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이유는 스위치가 기계적 접점에 다가갈수록 미세한 전기 방전이 일어나게 되고 고스란히 고주파형태의 노이즈가 발생하게 되어 수시로 On/Off 상태로 바뀌기 때문이다.. 1. 실험 진행 및 결과
2. 고찰
3. 확인문제 및 실험의 응용
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충분히 높지 않으면 채산상(採算上)의 문제가 있고, 교류고전압을 정류하여 직류로 송전하고 그것을 받는 쪽에서 다시 교류로 바꾸는 기술에 많은 문제가 있다. 1. 실험 목적
2. 실험
3. 오차의 원인
4. 결과 및 토의
5. 참고
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신호모델 및 해석
1. 실험의 목적
2. 실험 준비물
3. 기초 이론
4. 실험 진행
5. 실험예상
6. 실험 결과 및 분석
7. 오차의 원인과 개선방향
8. 감상
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14 Motor Current as Temperature Change
(a) T=3, (b) T=6, (c) T=10 1. 서론
1.1 배경
1.2 최종목표 및 내용
2. 고온가공기법의 이론 해석
2.1 공작물의 온도해석
2.2 유한요소해석
2.3 해석결과
3. 실험
3.1 실험조건 및 실험장치
3.2 실험결과
4. 결론
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위해서 왜 하게 되는 것인지도 한 번 더 생각하게 되었고 여러 번 실수 때문에 실험을 반복해야 해서 힘들었는데 그 것이 실험에 대해 좀 더 잘 알게 되는 계기가 될 수 있었던 것 같다. 1.개요
2.장비
3.방법
4.결과해석
5.결론
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모델....................................................9
그림 2.6 일반적인 함수특성곡선...................................................13
그림 2.7 불포화지방에 대하여 확장된 Mohr-Coulomb 파괴포락선......................14
그림 3.1 지하수위 5m 사면.......................
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모델링한 대상 각각의 두께에 대한 온도 분포를 보여 준다.
◈REPORT
스킨용기 사출성형 해석
(산학협동과제 보고서)
-3조-
학번:
이름:
학번:
이름:
담당:
제출일:2008.12.10 1. 제품형상 및 격자형상
2. Modeling 작업 수행
1) CATIA 모델링 작업
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해석하여 간단한 보고서를 써 보시오.
2) <표 4>의 지역애착과 사회적결속력에 대한 표를 보면서 해석하는 문장을 써 보시오.
3) <표 5>의 학업성적의 경로모형을 보면서 변수들의 관계를 설명하여 보시오.
4) <표 5> ~~ <표 10>까지는 조
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결과를 토대로 비교하였다.
(이하 생략) 논문제목 : 펄스파형에 따른 초광대역 통신시스템의 채널용량 분석
I. 서 론
II. 초광대역 펄스신호 모델
III. 다중접속 채널상의 파형에 따른 SNR특성
IV. 다중접속환경의 채널용량
V. 모의실험 및
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결과
3. 초광대역 시스템의 실내 채널 특성
3.1 실내 채널 소개
3.2 초광대역 신호 측정 셋업
3.3 기술적 미세 보정
3.4 초광대역 채널 특성
3.4.1 환경 셋업
3.4.2 경로 손실 모델(Path Loss Model)
3.4.3 채널 임펄스 응답
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결과, 해석모델을 기준으로 객관적으로 토론했고, 필요할 경우 제3자 검증을 통해 합리적 결론을 도출했습니다.
7. 5년 후 자신의 모습을 그려본다면?
답변: 한전 전력연구원 고전압 분야의 핵심 연구자로 성장해, 송변전 설비의 디지털 진단
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해석을 요약하고, 그것이 사회 또는 국가에 미치는 중요성을 강조합니다. 또한, 이 분석을 통해 얻은 통찰력과 정책 변화에 대한 추천 사항을 간략히 언급할 수 있습니다. 분석 결과가 현재와 미래에 대한 더 나은 결정을 돕는데 기여할 수 있
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해석뿐만 아니라 실험실에서 직접 프로토타입을 제작하고 시험한 점도 큰 도전이었습니다. 시험 장비 세팅부터 데이터 수집, 결과 분석까지 전 과정을 관리하며, 해석 결과와 실험 결과 간의 차이를 줄이기 위해 세밀하게 조건을 조정했습니
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)을 만족시키는 결과를 도출한 경험이 있습니다. 또한, 설계팀과의 협업을 통해 구조 개선안을 제시하고 실제 물성 시험 결과와 해석값을 비교하여 모델 정합성을 확보하는 역할도 담당하였습니다. 이러한 경험은 한국GM의 글로벌 차량 개발
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해 심혈관계 질환이나 수면 장애 등을 조기에 진단하는 AI 시스템을 연구하고자 합니다.
두 번째 연구 관심사는 설명 가능한 인공지능(XAI)입니다. 특히 의료와 같이 결과 해석이 중요한 분야에서는 모델의 예측이 왜 그렇게 나왔는지에 대한
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