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있다. 수평 방향을 바꾸어주는 장치를 로테이터 (ROTATOR),
수직 방향을 바꾸어주는 장치를 엘리베이터(ELEVATOR)라고 한다. ● 안테나 관련 파라미터들
◆ Radiation pattern (안테나 지향성도)
◆ Impedance
◆Gain(이득)
◆지향성(directivity)
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성능 평가를 위한 컴퓨터 모델 개발
이주윤 저 | 한양대 대학원 발행, 건축공학 전공
자연채광 성능평가용 인공천공돔의 휘도조정 및 유용성 평가에 관한 연구
유인혜 저 | 경희대 대학원 발행, 건축공학 전공
자연채광을 고려한 인공조명 제
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3-6
나. 냉동기 성능실험 --------------------------------- 3-7
다. 열펌프 성능실험 -------------------------------- 3-12
3-4. 보고서 작성시 포함사항 ------------------------------- 3-13
3-5. 고찰 ----------------------------------------------- 3-13
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파라미터
- E-UTRA 채널 대역폭 및 전송 대역폭 구성
- 안테나 사용에 따른 전송속도 비교
- 주파수 대역폭 및 안테나 구성에 따른 속도 비교
5. LTE와 CDMA. GSM,WIMAX와의 성능 비교
- GSM에서
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파라미터
- E-UTRA 채널 대역폭 및 전송 대역폭 구성
- 안테나 사용에 따른 전송속도 비교
- 주파수 대역폭 및 안테나 구성에 따른 속도 비교
5. LTE와 CDMA. GSM,WIMAX와의 성능 비교
- GSM에서
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수신부의 제작 ............................ 21
4.3 절 Timer의 제작 ...................................... 21
4.4 절 음성 녹음 재생기의 제작 .............................. 22
4.5 절 LED방향 표시기의 제작 ................................ 23
4.6 절 제작된 시스템의 성능시험결
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수신부에 신호가 전달되었을 때 약간의 delay를 제외한 동작이 정상적으로 작동하였다. 또한 무게중심이 우측으로 치우쳤지만 동작하는데 큰 지장이 없었다.
이 소형 무인 탐사 로봇은 다음과 같은 효과를 기대한다.
사람이 접근하기 힘든 곳
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성능과 직결되는 파라미터, 제조 기술 등 대해 공부했고, 기존의 지식과 비교 대조해보며 연료전지에 대한 전문성을 한 단계 성장시켰다고 생각합니다. 또한 MEA를 비롯 APS,FPS 등 연료전지시스템 전반에 대해 이해하였습니다. 이러한 지식을
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성능 평가를 담당했습니다. 데이터를 정제하고 시계열 분석을 위한 입력 시퀀스를 생성했으며, LSTM 모델을 설계하고 학습을 진행했습니다. 성능 개선을 위해 하이퍼파라미터 튜닝과 평가 지표 분석에 주력했습니다. 팀원들과 긴밀히 소통하
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니다.
이를 극복하기 위해 체계적인 학습과 실험을 통해 문제를 단계적으로 해결할 것입니다. 예를 들어, 교차 검증(Cross-validation)을 통해 모델의 성능을 안정적으로 평가하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델을 최적화하는 방식으로 접근할
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성능이 부족하다고 판단하여, 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory)을 도입하기로 했습니다. LSTM은 시계열 데이터에 강점을 가진 모델이기 때문에, 교통량의 변화를 잘 예측할 수 있었습니다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을
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성능이 나빠졌던 적이 있습니다. 이를 해결하기 위해 문제 원인을 분석한 결과, 학습 데이터에 타겟 값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습
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