실제
(1) 히트(hits) 기법
(2) 하이라이팅(highlighting) 기법
(3) PMI (Plus, Minus, Interesting)
(4) 평가 행렬표 (evaluation matrix)
(5) 쌍비교 분석법
(Paired Comparison Analysis, PCA)
Ⅲ. 결론
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