Hanyang University

HANYANG Repository
Not a member yet
    76059 research outputs found

    Voice Activity Detection and Speech Endpoint Detection Based on Ensemble of Deep Neural Networks for Online Speech Recognition

    No full text
    ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ������������. ������, ������ ���������-������ ������������ ������ ��������� ��������������������� ������������ ������ ������������ ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������������� ��������� ��������� ������ ������ ��������� ������������������ ������ ������������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ��� ��������� ��� ��� ������ ������ ��������������� ������������ ������������ ��������� ������ ������������. ���������, ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ��������������������� ������������ ������������ ������ ������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������ ������ ������������ ��������������� ������������ ���������. ������ ������������ ��������� ������-������ ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ������������. ��������� ��������������������� ������ ��������������� ������������ ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ��������������� ������������ ��������������� ������������. ������, ������ ������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ������ ������������ ��������� ���������. ��������� ������������ ������������������������ ������������ ��������� ������ ������ ��� ������ ������ ������ ��������� ������ ������������. ��������� ������������ ��� ��������������� ������������ ������������������������ ������ ������ ������ ��������� ������ ������ ��������������� ������ ������ ��������������� ������������. ��� ��������������� ��� ��������������� ������ ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������������� ������������. ������������ ������ ��������������� ������������ ��������������������� ������������������ ��������� ������������ ��� ������������ ��������� ������ ������������ ��������������� ������������. ������, ��������� ������������������ ��������� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������������ ��������������� ��������� ������ ������������ ������������ ������������. ������, ��� ������ ��������������������� ������������ ������ ��������������������� ������ ������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ������������ ������������. ������ ��������������� ������ ���, ������ ������ ��� ������ ���, ������ ������ ��� ������ ������ ������ ������������ ��������������������� ������������������ ��������� ������������ ������������ ������ ������ ������������ ��������� ������������������ ��������������� ������������, ��������������� ������������ ������ ������ ������������ ��������� ������������. ������ ������ ��������������� ������ ��������������������� ������������ ��������������� ������������, ��������� ������������������ ��������������� ��������� ������ ������������ ��������� ������ ��������������� ������ ������������. ������, ������������ ��������� ������ ������ ������������ ��������� ��� ��������������� ������ ��������� ��������� ��������������� ������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������������� ��������������� ���������. ������������ ������ ��������������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������������� ��������� ������������ ��������� ������ ������������ ��� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������������� ���������������. ������ ��������� ������������ ������ ������������ ������������ ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������������������� ��������� ��������� ������������ ������������. ��� ��������� ������ ��������������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������ ��������������� ������������. ��������� ������ ������ ��������������� ������ ��������� ������ ������ ������ ��������� ��������� ��������������������� ������������ ��������������� ������������. ������ ������������ ������������ ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ������ ������������ ��������� ��� ��������������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ��� ������ ������������ ������������. ������������ ������ ��� ������ ������������ ������ ������������ ������������ ������������������ ������ ������ ������ ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ��� ������������ ��������� ������ ������ ������������ ��������� ��� ��������� ������������ ��������� ������ ��� ��������� ��� ��� ������ ��������� ��������������� ������������. ������, ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������ ������ ��������� ������ ������ ������������ ������������, ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ��� ������ ������������ ��������� ��������������� ������ ������ ������ ������ ���������, ���������������, ��������� ��������� ��������������� ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ������ ������ ������������ ��������� ������ ��������� ������������. ������, ��� ��������� ��������� ������ ������ ������������ ������ ��� ��������� ������ ������ ������������ ������ ������������ ������ ������ ������ ��������� ���������������. ������������ ������ ������ ��������������� ��������� ��������������� ������ ��� ��� ������������ ������ ������ ������ ���������, ������ ��� ���������, ������ ������������ ��������� ��������� ������ ������ ��������������� ���������������. ������ ��������� ������������ ������ ������ ��������������� ��������� ������ ������ ������������������ ������ ������������������ ��������� ������ ������ ������ ��� ������ ��� ������������ ������������ ������������.With the advent of deep learning techniques, the performance of automatic speech recognition (ASR) was dramatically improved for the past few years. In particular, a deep neural networks (DNN)-hidden Markov model (HMM)-based hybrid ASR systems have been proposed to exploit the DNN instead of a Gaussian mixture model (GMM), which is used to compute the likelihood of the HMM states given observation since the DNN can model the complicated nonlinear relation between the observation sequence and target sequence. However, the DNN-based online ASR system cannot be implemented on the embedded device such as an AI speaker and mobile phone due to the decoding latency. In order to address this disadvantage, the online ASR system using server-device architecture is widely used. The main strategy of this online ASR system is to stream the speech signal to the ASR server after the begin-of-speech (BOU) frame is found by the voice activity detection (VAD) algorithm to find the partial decoding results in the ASR server with the sufficient computational resources. And, the ASR decoding process is finished and the recognized word sequence is finally obtained when the end-of-utterance (EOU) frame is found by the speech endpoint detection (EPD) algorithm. Thus, the robust performances of the VAD and speech EPD are a very important issue for successful online speech recognition. In the first part of this dissertation, we propose a statistical model-based VAD algorithm using an ensemble of DNNs. The proposed VAD approach exploits the DNN as the novel decision function to classify the speech frame and non-speech frame from the statistical model parameters such as the likelihood ratio (LR), \textit{a priori} signal-to-noise ratio (SNR), and \textit{a posteriori} SNR. In particular, the multiple DNNs are separately trained along with each noise type to achieve superior VAD performance under the various noisy conditions. And, a separate DNN for the acoustic environment classification (AEC) is established to fuse the speech presence probabilities (SPPs) obtained from the ensemble of DNNs. In the training stage, the multiple DNNs for classifying the speech frame and noise frame from the statistical model parameters are independently trained under the various noisy conditions and the other DNN for the AEC is also trained. In the test stage, the SPPs are derived from the statistical model parameters, which are extracted from the input speech signal, by the ensemble of DNNs. Then, the final SPP is obtained by fusing the SPPs through the linear weighted combination with the weights derived from the result of the AEC module. The performance of the proposed VAD algorithm was compared with a support vector machine (SVM)-based VAD and single DNN-based VAD algorithms. From the experimental results, it was shown that the proposed VAD algorithm outperforms the conventional VAD approach. In the second part of this dissertation, we present the speech EPD algorithm utilizing the acoustic and language modeling knowledge. From the previous works, it was found that the decoding feature extracted from the online ASR decoder is particularly useful for the speech EPD task. Since the online ASR decoding process demands a great deal of computation and a large amount of memory, however, we firstly investigate the end-to-end language model (LM)-based EOU predictor. The proposed LM-based EOU predictor is trained with the feature sequence along with the framewise probabilities of \texttt{EOU} token conditioned on previous 2 words obtained from the 1-best decoding hypothesis by using the recurrent neural networks (RNN) structure. In addition, we build up the RNN-based speech EPD using the acoustic feature embedding (AFE) and acoustic model (AM), respectively, and combine the speech EPD based on the AFE, AM, and LM-based EOU predictor at the level of the last hidden layers as the AFE, phonetic embedding (PE), and decoder embedding (DE) to achieve the superior speech EPD performance by feding the combined feature into DNN-based classifier. Finally, all of the designed speech EPD networks are jointly retrained thereby leading to a lower endpointing error in the end. The proposed speech EPD algorithm was compared with the conventional speech EPD algorithms under the various simulation and real acoustic conditions in terms of the endpointing accuracy, word error rate (WER), and computational complexity. From the experimental results, the proposed speech EPD algorithm showed an improved speech EPD performance compared to the conventional speech EPD approaches.Docto

    ������ ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ������

    No full text
    ��� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��� 10 ��������� ������ 1985 ��������� 2016 ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������ ������������. ��������� ��� ������ ������ ������ ��������� ��������� ������������������ ������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� ������������, ������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� ������ ��������� ���������. ��� ��������� ��������� ������ ������ ��� ������������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ������������ ������ ������������ ���������������. ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������������� ���������������. ������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ������������������ ��������� ������ ������������, ��������� ��������� ��������������� ��������������� ������ ��� ��������� ������������ ������. ��������� ��������������� ������������ ������������ ������ ������ ��������� ��������� ������������������ ������ ��������� ������ ������������ ������. ������ ��������� ��������� ��������� ������ ��� ��������� ��������������� ��������������� ���������, ��� ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������������. ������ ��������������� ������ ��������� ������������ ��������� ��������������� ������ ���������������, ������ ��������� ������ ��������� ������������ ������ ������ ������ ������ ��������� ��������������� ������ ������������ ������ ���������������. ������������ ��������� ������������, ������������ ������������ ������������ ��������������� ������ ��� ��������� ��������� ������������ ��������� ��� ��� ������ ������������ ��� ���������.This study analyzes the factors affecting China's carbon emissions from 1985 to 2016. In recent years, the whole industries of China are in the midst of industrialization and have several problems. Now, the low-carbon economy has become the main task of China's economic development. This study analyzes the factors affecting China 's carbon emissions by selecting relevant data onto the Chinese yearbook and using a time series model. The analysis shows that related industries continue to innovate and increase the use of green energy such as electricity, but coal is still the largest share of the energy consumed. As energy use efficiency increases and industrial R&D investment increases year by year, carbon emissions are increasing every year. In addition, there is a stereotype that industry is the biggest factor affecting carbon emissions. The research found that the impact of the industry on China's carbon emissions is declining gradually. While controlling industrial carbon emissions, keeping continue to improve technology development and focusing on carbon emissions from other industries are critical to reduce overall carbon emissions. Based on the empirical results, if we can change stereotypes starting from the nature of the data, we will quickly reach a low carbon sustainable development economy.Maste

    ��� ��������� ��������� ������ ������ ������ ������

    No full text
    ������ ��� ������ ��������������� ������ ������, ������ ������������, ������ ������������, ������ ������ ������������ ������ ������ ������, ������, ��������� ��� ������ ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ������. ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������������� ������������ ������. ��� 43 ��� ������ ��������� ������ ������ ������������ ��������� 2018 ���, ������������ 52.6%��� ������������ ������, ��������� ������, ������ ��������������� ��������� ������, ������������ ������������ ������ ��� ������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������������. ��� ��������� ������ ������������ ��������������� ������ ������������ ������ ��������� ������ ��������� ������������, ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ������������, ��������������� ������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ������ ���������.In recent years, big data has been widely used in various fields of food, clothing, shelter and transportation, such as: daily travel, medical cloud, education cloud, government affairs cloud and so on. However, with the wide application of big data technology, big data resources are faced with various security threats. According to the 43rd China Internet Development Statistics Report, in 2018, 52.6% of netizens encountered different degrees of network security problems, including personal information disclosure, online fraud, equipment viruses or trojans, account or password stolen and so on. This research is to explore the relationship between the various factors affecting personal information security and to excavate the key factors affecting the security of personal information in the context of the application of big data in China, in view of the hidden security problems faced by the current process of big data application.Maste

    The comparison of swimming athletic performance by swim style between Korea and USA.

    No full text
    ��� ��������� ��������� ��������� ��� 99��� ������������������(������ : 20���, ������ : 20���), 2018��� Speedo Junior Championships(������ : 20���, ������ : 20���) 80������ ���������������. ��������� ��������� ������, ������, ������, ��������� 200M��� ������������, ������������ ������, ������������, ��������� ������ ������������������, ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ������������ ������, ������ ��������� ������ ������ ��������������� ������ ��������������� ��������������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ������.Maste

