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Oxygen 함량에 따른 Cr-O-N 코팅막의 미세구조 및 기계적 특성에 관한 연구
윤준서(Jun Seo Yun),권세훈(Se Hun Kwon),박인욱(In-Wook Park),이정두(Jeong Du Lee),김광호(Kwang Ho Kim) 한국표면공학회 2009 한국표면공학회지 Vol.42 No.5
Cr-O-N coatings having different oxygen contents were deposited on Si wafer and SUS 304 substrates by an arc ion plating technique using Cr target in Ar/O₂/N₂ gaseous atmosphere. As increasing oxygen content in the coating, the microstructure of Cr-O-N coating changed from polycrystalline having NaCl structure to amorphous structure. Further increase of oxygen content resulted in phase transformation from amorphous to rhombohedral structure. From the variations of d value and average grain size, it was revealed that the maximum solubility of oxygen in Cr-O-N coating was about 21 at.%. And the maximum micro-hardness of 2751HK was obtained in this composition. The lowest friction coefficient was measured in the coating having 34.8 at.% of oxygen. However, more narrow width of wear track was found in the coating having 30.1 at.% of oxygen.
임의배율 초해상도를 위한 하이브리드 도메인 고주파 집중 네트워크
윤준석,이성진,유석봉,한승회,Yun, Jun-Seok,Lee, Sung-Jin,Yoo, Seok Bong,Han, Seunghwoi 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다. Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.
임의배율 초해상도를 위한 하이브리드 도메인 고주파 집중 네트워크
윤준석,이성진,유석봉,한승회,Yun, Jun-Seok,Lee, Sung-Jin,Yoo, Seok Bong,Han, Seunghwoi 한국정보통신학회 2021 한국해양정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다. Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.
배전 옥외용 중전기기 적용을 위한 DGEBA/ESBO 최적 조성에 따른 HVAC, ±HVDC 전기적 절연파괴 특성연구
윤준성(Jun-Seong Yun),전민혁(Min-Hyuk Jeon),김우진(Woo-Jin Kim),이관우(Gwan-Woo Lee),이우성(Woo-Sung Lee),이태학(Tae-Hak Lee),임우현(Woo-Hyun Lim),홍성원(Sung-Won Hong),ONOROV ALISHER,권태광(Kwon-Tae Kwang),박재준(Jae-Jun Park) 대한전기학회 2023 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.7
배전 옥외용 중전기기 적용을 위한 DGEBA/ESBO 최적 조성에 따른 HVAC, ±HVDC 전기적 절연파괴 특성연구
윤준성(Jun-Seong Yun),전민혁(Min-Hyuk Jeon),김우진(Woo-Jin Kim),이관우(Gwan-Woo Lee),이우성(Woo-Sung Lee),이태학(Tae-Hak Lee),임우현(Woo-Hyun Lim),홍성원(Sung-Won Hong),ONOROV ALISHER,권태광(Kwon-Tae Kwang),박재준(Jae-Jun Park) 대한전기학회 2023 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.7
이형목(Lee, Hyung-Mok),윤준도(Yun, Jun-Do),최정민(Chio, Jung-Min) 한국주거학회 2016 한국주거학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
Recently people who enjoy camping have increased due to the implementation of the five-day work week and substitute holiday. Especially glamping, which is one of the most comfortable types of camping, is getting limelight. However, there are still about 40% of unregistered camping sites and the principles for the registration of glamping sites are so vague that the risk for the accident are getting higher. Therefore, the purpose of this study is to prevent disasters and to activate the registration of glamping sites by setting the safety standard through analyzing the status and risk of glamping sites. Based on 147 samples of the glamping registration data from Korea Tourism Organization, the spatial information related to the landslides, floods and forest fires was collected and analyzed by the spatial tool programs; Arc GIS and R package. The results were as follows : 1) Single operation glamping sites were increasing and more than half was located in the suburbs of the capital area. 2) Measures for the management of glamping sites need to be prepared because the percentage of the glamping sites in the calamity danger districts are very high; the percent of landslides, floods, forest fires are 68, 48.2, and 25.7. Therefore, the registration system of glamping sites should be improved by proposing the safety standard of the registration system.
공동체 의식 함양을 위한 분양-임대 아파트 거주아동의 공유일과 및 행위장소에 관한 연구
이종민(Lee Jong-Min),윤준도(Yun Jun-Do),허림(Heo Rim),이정실(Lee Jung-Sil),민병호(Min Byung-Ho) 대한건축학회 2008 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 계획계/구조계 Vol.28 No.1(계획계)
The purpose of this study is to find main planning criteria to increase community sense by analyzing relationships between community sense and the children's daily activity in mixed income neighborhood. This study is performed by two methods; behavior observation and interview. From the case of 224 observed behaviors, we can find social exchange behaviors have purpose and rules. From the analysis of interview, we can find close relationship among shared daily activity, shared place and community sense. As the number of shared activities becomes larger, it turns out that community sense would become strong. Furthermore, we could find that the more shared activities make social behaviors of the children in the neighborhood to be more regular and purposeful ones. Also children's community sense is highly recorded as the location of shared place is closer to home, especially within 200m.
대안적 통째학습 기반 저품질 레거시 콘텐츠에서의 문자 인식 알고리즘
이성진,윤준석,박선후,유석봉,Lee, Sung-Jin,Yun, Jun-Seok,Park, Seon-hoo,Yoo, Seok Bong 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
문자 인식은 스마트 주차, text to speech 등 최근 다양한 플랫폼에서 필요로 하는 기술로써, 기존의 방법과 달리 새로운 시도를 통하여 그 성능을 향상시키려는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 문자 인식에 사용되는 이미지의 품질이 낮을 경우, 문자 인식기 학습용 이미지와 테스트 이미지간에 해상도 차이가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문자 인식 모델 성능이 다양한 품질 데이터에 대하여 강인하도록 이미지 초해상도 및 문자 인식을 결합한 통째학습 신경망을 설계하고, 대안적 통째학습 알고리즘을 구현하여 통째 신경망 학습을 수행하였다. 다양한 문자 이미지 중 차량 번호판 이미지를 이용하여 대안적 통째학습 및 인식 성능 테스트를 진행하였고, 이를 통해 제안하는 알고리즘의 효과를 검증하였다. Character recognition is a technology required in various platforms, such as smart parking and text to speech, and many studies are being conducted to improve its performance through new attempts. However, with low-quality image used for character recognition, a difference in resolution of the training image and test image for character recognition occurs, resulting in poor accuracy. To solve this problem, this paper designed an end-to-end learning neural network that combines image super-resolution and character recognition so that the character recognition model performance is robust against various quality data, and implemented an alternative whole learning algorithm to learn the whole neural network. An alternative end-to-end learning and recognition performance test was conducted using the license plate image among various text images, and the effectiveness of the proposed algorithm was verified with the performance test.