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1-1 전처리 과정 1-2 직접 염료에 의한 염색 과정과 후처리 1-3 반응성 염료에 의한 염색 과정과 후처리 . . . 전처리과정 1) 염색할 섬유의 무게를 측정 2) 비커에 증류수를 넣는다 (액비 25:1, 섬유무게의 25배) 3) H2O2를 섬유무게의 10배
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염색하고 명반(明礬)을 매염제로 써서 뒤처리하였다. 소방목은 그 자체로 붉은 색이 되지만 명반, 잿물, 식초등의 매염제로 사용하면 다양한 색상을 얻을 수 있다. 4. 숯 염색방법 * 숯 염색의 전처리 과정으로 피염물의 * 피염물과 물의 양은
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과정 제4부 염색의 이론 제8장 염색과 염색견뢰도 제9장 염색의 과정과 원리 제10장 염색 전처리와 약제 제5부 염료와 염색 제12장 염료의 종류와 활용 제13장 침염의 과정과 활용 제14장 날염의 과정과 활용 제15장 천연염료 염색 *
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논문 2건

2.3 특수기술 2.3.1 EM 알고리즘 3. 실험 3.1 실험데이터 3.2 속성변수 3.3 전처리과정 3.4 실험도구 3.5 실험과정 4. 평가및토의 4.1 실험결과 4.2 결과평가 4.3 토의 4.4 시각적 표현 결과 5. 결론 6. 참고문헌
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  • 발행일 2015.11.17
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과정 소금을 종이 위에 올린 뒤 손으로 문질러 본다. 원하는 색의 파스텔을 소금 위에 칼이나 가위를 통해 가루를 낸 뒤 충분히 손으로 문질러서 소금에 물을 들인다. 다양한 색을 염색 시킨 뒤 순서 대로 유리병에 담는다. [완성품] -기대효
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  • 발행일 2016.01.21
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취업자료 59건

전처리 과정이 복잡하지만, 그만큼 유용한 정보를 많이 제공할 수 있습니다. 저는 Python의 NLTK와 scikit-learn을 사용하여 텍스트 데이터를 처리하고, 불용어 제거, 어간 추출, 토큰화 등의 작업을 진행했습니다. 이후, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document
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  • 등록일 2025.06.18
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  • 직종구분 서비스, 기타 특수직
의 추적 알고리즘을 분석하고, 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 모델 최적화에 집중했습니다. 특히, 데이터 전처리 과정을 개선하고, 알고리즘의 파라미터를 조정하여 실시간 처리 속도를 높이는 방법을 찾아냈습니다. 이 과정에
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  • 등록일 2025.04.03
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  • 직종구분 산업, 과학, 기술직
전처리 과정을 거쳤고, 시계열 분석과 회귀 분석을 통해 가격 변동의 주요 요인을 규명했습니다. 분석 결과를 시각화해 이해하기 쉽게 표현했으며, 학내 발표를 통해 교수님과 동료들에게 인사이트를 공유했습니다. 이 과정에서 통계적 기법
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  • 등록일 2025.05.22
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  • 직종구분 전문직
모델을 만든 경험이 있습니다. 데이터 형식이 달라 전처리 과정이 까다로웠지만, 공통 ID체계를 도입해 정규화에 성공했고, 그 결과 설득력 있는 모델을 제시할 수 있었습니다. 6. 데이터 시각화 도구 중 자신 있는 툴은 무엇인가요? Tableau와 Po
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  • 등록일 2025.04.25
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대한 정보를 실시간으로 습득하고 동료들과 공유할 수 있습니다. 둘째, 머신러닝 기반 위협 탐지 시스템 구축을 위해 데이터 수집과 전처리 과정에 주력하겠습니다. 최신 위협 정보와 과거 공격 사례를 수집하여 데이터셋을 구축하고, 데이터
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  • 등록일 2024.12.08
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  • 직종구분 기타
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