    Image Colorization with Generative Adversarial Network

    No full text
    In the past decade, the process of automatic coloring of images has attracted attention in many application areas, including the restoration of aging or degraded images. In the process of color information distribution, this problem is highly ill-posed due to the large degree of freedom. Many recent developments in automatic colorization involve images that contain public topics or data that require high processing, such as semantic mapping, as input. In our approach, we try to use an improved deep convolution generation to combat the network to fully promote the coloring process. We developed a full-convergence generator with multi-layer noise to enhance diversity, maintain realism through multiple layers of conditions, and maintain spatial information through the first step. In the discriminator section, we use an auto-encoder to perform multiple tasks, making the discriminator role more accurate and learning more stable. We also added a GAN-based super-resolution process to create more realistic images. The network is trained through publicly available data sets such as places365. With such a new network structure, the model produces highly competitive performance on the data set. The results of the generated model and the traditional GAN-based image transform depth neural network are compared.Maste

    Spectrum Allocation with an Improved BAS Algorithm for Cognitive Radio Networks

    No full text
    Cognitive radio is a kind of intelligent radio technology that has cognitive ability to the external environment and can adapt to the external environment by adaptively adjusting the relevant working parameters according to the needs of the external environment. There are two main objectives for cognitive radio network applications: one is high-reliability communication that can be guaranteed anywhere, anytime, and the other is efficient use of spectrum resources. The paper mainly studies the optimization and application of spectrum allocation algorithms. This paper introduces the concept and function of cognitive radio, expounds the key technologies of cognitive radio, and analyzes the research status of cognitive radio at home and abroad. The graph theory shading model is discussed and the mathematical description of the model is given. By abstracting the cognitive radio network into a graph, the graph theory coloring method is used for spectrum allocation. On this basis, fairness parameters are introduced to improve the fairness of spectrum allocation. In order to obtain the maximum spectrum benefit, the new intelligent optimization algorithm - Beetle Antennae Search Algorithm (BAS) proposed in 2017 was adopted. Based on the original BAS algorithm, an Improvement Beetle Antennae Search Algorithm (I-BAS) is proposed. Through simulation, the scheme using fairness allocation and I-BAS algorithm has obvious improvement effect.Maste

    ResNet based SSD with FPN for Object Detection and Segmentation

    No full text
    ���������(Deep Learning)��� ������ ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ��������������� ���������������. ��������� ��������������� ������������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ������ ������ ��������������� ������ ������������ ��������� ������������ ������. ��������� ��������� ������ ������ ��������� ������������ ������ ������������, ������������ ������������ ��� ������ ������ ������ CNN ��������� ���������������, ���������(Over-fitting)������ ��������� ������(Gradient Vanishing) ������ ��������� ������������. ��������� ������ ��������� ��������� ��������� CNN ��������� ������ ��������� ������������, ��������� ������ ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ������������. ��� ��������������� ������ ��������� ��������������� ������ ��������� ������������ ��������������� ��������� FPN��� ��������� ResNet ��������� SSD��� ������������. ������ VGGNet������ ������ ������������ ������ ResNet��� Backbone Network��� ������������ SSD��� ������������, ��������� ������������ ������ Parameter��� ������ SSD Feature Layer��� Deconvolution��� ������ Top-down Pathway��� ������������ ������ ��������� FPN Segmentation��� ������������. ������ ��������� FPN��� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ������������������ ������������ ������������ ������������ ������ ��������������� ��������� ��������� ������������, ��������� ��������� ������ Segmentation��� ������������ ������ ��������� ������ ��������� ������������. ������������ FPN��� ��������� ResNet ��������� SSD ��������� ������������ ������ ������ ������ ������������ ������������ mAP(Mean Average Precision)��� ������������������, Pascal VOC 2007��� ��������� ��������������� ��� 2.6%��� ��������������� Pascal VOC 2007+2012��� ��������� ��������������� ��� 3.5%��� ��������������� ���������������.Prior to the emergence of deep learning object recognition technology, it was used to detect objects using only the features possessed by the objects. However, research on deep learning-based object detection algorithms is actively progressing while solving the problems of arithmetic operation and time that artificial intelligence has with the development of hardware. However, the current object recognition technology has higher accuracy, but problems such as over-fitting and gradient vanishing occur while constructing a CNN model having a deeper network to improve the accuracy. Therefore, research on a simpler structure and lightweight CNN model is required, and research on dividing an object into accurate pixel units instead of detecting only in a box shape is also necessary. In this paper, we provide ResNet-based SSD with FPN to shorten operation time and improve object detection accuracy. First, using the SSD using Backbone Network with ResNet with higher accuracy than VGGNet, and configuring the Top-down Pathway through Deconvolution of SSD Feature Layer with fewer parameters than the conventional method, and FPN via this Implement Segmentation. In addition, the existing FPN is deformed by a method of searching only the region of interest by a method of searching all regions for feature extraction, the feature of the object is extracted with a small amount of operation, and the extracted feature is used. By implementing Segmentation, object detection on a pixel basis is also possible. In order to confirm the performance of ResNet-based SSD with FPN, we used mAP (Mean Average Precision) which is mainly used in the field of object recognition. In the environment where we learned about Pascal VOC 2007, we confirmed about a 2.5% improvement in performance, and in the environment where Pascal VOC 2007 + VOC2012 was learned about, about 3.5% improvement in performance.Maste

    ������������ ������ ���-������ 2-��������������������������� ������ ��� ������ ������ ������

    No full text
    Benzo[b]thiophenes are widely applied scaffolds in pharmaceutical and materials sciences. Thus, the synthesis of benzo[b]thiophenes has attracted great attention over the past few decadesa number of synthetic routes for 2-substituted or 2,3-disubstituted benzo[b]thiophenes through intra- and intermolecular reactions have been reported. However, in case of synthesis of 2-amido benzo[b]thiophenes, few cases using halogen reagents (I2, NBS, and NCS) and transition-metal catalysts (Au and Rh) have been disclosed so far. Recently, Toyota group reported the silica-gel assisted synthesis of 2-bromo benzo[b]thiophenes from the corresponding 2-(bromoethynyl)adamantylsulfide. Based on the preliminary results, we have tried the synthesis of 2-amido benzo[b]thiophenes from (o-thioanisole) substituted ynamides and desired products were obtained in high yields. Under careful optimization, one-pot reaction of ynamide coupling and cyclization reaction could be achieved by use of silica-gel as the promoter. This practical one-pot reaction affords an eco-friendly and economical synthetic route to 2-amido benzo[b]thiophenes with high yields in mild condition. This method is not relying on expensive transition-metal catalysts, no poisonous halogenated reagent, no additional purification of ynamide intermediates, and no extraction procedure of reaction mixture, which shows a power of this chemistry. The synthesized library compounds were applied to several bioassays to evaluate the agrochemical potential as herbicides, insecticides, nematicides, and fungicides.Maste

    ��������������� ��������������� ��������������� ��������� ���������������

    No full text
    ��������������� ��������������� ������ ��������� ������������, ������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ������ ��������������� ������������ ������ ��� ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������. ��������� ��� ��������� ������������ ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ���������. ��� ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ������������ ��� ������������������ ������������ ��������� ��������� ������������, ������������ ��������� ��������������� ������ ��� ������������ ������ ��������� ������������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������� ������. ��������������� ��������������� ������ ��������� ��������� ������������ ������, ������ ��������� ��� ��������������� ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������������� ������������������, ��������� ������, ������������ ������ ������ ��������� ��������� ������������, ������������ ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������������ ������������ ������������. ��������� ��������������� ������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������������������ ������ ��������� ��������������� ������, ��������������������� ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������������������ ���������������. ������ ��������� 2002��������� 2012������ ������������ ��������������� ������������ ��������������������� ������������ ������������������������������ ��������������� ������������ ��������������� ������ ������ ��������� ��������� ������������������ ��������� ������������ ���������. ������������ ��������� ��������� ������. ������, ��������������� ��������� ��������� ��� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��� ������������ ������������ ������������������ ������������. ������ ��������������� ���������������������������(cost-plus)��������� ��������� ������������������ ������������ ��������� ��������� ���������(2014) ������ ������������������ ������������ ��������� ������ ��������� ������������������, Yong et al.(2015)��� ������������ ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ������������. ������ ������������ ��������������� ��������� ������ ������ Yong et al.(2015)��� ������������ ������������������������������ ��������� ��� ��������� ������ ������ ������������ ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ��������������� ������������ ������ ������������ ������������. ������, ��������������� ��������� ������������������ ������������ ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������������(proxy variable)��� ��������� ��������� ������������������(cost adjustment)��� ������ ������(positive)��� ������ ��������� ������������. ��� ��������������� ��������� ������������ ��������������� ������������ ��������� ������������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ���������������. ������, ��������� ������������ ������ ��� ��������������� ��������� ������������ ��������������� ��������� ������ ��������������� ��������� ��������� ��� ��������� ������ ������������ ������������ ��� ��������������� ��������� ������������. ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������������ ���������������, ��������������� ������������ ������������ ��������� ������ ������������. ������, ��������������� ��������� ������������ ��������� ��������������� ������ ������ ������������ ������ ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ��� ��������������� ��������� ������������. ������������������ ������ ������ ������������������ ������ ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ��� ��������������� ������������ ������ ��������������� ��������������� ��������� ������������ ������������������ ������������ ��������� ������������. ��������� ��������������� ������ ������ ��������������� ��������������� ������ ������ ��������� ��� ������������ ��������� ������������. ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������. ������, ��� ��������������� ������������������ ��������� ������������ ������������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ ���������������. ��������� ��������������� ��������� ������������ ��������������� ������������ ��������� ������������������ ��������� ������������ ��������������� ���������������, ������������ ������ ��������������� ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������������� ������������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ���������������. ������, ��������������� ��������� ������������������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������������ ������ ������������������ ������������ ������������ ��������� ������ ��������������� ��������� ������������������ ������������ ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ���������������. ������, ������������������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������������������ ������������ ��������� ��������������������� ��������� ������ ���������������. ��� ��������������� ��������������������������������� ��������� ��������������� ������������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������������ ������������������ ��������������� ������������������, ��������������� ������������������ ��������� ��������� ��������� ��������������������� ��������� ��������� ���������������. ������, ��������������� ������ ��������������� ��������������� ��������� ������������������ ��������� ������������ ���������������.Docto

    A Study on Evaluation of Apartment Complexes Community Activation Program Using IPA Analysis

    No full text
    ��� ��� ��� ��� ������������������ ������������ ������������ ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ������������, ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ������������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ������������ ���������. ��� ��������������� 2017���~2018������ ������������ ������������ ������������ ������������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ��������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������. ������ ��������������� ��������������� ��������� ��������� ������������ ������ ������ ������ ������ ��� ������������ ������, ��������� ������������ ������������ ������������ ��������� 2017���~2018��� ������������ ��������� 2��� ������(��������� 1������[2017], ��������� ������������[2018])��� ������������ ������������ ������ ��� IPA ������, ��������������������� ��������� ��������������� ���������. ��������� ��������� 1��������� ������������ ��������������� IPA ������������ ��������� ��������� ��������� ������. 1��������������� ������ ��� ��������� ������ ��������� ������ ������ ������������. 2������������������ ������������ ������ ��� ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������ ���������. 3������������������ ������������ ��� ��������������� ��������� ������, ������ ������������ ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ���������������. 4������������������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ������ ��������� ��������������� ������������ ������ ������ ������������. ������������ ��������� ��������������� ������������ ��������������� IPA ������������ ��������� ��������� ��������� ������. 1������������������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������ ������ ������������. 2������������������ ������������ ��������������� ��������� ������ ������������ ������ ������������ ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ������ ���������. 3������������������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ������������ ��� ������/������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��� ��������� ��������� ���������������. 4������������������ ������������ ��������������� ������������ ��� ��� ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ���������������.Maste

    451

    full texts

    76,059

    metadata records
    Updated in last 30 days.
    HANYANG Repository
    Access Repository Dashboard
    Do you manage Open Research Online? Become a CORE Member to access insider analytics, issue reports and manage access to outputs from your repository in the CORE Repository Dashboard! 👇